華為、AIチップ収益120億ドルを見込む – 中国ファウンドリは需要に追いつけず

華為技術（Huawei）は、AIプロセッサからの収益が2026年までに約120億ドルに達すると予想しています。これは前年の75億ドルから大幅な増加であり、阿里巴巴（Alibaba）、字节跳动（ByteDance）、騰訊（Tencent）などの中国大手テクノロジー企業からの受注に基づいています。この成長により、華為は中国のAIチップ市場で支配的なサプライヤーになる見通しです。モルガン・スタンレーは、この市場が2030年までに670億ドルに達する可能性があると推定しています。同時に、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏は、中国のAIアクセラレータ市場におけるNVIDIAのシェアがゼロになったことを認めました。

この急激な需要は、主に2025年4月にリリースされたDeepSeek V4大規模言語モデル（LLM）に起因しています。V4は、NVIDIAのCUDAエコシステムではなく、華為の昇騰（Ascend）アーキテクチャとCANNソフトウェアフレームワーク向けに特別に最適化されています。サウスチャイナ・モーニング・ポストの報道によると、華為のエンジニアはモデル発表前にDeepSeekと直接協力し、華為は全昇騰SuperNode製品ラインがV4推論に対応したことを確認しました。阿里巴巴クラウドと騰訊クラウドは、リリースから数時間以内にV4サービスを展開しました。

昇騰950PRは、FP8をサポートする唯一の中国製AIプロセッサです。FP8は圧縮数値フォーマットで、1秒あたりの演算回数を増やし、クエリあたりのコストを削減します。V4は最大1兆の総パラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用していますが、推論パスごとに約370億のパラメータのみをアクティブ化します。これは推論効率を重視するため、950PRの強みを活かし、生のトレーニングスループットの制限を補っています。DeepSeekは華為に早期最適化アクセスを提供しましたが、NVIDIAやAMDには提供しませんでした。V4のオープンウェイトはCUDAベースのフレームワークと互換性のある標準フォーマットでリリースされていますが、DeepSeek自身のインフラは華為の昇騰シリコン上で動作しています。この協力により、中国のクラウド業界全体で調達スケジュールが前倒しされ、950PRのチップ価格は需要の結果として約20％上昇したと報告されています。

華為がこれらの注文を満たす能力は、中国の主要ファウンドリであるSMIC（中芯国際集成電路製造有限公司）に依存しています。SMICは、EUVリソグラフィなしで構築された7nmクラスのノードであるN+3プロセスで950PRを製造しています。華為は今年、約75万ユニットの950PR生産を目標としていますが、この数字は需要に届かないと予想されています。一方、SMICは1年以上にわたって先端ノードの能力拡大に取り組んでいます。目標は、2年間で7nmおよび5nmの生産能力を5倍に増やし、月産10万ウェーハ、2030年までに50万ウェーハに引き上げることです。さらに、22nm以下の合計能力は、2025年の月産3万～5万ウェーハから、今年は5万～6万ウェーハ以上に増加する可能性があります。華為は2つの専用製造工場を追加していますが、所有構造は不明です。これらが完全に稼働すれば、SMICの現在の同等ラインの出力を超える可能性があります。

歩留まりは中国にとって依然として悩みの種であり、SMICの7nmクラスプロセスは、TSMCの同等ノードと比較してウェーハあたりの良品ダイが大幅に少なく、950PRはTSMCの同等品よりもはるかに大きなチップになる可能性があります。SMICのウェーハ開始から完成・パッケージングまでのサイクルタイムも問題で、現在約8か月かかるとJPモルガンは推定しています。TSMCの類似ノードでは約3か月です。さらに、HBM（High Bandwidth Memory）もあります。華為は2024年9月、CXMTと提携して独自のHBMチップ（最大1.6TB/s帯域幅のHiBL 1.0とHiZQ 2.0）を開発したと発表しましたが、CXMTが競争力のあるHBMの生産をどれだけ迅速に拡大できるかは未解決の問題です。

フアン氏はインタビューで、米国の輸出政策を「すでに大きく裏目に出ている」と批判し、中国ほどの規模の市場を放棄することは戦略的に意味がないと主張しました。NVIDIAのH200は、米国のライセンスを得て中国に販売される予定でしたが、注文を受けたにもかかわらず1台も出荷されていません。ワシントンと北京の相反する規制要件により、税関で膠着状態が生じています。米国規制当局は、中国の顧客が注文したH200チップが中国国内でのみ使用されることを要求している一方、北京は国内テクノロジー企業に対し、NVIDIAのハードウェアを海外事業に限定するよう指示しています。NVIDIAはFY2026の10-K提出書類で、中国のデータセンターコンピューティング市場での競争から「事実上排除されている」と確認し、現在の見通しに中国からのデータセンターコンピューティング収益を一切含めていません。バーンスタインのアナリストは今年初め、NVIDIAの中国AI GPU市場シェアは、2024年の66％から今後数年で約8％に低下する可能性があると推定しています。これは、米国の規制と、国産ベンダーが国内需要の最大80％をカバーするよう推奨されているためです。トレンドフォースは2025年12月に、中国のハイエンドAIチップ市場が2026年に60％以上成長し、国産サプライヤーが全体の約半分を占めると予測しました。

950PRの性能は、NVIDIAのH100とH200の中間程度で、制限されたH20よりも推定2.8倍優れていますが、計算能力とメモリ帯域幅の両方でH200に劣ります。しかし、この2.8という数字は検証できません。これは、Hopper世代のハードウェアがFP4をネイティブサポートしていないためです。華為は、光インターコネクトを介して多数のプロセッサをリンクすることでこれを補っています。そのCloudMatrix 384システムは、12ラックの昇騰モジュールを384プロセッサのファブリックに統合し、約300 PFLOPSを提供しますが、NVIDIAの同等のGB200ベース構成と比較して約4倍の電力を消費します。950PRは主に推論チップですが、トレーニングに特化した950DTは第4四半期に予定されており、ディープラーニングワークロード向けに設計され、モデルトレーニングタスクでNVIDIAのHopper世代とのギャップを縮める可能性があります。950DTが出荷されるまで、中国企業が国内で大規模ファウンデーションモデルをトレーニングする必要がある場合、推論シリコンでは完全には解決できない制約に直面します。

華為のCANNソフトウェアエコシステムは現在、400万人以上の開発者を擁していると考えられていますが、NVIDIAのCUDAインストールベースには依然として遠く及びません。CANNがサードパーティの開発を十分に引き付けて自立できるかどうかは、まだわかりません。現時点では、中国国内での華為の商業的な勢いは、代替手段の単純な欠如によって推進されています。