AMDは今年、MI400シリーズAIアクセラレータを投入する。フラッグシップとなるMI455Xは432GBのHBM4メモリ、19.6TB/sのメモリ帯域幅、FP4精度で40 PFLOPSの演算性能を備える。
スペックだけを見れば、確かに強力だ。
しかし問題は、AMDが「ハードウェアスペックでNVIDIAより優れている」という話を何年も続けてきたことにある。
MI400の数字
まずはスペックを並べてみる：
| 指標 | AMD MI400（MI455X） | AMD MI350 | NVIDIA Vera Rubin（2026年下半期） |
|---|---|---|---|
| メモリ | 432GB HBM4 | 288GB HBM3E | 288GB HBM4 |
| メモリ帯域幅 | 19.6 TB/s | 8 TB/s | 13 TB/s |
| FP4演算性能 | 40 PFLOPS | - | - |
| FP8演算性能 | 20 PFLOPS | 10 PFLOPS | - |
| 出荷時期 | 2026年 | 出荷中 | 2026年下半期 |
メモリ容量はMI350比で50%増、帯域幅は2倍だ。まもなく登場するNVIDIA Vera Rubinと比較して、AMDはメモリ容量で1.5倍、帯域幅で1.5倍のリードを主張している。
この比較データが正しければ、AMDは今回ハードウェア仕様でNVIDIAを上回ったことになる。
アーキテクチャ：CDNA 5 + Heliosラックソリューション
MI400シリーズはCDNA 5アーキテクチャをベースとし、ラックレベルソリューション「Helios」を組み合わせる。インターコネクトにはUALoE（Ultra Accelerator Link over Ethernet）を採用。AMDはオープンスタンダードを推進し、NVIDIAのNVLinkに依存しないクラスタインターコネクトソリューションの構築を目指している。
各GPUのスケールアウト帯域幅は300GB/sで、UALおよびUEC（Ultra Ethernet Consortium）規格に基づく。
製品ラインは2つの方向に分かれる：
- MI455X：トレーニング＋推論、フラッグシップ版
- MI430X：HPC向けバリアント
アナリストの試算
S&P Global Market Intelligenceのアナリストは、AMDが2026年に約258,000枚のMI400シリーズチップを出荷し、平均販売価格は約30,926ドルと推定している：
258,000 × $30,926 ≈ 72億ドル
これはAMDのデータセンター事業収入の約25%に相当する。
決して小さな数字ではないが、NVIDIAのデータセンター事業は2025年にすでに1,000億ドルを超えている。市場は均等に分けられているわけではなく、先着順かつエコシステムによるロックインが支配的だ。
CUDA：AMDがどうしても越えられない壁
なぜAMDのハードウェアスペックが時に優れていても、NVIDIAが市場支配を維持できるのか？
答えはCUDAだ。
CUDAは単なるプログラミングフレームワークではない。それは：
- 10年以上にわたるチュートリアル、Stack Overflowの回答、オープンソースプロジェクトの蓄積
- PyTorch、TensorFlow、JAXがデフォルトでCUDA上に構築されている
- ほぼすべてのAI研究チームのツールチェーンがCUDAベース
- NVIDIAのソフトウェアエコシステムへのエンジニアリング投資は、AMDのROCmをはるかに上回る
AMDに切り替えるコストは、ハードウェアを変えるだけではない。コードの書き直し、ベンチマークの再実行、安定性の再検証が必要になる。数十億パラメータのモデルを訓練しているチームにとって、この切り替えコストはほぼ受け入れられない。
ROCm（AMDのGPUコンピューティングプラットフォーム）はここ2年で大きく進歩し、PyTorchのサポートはかなり充実してきた。しかし、推論最適化、オペレーターライブラリ、デバッグツールといった細部では、CUDAの成熟度にはまだ及ばない。
チップはハードウェアの戦場だが、AIトレーニングのビジネスはソフトウェアエコシステムで決まる。
AMDが勝ったもの、勝てなかったもの
AMDはAIチップにおいて、もはや必死に追いかける段階ではなく、真の競争状態に入っている。MI300Xは2024年、AMDのデータセンター事業をほぼゼロから数十億ドルに押し上げ、MI400はその流れの延長線上にある。
AMDが勝ったもの：
- メモリと帯域幅のスペックで競争力を持つ
- オープンなインターコネクト標準により、クラウド事業者にロックイン回避の選択肢を提供
- 実際の大手顧客を獲得（Microsoft Azure、MetaなどがAMDを採用）
まだ勝てていないもの：
- ソフトウェアエコシステムの深さ
- 大規模モデルトレーニングの主流ツールチェーンにおけるデフォルトの選択肢
- CUDAの堀
258,000枚 vs NVIDIAの可能性のある数百万枚——この差はチップ性能で決まるのではなく、歴史的な蓄積で決まる。
短期的には、AMD MI400は新設データセンターやレガシーな制約のないクラウド事業者にとって、真剣に検討すべき選択肢だ。しかし、NVIDIAの牙城を揺るがすには、1世代のハードウェアのスペック優位だけでは不十分だ。
皮肉なことに、AMDは今回紙面上では勝っている。しかしAI市場は紙面だけで決まることは決してない。
出典：CocoLoop、AMD confirms Instinct MI400 series AI GPUs drop in 2026, next-gen Instinct MI500 in 2027（Tweaktown）；AMD's next-generation AI chips set to power 2026 data center growth（S&P Global Market Intelligence）；NVIDIA vs AMD 2026: AI Chip Showdown（IBTimes Australia）；AMD's next-gen Instinct MI400 GPU confirmed: rocks 432GB of HBM4 at 19.6TB/sec（Tweaktown）