AIの世界では、GPUの性能そのものだけでなく、それをどう使えるか がものすごく大事です。
そして、その「使いやすさ」の象徴として長年君臨してきたのが、Nvidiaの CUDA です。
今回のEE Timesの記事は、AMDがそのCUDAの牙城にどう挑もうとしているのかを、かなり率直に描いています。結論から言うと、AMDの武器は ROCm というソフトウェア基盤。しかもAMDは、これを単なる付属品ではなく、AI戦略のど真ん中 に置いているのがポイントです。
CUDAは、Nvidia製GPUをAIや計算用途で使うための開発基盤です。
ざっくり言うと、「GPUをうまく動かすための共通ルールと道具箱」みたいなものです。
この道具箱が長年使われ続けてきたおかげで、研究者、企業、スタートアップまで、巨大なユーザー層がCUDA前提でソフトウェアを作ってきました。
つまりNvidiaは、ただ速いGPUを売っているだけではなく、**“他社に乗り換えにくい環境”** を築いてきたわけです。この記事で言う「moat（堀）」は、まさにそのことを指しています。
正直、この構図はかなり強いです。ハードウェアの性能競争だけならまだしも、ソフトウェアの蓄積 まで含めて勝っているのだから、そりゃ簡単には崩れません。Nvidiaがただの半導体メーカーではなく、プラットフォーム企業として強い理由がここにあります。
AMDがCUDAに対抗するために育てているのが ROCm です。
ROCmは、AMDのGPUをAI用途で使うためのソフトウェアスタック、つまり複数のソフトウェア部品をまとめた土台です。
記事では、AMDのAI software担当VPである Anush Elangovan が、CUDAへの挑戦を
“It’s like climbing a mountain—one step in front of another”
と表現しています。
要するに、「いきなり頂上を取るのは無理。でも、一歩ずつ積み上げればいい」という考え方です。
この発言、私はかなり正直で好感が持てます。妙に大言壮語を並べるより、今の現実をちゃんと見ている 感じがあるからです。
記事の説明によると、AMDはROCmをかなり本気で押し出しています。
背景には、AI時代では「チップの性能が高い」だけでは足りず、開発者がすぐ使えること、既存コードを移しやすいこと、ツールが揃っていること が重要になっているからです。
AMDはここで、以下のような方向性を打ち出しています。
ここで少し補足すると、open-source はソースコードを公開し、広く改良してもらえる形のことです。
これは「みんなで育てやすい」という意味で強みになりえます。特にAI分野は動きが速いので、クローズドな閉じた世界より、コミュニティとの相性がいい場面も多いです。
Triton は、AI向けのGPUコードを書きやすくするための高水準なプログラミング環境の一つです。
専門的にはいろいろありますが、ざっくり言うと「GPU向けの面倒な低レベル作業をかなり楽にしてくれる道具」と思えば大丈夫です。
AMDがTritonとの統合を進めるのは、かなり重要だと思います。
なぜなら、開発者にとって大事なのは「AMD専用の難しい世界」ではなく、できるだけ少ない変更で動かせること だからです。ここを改善できれば、ROCmの存在感はかなり増すはずです。
記事では、Elangovanが Nod.ai の創業チーム出身であることにも触れています。
Nod.ai はAI compiler（AI向けにコードを効率よく変換・最適化する仕組み）を手がけていたスタートアップで、Shark、Torch.MLIR、IREE といった重要なAI関連プロジェクトにも関わっていたそうです。
ここで面白いのは、AMDが単にGPUを作る会社ではなく、ソフトウェアやコンパイラの知見を持つ人材を取り込んでいる ことです。
AIの世界では、ハードウェアの上に乗るソフトの最適化が性能を大きく左右します。なので、Nod.aiのような技術や人材はかなり価値が高いはずです。
個人的には、ここはAMDの勝ち筋の一つではないかと思います。
なぜなら、CUDAに対抗するには「同じことを同じようにやる」だけでは厳しくて、開発体験そのものを改善する発想 が必要だからです。コンパイラや自動最適化の知見は、そのための武器になりえます。
とはいえ、ここで「AMDがCUDAに勝つ！」と単純に言えるわけではありません。
むしろこの記事は、その戦いがどれだけ大変か を改めて示しています。
CUDAは単なる技術ではなく、長年かけて築かれた
まで含めた巨大なエコシステムです。
これを崩すのは、性能が少し良いとか、価格が安いとかいう話だけでは足りません。
AMDがやるべきなのは、「使える」ではなく「使いたくなる」 状態を作ることだと思います。これがいちばん難しい。
それでも、私はROCmの戦い方には少し期待しています。
理由はシンプルで、AIの世界では今後も「Nvidia一強」のままでは困る場面が増えるからです。
競争相手が強くなると、業界全体にとってもプラスです。
開発者は選択肢が増えるし、企業は価格や供給の面で交渉力を持ちやすくなる。技術的にも、1社の標準に全部が寄りかかる状態はやっぱり健全とは言いにくいです。
AMDのROCmは、派手な逆転劇というより、地味だけど確実な積み上げ で進む戦略に見えます。
派手さはないけれど、こういう戦い方のほうが実は現実的なんじゃないか、と私は思います。
この記事が伝えているのは、「AMDがNvidiaにすぐ勝つ」という話ではありません。
そうではなく、CUDAという巨大な壁に対して、AMDがROCmとソフトウェア重視の文化で、少しずつ正面から挑んでいる という話です。
AIはハードの競争に見えて、実はソフトの競争でもあります。
そして今のAMDは、そのことをかなり真剣に理解しているように見えます。
この姿勢は、個人的にはかなり面白いです。結果が出るまで時間はかかるでしょうが、こういう長期戦こそ技術の世界らしいとも言えます。
参考: Taking on CUDA With ROCm: ‘One Step After Another’ - EE Times
