Anthropic、Google・Broadcomと次世代TPU契約を拡大──Claude需要がAIインフラ競争を押し上げる

Anthropicは、GoogleとBroadcomとの新契約により、次世代TPUの大規模容量を確保すると発表しました。複数ギガワット規模の計算資源が2027年以降に稼働する見込みで、Claudeの需要拡大に対応するための同社最大級のインフラ投資です。

生成AIの競争は、モデル性能だけでなく、安定して計算資源を確保できるかに移っています。企業ユーザーにとっても、AIサービスの価格、可用性、データ所在地、クラウド選択肢に直結するニュースです。

需要拡大を支えるための計算資源確保

Anthropicは、2026年にClaudeの顧客需要が急増したと説明しています。年間換算売上は2025年末の約90億ドルから300億ドル超へ伸び、年100万ドル以上を支出する法人顧客は2カ月未満で500社超から1,000社超へ倍増したとしています。

今回の契約では、次世代TPU容量の多くを米国内に配置する予定です。同社が2025年11月に発表した米国AIインフラへの500億ドル投資ともつながる動きです。

マルチクラウドとチップ多様化が焦点

Anthropicは、AWS Trainium、Google TPU、NVIDIA GPUを用途に応じて使い分けると説明しています。Amazonは引き続き主要なクラウドおよびトレーニングパートナーで、Project Rainierでも連携を続けます。一方でClaudeは、AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Azure Foundryという主要3クラウドで利用できる数少ないフロンティアモデルでもあります。

これは、特定チップや単一クラウドへの依存を抑え、ワークロードに応じて性能、コスト、供給リスクを調整する戦略です。AIの導入が基幹業務に広がるほど、モデル提供企業の供給網の強さが顧客の事業継続性に影響します。

日本企業への示唆

AIサービスを選ぶ際、モデルの賢さだけを見る時代は終わりつつあります。大規模利用では、トークン単価、リージョン、クラウド契約、障害時の代替、データ保護、監査ログまで含めた調達判断が必要です。

特に金融、製造、公共領域では、AI利用量が増えたときに供給制約や価格改定の影響を受けやすくなります。ベンダー選定では、複数モデルを切り替えられる設計と、クラウドごとの契約条件を早期に確認することが重要です。

参考：Anthropic公式