OpenAI が AWS と 7 年・380億ドル（約6兆円級）のクラウド契約を締結。「GPUの比率」は少しずつ変化する
これらは「LLM用に最適化」されていて、→ 同じ仕事を、GPUより安く・少ない電力でこなす 方向。NVIDIA の H100 / B100 みたいな「汎用GPU」は、柔軟性が高いぶん、コストも高いので色々やってるので整理
自社チップ（専用ASIC）
Google：TPU
Amazon：Trainium / Inferentia
Microsoft：Maia / Cobalt
Meta：自社AIチップ
2025 年 11 月、OpenAI が AWS と 7 年・380億ドル（約6兆円級）のクラウド契約を締結。
- 中身：
- AWS 上の NVIDIA GPU を「数十万台規模」で長期確保
- 2026 年末までにフルキャパ配備、その後さらに拡張オプション
- 対価として 7 年間で最低 380 億ドル支払うコミット
- ジェンスパーク × Amazon（AWS）
- AWS をメインクラウドに採用。
- 余りGPUを安く使える「EC2 Spot」などでGPUコストを大幅削減。
- Bedrock のプロンプトキャッシュ等で推論コストも圧縮。
- 目的：「安く・大量に・安定してGPUを回すための同盟」。
- ChatGPT（OpenAI） × 複数クラウド
- もともと：Microsoft Azure ほぼ一択。
- いま：Google Cloudとも組んで、一部ワークロードをGoogle側でも稼働。
- さらに AWS・Oracle とも大型契約を結び、完全なマルチクラウド体制に。
- 目的：
- GPU不足リスクの分散
- 特定クラウドへの依存を弱めて価格交渉力アップ
- 将来的に NVIDIA 依存も相対的に下げたい流れ。
- Anthropic（Claude）
- AWS：Trainium / Inferentia（自社AIチップ）＋NVIDIA GPU。
- Google Cloud：TPU も利用。
- 目的：チップもクラウドも分散して価格と性能を最適化。
- xAI（Grok）
- Oracle Cloud（OCI）：大量GPUクラスターで学習・推論。
- Microsoft Azure：提供面で連携。
- 目的：コスパの良いGPU確保＋複数クラウド展開。
- Meta（Llama）
- Google Cloud と大型契約し、TPUやVertex AIを活用。
- 自社の巨大GPUクラスターとも併用。
- 目的：自社GPU＋他社クラウドでスケールと柔軟性を確保。
| AI企業・サービス | 主な提携クラウド / ベンダー | ねらい（ざっくり） |
|---|---|---|
| Genspark | AWS（EC2 Spot, Bedrock など） | GPU・推論コストを大幅削減しつつスケール確保 |
| OpenAI（ChatGPT） | Azure / Google Cloud / AWS / Oracle | マルチクラウドで供給リスク分散＆価格交渉力アップ |
| Anthropic（Claude） | AWS（Trainium等） / Google Cloud（TPU） | 複数チップ・複数クラウドでコスパと性能の両立 |
| xAI（Grok） | Oracle Cloud（OCI） / Azure | 安価なGPUクラスター活用＋配信面でのマルチクラウド展開 |
| Mistral AI | Azure / 自前DC＋NVIDIA大量導入 | 欧州での自前GPU主権＋クラウドの柔軟性 |
| Cohere | Oracle Cloud / AMD GPU | NVIDIA依存を弱めてGPUコストを圧縮 |
| Meta（Llama） | 自社GPUクラスタ＋Google Cloud | 自社インフラ＋他社クラウドでスケールと冗長性を確保 |
