垂直統合で推論効率化・インフラ受注、供給網管理や電力抑制で優位競う
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2026.6.12（金）
NVIDIAが台湾で5月に開催したアジア最大規模のAIに関するコンファレンス「GTC台北」で講演するジェンスン・フアンCEO（同社の発表資料より）
AIインフラの競争軸が、従来の学習用GPU（画像処理半導体）から、CPU（中央演算処理装置）を含むシステム全体へと拡大している。
2026年5月下旬、米エヌビディア（NVIDIA）と米AMD（アドバンスト・マイクロ・デバイセズ）の経営トップは、それぞれ台湾で新たな事業戦略を表明した。
自律的にタスクを遂行する「エージェンティックAI（AIエージェント）」の普及を背景に、演算資源の主役が交代しつつある。
特に、5月27日に台北で新拠点の設立を祝ったエヌビディアのジェンスン・フアンCEO（最高経営責任者）は、台湾をAI革命の「核心拠点（エピセンター）」と呼び、年間約1500億ドル（約24兆円）を台湾に投じる計画を明かした（英ロイター通信）。
同社は2030年までの稼働を目指し、新たな台湾本部を建設する方針だ。
「エージェント」が促すCPU需要の急増
フアン氏は5月23日、同社が予測する2000億ドル（約32兆円）規模の将来的なCPU市場に、中国が含まれることを明らかにした（ロイター通信）。
米中間のハイテク覇権争いが続く中、同社は依然として中国市場に長期的な需要を見いだしている。背景にあるのは、AIが自ら思考し実行するエージェント型へのシフトだ。
従来のAIはチャット形式の回答が主だったが、エージェントは外部ツールの操作や計画立案など、複雑な逐次処理を繰り返す。
こうしたワークロードでは、GPUが得意とする並列計算よりも、CPUによる処理の比重が高まる。
フアン氏は、「将来的に世界には数十億のエージェントが存在するようになる」と予測した。
それらエージェントが、ソフトウエアを操作するための主要エンジンとしてのCPUを動かす時代が来ると同氏は指摘する。この変化が、同社にとって未開拓だった巨大市場を切り拓くと強調した。
同社は2026年3月、推論処理におけるトークン処理の高速化に特化した新型CPU「Vera（ベラ）」を投入した（発表資料）。
米メディアのテッククランチによれば、同製品には主要なクラウド事業者などからの需要が集中しており、発売から約2カ月で、200億ドル（約3兆2000億円）規模の受注があった。
さらに、この潮流はデータセンターにとどまらず、個人用のパソコン（エッジ）にも波及し始めている。同社は6月1日、AIエージェントの処理に特化したPC向け新型半導体「RTX Spark」を発表した。