AmazonがTrainium 3 AIチップを発表
アマゾンAWSは12月2日、次世代自社開発AIトレーニングチップ「Trainium 3」を発表しました。3nmプロセスで製造されたこのチップは、単体で2.52 PFLOPS（FP8精度）の演算性能を実現し、これを搭載したTrn3 UltraServerは合計362 PFLOPSの演算能力を発揮します。エネルギー効率は前世代比40%向上しています。
NVIDIA GB200 NVL72システム、性能が10倍に向上
NVIDIAは12月3日、72個のBlackwell GPUを統合した「GB200 NVL72」システムが、DeepSeek-R1やMistral Large 3などのオープンソースMoEモデルの推論性能において、前世代のH200プラットフォームと比べて約10倍向上したとするデータを公開しました。
NVIDIAとSynopsysが戦略的協業を拡大
12月1日、NVIDIAとSynopsysは、チップ設計、物理シミュレーション、デジタルツインなどのエンジニアリング分野におけるGPU加速コンピューティングの応用推進に向け、戦略的提携を拡大すると発表しました。NVIDIAはまた、20億ドルを投じてSynopsysの普通株を引き受けることも合わせて発表しました。
UCloudが次世代GPU仮想化技術をリリース
12月1日、UCloudは次世代GPU仮想化技術を正式リリースしました。単一GPUのメモリと演算能力を2次元で分割可能で、最小粒度は10%まで細かく設定できます。これにより複数のAIワークロードを同時に実行でき、リソース利用率を向上させます。
Google TPUが外部供給開始、NVIDIAに挑戦
Googleの自社開発AIプロセッサ「Tensor Processing Unit（TPU）」が近日、外部への供給を開始したと発表されました。これはNVIDIAのGPU支配への直接的な挑戦と見られています。市場アナリストは、TPUの性能がGPUに肩を並べる水準に達しており、コンピューティング勢力図が変化する可能性があると指摘しています。
阿里雲の「Aegaeon」がSOSPに採録、GPU使用量を82%削減
阿里雲（アリクラウド）が提案するコンピューティングプーリングソリューション「Aegaeon」が、トップカンファレンスSOSP 2025に採録されました。ベータテストでは、720億パラメータの大規模モデルをサービスするために必要なH20 GPUの台数を、1,192台から213台へと82%削減することに成功しています。
Amazonが次世代AIチップ「Trainium3」を発表
12月4日の報道によると、アマゾンAWSは自社開発の次世代AIチップ「Trainium3」を発表しました。同社は、演算性能が前世代の4倍、消費電力は40%低減され、NVIDIA GPUを使用するシステムと比較して**50%のトレーニング・運用コスト削減が可能だと主張しています。
Moore Threadsが科創板に上場、国内GPU**号銘柄に
12月5日、Moore Threads（摩尔线程）が上海証券取引所の科創板に正式上場し、中国で初めて資本市場に上場したフル機能GPU企業となりました。同社製品はAI計算、グラフィックスレンダリング、物理シミュレーションなどの機能を統合し、1万カード規模のAIコンピューティングクラスターをサポートします。
礪算科技が国産初の自社開発6nm GPUを発表
12月4日、礪算科技（LISUAN Technology）は、自社開発アーキテクチャに基づく国産初の6nm GPU「7G100」シリーズを発表しました。12GBと24GBの2モデルを用意し、海外のIPライセンスを使用せずに開発され、国際的な主流性能を達成。Windows on Armプラットフォームもサポートします。
Memory Tensorと商湯大装置、国産GPGPUでシステムレベルでの突破を実現
12月4日、Memory Tensorと商湯（SenseTime）のAIインフラは共同で、国産GPGPU上で業界初となる「メモリ・演算・スケジューリング」一体型のPD分離商用推論クラスターの動作に成功しました。実ワークロード下では、クラスターのスループットが75%向上し、総合的な推論コストパフォーマンスは同世代のNVIDIA A100の150%に達しました。