クアルコム、39.2億ドルでModular買収へ──Metaとの提携でNvidia「CUDA」の牙城に挑む

米クアルコムは2026年6月24日、AIスタートアップのModularを約39億2000万ドル（約6,350億円、1ドル＝162円換算）の株式交換で買収することに合意したと発表した。これに合わせ、Metaとの複数世代にわたるCPU供給契約も公表されており、クアルコムが推進する「ハードウェアに依存しないAIソフトウェア層」への賭けに大手が賛同した形となる。Nvidiaの「CUDA」エコシステムに依存してきたエンタープライズAIチームや開発者にとって、信頼できる新たな選択肢が生まれる可能性が示された。

■「CUDA」の牙城はなぜ崩せなかったのか

NvidiaのAIインフラにおける支配力は、GPUハードウェアと、2006年から構築してきた独自の並列計算プラットフォーム「CUDA」という2つの要素に支えられている。CUDAの代替を極めて困難にしているのは、プログラミング言語そのものではなく、約20年にわたり蓄積されてきたライブラリのエコシステムである。線形代数用の「cuBLAS」、ディープラーニング用の「cuDNN」、推論最適化用の「TensorRT」などがこれに該当する。

PyTorchやTensorFlowを利用する開発者は、生のCUDAカーネルを直接記述することは稀であり、これらのライブラリに依存している。そして、これらのライブラリはNvidiaのハードウェア上でしか動作しない。AMDの「ROCm」、Intelの「oneAPI」、Googleの「Triton」といった過去の競合は、このライブラリ群を代替ハードウェアに移植または複製しようとしたが、いずれも同じ限界に直面した。膨大で常に更新され、本番環境に深く統合されているライブラリ群の複製は、単なる製品発表ではなく、10年規模のプロジェクトだからである。

■Modularのアプローチ：ライブラリに依存しない「MAX」と「Mojo」

Modularの創業者であるクリス・ラトナー氏とティム・デイビス氏は、ライブラリを複製するアプローチは構造的に勝利不可能であると見抜いた。そこで同社は、特定のベンダーのライブラリを一切必要としない、全く新しいグラフコンパイラ「MAX」を構築した。

MAXは、LLVMの後継として異種ハードウェア向けに設計されたコンパイラ基盤「MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）」上で構築されている。LLVMが一度に1つのハードウェアを対象とするのに対し、MLIRは複数の抽象化レベルを共存させ、同一のソースコードから複数のハードウェアアーキテクチャを同時にターゲットにすることを可能にする。ModularはMLIR上に「KGEN（kernel generator）」と呼ばれる独自のコンパイラフレームワークを構築し、パラメータ化されたAIカーネルコードを表現した。これにより、同じカーネルを手動で移植することなく、コンパイル時にNvidiaのTensorコア、AMDのマトリクスアクセラレータ、クアルコムのHexagon DSP、AppleのNeural Engine向けに最適化できる。

実用上のメリットとして、MAXは単一のMojoカーネルコードベースからCUDA、ROCm、AppleのMetalをターゲットとするグラフコンパイル済みの推論エンジンとして機能する。ラトナー氏は技術文書の中で、データタイプ、演算子、ハードウェアターゲットの組み合わせが多すぎて手動実装が不可能なAIハードウェアの「組み合わせ」の課題を、コンパイル時のポリモーフィズムと特殊化によって解決したと説明している。

また、同社が開発したプログラミング言語「Mojo」は、Pythonの構文を採用しつつ、静的型付け、メモリ管理制御、ゼロコスト抽象化といったシステムプログラミング機能を備えている。これはPythonのラッパーや既存言語に埋め込まれたドメイン固有言語ではなく、MLIR Core上にゼロから構築された新しい言語であり、ハードウェアに依存しないカーネルコンパイルを可能にするコンパイラ基盤に直接アクセスできる。

■クアルコムによるModular買収の概要

Modularの買収により、クアルコムは約150人の従業員、プログラミング言語「Mojo」、グラフコンパイラおよび推論エンジン「MAX」、そしてNvidia、AMD、Intel、Armのハードウェア間でクロスベンダー互換性を実証してきた開発者コミュニティを獲得する。合意内容に基づき、クアルコムは最大1,920万株の普通株式をModularの株主に交付する。発表日の終値ベースで、この取引は約39億2,000万ドル（約6,350億円、1ドル＝162円換算）と評価されている。Modularは2025年9月に16億ドル（約2,592億円）の評価額で2億5,000万ドル（約405億円）を調達しており、1年足らずで評価額が約2.5倍に急上昇したことになる。

取引は規制当局の承認を経て、2026年後半に完了する見込みである。近年、半導体分野の大型買収は独占禁止法上の厳しい審査を受けており、過去にはクアルコムによる約470億ドル（約7兆6,140億円）のNXPセミコンダクターズ買収計画が、中国当局の承認を得られず2018年に破談した経緯もある。

■クアルコムのデータセンター戦略とMetaとの提携

クアルコムは2026年6月24日の投資家向け説明会（Investor Day）で、250コア超のArmベースサーバーCPU「C1000」やAI推論アクセラレータ「AI300」を含むデータセンター向け製品群「Dragonfly」を発表した。同時に、Metaが次世代サーバー群に「Dragonfly C1000」を採用する複数世代の契約を締結したことを明らかにした。

Modularの買収とDragonflyの発表は、クアルコムのデータセンター戦略の全容を示している。すなわち、演算層としてのArmベースCPU、推論用の専用AIアクセラレータ、そして開発者が一度書けばクアルコム製品だけでなく既存のNvidiaやAMD製ハードウェアでも実行できるソフトウェア層の組み合わせである。クアルコムのCFOであるアカシュ・パルキワラ氏は、Metaを含む2社のハイパースケーラー顧客から、2026年末までの出荷開始後1年以内に少なくとも10億ドル（約1,620億円）の売上がもたらされると見込んでいる。

ただし、Dragonfly C1000の量産開始は2028年後半の予定であり、近い将来の売上は別のカスタムシリコンプログラムによるものである。バークレイズは、クアルコム株の投資判断を「アンダーウェイト」に据え置き、同社を「実績を示す必要がある段階（show-me story）」と評している。

■アナリストの評価と「ベンダー中立性」への懸念

アナリストらは、クアルコムが企業の真の課題を捉えたと評価している。Moor Insights & Strategyのマット・キンボール氏は、企業AIの規模拡大に伴い、複数のアクセラレータを併用する「ヘテロジニアス（異種混在）」環境が標準になると指摘し、Modularの抽象化レイヤーが総所有コスト（TCO）の削減に直結する可能性があると述べた。AcceligenceのCIOであるユーリ・ゴリュノフ氏も、「Nvidiaの強みはGPUではなく、CUDAとアプリケーションの書き換えコストにある」と直接的に指摘している。一方で、Info-Tech Research Groupのジョン・アナンド氏は、Nvidiaが市場の約85%を支配しているため、CUDAからの脱却には何年もかかると慎重な見方を示した。

また、最大の懸念は「ベンダー中立性」である。Info-Tech Research Groupのシャシ・ベラムコンダ氏は、チップメーカーに買収されたことで、中立とされるプラットフォームが時間とともに親会社のシリコンを優遇するようになる懸念があると警告した。クアルコムはオープン性の維持を公言しているが、開発者コミュニティは今後の実際の挙動で判断することになる。

現時点（2026年中期）のMAXには制約もある。DeepSeek V3やLlama 4 Maverickなどで採用されている「Mixture-of-Experts（MoE）」モデルへの対応は発展途上であり、Mojo自体もバージョン1.0のベータ版にとどまる。Pythonエコシステムとの完全な互換性も開発中である。なお、クアルコムはAIチップスタートアップのTenstorrentを80億〜100億ドル（約1兆2,960億〜1兆6,200億円）で買収する交渉を行っているとも報じられているが、公式な確認はなく、クアルコムはコメントを控えている。

■注目ポイントQ&A

●なぜCUDAの代替はこれほど難しいのですか？

CUDAの囲い込みは、プログラミング言語だけでなく、主にライブラリ層で機能しているためです。Nvidia製ハードウェアから移行するには、cuBLASやcuDNN、TensorRTといった、約20年にわたり更新され続けてきた最適化ライブラリ群をすべて置き換える必要があります。過去の競合はこれらを複製しようとしましたが、完全な同等性を実現できませんでした。

●Modularのアプローチは、従来のCUDA代替策と何が違うのですか？

ModularのMAXコンパイラは、Nvidiaのライブラリを一切使用せず、MLIRをベースにしたコンパイラフレームワークとパラメータ化されたメタプログラミングを用いて、コンパイル時にターゲットハードウェア向けの最適化コードを生成します。ライブラリ層を完全にバイパスするため、ライブラリを複製する必要がありません。ただし、この手法が20年におよぶベンダーライブラリの最適化レベルに達するかどうかは未知数です。

●クアルコムに買収された後も、Modularの中立性は維持されますか？

クアルコムはハードウェアに依存しないアプローチと中立的な開発者コミュニティを維持すると公言しています。しかしアナリストは、チップメーカー傘下のプラットフォームは時間とともに自社製シリコンへの最適化を強める傾向があると指摘しています。今後、Nvidia、AMD、クアルコムの各ハードウェア間で性能の公平性が維持されるかどうかが試金石となります。

●Metaとの提携は、クアルコムのデータセンター事業にとってどのような意味がありますか？

MetaはクアルコムのサーバーCPU「Dragonfly C1000」の採用に合意しました。この製品の量産は2028年後半に開始される予定です。また、別のカスタムシリコンプログラムにより、2026年末までにハイパースケーラー向けの出荷が始まり、1年以内に少なくとも10億ドル（約1,620億円）の売上が見込まれています。この提携はクアルコムの参入に信頼性を与えますが、市場の大部分をNvidiaが占める状況に変わりはありません。

元記事: Qualcomm Closes $3.9 Billion Modular Deal: Meta Validates Full-Stack CUDA Challenge