エヌビディアが約29兆ウォンを投じて「迂回買収」した人工知能（AI）チップのスタートアップ、グロック（Groq）がサムスン電子のファウンドリー（半導体受託生産）事業部に増産を要請したことが分かった。電力当たりの性能効率を最大化できる推論用AIチップへの需要が次第に高まるなか、サムスン電子ファウンドリー事業部はグロックとの協力を強化し、収益性の改善に一段と弾みをつける見通しだ.
9日、業界によると、最近グロックは昨年サムスン電子ファウンドリー事業部に委託していたAIチップの生産量を、ウエハー基準で従来の約9,000枚から約1万5,000枚水準に増やすことを決めた。昨年の生産量がAI推論に適切に活用できるかを見極めるサンプルチップの製造水準だったとすれば、今年からは商用化に向けた大量量産の入り口に入ったとの分析が出ている.
グロックは2025年12月にエヌビディアが約200億ドル（約29兆ウォン）を投じて「迂回買収」したとされるAIチップのスタートアップである。エヌビディアはグロックの経営権を取得するのではなく、「非独占的技術ライセンス契約」を締結する方式でグロックと協力すると明らかにした。ジョナサン・ロス・グロック最高経営責任者（CEO）を含む経営陣はライセンス締結後にエヌビディアに合流し、エヌビディア製品にグロックのチップ設計を統合する業務を担うことになった。独占禁止規制を回避しつつも中核人材を吸収し、事実上の買収に準ずる効果を狙うためにエヌビディアがこの戦略を選んだとされる.
AIモデルを高度化する過程は通常「学習」と「推論」に分かれる。学習は大量のデータでパターンを「学ぶ」段階であり、推論は学習済みモデルを用いて新たなデータに対する予測や結論を「導出」する過程である。エヌビディアやAMDなど現在AIチップ市場を掌握する企業は訓練に特化したAIチップを量産しているが、過大な電力消費と高価なチップ購入コストのため、AIモデルをより効率的に駆動できる推論用AIチップの需要が増加している。エヌビディアがAIモデルの訓練に用いられるAIチップ市場を掌握したエヌビディアが、推論市場まで生態系を拡張するためにグロックを迂回買収したという分析が支配的だ.
グロックがサムスン電子に委託した数量は多くはないが、サムスン電子ファウンドリー事業部が推論用AIチップ受注の礎を築くため、積極的に受注に乗り出したとの分析だ。グロックだけでなく、韓国の推論用AIチップスタートアップであるHyperAccelのプロセッサもサムスン電子ファウンドリー事業部が全量生産している。サムスン電子はグロックとHyperAccelのAIチップをいずれも4ナノメートル（nm・10億分の1m）プロセスで量産する.
半導体業界の関係者は「サムスン電子ファウンドリー事業部がグロックのAIチップ量産に用いる4nmプロセスは、チップ性能を高度化するため改良プロセスが多数適用される」とし、「プロセス単価が高く、4〜5nmプロセスへの需要が業界で最も大きいだけに、TSMCとの競争で後れを取らないためのリファレンス確保の観点でも意味がある。エヌビディアもAIチップ市場に参入し、グロックも生産量を増やすなかで、推論用AIチップ市場が一気に開花するとの見方が出ている」と述べた.
一方、エヌビディアがGTC 2026でグロックのAIチップ設計を基にした推論特化型チップを公開すると伝わり、推論用AIチップへの市場の関心が高まっている。業界では、既存AIチップに搭載されていた高帯域幅メモリー（HBM）の代わりにスタティックRAM（SRAM）を搭載するグロックの推論用AIチップ設計をエヌビディアが活用し、市場に公開するとの見方が出ている。HBMの代わりにSRAMをAIチップに用いれば、データ移動速度と電力効率を高められるだけでなく、チップの価格も下げられるという利点があるとされる.