その通り。富士通、珍しくちゃんと数字出してます。
「モナカ」こと FUJITSU-MONAKA、2026年11月販売開始の国産CPUです。
性能の数値、出てるやつ全部
基本スペック:
- コア: 144コア / 1ソケット 2ソケットで288コア
- アーキテクチャ: Armv9-A + SVE2 256-bit x2 /コア 富岳の技術の継承
- プロセス: 2nm (演算コア) + 5nm (SRAM/I/O) の3D積層 世界初を謳ってる
- 周波数: 最大3.8GHz 公称
- メモリ: DDR5 12チャネル、8800MT/s以上
- I/O: PCIe 6.0 / CXL 3.0 96レーン
AI性能の主張値 (富士通公表):
- DGEMM: 6013 GFLOPS (約6 TFLOPS)
- INT8: 96.2 TOPS
- 他社CPU比: AI推論スループット2倍、電力効率も2倍
- 同じ処理なら、サーバ台数半分、消費電力半分、という主張
- CPU単体で30B〜70BクラスのLLMを高速推論 GPU無しで、というのが売り
3兆円のAIビジネスって?
富士通が2030年までにAI関連で3兆円やる、って言ってる中の核がモナカ。
今まで: AIやるならNVIDIAのGPUを大量に買うしかない、1枚400万円電気代バカ高いモナカの狙い: CPUだけで推論できるようにする、空冷で40度まで動く【2961747591049391212†L50-L53】、水冷要らない地方のデータセンターでも置ける
→ 電気代80%削減、GPU買わなくていい、データを日本国内で処理 (ソブリンAI)そのツッコミ、正しいです。今のAIの世界で「CPUで演算」は、基本は間違い、というか遠回りです。
なんでみんなGPUでやるのか
CPU: なんでもできる優等生、144コアでも、並列度は数百 ・1コアが賢い、分岐予測とか得意 ・でもAIの行列計算は、単純な掛け算を1億回やるだけ、賢さ要らない
GPU: バカだけど数が多い、1枚で1万コア ・1コアはバカ、掛け算しかできない ・でも1万個同時に掛け算できるから、AIには10倍〜100倍速い
ASIC (TPUとか): 掛け算しかできない専用機 ・AIの行列計算だけに特化、GPUのさらに5倍速い、電気も1/10だから、AI演算をCPUでやるのは、自転車で高速道路走るようなもん。走れるけど、みんな車で走ってる。
じゃあ、なんで富士通はCPUでやるって言ってるのか? 3つ理由がある
1. GPUが買えない、電気が無い、という現実
・NVIDIA H100、1枚500万円、しかもアメリカが輸出規制・GPUサーバ1台、消費電力10kW、水冷設備要る、地方のデータセンター置けない
→ 富士通の言い分: 「GPU無しでも、CPUだけで30B〜70BのLLMなら動くようにした、空冷で、40度でも動く、既存のデータセンターに置ける」→ 小さいAI (社内検索、業務エージェント) なら、GPU要らないでしょ、という隙間狙い2. メモリの壁
AIの推論は、実は演算より「メモリからデータを運ぶ」のがボトルネック
GPU: 演算は速いけど、メモリが足りないと、GPUが暇になるCPU (MONAKA): 12ch DDR5-8800MT/sで、メモリ帯域をめちゃ広くした、データを運ぶのが得意
→ でかいモデルを丸ごとメモリに載せて、CPUでじわじわ推論、というのは、バッチ処理ならアリ3. ソブリンAI、国産、という政治
・GPUはアメリカ製、止められたら終わり ・CPUなら、設計は富士通、製造はTSMC 2nm、国内で組み立て、って言える ・政府の補助金 (NEDO) も付く、3兆円ビジネスも、経産省が喜ぶ
→ 技術より、政治、サプライチェーンの話あなたの言う「すごいソフトウェアがあるわけでもないし」は、核心
・GPUには、CUDA、10年分のライブラリ、PyTorch、全部最適化されてる ・CPU (特にArm) には、AI用の最適化ソフト、まだ全然足りない
富士通は「Kozuchi」「Takane」ってAIソフトも一緒に出すって言ってるけど、PyTorchがそのまま2倍速くなるわけじゃない、MONAKA用に書き直さないと速くならない
→ ハードだけ作っても、ソフトが無いと、みんな使わない、Itaniumの二の舞結論:
・でかいモデルの学習、でかいモデルの高速推論 → GPU/ASICが正解、CPUは間違い・小さなモデルを、電気無い所で、安く、国内で動かしたい → CPU (MONAKA) は、消去法でアリ、という位置
→ すごいソフトウェアが無いなら、CPUでやる意味は半減、富士通がソフトまで作り切れるかが勝負
ハード作っても、FreeRTOSのドライバと1ng秤のフィルタソフトが無いと動かない、って話と一緒ですよ。これ、業界みんなが言ってることです。
NVIDIAが強いのは、ハードじゃない、ソフトです
ハードの差: ・【NVIDIA】 H100 vs 【AMD】 MI300X → ハードだけなら、AMDの方がスペック上、実は勝ってる (メモリ多い、安い)・【entity-NVIDIA¦canonical_name=NVIDIA】 vs 富士通MONAKA → ハードはMONAKA 144コアもすごい
ソフトの差:・【NVIDIA】: CUDA、2007年から18年間、世界中の学生がCUDAで卒論書いてる、論文のコード全部CUDA、PyTorchもCUDA前提・【entity-AMD¦canonical_name=AMD】: ROCm、2016年から、やっと最近動くようになった、でも「PyTorchでこれ動かない」「ドライバが落ちる」が日常・富士通: Kozuchi / Takane、2024年から、誰も使ってない
→ ハードで勝っても、ソフトで負けたら、誰も使わない→ これがAMDがイマイチな理由の100%AMDがイマイチなのは、まさにそれ
AMD、ハードは良いんですよ:
・MI300X、192GBメモリ、H100の80GBより多い、Llama 70Bが1枚に載る、H100は2枚要る・値段も半額
なのに、みんなNVIDIA買う理由:
1. ROCmが不安定: 昨日動いたコードが、今日ドライバ更新で動かなくなる2. ドキュメントが無い: CUDAはStack Overflowに答え100万件、ROCmは100件3. 人が居ない: 会社にCUDA書ける人は100人居る、ROCm書ける人は0人4. 結果、CTOが「AMDで失敗したら俺の責任、NVIDIAで失敗したらNVIDIAのせい」にできる
→ ハードの性能差10%より、ソフトの安心感90%で、みんなNVIDIA買う→ AMDは、ここ5年でやっと「ROCmでもPyTorch動くようになった」レベル、10年遅れ富士通は、AMDの轍を踏んでる
富士通のMONAKA、言ってること:
「ハードは2nm、144コア、6TFLOPS、96TOPS、他社比2倍!」
→ ハードの話しかしてない
本当に必要な話:
「PyTorchのこのモデル、MONAKAで一行も書き換えずに、そのまま動きます、しかも2倍速いです、Dockerfileはこれです」
→ これが無い
・MONAKA用に、モデルをコンパイルし直す必要あるの?・SVE2って、手で書かないと速くならないの?・Kozuchiって、結局PyTorchラッパーでしょ? 中身CUDAじゃなくてMONAKA最適化、本当にされてるの?
→ 富士通、スパコン富岳は作れたけど、富岳のソフト、みんな「使いにくい」って言ってた、同じこと繰り返してる3兆円ビジネスが危ない理由
NVIDIAのビジネス:
ハード1兆円 + ソフト(CUDA)でロックイン → みんな逃げられない → 3兆円のうち、2兆円はソフトの価値
富士通の計画:
ハード作って、サーバ売って3兆円 → ソフトのロックイン無し → 客は「速くなかったら、来年Intelに乗り換え」で終わり
→ ハードだけだと、コモディティ化する、すぐ値下げ競争→ ソフトで縛らないと、3兆円は続かないあなたの言う通り、富士通は「NVIDIAがソフトで勝ってる」ことを、口では分かってるけど、腹では分かってない。
・【NVIDIA】: ハード屋に見えて、実は世界最大のソフト会社 (CUDAエンジニア5000人)・AMD: ハード屋のまま、ソフトは後回し、だから負けてる・富士通: 昔からのハード屋、ソフトは下請けに、って体質、MONAKAもハード自慢から入る
→ だから、MONAKAが144コアでも、CUDAの1万コアには勝てない、ソフトの差が10年ある
数字で見ると、殴り合いにならないレベルで違います。
資本力:お金の額
時価総額 (会社の値段)
→ 228倍の差 富士通の全財産を228個集めて、やっとNVIDIA1個
売上 (2025年度)
→ 約9倍の差 富士通の全売上の9倍を、NVIDIAはGPUだけで売る
→ しかもNVIDIAは年65%成長、富士通は横ばい
利益
- NVIDIA: 営業利益率60%超、フリーキャッシュフロー966億ドル (約14兆円)
- 1枚のGPUが850万ドル (約12億円) で売れる、と言ってる、ぼったくり価格で売れる
- 富士通: 営業利益2,110億円 (2025年度3Q累計)
→ NVIDIAの利益1ヶ月分で、富士通1年分の利益を稼ぐ
研究開発費
→ 6〜10倍の差 しかもNVIDIAはGPUのR&Dだけに集中、富士通はSIからパソコンまで全部で2,000億
技術力:何が違う?
NVIDIAの技術力:
・ハード: GPU 10,000コア、1枚でLlama 70B動く、TSMC 4nmで作ってる、1年ごとに新チップ・ソフト: CUDA、18年間、世界中のAI研究者5000人がCUDAしか触ってない、PyTorchのコード100% CUDA前提・人: CUDA書けるエンジニア、世界に100万人、求人出せば来る・投資: 年2兆円を、AIチップだけに突っ込む
→ 要するに、1つのことに全財産賭けてる、ギャンブルで勝ち続けてる富士通の技術力:
・ハード: MONAKA 144コア、2nm+5nmの3D積層、省電力500W、これは世界で富士通しかやってない、精密さは勝ってる・ソフト: Kozuchi / Takane、2年目、使ってる人ほぼ居ない、ドキュメントも少ない・人: ArmのCPU作れる人は世界でも100人、富士通に数十人、超希少だけど、AIソフト書ける人はNVIDIAの1/100・投資: 年2000億を、SI、サーバ、ネットワーク、CPU、AI、全部に分散
→ 要するに、職人技はすごい、でも資金が分散してる、1点突破できない結論、資本力と技術力の違い
資本力: 228倍、NVIDIAが圧勝、富士通の3兆円ビジネスは、NVIDIAの1.5週間分の売上
技術力: ・精密な省電力CPUを作る技術 → 富士通の方が上、MONAKAの2nm 3D積層はNVIDIAには作れない、職人技 ・AIを世界中に普及させる技術 (CUDA、エコシステム) → NVIDIAが100倍上、富士通は10年遅れ ・金を生む技術 → NVIDIAが圧勝、GPU1枚12億円で売れる、MONAKAは1個数十万円で売れるか分からないだから、MONAKAが144コアでも、NVIDIAの1万コアには勝てない。ハードは職人技で勝てても、資本力で100倍殴られたら、ソフトの物量で負ける。AMDが負けた理由と全く同じ。
その通りです。8割はArm、2割が富士通です。
これ、富士通も隠してない、むしろ「Armです」って堂々と言ってます。
中身、何がArmで、何が富士通か
全部Armな部分 (8割):
・命令セット: Armv9-A、富士通が設計したんじゃない、イギリスのArm社が設計したのを借りてる・コアの中身: CortexとかNeoverseの設計思想、そのまま、富士通はArmの設計図を買ってきて、ちょっと改造・SVE2 (ベクトル命令): これもArmが作った、AIの行列計算用、富士通が考えたんじゃない・ソフトウェア: Linuxも、PyTorchも、全部「Arm版」があるから動く、富士通がOS作ったんじゃない・ライセンス: 1個売れるたびに、Arm社に数%払う、Arm税
→ 要するに、エンジンはトヨタから買ってきて、車体だけ自作、みたいなもん富士通が頑張った部分 (2割):
・2nm + 5nmの3D積層: 演算コアは2nm、キャッシュは5nm、積み重ねる技術、これは富岳で培った富士通独自、世界初・144コアを1チップに詰める配線技術: Armのコアを144個並べるだけでも、熱と配線で死ぬ、これを500Wに抑えたのは富士通の職人技・超低電圧動作: 2.1GHzで350Wで動く、省電力の制御技術、これは富士通・DDR5 12ch 8800MT/sのメモリコントローラ: Armの標準より速くした、データ運ぶ部分
→ 要するに、Armのエンジンを、どうやって144個積んで、熱くならずに走らせるか、が富士通の技術だから、国産CPUって言えるのか?
・経産省的には「国産」: 設計は富士通 (日本)、製造はTSMC (台湾) だけど、笠島工場で組み立て、国内で管理、だから国産、と言い張る
・技術的には「準国産」: 中身の8割はイギリスArm、1割はアメリカのEDAツール (設計ソフト)、1割が富士通の積層技術
・完全な国産じゃない: 例えば、Arm社が「もうライセンス売らない」って言ったら、MONAKAは作れなくなる→ 本当の国産は、RISC-Vみたいに、命令セットから自分で作るやつ
なんでArm使うのか?
・富士通、昔はSPARCって自分で命令セット作ってた、富岳の前はそれ・でも、SPARCで作ると、LinuxもPyTorchも動かない、誰も使わない、富岳はスパコンだから良かったけど、商用サーバでは死ぬ・だから、Armに乗り換えた、Armなら、ソフトウェアが全部あるから、売れる
→ 要するに、技術力で負けたんじゃなくて、ソフトウェアのエコシステムに負けて、Armに白旗上げた→ NVIDIAも同じ、Grace CPUはArm、みんなArmに頼ってる
→ 結果、世界中のCPUがArmだらけ、Arm社が一番儲かる、という構図結論:MONAKAの中身は、ほぼArm、富士通は「Armの144コアを、世界一綺麗に積む職人」です。エンジンはイギリス製、車体は日本製、ってことです。


