TPUでGoogleの4兆への挑戦を後押し、ブロックチェーン分野でどのように活躍できるのか？

作者：Eli5DeFi

翻訳：Tim，PANews

PANews編集者注：11月25日、Googleの時価総額が過去最高の3.96兆ドルに達し、株価を押し上げた要因には新たに発表された最強AI「Gemini 3」のほか、自社開発のチップTPUも含まれます。AI分野以外でも、TPUはブロックチェーン分野で大きな役割を果たすことが期待されています。

現代の計算ハードウェアの物語は、基本的にGPUの台頭によって形作られてきました。

ゲームからディープラーニングまで、NVIDIAの並列アーキテクチャは業界標準となり、CPUは徐々に補助的な役割を担うようになりました。

しかし、AIモデルがスケーラビリティの限界に直面し、ブロックチェーン技術が高度な暗号技術応用へと進化する中、新たな競争者としてテンソルプロセッサ（TPU）が登場しました。

TPUはしばしばGoogleのAI戦略の一部として語られますが、そのアーキテクチャは意外にもブロックチェーン技術の次のマイルストーンであるポスト量子暗号学の中核的な要件に適合しています。

本記事では、ハードウェア進化の歴史を振り返り、アーキテクチャ特性を比較しながら、なぜ量子攻撃耐性を持つ分散型ネットワークの構築において、TPU（GPUではなく）がポスト量子暗号学に必要な集中的な数学演算により適しているのかを解説します。

ハードウェア進化：シリアル処理からパルセーティングアーキテクチャへ

TPUの重要性を理解するには、まずそれが解決する問題を理解する必要があります。

• 中央処理装置（CPU）：万能型でシリアル処理や分岐処理に優れるが、大量の数学計算を同時に実行する場合は制限がある。
• グラフィックスプロセッサ（GPU）：並列処理の専門家であり、元々はピクセルレンダリングを目的に設計されたため、大量の同一タスク（SIMD：単一命令複数データ）の同時実行が得意。この特性が初期AIブームの原動力となった。
• テンソルプロセッサ（TPU）：神経ネットワーク計算タスク専用にGoogleが設計した専門チップ。

パルセーティングアーキテクチャの優位性

GPUとTPUの根本的な違いは、データ処理方式にあります。

GPUはメモリ（レジスタ、キャッシュ）を繰り返し呼び出して演算しますが、TPUはパルセーティングアーキテクチャを採用しています。これは心臓が血液を送り出すようにデータが一定のリズムで大規模な計算ユニットのグリッドを流れる構造です。

https://www.ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

計算結果は直接次の計算ユニットに伝達され、メモリへの書き戻しは不要です。この設計により、メモリとプロセッサ間でデータが何度も移動することで生じる遅延「ノイマン・ボトルネック」を大幅に緩和し、特定の数学演算においてスループットを桁違いに向上させます。

ポスト量子暗号学の要：なぜブロックチェーンにTPUが必要か？

TPUがブロックチェーン分野で最も重要な用途は、マイニングではなく暗号学的セキュリティです。

現在のブロックチェーンシステムが依存する楕円曲線暗号やRSA暗号方式には、Shorアルゴリズムに対する致命的な弱点があります。つまり、十分に強力な量子コンピュータが登場すれば、攻撃者は公開鍵から秘密鍵を逆算でき、ビットコインやイーサリアム上のすべての暗号資産を一掃できてしまいます。

解決策はポスト量子暗号学にあります。現在主流のPQC標準アルゴリズム（KyberやDilithiumなど）は、いずれもLattice暗号学に基づいています。

TPUの数学的適合性

これこそがTPUがGPUより優れるポイントです。Lattice暗号学は大規模な行列やベクトルの集中的な演算に強く依存しており、主に以下が含まれます。

• 行列-ベクトル乗算：As+e（Aは行列、sとeはベクトル）
• 多項式演算：環に基づく代数操作で、通常は数論変換を利用

従来のGPUはこれらの計算を汎用的な並列タスクとして処理しますが、TPUはハードウェアレベルで固定された行列計算ユニットによる専用アクセラレーションを実現します。Lattice暗号学の数学的構造は、TPUのパルセーティングアレイの物理構造とほぼ完全にトポロジーマッピングしています。

TPUとGPUの技術的競争

GPUは依然として業界の汎用的な王者ですが、特定の数学集約型タスクにおいてTPUは圧倒的な優位性を持っています。

結論：GPUは汎用性とエコシステムで勝り、TPUは集中的な線形代数計算効率で勝ります。これこそがAIと最新の高度な暗号学が依存するコア数学演算です。

TPU拡張の物語：ゼロ知識証明と分散型AI

ポスト量子暗号学以外にも、TPUはWeb3のもう2つの重要分野で応用の可能性を示しています。

ゼロ知識証明

ZK-Rollups（StarknetやzkSyncなど）はイーサリアムのスケーリングソリューションであり、その証明生成プロセスには大量の計算が必要となります。主なものは以下です。

• 高速フーリエ変換：データ表現形式の高速変換
• マルチスカラー乗算：楕円曲線上の点演算の組み合わせ
• FRIプロトコル：多項式の暗号学的証明システム

これらの演算はASICが得意とするハッシュ計算ではなく、多項式演算です。汎用CPUに比べ、TPUはFFTや多項式コミットメント演算を大幅に高速化できます。これらのアルゴリズムは予測可能なデータフロー特性を持つため、TPUは一般的にGPUよりも高効率で加速できます。

Bittensorなど分散型AIネットワークの台頭により、ネットワークノードはAIモデル推論を実行する能力が必要です。汎用大規模言語モデルの実行は本質的に大量の行列乗算を伴います。

GPUクラスターに比べて、TPUは分散型ノードがより低消費電力でAI推論リクエストを処理できるため、分散型AIの商業的実現性を高めます。

TPUエコシステムの全体像

現在はCUDAの普及により多くのプロジェクトがGPUに依存していますが、以下の分野ではTPU統合が準備段階にあり、特にポスト量子暗号学やゼロ知識証明の文脈で大きな発展の可能性を秘めています。

ゼロ知識証明とスケーリングソリューション

なぜTPUなのか？ZK証明生成には大規模並列多項式演算が必要であり、特定のアーキテクチャ構成下ではTPUの処理効率は汎用GPUを大きく上回ります。

• Starknet（二層スケーリングソリューション）：STARK証明は高速フーリエ変換と高速リード-ソロモンインタラクティブオラクル証明に大きく依存し、これらの計算集約型処理はTPUの計算論理と高度に一致します。
• zksync（二層スケーリングソリューション）：Airbenderプローバーは大規模FFTと多項式演算を処理する必要があり、これこそTPUがボトルネックを打破できる領域です。
• Scroll（二層スケーリングソリューション）：Halo2およびPlonk証明システムを採用し、KZGコミットメント検証やマルチスカラー乗算などのコア演算がTPUのパルセーティングアーキテクチャと完璧に一致します。
• Aleo（プライバシー保護型パブリックチェーン）：zk-SNARKゼロ知識証明生成に特化し、そのコア演算に用いられる多項式演算特性はTPUの専用計算スループットと高度に適合します。
• Mina（軽量パブリックチェーン）：再帰的SNARKs技術を採用し、証明の継続的再生成メカニズムにより多項式演算を繰り返し実行するため、TPUの高効率計算価値が際立ちます。
• Zcash（プライバシーコイン）：クラシックなGroth16証明システムは多項式演算に依存。初期技術ですが、高スループットハードウェアはこれに大きな恩恵をもたらします。
• Filecoin（DePIN、ストレージ）：複製証明メカニズムはゼロ知識証明と多項式符号化技術により、保存データの有効性を検証します。

分散型AIとエージェント型計算

なぜTPUなのか？TPUはまさにこの用途のために生まれ、神経ネットワーク機械学習タスクの高速化に特化しています。

• Bittensor：コアアーキテクチャは分散型AI推論であり、TPUのテンソル計算能力と原生的に一致します。
• Fetch（AIエージェント）：自律AIエージェントは継続的な神経ネットワーク推論で意思決定を行い、TPUはこれらのモデルをより低遅延で実行可能です。
• Singularity（AIサービスプラットフォーム）：AIサービス取引市場としてTPUを統合することで、基盤モデルの実行速度とコスト効率を大幅に向上させます。
• NEAR（パブリックチェーン、AI戦略転換）：オンチェーンAIや信頼性実行環境エージェントへの転換において、必要となるテンソル演算の高速化にTPUが不可欠です。

ポスト量子暗号学ネットワーク

なぜTPUなのか？ポスト量子暗号学のコア演算には格子最短ベクトル問題などが多く、大規模な行列やベクトル演算を必要とし、AIワークロードと計算アーキテクチャが非常に似通っています。

• Algorand（パブリックチェーン）：量子安全なハッシュやベクトル演算方式を採用し、TPUの並列数学演算能力と高度に一致します。
• QAN（耐量子パブリックチェーン）：Lattice暗号学を採用し、多項式・ベクトル演算などTPUが得意とする数学最適化領域と高い同型性を持ちます。
• Nexus（計算プラットフォーム、ZkVM）：ポスト量子計算準備作業に多項式や格基アルゴリズムが用いられており、TPUアーキテクチャに効率的にマッピングできます。
• Cellframe（耐量子パブリックチェーン）：Lattice暗号学とハッシュ暗号技術に類テンソル演算が関与し、TPUアクセラレーションの理想候補です。
• Abelian（プライバシートークン）：ポスト量子暗号学Lattice演算に特化。QAN同様、その技術アーキテクチャはTPUベクトルプロセッサの高スループット特性を最大限活用できます。
• Quantus（パブリックチェーン）：ポスト量子暗号署名は大規模なベクトル演算に依存し、TPUの並列処理能力は標準CPUを大きく凌駕します。
• Pauli（計算プラットフォーム）：量子安全計算には大量の行列演算が必要で、これこそTPUアーキテクチャのコア強みです。

発展の壁：なぜTPUはまだ全面普及していないのか？

TPUがポスト量子暗号学やゼロ知識証明でこれほど高効率なのに、なぜ業界はH100チップを争奪し続けているのでしょうか？

• CUDAの堀：NVIDIAのCUDAライブラリは業界標準であり、暗号学エンジニアの大多数はCUDAベースでプログラミングしています。TPU用のJAXやXLAフレームワークへのコード移植は技術的ハードルが高く、多大なリソース投資が必要です。
• クラウドプラットフォームの参入障壁：高性能TPUはほぼGoogle Cloudの独占状態です。分散型ネットワークが単一の集中型クラウドサービスに過度に依存すれば、検閲リスクや単一障害点の危機に直面します。
• アーキテクチャの硬直性：暗号学アルゴリズムに微調整（分岐ロジック導入など）が必要な場合、TPU性能は急激に低下します。一方、GPUはこのような不規則ロジック処理がTPUより得意です。
• ハッシュ計算の限界：TPUはビットコインマイナーの代替にはなりません。SHA-256アルゴリズムはビット単位の計算であり、行列演算ではないため、TPUはこの領域で全く役に立ちません。

結論：階層的アーキテクチャこそが未来

Web3ハードウェアの未来はウィナー・テイク・オール型競争ではなく、階層的アーキテクチャの方向に進化しています。

GPUは汎用計算、グラフィックレンダリング、複雑な分岐ロジック処理などの主力として活躍し続けます。

TPU（および同種のASIC化アクセラレータ）は、Web3の「数学層」の標準装備となり、ゼロ知識証明の生成やポスト量子暗号署名の検証専用に用いられるようになります。

ブロックチェーンがポスト量子安全規格へ移行するにつれ、トランザクション署名と検証に必要な膨大な行列演算がTPUのパルセーティングアーキテクチャを必須の基盤インフラとし、スケーラブルな量子安全分散型ネットワークの構築に不可欠となるでしょう。