ChatGPTをはじめとする生成AIサービスの普及によって、「GPU」という言葉は技術者以外にも知られるようになった。その中心にいるのがNVIDIAだ。ただし、同社の強さを単に「高速なGPUを作っているから」と説明すると、AI市場における本当の競争力を見落としてしまう。
GPUはなぜAIに向いているのか
CPUはさまざまな処理を柔軟にこなせる一方、GPUは大量の比較的単純な計算を並列で実行することを得意としている。ニューラルネットワークでは巨大な行列計算が繰り返されるため、この並列処理能力が有効になる。
もともとGPUはゲーム映像を高速に描画する目的で発展した。NVIDIAは早い段階からGPUを汎用計算にも利用できるようにし、研究者や開発者向けのソフトウェア環境を整えてきた。
生成AIの需要が急拡大したとき、この長年の準備が大きな優位性になった。
CUDAが作った「見えない堀」
NVIDIAの競争力で重要なのがCUDAである。CUDAは開発者がNVIDIA GPUを汎用計算に利用するためのプラットフォームで、多数のライブラリや開発ツールが積み重なっている。
企業が別のGPUを採用する場合、単にチップを交換すれば済むとは限らない。ソフトウェアの移植、性能調整、運用ノウハウの再構築が必要になることがある。
Nvidia の株価を支えているのは、半導体そのものの性能だけではない。長年築いてきたCUDAを中心とするソフトウェア環境も大きな強みであり、競合他社が同等の性能を持つハードウェアを開発しても、開発者のツールや既存のワークフローまで一気に置き換えるのは簡単ではない。
AIデータセンターは一枚のGPUでは動かない
最新のAIモデルは数千、場合によってはそれ以上のGPUを同時に使用する。そこで重要になるのが、GPU同士を高速に接続するネットワークだ。
NVIDIAはネットワーク技術やサーバーシステムにも事業を広げ、GPU単体ではなくデータセンター全体に近い形で製品を提供している。AIインフラの性能は、計算チップだけでなく、通信、メモリー、電力、冷却によっても左右されるためだ。
これは顧客にとって便利だが、NVIDIA自身にとっても重要な戦略である。システム全体に関与すれば、一つの部品だけを販売する企業より広い範囲で価値を取り込める。
最大のリスクは成功そのものかもしれない
高い利益率と急成長を見れば、当然ながら競合企業も市場を狙う。AMDはAIアクセラレーターを強化し、Google、Amazon、Microsoftなどのクラウド企業も独自チップを開発している。
顧客側にも、特定企業への依存を減らしたい動機がある。AIサービスが巨大化するほど、半導体コストは経営上の重要課題になるからだ。
さらにAIデータセンターへの投資が急速に拡大している現在、そのすべてが長期的に同じペースで続くとは限らない。顧客企業が設備投資の効率を厳しく見始めれば、成長率が変化する可能性もある。
NVIDIAが重要なのは、一時的に人気の半導体を作ったからではない。AI計算を行うためのハードウェア、ソフトウェア、ネットワークを長年かけて一体化してきたからだ。次の競争はGPUの速度だけでなく、この総合的なプラットフォームを他社がどこまで崩せるかをめぐって進んでいく。
