Nvidiaの主導的地位
半導体産業は成長を続けており、鉱物の採掘、選択、加工から研究開発、チップの製造に至るまで、半導体エコシステムに巨額の資金が投入されています。
この市場規模は10兆米ドル近くに達すると推定されています。アジアからアメリカ、ヨーロッパに至るまで、多くの企業がこの分野で大きな成功を収めています。
半導体業界では長年にわたり、多くの「ビッグネーム」が収益性の高い事業ランキングの上位を占めてきました。しかし、多くの専門家は、半導体ビジネスの時代はまさに始まったばかりだと考えています。
30年以上前に設立され、当初はPCゲーム用のコンピューターグラフィックチップに重点を置いていたNvidiaは、すぐにAIに目を向けるようになりました。
ジェンスン・フアンは、テクノロジー業界で最も長くCEOを務めている人物の一人です。2006年にコンピューターグラフィックス以外の用途に向けたチップを開発し、NVIDIAのAI開発の基盤を築きました。
多くの大手テクノロジー企業がエヌビディアのグラフィックプロセッサの購入に数十億ドルを費やしており、エヌビディアはテクノロジー企業間の製品やサービスへの人工知能（AI）の組み込み競争で最大の受益者として浮上している。
Nvidia CEOが腕のロゴタトゥーを披露（写真：ロイター）。
NVIDIAのグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）であるH100は、最も高度なAIシステムの構築によく使用されています。NVIDIAのH100は現在、市場で最も強力なGPUとして知られていますが、価格も高く、約30,000～36,000ドルと、品薄時には40,000ドルに達することもあります。
しかし、AI開発者はクラウドコンピューティングプロバイダーを通じてNvidiaのプロセッサを使用するために何か月も待たなければなりませんでした。
完成品の加工を担う半導体産業のサテライト企業も、TSMC、サムスン、SMICなど、四半期あたり数百億ドルの収益を誇る有名企業を所有しています。
アナリストは、NVIDIAが年間約120万個のチップを生産できると推定しているが、需要を満たすことはますます困難になっている。NVIDIAはチップの設計と製造を世界最大の半導体企業TSMCに委託している。
しかし、同社はシリコンウエハを最終製品に組み立てる製造工程の後期段階でボトルネックに直面している。TSMCは今年、次の段階で生産能力を倍増させることを目指している。
急速な成長
NVIDIAが上場企業として時価総額1兆ドルに達するまでには24年かかりました。しかし、わずか8ヶ月後、AI革命の推進における同社の役割のおかげで、時価総額はさらに1兆ドル増加しました。NVIDIAの時価総額は最近2兆ドルを突破しました。
アメリカで最も価値のある企業の 1 つになるまでの道のりは、1993 年にデニーズから始まりました。同社は近年、GPU 分野における Nvidia の優位性により急速に成長しました。
これらのチップは希少で貴重な商品となり、現在ではNVIDIAが市場の約80%を占めています。需要が生産量を上回り、競合他社は独自のチップを開発せざるを得なくなりました。
GPUの供給をどれだけ確保できるかは、企業が新しいAIシステムをどれだけ迅速に開発できるかを左右します。多くの企業は、安定したGPU供給を活用してAI専門家の採用を増やしています。これらのチップは、数十億ドル規模の借入の担保として利用されることさえあります。
Nvidia の収益は力強く成長しました (写真: Nvidia)。
ネットワーク技術企業シスコの最高情報責任者フレッチャー・プレビン氏は、チップは非常に貴重なため装甲車で運ばれたと語った。
エヌビディアが最近、3四半期連続で予想を上回る利益を報告した際、同社幹部は供給が依然として逼迫しており、今年発売が見込まれる新世代のAIチップの供給が制約されるだろうと述べた。
これらのチップは、OpenAIのChatGPTのような生成AIを支える大規模な言語モデルの学習において重要な役割を果たします。Microsoft、Alphabet、Amazon.comといったテクノロジー企業によるAI投資の大部分はGPUに充てられています。
NVIDIAのCEO兼共同創業者であるジェンスン・フアン氏は、生成AIは1兆ドル規模の投資の波を引き起こしており、今後5年間で世界のデータセンターの数が倍増し、NVIDIAに市場機会が生まれると考えていると述べた。
「全く新しい産業が生まれつつあり、それが当社の成長を牽引している」と彼は会社の会議中に語った。
エヌビディアは、1月末に終了した四半期決算で売上高221億ドルを計上し、前年同期比265%増、純利益は8倍近くの123億ドルに達した。エヌビディアの株価は、2023年に3倍以上に上昇した後、今年に入って59%上昇している。
チップを買うための戦い
人工知能（AI）競争への対応として、中国の4大テクノロジー企業が「巨人」NVIDIAからチップの購入を競い合っている。百度（バイドゥ）、バイトダンス（ByteDance）、テンセント（Tencent）、アリババ（Alibaba）は、NVIDIAから約10万個のA800チップを購入した。その価値は数十億ドルに上る。
今日、大規模なモデルを開発するための計算能力を提供するNvidiaのGPUは、世界の大手テクノロジー企業にとって欠かせない商品となっている。
米国がチップに対する規制を強化し、チップの供給が途絶えることを恐れ、多くの企業はAI競争で遅れをとりたくないため、A800チップを買いだめせざるを得ない状況にある。
「チップがなければ、いかなる言語モデルも訓練できないだろう」と百度の従業員は語った。
TikTokの親会社であるByteDanceは現在、社内でテストされているさまざまな汎用人工知能製品に取り組んでいるいくつかの小規模な研究チームを抱えている。
H100 チップの売上と 2027 年までのサーバー市場の予想収益 (写真: Omdia)。
昨年5月、バイトダンスはTikTokでAI搭載チャットボット「Tako」をテストしました。このボットはユーザーのリクエストに基づいて動画を生成できます。TikTokは最近Takoの商標登録を申請しており、同社はこのチャットボットのプロモーションを準備している可能性があります。
バイトダンスの従業員によると、同社は人工知能関連製品の開発を支援するため、少なくとも1万個のNVIDIA製GPUを備蓄しているという。また、A800チップを約7万個、約7億ドル相当発注したという。
中国企業はAIのトレーニングに使用できるチップを数千個しか保有しておらず、この強い需要はNvidiaのチップの「不足」にもつながっている。
クラウド サービス プロバイダーやテクノロジー企業がチップを求めているだけでなく、多くの人工知能研究所もチップを注文しており、最も多く注文を受けているチップ企業は Nvidia です。
需要の増加に伴い、チップの価格も上昇しています。NVIDIAの販売代理店は、「現在、販売代理店に届くA800チップの価格は50%以上上昇しています」と明らかにしました。
CoreWeaveの共同創業者兼最高技術責任者であるブライアン・ベンチュロ氏は、この成功の要因をNVIDIAのチップのハードウェアとソフトウェアの両面における強みにあると指摘し、NVIDIAよりも優れたチップを製造できる企業は他にないと考えている。
独自のチップ開発に注力
チップ需要の急増により、Nvidia のライバル各社も独自の AI チップの開発を強化している。
アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、エヌビディアの製品に対抗するチップの販売を開始しており、今年のそのチップの売上高は35億ドルを超えると予想している。
英国の半導体設計会社アーム・ホールディングスもこの動きに参入している。インテルはAI計算を処理できる中央処理装置（CPU）の販売を開始した。
AIチップを開発しているスタートアップ企業も数多く存在します。GoogleやAmazonといった大手クラウド企業もAIチップの開発に取り組んでいます。昨年11月には、Microsoftが初のAIチップ「Maia 100」を発表しました。
Nvidia の CEO 兼共同創設者、ジェンスン フアン (写真: Investing)。
多くの業界アナリストは、NVIDIA が何年もかけてチップに組み込んできたソフトウェアの奥深さと複雑さのおかげで、同社の優位性が競争によって簡単に損なわれることはないと述べている。
一方、新興企業も大手テクノロジー企業も、自社が蓄積してきたNvidiaチップの数を宣伝している。
先月、メタ・プラットフォームズのCEO、マーク・ザッカーバーグ氏は、インスタグラムで、同社は今年末までに数十億ドルを投じてNvidiaからH100チップ35万個を購入する計画だと述べた。
Googleは、コンピューティングリソースを社内ユーザーと社外ユーザーの間でどのように配分するかを決定するための執行委員会を設置しました。Microsoftも同様の割り当てプログラム「GPU Council」を設立し、幹部が社内プロジェクトへのコンピューティングリソースの配分方法を決定します。
しかし、AIファンドを運営するアンドリュー・ン氏は、AMDとインテルはAI対応チップに付随する競争力のあるソフトウェアシステムの開発で大きな進歩を遂げたと述べた。
「1年ほどで半導体不足は改善すると思う」と彼はウォール・ストリート・ジャーナルに語った。
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