Nvidiaの台頭：ゲーム大手、仮想通貨マイニング王からAI武器商人へ

10月30日、NVIDIAの時価総額は5兆ドルを超え、日本やドイツなど先進国の年間GDPを上回った。

エヌビディアは、1999年の株式公開価格12ドルから、株式分割後の評価額を差し引いた26年間で、初期投資額の8,000倍以上の収益を生み出した。

Nvidiaが最も羨ましいのは、その「無制限のサイクル」性です。基盤インフラプロバイダーとして、同社は継続的に「税金」を徴収しており、何をするにしてもNvidiaなしでは生きていけないのです。

GPU の開発元である NVIDIA は、「PC の波」のチャンスを捉え、ゲーム市場の爆発的な拡大とともに何百万もの家庭に浸透しました。

その後、ゲーム事業が低迷する一方で、暗号通貨の強気相場が到来し、NVIDIA のグラフィック カードがイーサリアムなどの暗号通貨の「マイニング」に広く使用され、静かに富を築いた。

その後、インテリジェント車両産業の台頭に伴い、車載チップ事業も急速に発展しました。

ついに ChatGPT が登場し、Nvidia は AI 武器商人に変貌しました...

Nvidiaの成長の歴史を振り返ると、同社は幾度となく破綻と倒産の瀬戸際に立たされてきた。かつてJen-Hsun Huang氏はこう叫んだ。「私の生きようとする意志は、私を殺そうとするほとんどすべての人の意志よりも強い。」

GPUの開発者、Nvidia

グラフィック カード (GPU) の発明は 1990 年代にまで遡ります。

当時、シリコンバレーでは、サウンド処理にはサウンドカード、ネットワーク処理にはネットワークカードといった専用チップを用いることで、中央処理装置（CPU）の負荷を軽減するというアイデアが提唱されていました。同様に、コンピューターの画像出力専用のチップ、つまりグラフィックカードを開発することも理にかなったことでした。例えば、1994年後半に発売されたソニーのゲーム機「PlayStation」は、画像処理にグラフィックカードを採用していました。

しかし当時、グラフィックカードには様々な技術的アプローチがありました。NVIDIAの画期的な成果は、特にゲームアプリケーションにおいて、並列コンピューティングによる3Dグラフィックスアクセラレーションの実現でした。並列コンピューティングとは、複雑なタスクを複数の小さなタスクに分割し、それらを同時に処理することで計算効率を向上させることです。

1999年、NvidiaはGeForceと呼ばれるグラフィックカードを発売しました。このグラフィックカードはゲーム専用に設計され、「並列コンピューティング」を重視していました。これにより3Dグラフィック処理能力が大幅に向上し、よりスムーズでリアルなゲーム体験を実現しました。

GeForce の成功により、Nvidia は急速に成長し、グラフィック カード業界のリーダーになりました。

当時、NVIDIA はグラフィックス プロセッシング ユニットを研究している唯一の企業ではありませんでしたが、同社は「GPU の発明者」というレッテルを深く貼ることに成功しました。

当時NVIDIAのマーケティング責任者だったダン・ヴィヴォリは、「グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）」というコンセプトを用いて自社のチップを宣伝しました。彼は、NVIDIAがGPUの発明者であることを繰り返し強調することで、業界のリーダーになれると信じていました。

そして実際、その通りになりました。NvidiaはGPUの代名詞となり、GPUをマーケティングすることで新たな道を切り開いたのです。

仮想通貨強気相場の大勝者、NVIDIA

Nvidiaの時価総額は、2016年の140億ドルから2018年には1,750億ドルの高値まで上昇した。この2年間での10倍以上の増加は、暗号通貨マイニングのブームと切り離せないものかもしれない。

2017年、暗号通貨市場は強気相場を迎え、多くのマイナーがGPU獲得を競い合いました。GPUは金を産む機械となり、世界中でグラフィックカードの売上が劇的に増加し、価格も高騰しました。

マイナーが使用するNVIDIA GTX 1060グラフィックカードを例に挙げると、2017年5月以前の購入価格は1枚あたり約1,650元だったが、2017年6月以降は約2,900元にまで上昇した。

マイナーが使用するNVIDIA GTX 1060グラフィックカードを例に挙げると、2017年5月以前の購入価格は1枚あたり約1,650元だったが、2017年6月以降は約2,900元にまで上昇した。

Nvidiaは暗号通貨の強気相場の恩恵を受けて大きな利益を獲得し、大勝者となった。

仮想通貨マイニングブームの恩恵を受け、NVIDIAの2018年度の売上高は過去最高の97億ドルに達しました。ジェンスン・フアン氏は、「当社のGPUは世界最大規模の分散型スーパーコンピューティングを支えており、だからこそ仮想通貨分野で高い人気を誇っているのです」と述べています。さらに、NVIDIAはマイニング向けに特別に設計されたGTX 1060 3GBに加え、プロフェッショナル向けマイニングカード「P106」および「P104」も発売しました。

2020年、2年間の弱気相場を経て、仮想通貨市場は再び上昇し、ビットコインは2倍以上、イーサリアムは4倍に上昇しました。NVIDIAは再び「仮想通貨ブーム」の恩恵を受けました。

NVIDIAは迅速に対応し、マイニング市場に積極的に参入し、CMPシリーズのプロフェッショナルマイニングカードを発表しました。これらのカードはグラフィック処理機能を削除し、コアのピーク電圧と周波数を低くすることで、マイニングのパフォーマンスと効率を向上させました。

2020年末、NVIDIAはRTX 30シリーズのグラフィックカードをリリースしました。エントリーレベルのRTX 3060グラフィックカードの価格は2,499元、RTX 3090グラフィックカードの価格は11,999元でした。しかし、暗号通貨の台頭により、RTX 3060の価格は5,499元、RTX 3090は20,000元まで高騰しました。

NVIDIAのCFOコレット・クレス氏は、2021年第1四半期の財務報告の発表後、同社の暗号チップの売上高が1億5,500万ドルに達し、「マイニング」に使用されたグラフィックカードが第1四半期の総売上高の4分の1を占めていることを明らかにした。

2021年、Nvidiaの年間売上高は過去最高の269億1000万ドルに達し、前年度比61%増を記録しました。時価総額は一時8000億ドルを超えました。しかし、この成功は長くは続きませんでした。2022年9月、イーサリアムの実行層とプルーフ・オブ・ステークのコンセンサス層が統合され、イーサリアムブロックチェーンのネットワークメカニズムはPoW（Proof-of-Work）からPoS（Proof-of-Stake）へと移行し、GPUマイニングの時代は徐々に終焉を迎えました。

これはNVIDIAの業績にもある程度影響を与えました。2022年第3四半期、NVIDIAの売上高と純利益はともに減少しました。四半期売上高はわずか59億3,100万ドルで前年同期比17%減、純利益はわずか6億8,000万ドルで前年同期比72%減となりました。2022年11月23日、NVIDIAの株価は1株あたり165ドルとなり、昨年の最高値のほぼ半分となりました。

当時、Financial Failureなどの海外メディアも国内テクノロジーメディアもNvidiaに対して悲観的だった。

まさに絶望的な状況に思えたその時、AIとビッグデータモデルの風が吹き始め、Nvidiaは再び脚光を浴びることになった。

AI兵器商人NVIDIA

2016年3月、AlphaGoがイ・セドルに勝利し、多くの人々に衝撃を与え、AIに関する白熱した議論が巻き起こった。

1か月後、GTC Chinaカンファレンスで、ジェンスン・フアンは、Nvidiaはもはや半導体企業ではなく、人工知能コンピューティング企業になると正式に発表しました。

2016年8月、NVIDIAが同社初のAIスーパーコンピュータ「DGX-1」を新設のOpenAIに寄贈するという歴史的な瞬間が訪れました。ジェンスン・フアン氏が自らOpenAIのオフィスにコンピュータを届け、当時の会長イーロン・マスク氏がカッターナイフでパッケージを開封しました。

ジェンセン・フアンは、「コンピューティングと人類の未来のために、世界初の DGX-1 を寄贈します」という言葉を残しました。

その後、OpenAIはNVIDIAのスーパーコンピューターを使用して世界的に人気のChatGPTをトレーニングし、NVIDIAのその後のアップデートハードウェア製品であるDGX H100は市場に買い占められ、品薄状態になりました。

ローマは一日にして成らず、AI 業界における Nvidia の優位性は、それ以前の蓄積から始まりました。

Nvidia の元主任科学者 David Kirk 氏は、GPU の 3D グラフィックス レンダリング機能をゲーム業界だけでなく一般化することを長い間夢見てきました。

NVIDIA は、David Kirk と Jensen Huang のリーダーシップの下、2007 年に革新的な GPU 統合コンピューティング プラットフォーム CUDA を発表し、膨大なコンピューティング パワーを実現しました。

当時、CUDAは投資家に強い印象を与えることができませんでした。むしろ、時代を先取りした「スーパーコンピューティング」システムの構築に莫大な投資が必要だったため、NVIDIAの利益は大幅に減少し、ウォール街からブーイングを浴びました。

シリコンバレーの人気ポッドキャスト「Acquired」の司会者ベン・ギルバート氏は、「当時、彼らがターゲットにしていたのは大きな市場ではなく、学術・科学コンピューティングの目立たない一角だったが、そこに数十億ドルを費やしたのだ」とコメントした。

外部の声はジェンスン・フアン氏に影響を与えなかった。彼の10年以上にわたるCUDAへの献身が、NVIDIAを現在の地位に導いたのだ。

ジェンセン・フアンは、コンピューティングパワーこそが核心だと考えています。AI、自動運転、メタバース、ロボット工学、暗号通貨など、NVIDIAはその膨大なコンピューティングパワーを活用して新たな機会を模索しています。

外部の声はジェンスン・フアン氏に影響を与えなかった。彼の10年以上にわたるCUDAへの献身が、NVIDIAを現在の地位に導いたのだ。

ジェンセン・フアンは、コンピューティングパワーこそが核心だと考えています。AI、自動運転、メタバース、ロボット工学、暗号通貨など、NVIDIAはその膨大なコンピューティングパワーを活用して新たな機会を模索しています。

コンピューティングパワー、Nvidia の永遠の武器。

3つの失敗

2023 年、ジェンスン フアンは国立台湾大学の卒業式のスピーチで、大学の学生たちに NVIDIA の成功の秘訣を伝えるために 3 つの失敗談を披露しました。

最初の失敗で彼らは破産の危機に陥った。

1994年、Nvidiaの最初の顧客は日本のゲーム会社SEGAで、同社はSEGAのゲームコンソール用のグラフィックカードを設計しました。

しかし翌年、MicrosoftはWindowsプラットフォーム向けのグラフィックインターフェースであるDirect3Dをリリースしました。この変更はNVIDIAの設計と矛盾していたため、NVIDIAは大きな懸念を抱きました。

最終的に、NVIDIAはセガとの契約を解除し、Windowsプラットフォーム向けのGPUを開発することを選択しました。これはリスクの高い決断でした。なぜなら、NVIDIAにとって唯一の顧客であったセガを放棄したからです。NVIDIAの資金はわずか6ヶ月しか持たず、その期間内に新製品を発売できなければ倒産の危機に瀕していました。

幸運なことに、倒産のわずか1か月前、資金が底を尽きかけていたNvidiaは、Riva 128チップを設計し、成功を収めました。1997年末までにRiva 128の出荷台数は100万台を超え、Nvidiaは生き残ることができました。

二度目の失敗は、短期的な利益を放棄することで、将来の偉大さへの道を開いた。

2007 年、NVIDIA は、科学計算や物理シミュレーションから画像処理まで、幅広いアプリケーションを強化できるプログラミング モデルとして CUDA を構築するというビジョンを掲げ、CUDA GPU アクセラレーテッド コンピューティング イニシアチブを開始しました。

新しいコンピューティングモデルの構築は非常に困難です。CPUコンピューティングモデルは、IBM System 360の導入以来、60年間業界標準となっています。

CUDA では、開発者が GPU の利点を実証するためにアプリケーションを書き直す必要がありますが、そのようなプログラムを開発するには、まず大規模なユーザー ベースと、開発者にそうさせるほどの大きな需要が必要です。

「鶏が先か卵が先か」問題を解決するため、NVIDIAは既に大規模なGForceゲーミンググラフィックカードのユーザーベースを活用して顧客基盤を拡大しました。しかし、CUDAの高額な追加コストにより、NVIDIAの利益は長年にわたり大幅に減少し、時価総額は10億ドル前後で変動しています。

NVIDIAの長年にわたる業績不振により、株主はCUDAに懐疑的な見方を抱くようになりました。株主は同社が収益性の向上に注力することを望んでいますが、NVIDIAはアクセラレーションコンピューティングの時代が到来すると信じ、粘り強く事業を続けています。

ジェンセン・フアンはGTCと呼ばれるカンファレンスを設立し、CUDAを世界中で精力的に推進しました。最終的に彼の努力は実を結び、CT再構成、分子動力学、素粒子物理学、流体力学、画像処理といったアプリケーションが登場しました。

AI研究者は2012年までCUDAの可能性を発見していませんでした。著名なAI専門家であるアレックス・クリジェフスキー氏がGForce GTX 580でAlexNetをトレーニングし、人工知能の大きな爆発的な発展を引き起こしました。

3度目の失敗の後、Nvidiaはモバイルチップ市場から撤退した。

雷軍と黄仁鉉が同じステージに出演したのを覚えていますか?

2013年、黄仁鉉は雷軍の招待により、Xiaomi Mi 3の発表イベントに出席した。

若くして米国に渡った黄仁勲は、雷軍に中国語を話すように頼まれたとき、流暢ではなかったが、それでも自信満々に中国語でこう叫んだ。「NvidiaのGPUは世界最高だ。」

2013年、黄仁鉉は雷軍の招待により、Xiaomi Mi 3の発表イベントに出席した。

若くして米国に渡った黄仁勲は、雷軍に中国語を話すように頼まれたとき、流暢ではなかったが、それでも自信満々に中国語でこう叫んだ。「NvidiaのGPUは世界最高だ。」

当時、Xiaomi Mi 3のフラッグシップバージョンには、NVIDIAが発売したTegra 4プロセッサのモバイルバージョンが搭載されており、これもシリーズの終焉となりました。

当時、携帯電話市場は活況を呈しており、NVIDIAもモバイルチップ市場に参入しました。携帯電話市場全体は非常に大きく、NVIDIAはシェアを争うことができたにもかかわらず、この市場を放棄するという難しい決断を下しました。

ジェンセン・フアン氏は、NVIDIAの使命は、一般的なコンピュータでは実現できないコンピュータを開発することであり、このビジョンの実現に全力を尽くし、独自の貢献を果たすべきだと述べた。NVIDIAの戦略的撤退は功を奏した。

人生のアドバイス: 困難を経験し、期待を下げましょう。

2024年、ジェンセン・フアンは母校のスタンフォード大学に戻り、ビジネススクールで講演を行い、自身の人生経験の一部を共有しました。

司会者がジェンセン・フアン氏に、スタンフォード大学の学生に成功について何かアドバイスはあるかと尋ねると、同氏は「皆さんには多くの苦しみや困難を経験する機会があることを願っています」と答えた。

彼は、自分の最大の強みの一つは「期待値が非常に低いこと」だと述べました。

ジェンセン・フアン氏は、スタンフォード大学の卒業生のほとんどが自分自身に高い期待を抱いており、彼らは地球上で最も優秀な大学の一つから来ており、同様に素晴らしい仲間に囲まれているので、高い期待を抱くのは当然であり、高い期待を抱くのは当然だと述べました。

「自分に非常に高い期待を抱く人は、往々にして回復力が低い」と黄氏は述べた。「残念ながら、回復力は成功に不可欠なのです。」

黄仁訓は「成功は知性からではなく人格から生まれ、人格は苦難によって形成される」と強調した。