エヌビディア 5兆ドルの波を作る！CUDAの防衛線が世界のAI企業を封じ込め、誰も逃げられない

10月30日、英偉達の時価総額が5兆ドルを突破し、全世界で唯一このマイルストーンを達成した企業となりました。しかし驚きの中に大きな困惑が訪れました：なぜAIチップという産業がこれほど儲かるにもかかわらず、英偉達だけが利益を上げているのでしょうか？その答えは、英偉達が近20年をかけて構築した護城河——CUDAにあります。この統一計算デバイスアーキテクチャは、世界中の450万人以上の開発者をロックインしています。

エヌビディアの対戦相手は全てトップクラスのエキスパートですが、なぜ誰も敵わないのか

エヌビディアには本当に対抗相手がいるのか？はい。非常に多く、しかも皆がトップクラスの達人です。見渡す限り、少なくとも三人の重量級の「競争相手」を挙げることができます。例えば、AMD。彼らはエヌビディアと半導体の分野で、数十年にわたる古いライバルです。技術や経験において、エヌビディアと腕を組む最も資格のあるプレイヤーです。例えば、インテル。彼らはかつての「チップの覇者」です。製造能力が強く、顧客基盤も大きいです。例えば、Google。彼らはほぼ無限のリソースを持ち、世界トップクラスのAIチームを有しています。そして、独自のAIチップの開発にも取り組んでいます。

見てください、この3社の巨頭、どれも世界中で名が知られていないものはありません。しかし、これによって問題はより鋭くなります：テーブルには明らかに皆が高手でいるのに、チップはどうやら一人のプレイヤーの手の中にあるようです。一体なぜでしょうか？

まず結論から言うと、NVIDIAは一つのシステムを用いて、非常に高い「移行コスト」で顧客をしっかりとロックしています。あなたは言うかもしれません、それはNVIDIAのチップが最速で最高だからだと。しかし実際には、この回答は十分に厳密ではありません。こういうシーンを想像してみてください：AMDのCEOであるスー・チーーフォンがOpenAIのオフィスに入り、CEOのサム・アルトマンに非常に魅力的な提案を持ちかけました。AMDは全く新しいGPUチップを持っており、NVIDIAのB200よりも性能が30%向上し、価格は半分です。

もしあなたがサム・アルトマンであれば、この「契約」にサインしますか、それともサインしませんか？私が推測するに、サム・アルトマンはサインしない可能性が高いです。少なくとも彼は非常に非常にためらうでしょう。なぜでしょうか？より安く、より効率的な選択肢が目の前にあるのに、彼を魅了しないのでしょうか？それは価格が全体のプロセスのほんの一部に過ぎないからです。ビジネステクノロジー投資では、TCOフレームワーク（総所有コスト）から考える必要があります。最も直接的な価格だけでなく、さまざまな間接的および隠れたコストも含まれます。

遷移コストが数十億ドルに達する隠れた罠

もし、OpenAI が本当に英偉達から AMD に移行したら、何が起こるのでしょうか？結論を直接言うと、最も主な人件費、コード移行費用、運営費用、そして機会費用が大幅に増加します。そして、いずれの変化も、直接的に生死を決定する可能性があります。

考えてみてください、プラットフォームが変わったら、あの千人のトップエンジニアたちはどうなるのでしょうか？彼らの十年以上の経験が、一晩でゼロになるのでしょうか？それだけのトレーニング費用はどれほどのものになるのでしょうか？それにあの数百万行のコードはどうなるのでしょうか？それは簡単な「コピー＆ペースト」ではありません。まるで南方のライチを北方に植えるようなものです。ただ掘り起こすだけでは済まず、大量の研究やテストを行い、膨大な時間を費やさなければなりません。AIも同じで、最終的に成功するかどうかはまだわかりません。

さらに、プラットフォームを切り替える期間は、まったく異なる2つのプラットフォームを同時に運営・維持しなければならないことを意味します。その中のコストは、倍増する可能性が高いです。最も致命的で、最大のリスクは、機会コストが非常に高いことです。AIという分野では、分刻みで競争が繰り広げられています。プラットフォームを切り替えることで、研究開発が遅れたり、モデルのリリースが数ヶ月遅れたりする場合、それによって産業のリーダーから追随者に変わってしまう可能性があります。

OpenAI プラットフォーム移行の隠れコスト一覧

人件費：千人のエンジニアを再訓練し、経験をゼロにし、時間コストは数年

コード移行：数百万行のCUDAコードを再記述する必要があり、テストと検証には時間と労力がかかる。

二重プラットフォームメンテナンス：移行期間中に2つのシステムを同時に運営し、コストが倍増します

機会コスト：研究開発の進捗が競合他社に遅れ、リーダーからフォロワーに変わる可能性がある

リスクコスト：移行の失敗はモデルのパフォーマンス低下を引き起こす可能性があり、商業的影響は測定が難しい。

したがって、さまざまな直接費用と間接費用を合計した結果、「供給業者のロックイン」が達成されました。言い換えれば、ソフトウェアからハードウェアまで、すべてあなたとしっかりと結びついています。長期的には、AI企業にとって最適な解決策となります。なぜなら、将来の契約期間中はハードウェアについて心配する必要がないからです。さて、今振り返ってみると、AMDの「性能が30％向上し、価格は半分」の注文は、まだ魅力的に感じますか？答えは否定的です。ハードウェアで節約できる数百万ドルは、数十億ドルに達する可能性のある移行コストや潜在的な戦略リスクと比べると、取るに足りないものです。

AI時代のCUDAエコシステムの窓

! NVIDIA CUDAエコシステム

(出典:X)

ここまで来ると、あなたは英偉達が顧客を本当にロックしているのは、そのハードウェアではないことに気づくべきです。それは、目に見えず触れることのできない「檻」です。それが「英偉達の堀」と呼ばれるCUDAです。CUDAの正式名称はCompute Unified Device Architecture（統一運算設備架構）です。要するに、これはプログラマーが英偉達のGPUをより良く使用するためのプログラミングツールのセットです。

もし、NVIDIAのGPUがAI時代の「コンピュータ本体」であるなら、CUDAはAI時代の「Windowsシステム」です。考えてみてください、何十年もの間、技術的には優れていて、しかも無料のLinuxが、なぜ個人デスクトップ市場でWindowsの支配的地位を揺るがすことができなかったのか？その答えは、システム自体ではなく、エコシステムです。

Windows上の巨大なアプリケーションエコシステムは非常に強力です。MicrosoftのOfficeからAdobe、さらにはさまざまな業界特化型ソフトウェアまで、全体のエコシステムと切り離せません。例えば、多くの専門ソフトウェアを必要とする企業がWindowsのライセンスを購入する場合、従業員の再教育のコストとの間でどのような選択をするでしょうか？答えは言うまでもありません。

CUDA、それはこのように、比類のない巨大なアプリケーションエコシステムを持っています。多くの企業や個人にとって、これは必須の選択肢です。統計によると、現在、世界中で450万人以上の開発者がCUDAを使用して開発しています。そして2020年には、この数字は180万人でした。CUDAツールキットの月間ダウンロード数は、数十万回に達しています。

20年の豪賭は誰も期待しなかったが、今や無くてはならない存在となった

2006年、CUDAが登場したとき、誰も気にせず、シリコンバレーとウォール街は期待していなかった。2008年、金融危機の影響を受けて、NVIDIAの株価は80%以上暴落し、時価総額は約40億ドルだった。NVIDIA内部でもCUDAの将来に対して意見が分かれていた。同時に、CUDAの開発にかかったコストも非常に高かった。NVIDIAの初めてのCUDA対応GPUはG80である。このチップを開発するために、NVIDIAは4年間を費やし、コストは4.75億ドルに達し、その4年間の総研究開発予算の3分の1を占めていた。

その時、まさに生死の境だった。どうする？黄仁勲は一つの方法を思いついた：お金を投じること。重点的に学校や研究機関にお金を投じた。彼は寄付や設備の寄贈を通じてCUDAを大学に導入し、まず教育と研究分野のユーザーを育成した。また、世界中にさまざまなCUDA研究開発センター、教育センターを設立し、教育課程を開設した。その時、毎年CUDAに投じられる研究開発費は5億ドルにも上った。

尽管人力、物力、财力を尽くしても、CUDAは長い間評価されていませんでした。2013年初頭、数多くの投資アナリストは、CUDAを放棄し、PCゲームのコアビジネスに戻ることで、NVIDIAの株価が上がると考えていました。さらには、黄仁勲というCEOがこのまま続けられるのか疑問視する声もありました。今振り返ってみると、NVIDIAのCUDAはまさに賭けでした。しかも、彼はその賭けに勝ったのです。

なぜCUDAは無視されていたのに、今や人気の存在になったのか？それは、CUDAを学んだ卒業生がテクノロジー企業に就職し、CUDAのコミュニティリソースとコードライブラリがますます豊富になっているからだ。2015年までに、世界中で800の大学がCUDAのコースを開設した。時間が経つにつれて、CUDAの使用シーンは大学から医療、商業などのより多くのシーンに広がった。人工知能分野との「手を組む」ことについては、単なる「偶然」と言える。

2012年、スタンフォード大学が主催したグローバルなAI画像認識コンペで、トロント大学の3人のチームがAlexNetというAIニューラルネットワークを提出し、優勝を果たしました。そして、正確率は2位よりも41%高かったのです。どうやって実現したのでしょうか？チームは、2枚のNVIDIA GTX 580 GPUを使用したと述べており、彼らは大会で唯一CUDAを使ってニューラルネットワークを訓練したチームでもありました。

その時、Googleもこのチームに注目しました。彼らは、AlexNetが以前に2つのGPUグラフィックカードを使用して得られた結果が、Googleが16000個のCPUでトレーニングしたものとほぼ同じであることを発見しました。すぐに、業界全体がGPUがAIを支える最適なハードウェアであることに気づきました。そして、NVIDIAはおそらくAIの発展の鍵となるでしょう。

対戦相手の苦闘：AMDのオープンソース、インテルの細分化、Googleの自社開発

CUDAを理解したら、NVIDIAの競合他社を見てみると、彼らの一歩一歩がNVIDIAによって厳しく制限されていることがわかります。例えば、AMDはオープンソースを選択しました。彼らはROCmというオープンプラットフォームを開発し、CUDAを置き換えることを目指しています。しかし、これは「AI時代のLinux」のようなもので、無料でオープンソースであり、技術的な可能性があり、より安価です。しかし、ユーザーにとっては、移行コストが高すぎます。

例えばインテルは、細分化されたトラックを選択しました。インテルは賢明で、直接的にエヌビディアがAIのハイエンド市場で遥かにリードしていることを認めています。そこで、インテルは自社のGaudiシリーズのチップを、企業向けの推論や中小型モデルのトレーニングといった細分化された市場に位置付けました。しかし、これはインテルがAIチップ市場で最も利益の出る部分を放棄したことも意味しています。

例えば Google は、正面から対抗することを選びました。Investopedia によれば、NVIDIA の GPU の販売における粗利率は約 80% で、業界では「NVIDIA 税」と呼ばれています。高価格を支払わないために、Google は 2015 年から自社開発を始め、内部で TPU という計算力エコシステムを使用しています。それに対して TPU は Google の内部プラットフォームと深く結びついており、NVIDIA の地位には影響を与えません。

だから、見てください、あの巨大な競争相手たちは、単なる性能の競争ではなく、戦略を競っているのです。皆、CUDAを回避し、NVIDIAを回避する方法を考えています。しかし、少なくとも現時点では、誰も揺るがすことはできません。すべての挑戦者は山を回り道していて、これはこの登りにくい山に対する最も崇高な敬意を表しています。

創業者への示唆：モンスターは代替不可能

エヌビディアは誰からも期待されなかったところから、今日の注目の的にまで成長した。この道のりは本当に衝撃的だ。ネット上では、エヌビディアの株がこれほどまでに上昇したことに対して心配する声もある：エヌビディアの上昇があまりにも誇張されていて、バブルではないか？それは第二のシスコになるのだろうか。2000年のネットバブルの時期には、当時のシスコはネットハードウェアの供給者で、最高時にはその将来のPERの150倍を超える評価を受けていた。しかしバブルが崩壊した後、その株価は急落した。

実際には、彼らには根本的な違いがあります。シスコが直面しているのは「一回限り」の建設市場です。初期のインターネットが「パイプラインの敷設」を完了した時、シスコの成長は自然に停止しました。一方、エヌビディアが直面しているのは、成長を続ける市場です。少なくとも今のところ、AIはまだ成長しており、この「軍備競争」には終わりが見えません。さらに重要なのは、エヌビディアの顧客は、マイクロソフト、Google、Metaなど、世界で最も資金に余裕のある巨人たちです。彼らにとって、エヌビディアのチップを購入することは選択肢ではなく、AI時代に生き残るための必需品です。

もちろん、未来に何が起こるかは誰にも予測できません。もしかしたら、ある日突然新しいアルゴリズムが登場して、GPUも重要でなくなり、ゲームのルールが変わる可能性もあります。しかし、少なくとも今の時点では、私たちはNVIDIAから非常に重要な教訓を学ぶことができます。あなたのモンスターは何ですか？「私の製品は競合よりも優れているのか、速いのか、安いのか？」と悩むのではなく、「私の製品には顧客が離れられないエコシステムがあるのか？」と問いかけることです。

実際、英偉達の5兆ドルの時価総額は、この問題に対する最も響き渡る回答です。それは、ビジネスの世界において最もシンプルで、最も重要なコアロジックを証明しています。最も深い城壁は、価格と性能で築かれるのではなく、あなたを代替不可能にすることです。