Nvidiaの揺るぎない人工知能の支配：なぜ誰も彼女の玉座を倒すことができないのか

Nvidiaは、AIチップ製造業界における非常に高い性能で有名です。しかし、同社の基盤は、ソフトウェアとハードウェアを緊密に統合したビジネスバリアーを構築することにあり、これにより、顧客を維持し、競合他社を排除することができます。

過去20年間、NvidiaはAppleが作成したエコシステムに類似する、テックの世界に「壁のある庭」を緻密に構築してきました。Appleのエコシステムは主に消費者を対象にしているのに対し、Nvidiaは、そのチップを使用してAIシステムやその他のソフトウェアを構築する開発者にサービスを提供することに焦点を合わせています。

このクローズドシステムのため、GoogleやAmazonなどの他社やチップメーカーたちからの激しい競争に直面しながら、Nvidiaは現在もAI市場で優位な地位を維持し続けています。Nvidiaが将来的に相当なシェアを失う可能性は低いでしょう。

長期的には、Nvidiaの支配に関する競争は、単に回路設計だけでなく、コーディングにより焦点を当てることになるでしょう。競合他社は、Nvidiaの障壁を回避することができるソフトウェアの開発に取り組んでいます。

Nvidiaの「壁のある庭」の理解には、CUDAソフトウェアプラットフォームが欠かせません。CUDAは、暗号化アルゴリズムや暗号通貨マイニングなどのグラフィック以外のソフトウェアを、3Dグラフィックやビデオゲームなど、労働集約型アプリケーション向けに設計されたNvidiaの専用チップで実行する方法を解決しました。

CUDAはこれらのグラフィックプロセッシングユニット（GPU）でさまざまなコンピューティングタスクをサポートし、AIソフトウェアをNvidiaのチップ上で実行することができます。近年急成長したAIソフトウェアの爆発的な成長は、Nvidiaを世界で最も価値のある企業の1つに押し上げました。

重要なことは、CUDAが引き続き進化し続けていることです。年々、Nvidiaは、ソフトウェア開発者のニーズに応えるための特化したコードライブラリをリリースしています。これらのライブラリにより、IntelやAMDなどの従来の汎用プロセッサよりも、Nvidia GPU上でタスクを実行することが可能になっています。

Nvidiaのソフトウェアプラットフォームの重要性は、Nvidiaが従来、ハードウェアエンジニアよりもソフトウェアエンジニアの採用に投資してきた理由でも説明されます。CEOのJensen Huangは最近、「フルスタックコンピューティング」に焦点を合わせたことを強調しました。

競合他社がNvidiaにライバルするAIチップを発表するたびに、15年以上にわたって使用されてきたシステムとの競争を行っています。このソフトウェアは、競合他社のシステムに移植することが困難であり、Nvidiaのコーディング能力の真の利点です。

6月の株主総会において、Nvidiaは、CUDAに300以上のコードライブラリと600以上のAIモデルが含まれ、約4万社、500万の開発者が使用している3700以上のGPUアクセラレートアプリケーションをサポートしていると発表しました。

AIコンピューティング市場の巨大な規模は、複数の企業がNvidiaに対抗するために力を合わせるきっかけとなりました。Citi Researchの半導体およびネットワーク機器アナリストのAtif Malikは、AI関連チップ市場が2027年までに年間4000億ドルに達すると予測しています。比較すると、Nvidiaの1月に終了した財政年度の売上高は約610億ドルでした。

Intelのクラウド顧客向けのAI副社長であるビル・ピアソン氏は、「CUDAのオープンソースの代替案を開発するための多くの産業間の協力が中心になっている」と述べています。Intelのエンジニアたちは、ARm、Google、Samsung、Qualcommなどの企業が参加する2つのプロジェクトに貢献しています。OpenAI、ChatGPtの背後にある会社も、独自のオープンソースプロジェクトに取り組んでいます。

CUDAオルタナティブに取り組んでいるスタートアップに投資する投資家が増えています。業界内で「CUDA税」と呼ばれるものを避けることができ、多くのグローバルテック企業のエンジニアがどのようなチップを使用してもよくなる可能性があるためです。

AIチップのセクターでは、Nvidiaは強いリーダーシップを保持していますが、競争は激化しています。Groqというスタートアップは最近、Nvidiaに対抗できるチップを開発するために、$6400万の資金を調達し、$2.8億の評価額をつけたことで、オープンソースのソフトウェアが台頭し、業界に新たな活力と可能性がもたらされました。

スタートアップだけでなく、テックジャイアントも動いています。GoogleとAmazonは、AIのトレーニングと展開のチップを開発しており、Microsoftも2023年にこの取り組みに参加することを発表しました。これらの動きはNvidiaの市場位置に挑戦し、業界のイノベーションを推進しています。

この競争において、AMDはInstinct AIチップラインを持ち、NvidiaのAIチップ支配に最も強いライバルの一つとして登場しています。AMDのエグゼクティブバイスプレジデントのAndrew Dieckmanは、AMDのシェアはまだNvidiaの後ろについていますが、会社はソフトウェアエンジニアに強力に投資して、ソフトウェアリソースを拡充し、ギャップを縮めようとしています。先月、AMDはSilo AIを6650万ドルで買収すると発表し、AI開発能力を一段と強化しています。

2つの主要なNvidia顧客であるMicrosoftとMeta Platformsは、AMDのAIチップを購入し始めており、高級製品における多様なサプライヤーの需要と競争の欲求を反映しています。

しかし、Nvidiaの市場のバリアは不動ではありません。スタートアップのNinjaTech AIのCEOであるBabak Pahlavanは、費用が許容できる場合はNvidiaのハードウェアとソフトウェアを使用したかったと明かしました。しかし、NvidiaのH100チップの不足と高コストのため、NinjaTech AIはAmazonに転向し、AIトレーニングチップTrainiumを提供しているAmazonに頼りました。数か月の努力と協力の結果、NinjaTech AIはTrainiumチップでAIモデルを正常にトレーニングし、5月にAI「エージェント」をローンチし、月間100万以上のアクティブユーザーを誇っています。

この移行は簡単ではありませんでした。Pahlavanは、途中で数多くの課題やエラーに直面したと認めました。Amazon Web ServicesのエグゼクティブであるGadi Huttは、双方からの初期のミスを認めながら、現在は正しい方向に向かっていると述べています。AmazonのAIチップ顧客基盤は、Anthropic、Airbnb、Pinterest、Snapなどの企業を含めて拡大しています。Amazonは顧客がNvidiaチップを使用するオプションを提供していますが、それらはより高価であり、移行に時間がかかります。

NinjaTech AIの経験は、スタートアップなどがNvidiaの「塹壕」外でAIを構築するために追加の労力と開発時間を費やす主要な理由の1つを示しています。Pahlavanは、NinjaTechのクラウドサービスの請求書が月額約25万ドルで、100万人以上のユーザーをサポートしていると述べています。同じAIがNvidiaチップで実行された場合、750,000ドルから120万ドルの間になります。

これらの競争圧力に直面して、Nvidiaは自社のチップに関連する高いコストについて熟知しています。CEOのJensen Huangは、次世代のAIに焦点を当てたチップが、Nvidiaのハードウェア上でAIトレーニングのコストを削減することを約束しました。

Citi ResearchのMalikは、Nvidiaが2〜3年間AI関連のチップセットの市場シェアを90％維持すると予想しており、これは競争にもかかわらず、Nvidiaのリーディングポジションが堅実であることを示唆しています。

見通し可能な将来において、Nvidiaの運命は、様々な「塹壕」に多くの企業や顧客を閉じ込め続ける慣性に依存することになるでしょう。