北京时间12月12日晚间消息，据报道、エヌビディアはAIハードウェアの推進に重要な役割を果たしていますが、その主導的な地位は、規制の圧力や新興の競争相手からの挑戦を受けている。

エヌビディアはAIチップ業種を再定義し、AI高性能計算の代名詞となった。そのGPUは、医療保健から金融など、様々な分野での突破口を推進し、同社は2025年にはグローバルな時価総額最高の企業になることが期待されている。しかし、最近の一連の挑戦、激しい市場競争、そして世界的に直面している独占禁止調査が、その主導地位を試験している。

独占禁止調査に加えて、AIハードウェア業界の競争もますます激化している。CEOの蘇姿豊（Lisa Su）の指導の下で、AMDなどの会社はデータセンターやAIアプリケーションの市場シェアを大幅に増加させている。また、グーグル、アマゾンドットコム、マイクロソフトなどのテクノロジーの巨人も、エヌビディアのGPUへの依存を減少させることを目指して専用のAIチップを開発している。これらの発展は、エヌビディアがAIハードウェアの推進に重要な役割を果たしているにもかかわらず、その地位は規制の圧力や新興の競争相手の挑戦を受けていることを示している。

エヌビディアはどのようにAIチップ市場を主導しているのか。

AIの複雑性が増すにつれて、それを支える同様に先進的なハードウェアが必要とされる。エヌビディアはその需要を捉え、GPUを利用してAIインフラの支柱となった。その急速な台頭は、革新と垂直統合への戦略的な関心によるものであるが、最近の逆風は潜在的な転換点を示唆しているかもしれない。

世界的に独占禁止の課題に直面しているにもかかわらず、エヌビディアの台頭は「長期的なビジョン、戦略的な投資、不屈の実行」の典型的なケースである。

1．長期戦略とビジョン

エヌビディアの主導的地位は、数十年にわたる戦略的投資に起因しており、数十億ドルをCUDAエコシステム、開発者教育、AIに関するコミュニティ構築に投入しています。これらの取り組みは、開発者が信頼し依存するエコシステムの構築を基盤にしています。

2．AIに特化した革新的なGPU

エヌビディアがGPUのAIワークロードにおける潜在能力を早期に認識したことは革命的でした。CPUが直列処理タスクに対応するのに対し、GPUは並列処理に優れており、AIモデルのトレーニングと実行にとって重要です。この洞察はエヌビディアにとって重要な先発優位性をもたらしました。

3．CUDAエコシステム

CUDAプラットフォームはエヌビディアのハードウェアを統一されたエコシステムに変えています。CUDAをAI開発の業界標準として確立することで、エヌビディアは代替ハードウェアを検討する企業に対して大きな転換コストを生み出しました。

4．継続的な革新

テスラGPUシリーズから革新的なHopperアーキテクチャに至るまで、エヌビディアは性能、エネルギー効率、Tensor Coreなどの専門AI機能の限界を突破し続けています。

5．戦略的ポジショニング

エヌビディアは、その研究開発への投資をAIの発展軌道と結び付け、クラウドプロバイダー、電力会社、大学、企業との協力関係を築くことで、AIインフラストラクチャの優先提供者としての地位を強化しました。

6．垂直統合

cuDNNやTensorRTなどのソフトウェアフレームワーク、及びDGXシステムなどのプラットフォームを通じて、エヌビディアは垂直統合されたエコシステムを構築しました。このワンストップサービス方式は、散発的なソリューションに対する需要を排除し、さらなるマーケットでの地位を強化しました。

AIマーケットにおける競争環境

エヌビディアの支配的な地位は、その戦略的視点と革新を証明していますが、競争環境は進化しています。古い企業、カスタマイズされたシリコンを持つテクノロジーの巨大企業、そして革新的なスタートアップがAIチップの競争を激化させています。

1．古い競合他社

AMD：AMDはそのMIシリーズGPUで大きな進展を遂げ、Xilinxを買収することで製品ポートフォリオにFPGA機能を追加しました。AMDは競争力のある価格で性能を提供することで知られており、エヌビディアに対して信頼できる脅威を構成しています。

インテル：Habana Labsによって開発されたインテルのGaudiプロセッサは、エヌビディアのGPUに挑戦することを目的としています。特にインテルのCEOパット・ギルシンガーが最近辞任したため、実行面では課題がありますが、AIアクセラレーターの革新に対するインテルのコミットメントは競争力を維持することができます。

2．テクノロジー巨頭のカスタムチップ

グーグル（TPU）：テンソル処理ユニットは、グーグルの内部AIワークロードに力を提供し、グーグルクラウドを通じて提供されます。TPUは公開マーケットの直接の競争相手ではありませんが、グーグルのエヌビディアへの依存を減少させています。

アマゾンとマイクロソフト：この2社は、アマゾンのTrainiumやマイクロソフトのAthenaのような内部AIチップを開発しており、第三者プロバイダーへの依存から脱却しつつあることを示しています。

3．スタートアップとニッチ市場の参加者

Graphcore：インテリジェンス処理ユニット（Intelligence Processing Unit）に特化しているGraphcoreは、特定のAIアプリケーションの効率と性能を最適化しました。

Cerebras Systems：Cerebrasは、ウェハースケールエンジン（wafer-scale engine）を使用して計算集約的なタスクを満たし、大規模なAIワークロードにユニークなソリューションを提供しています。

Tenstorrent：チップ設計の伝説的人物ジム・ケラーが創設したTenstorrentは、AI加速革新アーキテクチャの先駆者です。

マーケットリサーチ会社Futurum Groupのアナリストダニエル・ニューマンは、いくつかの重要なAIタスクにおいて、エヌビディアの競合他社がより低価格でより早いスピードを提供できることを証明していると述べています。ニューマンは「これは誰もが知っている可能性です。今、それが現実になるのを見始めています。」と語っています。

調査会社Omdiaのデータによると、今年データセンター運営者はエヌビディアのチップを使用していないコンピュータへの支出が49%増加し、1260億ドルに達する見込みです。

AIマーケットの競争展望

エヌビディアのリーダーシップは依然として強いですが、以下のいくつかの要因が競争の姿を再構築する可能性があります。

1．カスタムASIC

特定のワークロード向けの専用集積回路（ASIC）の台頭はGPUに直接的な挑戦をもたらします。Googleやアマゾンドットコムといった内部チップを持つ企業はエヌビディアの市場シェアを侵食する可能性があります。

2．製造ボトルネック

エヌビディアはタイワンセミコンダクターマニュファクチャリングに製造を依存しており、サプライチェーンの中断の影響を受けやすくなっています。多様な製造能力を持つ競合他社は不足期間において優位性を得るかもしれません。

3．規制の審査

エヌビディアがグローバルに直面している反独占の懸念は、主導的地位における規制リスクを浮き彫りにしています。この懸念や審査は、特にいくつかの重要なマーケットにおいて競争相手により激しい競争の扉を開く可能性があります。

4．効率の突破

エネルギー効率はAIハードウェアの重要な要素になりつつあります。新しいアーキテクチャや先進的な冷却技術を通じて著しいエネルギー節約を実現する企業は、競争優位を得ることができます。

前方の道

エヌビディアは依然としてAIチップの主導的な力でありますが、競争は迫っています。AMDやインテルなどの老舗企業がイノベーションを加速しており、グーグルやアマゾンドットコムなどの超大規模企業がカスタムチップを開発し、スタートアップ企業もニッチなソリューションで突破を図っています。

規制の行動は市場のダイナミクスを再形成する可能性があります。さらに、AIチップ競争の次の段階は、緊張したグローバルサプライチェーンとますます重くなる電力網の負担に対応しながら、性能、効率、コストのバランスを取ることに依存します。

賭けはこれまでになく高く、挑戦者たちはエヌビディアの耐久性を試す準備ができています。AIハードウェアの未来、さらには全体のAI業界は、激しい競争と容赦ないイノベーションの影響を受けるでしょう。スティーブ・ジョブズがかつて言ったように、「イノベーションがリーダーとフォロワーを決定します」。