AI 半導体で圧倒的な存在感を示すNVIDIA
GPU（グラフィックボード）を開発・販売している米国の大手半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）は、このところ「もはや単なる GPU メーカーではない」と業界で盛んに言われている。それは、NVIDIAがAI 半導体分野のインフラを築き上げており、圧倒的な存在感を示しているからである。
NVIDIA は2023 年には同社のデータセンター向けGPU 売上が前年比 200%以上成長し、AI 向け半導体市場を独占する勢いを見せた（出典：NVIDIA 2023年度決算報告）。
では、なぜ同社はこれほどの成果を上げることができたのか。本稿では、NVIDIA の成功要因と今後の展望を探り、同社が半導体業界の未来をどのように拓いていくのか考察する。
NVIDIA の成功を支える 3 つの要素
1.「CUDA エコシステム」： GPU の計算能力を最大限に活かせる環境を構築
NVIDIA の強みはハードウェアだけにとどまらない。2006 年に登場した「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」は、GPU をGPGPU(GPUによる汎用計算)に活用するためのプラットフォームとして進化を続けてきた。これにより、AI 開発者や研究者は GPU の計算能力を最大限に活かせる環境を手に入れることができた。現在、世界の主要な AI 研究機関やAWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドサービスプロバイダーも CUDA を採用し、NVIDIA のエコシステムが業界標準となっている（出典：NVIDIA Developer Blog）。
2. 「H100 GPU」：半導体技術の粋を結集したモンスターGPU
NVIDIA の最新 GPU「H100」は、TSMC の 4nm プロセス技術を採用し、80B（800 億）以上のトランジスタを搭載するモンスターGPU だ。従来の「A100」と比較して、AI 推論性能は最大 4 倍、トレーニング速度は 3 倍向上したとされる（出典：NVIDIA GTC 2023 Keynote）。また、次世代の「Blackwell アーキテクチャ」も開発が進められており、さらなる性能向上が期待されている。
3. 「AI インフラの心臓部」地位を確立：データセンター事業の爆発的成長
NVIDIAの収益構造は変貌を遂げつつある。2023年の売上の約70%がデータセンター向けGPU関連であり、クラウドAIの拡大とともに急成長を遂げている（出典：NVIDIA 2023年度決算報告 ）。特に、OpenAIのChatGPTの学習やGoogle DeepMindのAI開発にもNVIDIAのH100が活用されており、「AIインフラの心臓部」としての地位を確立している。
NVIDIA は「次なるインテル」になれるか？
NVIDIA の成功は、一時的なブームではなく、AI 時代の基盤を築いた結果と言える。しかし、業界内では「NVIDIA 依存」のリスクも指摘されている。特に、AMD の MI300 や Google の TPU、Tesla のDojo など、競争企業の独自半導体戦略が進行しており、NVIDIA がこの優位性を維持し続けるにはさらなる革新が求められる。
NVIDIAのこの勢いは、次世代の半導体市場において「次なるインテル」になれるのか？それとも、新たな競争の波に飲み込まれて先細りしてしまうか？業界各企業が、今後躍進していくためにはこの動向を見極め、業界の未来を先取りすることが必要だと思われる。