「ゲーミングからAIへ：NvidiaのAI革命における重要な役割」

From Gaming to AI Nvidia's Important Role in the AI Revolution

ノヴィディアは現在、Facebook、Tesla、Netflixよりも価値があります。ロイターによると、株式の価値は過去8ヶ月で3倍になりました。しかし、なぜそうなったのでしょうか？なぜ1997年に破産寸前だった会社が2023年に1兆ドルの時価総額を達成したのでしょうか？それを知るために、ノヴィディアが実際に何をしているかを理解しましょう。コンピュータの処理と計算は、CPUとして知られる小さなチップ上で行われます。これには、例えばIntel Core i7やAMD Ryzenプロセッサが含まれます。GPU、またはグラフィックス処理ユニットは、すべてのゲーマーやビデオエディター、暗号鉱山業者、そして今ではAIスタートアップが追い求めるハードウェアの一部です。GPUは、ビデオゲームや3Dモデリングなど、コンピュータが高度な視覚表現を行う必要がある場合に、処理を引き継いでレンダリングします。GPUというフレーズを考案したのは、もちろんノヴィディアです。これらのGPUのおかげで、ノヴィディアの時価総額は現在1兆ドルに近づいています。しかし、彼らはこの成果を一夜にして得たわけではありません。

ノヴィディアのストーリー

カーティス・プレイム、クリス・マラチョウスキー、ジェンスン・ファンによって1993年に設立されたノヴィディアは、グラフィックスを基盤としたコンピューティングが将来の常識になるかもしれないと考えたため設立されました。ノヴィディアは、セガのゲームシステムのためにグラフィックス技術を開発していた1997年に破産寸前になりました。それは会社の最初の大きな転機でした。（任天堂と同様に、セガはかつてコンソール市場で競合していた会社でした）。彼らは最初にソニックシリーズを導入し、ノヴィディアはセガの128ビットゲーム機ドリームキャスト用のグラフィックスカードを開発していました。しかし、1年の作業の後、ノヴィディアは自社の戦略が誤っていることを発見しました。なぜなら、マイクロソフトが自社のテクスチャマッピング戦略を公開する予定であり、ノヴィディアの製品はWindows 95と互換性がなくなるためです。ノヴィディアはこのコンソールを継続して製造しました。それは売れないし、Windowsとは動作しないため、最終的には破産するでしょう。しかし、それを構築しなかった場合、すぐに破産することになるでしょう。ノヴィディアCEOのジェンスン・ファンは、ノヴィディアがコンソールのグラフィックスハードウェアを構築することができないとセガのCEOに伝え、セガは別のパートナーを探すべきだと訴えました。彼はセガのCEOに、ノヴィディアがその約束を果たしていなかったにもかかわらず、全額の支払いをしてほしいと懇願しました。セガはノヴィディアに対して約束を果たしていなかったにもかかわらず支払いを行ったため、実質的にはお金を要求しているようなものです。ジェンスン・ファンはなぜ彼らがそれをしたのかわからないが、その結果として彼らはさらに6ヶ月生き延びることができました。

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ノヴィディアはその後数年間で拡大していきました。ただし、これらのチップの生産コストが高くなっていたため、ノヴィディアはTSMCとの製造契約を結びました。ノヴィディアは素晴らしいビジネスになりたいと思っていました。米国のチップ製造は低マージンの産業ですので、彼らは自社製造を選択しませんでした。TSMCは現在、Apple、AMD、NVIDIAなど、多くのテック企業のプロセッサを製造しています。ノヴィディアはこの協力に大いに依存していますが、困難になってきています。その理由を知るためには、ブログを最後までお読みください。

ノヴィディア：ゲーミングの強大な力

2000年代初頭、ノヴィディアはMicrosoftのXboxのためのグラフィックスハードウェアを製造する契約で2億ドルの前貸しを受けました。翌年、彼らの収益は10億ドルに達し、その年にリリースされたいくつかのビデオゲームのインスピレーションとなりました。次の転機は2つの理由で重要でした。まず、人気のあるゲームがノヴィディアのカードを想定して開発され始め、次に、ノヴィディアの能力が単にグラフィックスカードの作成に留まらなくなったことです。彼らはゲームデザイナーと協力していました。重要なのは、彼らが単にグラフィックスカードを提供するだけでなく、ノヴィディアの技術を活用してタイトルを最適化することで、例えばBlizzardのようなゲームクリエイターを支援したということです。ビデオゲームのプレイは素晴らしいです。

それは今でも行われています。実際、彼らのアップスケーリングソリューションの1つであるDLSSは、最近多くのゲーム開発者に採用されました。彼らはそれを「Way it’s Meant to be Played」プログラムと呼んでいました。今日、これは一般的な現象です。Nvidiaのグラフィックスカードに特化したゲームが多いため、ゲームのオープニング画面でNvidiaまたは優先パートナーの表示がよく見られます。NvidiaのGeForceは、PS3でも使用されました。XboxとPlayStationの両方に対して、彼らはグラフィックス機器を販売していました。 今日、ゲーマーがXboxとPlayStationの間で勝利するのは、NVIDIAです。なぜなら彼らのチップが両方に搭載されているからです。

2020年、ほとんどのビジネスは新型コロナウイルスの影響で大打撃を受けましたが、NVIDIAにとっては黄金のスニッチを捕まえたようなものでした。人々は突然自宅で働くようになり、働いていない時はまだ自宅に閉じ込められているため、ゲームをし、ハードウェアが必要であり、PCが不可欠になりました。2020年にはGPUの需要が爆発しました。NVIDIAの収益は約110億ドルでしたが、1年後には約270億ドルに急増し、純利益も2倍以上になりました。

CUDA

これにより、NVIDIAが今日必要とされている理由がわかります。それはAI企業のためです。最近は仮想通貨企業でした。現在はAI企業です。NVIDIAはCUDAまたはCompute Unified Device Architectureというものを導入しました。どんなトレンドが出現しようとも、トレンドがコンピューティングに基づいている限り、NVIDIAは勝利します。NVIDIAは並列処理に優れています。通常、NVIDIAのCUDAによってパワードされたGPUは並列処理に優れていますが、CPUは通常、直列処理に優れています。GPUにはCPUよりもはるかに多くのコアがあります。CPUには最大で8個または16個のコアがあります。その結果、CPUは通常、1つのタスクを引き受け、完了した後に次のタスクに移るのに対し、GPUは作業を分割する能力を持っています。たとえば、GPUはシーンを生成する際に、さまざまなコアでシーンの特定の要素をレンダリングすることができます（並列処理）。

NVIDIAとAIはシリコン天国でのマッチングです。なぜなら、GPUは人工知能の基盤であり、NVIDIAはビジネスで最高のGPUのいくつかを作っているからです。2006年、NVIDIAはCUDAという並列コンピューティングプラットフォームとプログラミングモデルを世界に紹介しました。これにより、開発者はGPUの将来の可能性にアクセスできるようになりました。素人には、競走馬にムーンウォークを教えるようなものです。非常に特定のシナリオにおいて非常に印象的で非常に有用です。CUDAにより、NVIDIAはソフトウェアを正しく使用することで、GPUを高速なコンピューティングパワーハウスに変えることができました。ユーザーはわずかなクエリでギガバイトのデータ上で計算を実行できるようになりましたが、人々がそれに気づくまでには時間がかかりました。約10年ほどかかりました。

NVIDIAとAI

NVIDIAのGPUは、AIモデルのトレーニングと運用に不可欠であり、それらと同義です。 ChatGPTでは、AIモデルの初期トレーニングだけでなく、誰かがChatGPTを使用するたびにGPUが必要です。したがって、必要なGPUの数はユーザーの数とともにスケーリングします。

たとえば、OpenAIはchatGPTモデルをトレーニングするために、おそらく2万台のDGX A100 Nvidia GPUが必要でした。さらなる見積もりによると、OpenAIは製品の1億人のアクティブユーザーをサポートするために、約3万台のこれらのシステムが必要です。AI業界が成長するにつれて、Microsoft、Google、Amazon、IBMなどの多くの企業がより多くのGPUを購入する必要があります。

NVIDIAのディープラーニング部門

NVIDIAはすでにゲーム業界で名を上げていましたが、2012年までに、NVIDIAはグラフィックスカードの供給に加えて他のこともしていました。データセンター、クラウドGPU、そしてもちろん、AIモデルのトレーニングなど、新たなユースケースがありました。視覚表現に有益な並列処理技術が、入力と出力に基づいてコンピュータが基本的なパターンを学ぶディープラーニングにも適していることがわかりました。NVIDIAは、これがコンピューティング業界を根本的に変える可能性があることを認識しています。そのため、彼らはAIトレーニング向けに設計されたプロセッサの開発に重点を置くようになりました。これが彼らがディープラーニング部門と呼ぶものです。並列処理は他にも有用です。それは仮想通貨マイニングです！仮想通貨マイニングプロセスは、多くの処理能力を必要とする困難な数学的なパズルを解くことを含んでいます。そのため、仮想通貨のゴールドラッシュでも、効果的な並列処理を備えたGPUが不可欠になります。人々はこれらのカードで地下室を埋め尽くしました。その結果、2021年には市場価値が増加しました。AIゴールドラッシュも同じことを経験しています。OpenAI、Amazon、Facebookなどの企業が、GPUでいっぱいの建物を使用してGPTやLamaなどのAIモデルをトレーニングしています。ただし、NVIDIAはA100などの特別なGPUを開発しています。これらはゲーム用に使用するGPUとは少し異なります。TikTokの親会社であるByteDanceは、わずか1週間前にNVIDIAのチップを10億ドル以上買い取ることになりました。AIレースで誰が勝つにせよ、NVIDIAは既に勝利しています。なぜなら、これらの企業のほとんどがNVIDIAのGPUを使用してモデルをトレーニングしているからです。

Nvidiaの収益モデル

主要な市場には、ゲーム、データセンターのプロフェッショナルビジュアライゼーション、3DモデリングソフトウェアのVFXスタジオ、自動車、OEMが含まれています。2021年第4四半期まで、ゲームが最大の収益源でした。仮想通貨ブームにより、GPUの不足が生じ、それによりコストが上昇しました。ゲームセクターは、ゲーム収益のわずかな減少や暗号通貨のマイニング用のゲーミングGPUやカードの購入者数の減少にもかかわらず、2023年にも引き続き支配的でした。ただし、Nvidiaは、データセンターの収益に関してはそれほど心配していません。AIブームのおかげで成長しています。Nvidiaは、研究開発に約20億ドルを費やしています。世界最高のGPUを作るために、ほとんどの努力を研究に注いでおり、ほとんど製造には投資していません。

台湾と中国の対立

NvidiaはTSMCとの製造契約を締結しました。この提携は、台湾と中国の対立のためにやや問題が生じています。大手企業も中国の管轄外でチップ製造施設を移転したいと考えています。CHIPS法は、米国のジョー・バイデン大統領が提唱し、半導体生産と研究を進めるために追加の2800億ドルの資金を提供します。TSMCはアリゾナ州で2つのチップ工場を建設中であり、最初の工場は2024年に稼働を開始する予定です。インドも半導体のための100億ドルの製造奨励策を発表しました。多くのことがうまくいけば、インドは次の10年間で重要なグローバル半導体製造の拠点に成長する可能性があります。

結論

ChatGPTはここにあり、私たちが世界を見る方法を変えました。多くの大手テック企業がAI革命を勝ち抜くために競争しており、私がよく言うように、どんな戦争にも多くの大国が関与すると技術は急速に発展します。私たちは近い将来、Nvidiaから多くの素晴らしい技術革新を見るでしょう。 だから皆さん、AI革命の表面をかすめただけで、まだ探求されるべき可能性のある広大な世界が待っています。ぜひコメント欄でご意見をお寄せください。いつでもご意見をお待ちしています。

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