Nvidia の AI 競争優位性が GPU から他領域へ拡大

今週まで、Nvidia に関する主な話題はこうでした。AI ブームの最初の数年間、Nvidia は最先端 GPU の唯一の供給元であり、業界が拡大するにつれて莫大な利益を生み出しました。しかしここ数年、Amazon や Google といった巨大クラウド事業者が自社チップの開発に乗り出し、Nvidia が独占状態ではなくなったことで、多くの投資家がその競争優位性がどれほど持続可能なのか疑問を抱くようになりました。

これは説得力のある物語であり、概ね事実です。2023 年初めから 2025 年半ばにかけて時価総額を 10 倍に伸ばした Nvidia の株価は、過去 1 年間、GPU 競争への懸念を背景に、より穏やかな推移を示していました。

しかし、同社の今週行われた決算発表以降、新たな物語が形成され始めました。投資家たちはようやく、Nvidia の優位性は GPU に限定されないことを理解し始めています。AI の計算需要がギガワット規模へと拡大する中、システム全体の調整（オーケストレーション）は極めて複雑な課題となっています。当然のことながら、Nvidia はこの処理に必要な最先端ハードウェアの多くを自社で構築しており、GPU 自体での競争激化が進む中でも、GPU を取り巻くシステム全体において圧倒的な優位性を維持しています。

「計算資源がコモディティ化する」という議論は盛んですが、メガスケールのデータセンターを最高効率で運用することは依然として極めて困難です。デプロイ規模が大きくなり、処理速度が向上するにつれて、この課題はさらに深刻化しています。

ラックごとに

Nvidia が実際に販売している製品の細部を確認するだけで、その一部は明らかになります。同社は現在、Rubin GPU と Vera CPU、Groq 3 LPX 推論アクセラレータ、およびストレージやネットワーク用の類似したラックなど、さまざまなユニットを組み合わせる「Vera Rubin」アーキテクチャの展開を進めています。

先週、Nvidia の関係者にこれらのシステムが実際にどのような役割を果たすのかを尋ねてきましたが、その回答は驚くべきものでした。Rubin GPU 自体と同様に、これらは極めて特化されたシステムです。ただし、トークンを処理するのではなく、GPU 以外のすべての要素がいかに効率的に連携するかを最適化するものです。GPU がエンジンだとすれば、これらは車体の残りの部分にあたるのです。

特に Vera CPU は、データのオーケストレーションという課題に焦点を当てています。「Vera が重要なのは、単一のサーバーやあらゆる計算プラットフォームに搭載できるメモリの量に限界があるからです」と、Nvidia のストレージ技術担当バイスプレジデントである Jason Hardy 氏は語っています。

データセンターが計算能力を拡大するにつれ、メモリ容量も同様に増大しています。これが、インフラストラクチャブームの第 2 波で Micron などの企業が急成長した理由です。しかし、必要なタイミングでデータを GPU に届けることは容易ではありません。企業はワットあたりのトークン処理量をさらに低下させようとする中で、こうしたデータの流れを制御することの重要性を改めて認識し始めています。

「これらの演算で最大 3 倍の改善が見られました。Vera CPU が加速を実現しているためです」と Hardy は語ります。「つまり、フラッシュメモリを最大限に活用できるようになりました。ボトルネックになることなく、すべての性能を引き出せるからです。」

Nvidia の事例以外でも、同様の課題は存在します。OpenAI が開発した「Jalapeño」チップでは、データ転送量を最小化することでこれらの課題自体を回避することが主要な焦点でした。

「Jalapeño は、データ移動と通信遅延を最小限に抑えるように設計されています」と同社は先月公開したブログ記事で述べています。「広範なドメインにより、ワークロード全体を一つの接続されたシステム内に維持でき、データ移動を最小化。これにより、リクエストの初めから終わりまで高速かつ効率的に処理することが可能になります。」

これは、データ移動を完全に排除し、単一の統合チップ内でワークロードを実行するという異なるアプローチです。しかし根本的なロジックは同じで、プロセッササイクル数を増やすのではなく、より賢いトラフィック制御によって効率を高める点にあります。その結果、企業が競争相争うインフラストラクチャの新たな層が生まれました。

データオーケストレーションへのこの新しい注目は、自動的に Nvidia の勝利を意味するわけではありません。同社は GPU 時代と同様に、競合チップメーカーやハイパースケラーと競争しなければなりません。ただし、競争の舞台は新たなレイヤーに移っており、単にライバル GPU を作るよりも、システム全体を効率的に動作させる能力の方が重要になっています。

少なくとも初期段階においては、Nvidia は圧倒的なリードを確保しているように見える。

当記事内のリンクを通じて購入が行われた場合、私たちは少額のコミッションを受け取る可能性があります。これは当社の編集の独立性には影響しません。

ラッセル・ブランドムは 2012 年以来テック業界を取材しており、プラットフォーム政策や新興技術に焦点を当てています。以前は『The Verge』や『Rest of World』で勤務し、『Wired』、『The Awl』、MIT の『Technology Review』にも寄稿しています。

連絡先：russell.brandom@techcrunch.com または Signal（412-401-5489）

プロフィールを見る