ChatGPT をサポートし、Huang Renxun の AI への 10 年間の賭けは莫大な利益をもたらしました

3 月 8 日のニュース NVIDIA は過去約 25 年間、常にコンピューター グラフィックスの分野で革命をリードし、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) 市場で最大のシェアを占めてきました。 . として圧倒的な地位を確立し、ゲーマーに愛されるブランドとなりました。最近の衰退にもかかわらず、ゲーム事業は昨年、依然として Nvidia に 90 億ドルを超える収益をもたらしました。

NVIDIA の最新の財務報告書は、グラフィックス プロセッサ ビジネスの成長の新たな兆候を示しており、このテクノロジーは AI ブームの中核となっています。 Nvidia CEO のジェンセン・ファンは先月、次のように述べました。「私たちは会社の戦略を非常に賢く変更しました。約 10 年前、このソフトウェアのやり方がすべてを変える可能性があることに気づきました。私たちは会社をボトムアップから変えました。トップに昇格し、その後、

最近人気のチャットボット ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) の背後にあるエンジンとして、NVIDIA は AI への初期投資からようやく収益を上げつつあり、 Nvidiaを半導体業界の苦境から救うためだ。 「私たちはすべての製品を規制に準拠しながら、商用顧客にサービスを提供できるように再設計しました。当社は規制対象の部品を顧客に提供でき、喜んでサポートします。」と Huang 氏は述べています。 #NVIDIA は、同社の年次 GTC 開発者カンファレンスを 3 月 20 日から 23 日まで開催する予定で、AI がイベントの焦点になると予想されます。以前、ファン・ジェンセン氏は、AI生成コンテンツ（AIGC）の台頭における同社の中心的な役割について語った。 Nvidia の寛大な利益は幸運か先見の明かと尋ねられたとき、Huang 氏は次のように述べました:「私たちは、いつか何か新しいことが起こると強く信じています。そして、残りにはいくつかの偶然の発見が必要です。」

グラフィックス プロセッサは Nvidia の主力事業であり、同社の収益の80％以上を占めています。これらはグラフィックス カードの頭脳として販売されることが多く、AMD や Intel などの企業が製造する中央処理装置 (CPU) に演算能力を追加することもできます。現在、ChatGPT と競合するテクノロジー企業は、AI 業界で最も重要なツールの 1 つとなった約 10,000 ドル相当のチップである Nvidia A100 を何台所有しているかを公然と宣伝しています。 Microsoftによると、OpenAI用に開発されたスーパーコンピュータには1万台のNvidia A100が使用されているという。

バンク・オブ・アメリカ証券の半導体アナリスト、ヴィヴェク・アリア氏は、「Nvidiaの製品を使用してコンピューティング能力を追加するのは非常に簡単です。現在、コンピューティング能力はシリコンバレーでは基本的にハードカレンシーと同等です。」

Huang Renxun 氏は、出荷が開始された NVIDIA の次世代システム H100 のデモを行いました。 Hはホッパーの略です。彼は次のように述べています。「Hopper の本当に素晴らしい点は、Transformer Engine と呼ばれる新しい処理技術です。Transformer Engine は GPT (Generative Pre-trained Transformer) の T を表します。これは、大規模なコンバータを処理するために設計された世界初のコンピュータです。したがって、大規模な言語モデルはより高速で、よりコスト効率が高くなります。」

Huang Renxun 氏は、ChatGPT 開発者の OpenAI 世界初の AI スーパーコンピューターに個人的に提供したと述べました。

すべてを賭けることを恐れない

現在、NVIDIA は、世界で最も市場価値の高いテクノロジー企業トップ 10 の 1 つです。約6,000億ドルに達します。同社の従業員数は 26,000 人で、ポリゴンをテーマにした新しい本社があります。 Nvidia は、創業者が 30 年間にわたり指揮を執り続けている数少ないシリコンバレーの大手企業の 1 つでもあります。

60歳のフアンは、子供の頃に米国に移住し、オレゴン州立大学とスタンフォード大学で工学を学びました。 1990 年代初頭、フアン氏はデニーズのレストランでエンジニアのクリス マラコウスキー氏とカーティス プリエム氏と会い、3D グラフィックスが可能なパーソナル コンピュータの開発について話し合いました。

1993 年、3 人はカリフォルニア州フリーモントのアパートで Nvidia を設立しました。名前はNV（次期バージョン）とラテン語で羨望を意味するInvidiaからインスピレーションを得たもの。彼らは、コンピューティングの速度を向上させ、誰もが羨ましいと感じられるようにしたいと考え、羨望を表す緑色の目を会社のロゴに選びました。

バンク オブ アメリカ セキュリティーズの半導体アナリストであるアリア氏は、「NVIDIA は当時数十社あった GPU メーカーのうちの 1 社でしたが、NVIDIA がソフトウェア コミュニティと非常にうまく連携していたために、本当に生き残った唯一の企業でした」と述べました。

Huang Jen-Hsun の野心と、成功する可能性が低いと思われるリスクを冒す傾向により、NVIDIA は何度か破産の危機に瀕しました。 「どの会社にも間違いはありますが、私も間違いをたくさん犯しました。特に最初の頃は、会社を危険にさらすものさえありました。なぜなら、私たちは非常に小規模で、非常に多くの巨大企業と取引していたからです。私たちはできるのです」と彼は認めます。全く新しい技術の開発にのみ熱心に取り組むこと。」

たとえば、NVIDIA は 2010 年頃、Tegra シリーズ プロセッサでスマートフォン分野に参入しましたが、失敗しました。その後、同社は市場から完全に撤退した。また、1999 年に従業員のほとんどを解雇した後、Nvidia は世界初と言われる公式グラフィックス プロセッサである GeForce 256 をリリースしました。これは、影と照明効果のカスタマイズを可能にする最初のプログラム可能なグラフィックス カードでした。 2000 年までに、Nvidia は Microsoft の初代 Xbox の独占的なグラフィックス チップ サプライヤーになりました。 2006 年、同社はさらに大きな賭けをし、CUDA と呼ばれるソフトウェア ツールキットをリリースしました。

NVIDIA の応用ディープラーニング研究担当バイスプレジデント、ブライアン カタンザロ氏は次のように述べています。「10 年間、ウォール街は NVIDIA に対して『なぜこの投資を行うのか? 誰も利用していません。』と尋ねてきました。カタンザーロ氏が 2008 年に Nvidia に入社したとき、彼は AI 研究に取り組む数少ない従業員の 1 人でした。現在、同社には何千人もの従業員がこの分野で働いています。

Catanzaro 氏は次のように述べています。「CUDA が登場してから 10 年後の 2016 年頃まで、人々は突然、これがコンピューター プログラムを作成する全く異なる方法であることに気づきました。CUDA には、革新的な加速機能が備わっていました。 AI の分野で画期的な成果を達成します。」

AI ビジネスの急速な発展にもかかわらず、ゲームは依然として Nvidia の主要なビジネスです。 2018 年、同社は AI の専門知識を活用してグラフィックス分野で次の大きな飛躍を遂げました。 AI 分野で学んだ経験に基づいて、NVIDIA は GeForce RTX を発売しました。

Jen-Hsun Huang 氏は次のように述べています。「コンピューター グラフィックスとビデオ ゲームを次のレベルに引き上げるには、テクノロジーを再発明し、自分自身を破壊し、発明するものを完全に変える必要があります。私たちはコンピューター グラフィックスのこの新しい方法を発明しました。レイ トレーシングは、基本的に光の経路をシミュレートし、生​​成 AI ですべてをシミュレートします。そこで、1 つのピクセルを数え、AI を使用して他の 7 つのピクセルを想像します。」

「ブーム-バスト サイクル」

Huang Renxun 氏は当初から、NVIDIA を工場のないチップ会社に育てることに注力してきました。つまり、製品設計に重点を置き、チップ処理工場を持つ他の企業に生産を委託しました。 Nvidia はチップ製造を TSMC にアウトソーシングすることで設備投資を削減しました。 TSMCは、400億ドルを投じてアリゾナ州に2つの新しいチップ製造工場を建設すると発表した。 Huang氏は、NvidiaがTSMCのアリゾナ工場をチップ製造に利用すると約束した。 次に、需要と、成長を促進する新しい GPU ユースケースがどれくらいあるのかという疑問があります。暗号通貨マイニングが軌道に乗ると、GPU がこの市場で効果的に競争するための中心となり、Nvidia に対する需要が急増しました。 Nvidia は、仮想通貨マイニング専用のグラフィックス プロセッサの機能を簡略化したバージョンも作成しました。しかし、仮想通貨市場が崩壊すると、Nvidia は需要と供給の不均衡を経験しました。

バンク・オブ・アメリカ・セキュリティーズの半導体アナリストであるアリア氏は、「仮想通貨マイニングは好不況のサイクルにあるため、これはエヌビディアにとって大きな問題となる。ゲーム用グラフィックスカードは在庫切れで価格が高騰している」と述べた。 「仮想通貨マイニングの流行が崩壊すると、ゲーム用グラフィックス カードも劇的に崩壊するでしょう。」

昨年、Nvidia の新しい 40 シリーズ GPU の価格は前世代よりもはるかに高かったため、一部のゲーマーから批判されました。現在、供給過剰により、Nvidia のゲーム事業収益は最新四半期で前年同期と比較して 46% 減少しました。

テスラ、アップル、グーグル、アマゾンなどのテクノロジー大手が独自のカスタムチップを設計するケースが増えており、競争は激化している。 「NVIDIA にとっての大きな問題は、どのようにして時代の先を行くのかということだ。彼らの顧客は競合他社になる可能性もある。Microsoft はこうしたものを社内で設計しようとするかもしれないし、Amazon や Google はすでに自社のチップを社内で設計している。しかし、Huang Renxun にとって、そのような競争の利点は欠点を上回ります。同氏は、「世界のデータセンターの電力需要は今後増大しており、これは世界にとって大きな問題だ。私たちが最初にすべきことは、どのような決断を下そうとも、世界中のすべてのデータセンターが利益を維持できるようにすることだ」と語った。

自動車市場では、Nvidia がメルセデス・ベンツやその他の企業向けに自動運転技術を開発しています。同社のシステムは、Amazon の倉庫でロボットに電力を供給したり、Omniverse プラットフォームを通じてシミュレーションを実行したりして、毎日何百万もの荷物の配送を最適化するためにも使用されています。

Huang Renxun 氏は次のように述べています。「現在、自動車業界から物流倉庫、風力タービン工場に至るまで、700 社以上の顧客が Omniverse を試しています。これはおそらく、コンピュータ グラフィックス、AI、ロボット工学など、すべての NVIDIA テクノロジーの最大のコンテナを表しています。物理シミュレーションもすべてひとつになったので、とても期待しています。」（シャオ・シャオ）

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