NVIDIAは未来に大きく賭けており、その未来とはAI向けに構築されるデータセンター、つまりNVIDIAが現在「AIファクトリー」と呼んでいるものの構築です。NVIDIAの最新の財務状況をざっと見るだけでも、その理由は明らかです。2024年第4四半期の売上高のほぼ90%をデータセンター事業が占めているのです。ゲーム事業は9%未満で、ほとんど脚注に過ぎません。
しかし、NVIDIAは既存のデータセンター所有者に部品を販売するだけでなく、新規データセンターの構築支援も行っており、新たに構想されたAIファクトリーを既に世界中で100カ所開発中だと主張しています。これらのデータセンターは、様々なモデルで最新のAIを稼働させる能力を備え、将来の課題にも対応できる拡張性も備えているとのことです。
データセンターの再定義
データセンター業界は既に確立されており、Amazon、Microsoft、Googleといった大企業が、高性能で非常に高価、そして電力消費量の多いサーバー群を運用しています。これらの施設は様々なタスクに対応できるよう設計されていますが、NVIDIAのAI工場はより特化していると言われています。
NVIDIAは自社のAI工場を「知能の製造」と比喩的に表現していますが、実際には、未来の巨大データセンターがAIの訓練と実行のみを行うようになることを示唆しています。これら2つのタスクは、それぞれを支えるハードウェアに異なる要件を持つことが多いものの、どちらの場合も必要な中核コンポーネントは膨大な演算能力です。つまりCPUとGPUであり、NVIDIAはAIの実現において、その両方の最前線に立っています。
NVIDIAのハードウェアはパワーをもたらすだけでなく、汎用性も提供すると説明されています。NVIDIAは、これらのAIファクトリーは1つのAIモデルだけでなく、複数のモデル、さらには複数のモデルを同時に実行できると売り込んでいます。これにより、これらのファクトリーは、いつでも最も優れたAIモデルを活用したり、独自のニーズに合わせて新しいモデルをトレーニングしたりすることが可能になります。
NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティング事業の副社長兼ゼネラルマネージャーであるイアン バック氏は、最近の電話会議で次のように述べています。「だからこそ、NVIDIA はあらゆる AI 企業と連携し、当社のプラットフォームが継続的に革新されるようにする必要があるのです。」
エヌビディアはゴールドラッシュへの権利を売りたいのではなく、シャベルを売っているのだ。あるいは、より正確には、自動掘削・加工機械を売っていると言えるかもしれない。同社は、これらによって急成長するAI産業からの富の搾取を加速させようとしている。そして、同社は来年もさらに素晴らしい成果を挙げると述べている。
パフォーマンスと価格
ゲームはもはやNVIDIAの主力事業ではないものの、過去30年間の大部分において同社の主力事業であり、ほぼ毎年のように新製品が発売されるという業界のリズムの恩恵を受けてきました。これによりハードウェアと顧客の継続的な入れ替わりが保証され、NVIDIAが世界で最も価値のある企業の一つとなるずっと前から事業を支えてきました。
NVIDIAが今後数十年にわたる優位性の礎となるのは、GPUとAIハードウェアのこの回転ドアのような動きです。ビットコインマイニングがデジタルゴールドラッシュを巻き起こしたように、NVIDIAはAIを最大限に活用したい顧客のために、自社のハードウェアも同様の役割を果たすことができると考えています。
「非常に重要な情報が2つあります」と、NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏はComputexでの最近の講演で述べた。「1つ目は、毎年アップグレードする理由です。工場では、パフォーマンスはコストに等しく、パフォーマンスは収益に等しいからです。」
ゲーミング分野では、NVIDIAはパフォーマンスが具体的な成果（新しいライティング機能や高解像度への対応など）につながる製品を販売する必要がありましたが、AIファクトリーは、NVIDIAが生のコンピューティングパワーを収益につなげる試みです。そしてフアン氏は、パワーと効率を同等に両立させながら、それを実現できると考えています。
「もしお客様の工場の電力が限られているとしたら、当社のワット当たりの性能が4倍向上すれば、このデータセンターの収益は4倍に増加します」とフアン氏は述べた。「つまり、新世代を導入すれば、お客様の収益は増加し、コストは削減できるのです。」
彼はさらに、ソフトウェアの効率向上がNVIDIAのハードウェアにロングテール、つまり高級ワインのようなパフォーマンスと効率の向上をもたらす仕組みについて論じた。これは、競合他社がAIの覇権獲得に向けて自社を上回る投資を行うという脅威に、ちょっとしたアメを与えるようなものだ。CUDAインフラは長らくNVIDIAが専門的なハードウェア駆動型タスクをほぼ独占するための手段となってきたが、同社のAIファクトリー戦略の要となる可能性もある。
しかし、NVIDIAは技術の継続的な進化から確実に利益を得るだろう。常にパフォーマンスの向上を約束し、AI工場にとっては将来的に収益増加につながる可能性もある。しかし、これは1年や2年で終わるプロジェクトではない。NVIDIAは、今後半世紀にわたりAIインフラの展開に注力していくと考えている。
50年間の挑戦
「インターネットインフラが地球を覆ってきたように、AIインフラも地球を覆うようになるでしょう」と黄氏は述べた。「最終的には、AIインフラはあらゆる場所に存在するでしょう。私たちは数千億ドル規模のAIインフラ構築に取り組んでおり、その規模は今後50年かかると見込まれています。」
彼は台湾のインフラと、台湾にAI工場を建設し、電力を供給するというNVIDIAの長期計画について議論する中で、この点に言及しました。NVIDIAは、アリゾナ州とテキサス州のTSMCおよびFoxconn、そしてサウジアラビアのHUMAINと、新たなデータセンターの共同設立に関する提携を発表しました。また、Gigabyte、Asrock、Rack、Asus、Pegatron、Supermicron、Winstronなど、NVIDIAのGPUを使用したオンプレミスおよびAIシステムにおいて、多くの企業との提携も発表しています。これらはすべて完全なAI工場ではないかもしれませんが、基本的な部分はほぼ同じです。
これらの開発はすべて、NVIDIA GPUとNVIDIA CPUを組み合わせたGB200およびGB300システムなど、NVIDIAの最先端ハードウェア数万台を基盤として構築されます。しかし、これはほんの始まりに過ぎません。次世代Rubinグラフィックスアーキテクチャは、複数のBlackwell GPUの性能を約束し、Kyberラックシステムの一部として、NVIDIAのアップセルが始まるまで、そう長くはかからないでしょう。
しかし、ビットコインマイニングと同様に、電力と冷却が大きな懸念事項となるでしょう。だからこそ、NVIDIAはこの点でも革命を起こそうとしています。NVIDIAは、蒸発冷却から閉ループシステムへの移行を計画しています。このシステムの消費電力削減により、新しいハードウェアの効率が向上し、電力を節約し、AIワークロードの純利益を向上させることができます。
これはとんでもないアップセルだ。特にNVIDIAは数年以内にこの提案をしたいと考えている。しかし、これは莫大なコストを伴うものであり、NVIDIAは顧客に何度も支払わせたいと考えている。
明るく輝く緑の未来
ジェンセン・フアンは根っからのエンジニアかもしれないが、長年にわたり会社の取り組みを巧みに宣伝する人物として活躍し、誇張表現や強引な売り込みも得意としている。5070は4090の性能を決して達成できなかった、そうだろう？
したがって、Nvidia は AI 主導のエキサイティングな未来を約束し、その基礎の構築に全力で取り組んでいます (将来の Nvidia オフィス家具のみをサポートする Nvidia ブランドのコンクリートを使用)。ただし、この未来は予測であり、予言ではないことを覚えておくことが重要です。
AIは依然として非常に高価で、超高価なハードウェア（主にNVIDIA製）を必要とします。ただし、中国企業が安価に提供しているケースもあり、一部の大手AI企業は10桁台の途方もない損失を出しています。AIが多くの業界に革命をもたらし、いつか（おそらく50年の終わり頃には）NVIDIAが望むような万能ツール、金を産む機械になる可能性は否定できませんが、まだそこまでには至っていません。
そして、その未来は決して確実ではありません。NVIDIAはそのビジョンを売り込み、非常に大きく大胆な約束をしており、世界中の多くのパートナー企業や国々が、その実現に向けて競い合っています。しかし、多くの人々は、ドットコムバブル、NFT JPG、ブロックチェーンの約束といったものが、いまだにこのすべてに漂っていると感じています。
黄氏と彼の会社は、このビジョンにすべてを賭けている。同社のハードウェアが主に稼働するデータセンターを「AI工場」と名付けることは、同社が売り込む新たな武器の一つだ。
ジョン・マーティンデールはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去20年間、PCコンポーネント、新興技術、最新のソフトウェアの進化について執筆してきました。ジャーナリストとして培った豊富な経験は、今日そして未来の最もエキサイティングなテクノロジートレンドに対する独自の洞察力を生み出しています。
