EE Timesの報道によると、NVIDIAのジェンスン・フアン氏はGTCの質疑応答セッションで、ゲート・オール・アラウンド（GAA）トランジスタを採用した次世代プロセス技術によって、同社のプロセッサの性能が20%向上する見込みだと述べた。しかし、NVIDIAのGPUにおける最も顕著な性能向上は、同社のアーキテクチャとソフトウェアの革新によるものだ。
今から2世代後（2028年）に期待されるFeynmanのような次世代Nvidia GPUアーキテクチャについて尋ねられたHuang氏は、NvidiaがGAAトランジスタに依存するプロセス技術に移行すれば、パフォーマンスが20％向上するはずだと述べた。
質疑応答に出席したJarred Walton氏によると、Huang氏はプロセスノードの変更の重要性を軽視しているように見えたという。ムーアの法則の減速により、今後登場する全く新しいプロセス技術は、密度、消費電力、効率のいずれにおいても、わずか20%程度の改善しかもたらさないだろうと強調したという。これは、Nvidiaがどのノードを採用する予定なのかを明確に述べたものではないが、Nvidiaが特にSamsung Foundryを採用する可能性についてコメントを求めるアナリストの質問に対する回答だった。
フアン氏はまた、最先端のプロセス技術によって可能になった改善は歓迎すべきものだが、もはや変革をもたらすものではないと指摘した。「歓迎する」としながらも、他の要素の方が重要だと示唆した。AIシステムの規模が拡大するにつれ、膨大な数のプロセッサを管理する効率性が、個々のプロセッサの純粋な性能よりも重要になってきている。ジェンセン氏によると、データセンターはワットあたりの性能を重視する傾向が強まっているが、「物理的限界に達している」わけではないという。
TSMCの最先端ノードにおけるアルファカスタマーであるAppleとは異なり、NVIDIAはTSMCの最新プロセス技術をいち早く採用する企業ではありません。むしろ、実績のある技術を活用しています。NVIDIAは、クライアントPCおよびデータセンター向けのAda Lovelace、Hopper、Blackwell GPUの製造に、TSMCの4nmクラスプロセス技術（4Nおよび4NP）をカスタマイズして採用しています。TSMCの4nmクラス生産ノードは、同社の5nmクラスプロセス開発キットに属しており、基本的にはファウンドリの5nm技術を改良したバージョンです。
同社のAI向け次世代GPU（コードネーム「Rubin」、カスタムVera CPU搭載）は来年登場予定で、TSMCの3nmクラスの製造プロセス（おそらくN3P、あるいは「3NP」のようなカスタマイズバージョン）を採用すると予想されています。そのため、Nvidiaが2028年に発売予定のFeynmanにGAAベースのプロセス技術を採用すると予想するのは理にかなっています。
TSMC自身も、GAAベースの最初のプロセス技術であるN2は、N3Pに先立つ同社の第2世代3nmプロセス技術であるN3Eと比較して、パフォーマンスが10%から15%向上すると見込んでいます。繰り返しますが、NVIDIAのHuang氏は、TSMC N2やSamsungの代替品、あるいはIntelの18Aについて言及していたわけではなく、単に20%の向上を期待しているだけでしょう。
注目すべきは、Nvidiaが第一世代のプロセス技術を採用していない（少なくともここ数年は採用していない）ため、Feynman GPUは（TSMCを採用し続ける場合）N2Pを採用すると予想されます。N2Pはパフォーマンスを向上させ、抵抗を低減し、電力供給を安定化させます。あるいは、バックサイド電力供給を追加し、N2と比較して8%から10%のパフォーマンス向上を約束するA16を採用する可能性もあります。N2PとA16はどちらも2027年に本格導入される予定です。
NVIDIAが2028年製品にN2PまたはA16を採用した場合、N3PのRubin GPUと比較して、N2PまたはA16搭載のFeynman GPUではワットあたり20%の性能向上が期待できます。実際はそれ以上になる可能性もありますが、AIコンピューティングに対する需要が現在非常に高いことを考えると、NVIDIAは効率性よりもパフォーマンスを重視する傾向があるようです。
NVIDIAは現在、プロセッサ開発のリーディングカンパニーの一つですが、ジェンスン・フアン氏は、同社はもはや単なる半導体企業ではないことを何度も強調しました。むしろ、大規模なAIインフラプロバイダーであると説明しました。また、特にコンピューターグラフィックス、ロボティクス、計算リソグラフィーなどの分野におけるアルゴリズム開発のリーダーでもあると述べました。
NVIDIAは「単なる」コンピューティングGPUの開発からAIサーバー、そして現在ではサーバーラックやクラスターの開発へと徐々に移行しているものの、フアン氏は、NVIDIAは必ずしも自社の顧客と競合しているわけではないと考えている。彼によると、NVIDIAはエンドユーザー向けの実際のソリューションを構築するのではなく、基盤となる技術を提供しているという。
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アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
