アメリカの半導体大手「エヌビディア」は、最新の決算発表に合わせ、AI（人工知能）向け半導体の市場において、主力製品であるGPU（画像処理半導体）以外の周辺システムでも優位性を高めていると発表しました。データセンターの大規模化に伴い、システム全体のデータ処理を効率化する技術が新たな競争の軸となる中、同社が引き続き市場を牽引していく方針だということです。
AI開発の初期段階において、エヌビディアは最先端のGPUを供給する唯一の企業として巨額の利益を上げてきました。2023年初頭から2025年半ばにかけて、同社の時価総額はおよそ10倍に急増したということです。しかし近年、アマゾンやグーグルなどの巨大IT企業が独自の半導体開発に乗り出しています。GPU市場での競争が激化する中、投資家の間ではエヌビディアの優位性がいつまで続くのか懸念する声も上がっていました。
こうした中、先日の決算発表を機に、エヌビディアの強みがGPU単体にとどまらないという見方が広がっています。AIの計算処理に必要な電力がギガワット規模に拡大する中、データセンター全体を制御し、連携させる技術が極めて複雑になっているためです。エヌビディアは、GPUをサポートする周辺のハードウェア開発にも注力しており、システム全体を構築する技術で大きな優位性を保っているとしています。
同社は現在、次世代の半導体設計である「Vera Rubin（ヴェラ・ルービン）」アーキテクチャの展開を進めています。これは、新型GPU「Rubin」に加えて、「Vera」と呼ばれるCPU（中央演算処理装置）や推論用アクセラレーター「Groq 3 LPX」、さらに記憶装置や通信ネットワークのシステムを組み合わせたものです。GPUを車のエンジンに例えるなら、これらの周辺システムは車体そのものに相当し、GPU以外のすべての機能が最も効率的に動作するよう設計されているということです。
特に「Vera」CPUは、データの連携と制御に特化しています。エヌビディアのストレージ技術担当副社長であるジェイソン・ハーディ氏は、「単一のサーバーに搭載できるメモリ容量には限界があるため、Veraの役割は非常に重要だ」と述べています。データセンターの計算能力が向上するにつれてメモリ容量も拡大していますが、適切なタイミングでGPUにデータを転送することは容易ではありません。消費電力あたりの処理効率を高めるうえで、データ通信の制御が重要性を増しているということです。
ハーディ氏によれば、「Vera」CPUの導入により処理性能が最大3倍向上したということです。これにより、データの渋滞を防ぎながら記憶装置の性能を最大限に引き出せるとしています。
データ処理の効率化をめぐる課題は、他の企業でも共通しています。例えば、対話型AIを開発するオープンAIは今月、独自の半導体「Jalapeño（ハラペーニョ）」を発表しました。同社によれば、この半導体はデータの移動や通信の遅延を最小限に抑えるよう設計されており、すべての処理を単一のシステム内で完結させる方針だということです。
アプローチは異なるものの、単に計算能力を向上させるだけでなく、賢いデータ制御によってシステム全体の効率を高めるという基本的な考え方は一致しています。これにより、各社が競争を繰り広げる新たなインフラストラクチャーの領域が生まれているということです。
エヌビディアは今後も競合他社との競争に直面することになりますが、競争の舞台はGPU単体からシステム全体の効率化へと移行しています。少なくとも現段階では、エヌビディアがこの新たな競争においても圧倒的なリードを保っているとみられています。