NVIDIAのジェンスン･フアンがCEOを辞任した。その原因はNYTの報道した不倫事件だが、結果は重大である。NVIDIAのGPUはチャットGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の心臓部になっているばかりでなく、フアンは彼らの最大のスポンサーだからだ。
セガがNVIDIAを破産から救った
NVIDIAは1993年、オレゴン州ポートランドのデニーズで、フアンと2人の仲間がPCゲームに使うグラフィックカードをつくる相談をしたことから始まる。最初につくったNV1は失敗作だったが、日本のセガから注文があり、NV2をつくった。
これも失敗だったが、セガがNVIDIAの優先株500万ドルを買ってくれたため、破産をまぬがれた。「あのときセガが救ってくれなかったら、NVIDIAはこの世になかった」とフアンは回想している。
その後はPCグラフィックカードのトップメーカーになったが、2000年代にインテルがグラフィックをCPUに入れたため、外付けのカードは売れなくなった。
CUDAでGPUは汎用半導体になった
そこでフアンは半導体を汎用のGPUとし、プログラミングして使うCUDA(Compute Unified Device Architecture)の開発に数億ドルを投じた。これは当時は科学技術計算ぐらいしか用途がなく、「フアンの道楽だ」と批判されて株価は80%も下がったが、フアンはCUDAに賭けた。
用途は後からついてきた。2010年代に機械学習（ディープラーニング）で画像処理や音声認識ができるようになると、その計算にGPUが使われるようになった。グラフィックスの処理は多くの画素を並行して処理する並列処理なので、膨大なデータの学習に応用できるのだ。
最大のブレイクスルーは、2017年にグーグルの技術者が発表したトランスフォーマー(LLM)だった。フアンはこの論文を読んで、ただちにトランスフォーマー・エンジンという専門の半導体を開発するチームを立ち上げた。
GPUはAIのエンジンになった
画像や音声を処理する技術だったディープラーニングを自然言語に応用したトランスフォーマーは画期的だったが、その理論を実装するには膨大な行列計算とデータセットが必要になる。普通のCPUで逐次処理していたら、とても実用的な時間では処理できないので、グーグルは実用化をあきらめた。
しかしNVIDIAはトランスフォーマー・エンジンをオープンAIに提供した。2022年末にチャットGPTが世界に大反響を呼んだとき、それを動かすGPUとソフトウェアは、5年前からNVIDIAの開発したものだった。
このようにフアンの成功の鍵は、CUDAでGPUの計算能力を高めるという長期ビジョンを掲げ、それに大胆に投資したことにある。GPUの用途は最初ははっきりしなかったので無謀な投資だと思われたが、それが結果的にAIのエンジンになったのだ。
フアンの奇蹟はまねできない
これはほとんど奇蹟的な成功だったが、フアンの強い意志と先見性が、常識を超えた技術開発を可能にしたのだ。後発メーカーがNVIDIAのような膨大なライブラリを開発するには時間がかかり、今も追随できない。
フアンの後の暫定CEOには、クレスCFOが就任するが、財務責任者がこのような長期ビジョンをもつことは考えられない。短期的なバランスシートだけをみると、今のNVIDIAの投資はハイリスクであり、縮小に向かう可能性もある。
他のファンドなどもフアンの先見性を信用して、NVIDIAの投資先のAI企業に横並びで投資しているので、「AI業界の中央銀行」ともいわれるNVIDIAが撤退すると、AIバブルは総崩れになるのではないか。
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