【NVIDIAの強みの本質、徹底解説！】
～ほとんどの人が大きな勘違いをしている～
NVIDIAがすごいと話題になっていますね。実際、生成AIがブームとなってからNVIDIAの業績も株価も急騰していますね。
生成AIによる盛り上がりによって、なぜNVIDIAに脚光が当たっているのか分からないと思っている方も多いのではないでしょうか？
そもそもNVIDIAの強みはなんでしょう？
・圧倒的なGPUというハードウェア性能？
→そうですね。でも本質ではありません。
NVIDIAの強みはGPUのハードウェア性能だけだと勘違いしている人がたくさんいます。
実は、NVIDIAの強みはGPUだけではありません。
なぜ今NVIDIAが大きく飛躍しているのか？
今回はAI時代におけるNVIDIAの強みの本質について解説していきます。
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【世界中のエンジニアたちが使うプラットフォーム】
世界中のAI開発者が作るAIのコードは、基本的に「PyTorch」というライブラリ（便利ツール）に基づいて作られています。
PyTorchとは、簡単に言うと、他の人が書いたコードを簡単にコピペできるような仕組み（ライブラリ）を利用できる便利ツールのことです。
世界中のエンジニアが作ったコードを互いに無料で共有し合っている（オープンソース）プラットフォームと言えます。
ここまではNVIDIAのAI経済圏でも、AMDのAI経済圏でも同じ部分ですね。
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【NVIDIAのAI経済圏】
ここから先はNVIDIAのAI経済圏だけの話になります。
それは「CUDA」の存在です。CUDAとはNVIDIAが提供する便利ツールのプラットフォームです。
CUDAはNVIDIAのGPUの計算能力を最大限に活かすためのプラットフォームであり、CUDAを用いることで、AIの学習や数学的な演算を高速で動かすことが可能になります。
AIエンジニアたちは基本的にCUDAを活用してAIのコードを作っています。
現在はCUDAをそのまま使うのではなく、PyTorchのような便利ツールを介して使うことが一般的になっています。
しかし、CUDAのコードは一般公開されていない（クローズドソース）なので、世界中のエンジニアたちが自由にイジることができません。
そして、CUDAはNVIDIAのGPUでのみ動かすことが可能です。これこそがNVIDIAのGPUが一強となり続けるであろう最大の理由です。
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【プラットフォームの乗り換えは敷居が高い】
先に解説した通り、AIエンジニアたちはCUDAを活用したライブラリ（便利ツール）を使ってAIのコードを作っています。
CUDAはAIエンジニアたちの中でプラットフォームとしての地位を確立しています。
今更、他のプラットフォームに乗り換えるのは非常に手間です。
そして、仮に自分が乗り換えたとしても、他の大勢の人たちも乗り換えてくれないとプラットフォームとしての意味がありません。
仮にNVIDIAが提供するCUDAよりも優れたプラットフォームが現れたとしても、今更乗り換えることのコストが高くなれば、まさに囚人のジレンマ状態になります。
新興のプラットフォームは利用者数が圧倒的に少ないという非常に大きなデメリットがありますからね。
これはTwitterを利用している皆さんなら分かりやすいでしょう。
「Twitterはオワコン」と言ってイーロン・マスクの愚痴を言いつつ、Twitterに似たSNSに逃げたとしても、皆さんは結局Twitterに戻ってきます。
なぜなら、Twitter以外の新興SNSは人口が少ないからです。同様の理由で、仮にNVIDIAが提供するCUDAから乗り換えようとしても、結局はCUDAに戻ってくることになります。
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【NVIDIAはソフトウェア面でも強みを持つ】
そして、CUDAはNVIDIAのGPU専用に作られているので、NVIDIAのGPUは飛ぶように売れます。
NVIDIAの強みはGPUの性能というハードウェア面だけではありません。
NVIDIAが提供するCUDAというAIエンジニア向けのプラットフォームが既に確固たる地位を築いています。そしてCUDAはNVIDIAのGPU専用というソフトウェア面からも圧倒的な強みを持っています。
NVIDIAはハードウェアだけでなく、ソフトウェア面からもワイドモート（大きな堀）を築いていて、参入障壁が圧倒的に高いと言っても過言ではありません。
一度普及してしまったプラットフォームから地位を奪うのは至難の業です。
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【AMDはシェアを取れていない】
NVIDIAのCUDA（クローズドソース）に対抗しようとして、AMDはROCmというオープンソースのコミュニティを作っています。
しかし、シェアはほとんど取れていません。先に解説したように、今までに作られてきたAIのコードの便利ツールはNVIDIAのGPUを使うことを前提としています。
今更、AMDのプラットフォームに乗り換える場合、今まで作ってきた便利ツールをAMDのプラットフォームに対応させる作業が発生するのを意味します。対応させたからと言ってCUDAと同じロジックが動くとは限りません。
また、CUDAにしかない機械学習に使えるライブラリ（便利ツール）も存在し、単純な置き換えでは動作しないソフトウェア資産も積み上がっています。
CUDAは新しい機能を入れる際に、古いGPUカードで動いていた機能はそのままに、新しいカードで動く機能を追加しています。これを後方互換性と言います。
この点もあり、CUDAを使っている中で「新しくGPU計算をしたい」となると、またNVIDIAのGPUを購入することになります。
よって、わざわざAMDのプラットフォームに乗り換えてAMDのGPUを使うメリットはほぼ皆無ですね。
NVIDIAのGPU性能を多少超えた程度では、NVIDIAのCUDAからわざわざAMD側に乗り換える人はほぼ皆無でしょう。
NVIDIAのGPUを圧倒的に超える性能のGPUをAMDが作り出して、やっと勝負になるといったところでしょうか。
よって、今後もよっぽどのことがない限り、NVIDIAの牙城を崩すことはできないでしょう。
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【NVIDIAの強みの本質まとめ】
✅NVIDIAのGPUというハードウェア面はもちろん強い。
✅ソフトウェア面でも参入障壁が圧倒的に高い。
✅NVIDIAはハードウェア面だけでなく、むしろソフトウェア面で圧倒的な地位を確立している。
✅プラットフォームとしての地位を確立しているNVIDIAの牙城を他社が崩すのは至難の業。
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