NVIDIAとGPUの歴史

01最初のチップの失敗（1993〜1997年）

NV1：誤った描画方式の選択

NVIDIAが設立されたのは1993年4月5日、創業者はジェンスン・フアン氏、クリス・マラコウスキー氏、カーティス・プリーム氏の3人です。同社の語り草によれば、創業の話し合いの場はサンノゼのデニーズだったといいます。最初の製品となった「NV1」（1995年）が選んだのは、マイクロソフトのDirectX規格を軸に業界が収束しつつあった三角形ベースの描画方式ではなく、「二次曲面」と呼ばれる別方式でした。この選択は商業的に外れ、NVIDIAは資金が底をつく寸前まで追い込まれます。

RIVA 128による立て直し

会社を立て直したのが、1997年発売の「RIVA 128」です。三角形ベースの、いわば正攻法の3Dチップで、発売から4か月で100万個以上を売り上げました。この一台は単に会社を救っただけでなく、NVIDIAがその後何度も繰り返すことになるパターンの原型にもなりました。

02GeForceと「GPU」の誕生

GeForce 256とIPO

NVIDIAが株価12ドルでNASDAQに上場したのは1999年1月22日のことです。同じ年に発売した「GeForce 256」を、世界初の「GPU」（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）として売り出しました。「GPU」という言葉自体、当時の業界に既存の用語ではなく、この発売に合わせてNVIDIAが生み出した造語です。この呼称の技術的な根拠は、それまでCPUが担っていた座標変換・ライティング計算を、GeForce 256がグラフィックスカード自体でこなすようにした点にありました。

「世界初」の検証

GeForce 256が本当に世界初だったのかどうかは、ハードウェア史の研究者の間でも見解が割れています。似た機能を持つチップは、競合他社もすでに出荷していたからです。それでも、このマーケティング上の主張はそのまま定着しました。「GPU」は業界標準の呼び名としてこのカテゴリー全体を指すようになり、NVIDIAはそれ以来、この言葉と分かちがたく結びついてきました。

03CUDAへの10年越しの投資

TeslaとともにCUDAが発売

2006年11月、NVIDIAは「CUDA」というプログラミング基盤を発売しました。それまで研究者たちは、グラフィックスとは無縁の計算を、OpenGL経由でグラフィックス処理に偽装するという、ぎこちない回避策に頼るしかありませんでした。CUDAはこの回避策を不要にし、GPUハードウェア上で直接動く汎用コードを書けるようにしました。同時に発売されたGPUアーキテクチャ「Tesla」は、統合シェーダーモデルを導入した点が画期的でした。チップ上のすべてのコアが、グラフィックス専用・シェーディング専用に固定されることなく、汎用計算をこなせるようになりました。

AlexNet：分野を確信させた瞬間

その後何年もの間、CUDAはゲーム会社の決算書に載る、本業とは関係のない道楽のような投資にしか見えませんでした。明確な大衆市場を持たない、研究・科学計算向けのツールだと見なされていました。転機が訪れたのは2012年でした。Alex Krizhevsky氏とIlya Sutskever氏が、Geoffrey Hinton氏とともに開発した深層畳み込みニューラルネットワーク「AlexNet」を、NVIDIAのゲーミングGPU「GTX 580」わずか2枚で学習させ、ImageNetコンペティションで大差をつけて優勝してみせました。この出来事は今なお、大規模な深層学習に適したハードウェアはCPUではなくGPUだと機械学習分野に確信させた瞬間として広く語り継がれています。そしてNVIDIAは、それを可能にするソフトウェア層の構築に、すでに6年をかけていました。

CUDAという参入障壁

この6年間の先行投資は、一世代分の性能優位にとどまらず、より持続的なソフトウェアの参入障壁、いわゆる「モート」へと積み上がっていきました。2006年から2012年にかけてCUDA向けに書かれたフレームワークやライブラリ、研究用コードベースは、書かれるたびにNVIDIA製ハードウェアから乗り換えるコストを押し上げ、その力学は今もなお強まり続けています。AMDをはじめとする他の半導体メーカーは、競争力のある半導体そのものを作れていてもなお、AI学習市場でNVIDIAから有意なシェアを奪えずにいます。その最大の理由として広く名指しされているのが、CUDAです。

04AIスーパーサイクル（2017〜2026年）

Tensor Core：専用設計のシリコン

2017年のVoltaアーキテクチャで導入されたのが、深層学習の核心である行列演算を専用に高速化する新しい演算ユニット「Tensor Core」です。グラフィックス用ハードウェアを転用したものではなく、最初から専用設計だった点が特徴でした。それ以降のアーキテクチャ、Ampere・Hopper・Blackwellはいずれも、この同じ路線を拡張し続けています。

H100とChatGPTによる需要急増

最も明確な転換点となったのが、2022年3月のGTC基調講演で発表された「Hopper」アーキテクチャと、その旗艦チップ「H100」です。NVIDIAはH100について、AI学習性能が前世代比で最大9倍に達するとし、大規模言語モデル向けに専用設計した「Transformer Engine」を中核に据えました。その8か月後、OpenAIがChatGPTを公開すると、主要テクノロジー企業はこぞって競合モデルの学習・運用に殺到します。その大半を担ったのはNVIDIAのA100・H100チップでした。CUDAに匹敵するソフトウェアエコシステムを備えた競合チップメーカーが、当時どこにも存在しなかったからです。この需要急増こそが、下記で説明する時価総額の急成長を直接引き起こしました。

052度のブームと反落：暗号資産マイニングのサイクル（2016〜2022年）

第1次ブーム：急騰する市場と遅れた開示

AIがNVIDIAのチップに持続的な需要を生み出すよりはるか前、暗号資産マイニングは急激な需要の波を2度もたらしました。どちらの波も一時的なものでしたが、NVIDIAが今日、自社の需要を語るときに消えない痕跡を残しています。NVIDIAの時価総額は2016年時点で約140億ドルでした。2018年になると、イーサリアムをはじめGPUで採掘できる暗号資産のブームが起こり、時価総額は報じられているところでは1,750億ドルまで駆け上がります。NVIDIAは2018会計年度、当時の過去最高となる97.1億ドルの売上高（前年比41%増）を計上しました。もっとも、この成長についてNVIDIA自身の決算コメントは、ゲーミングやデータセンターなど各事業全体の伸びとして説明するにとどまり、マイニングそのものの寄与度を個別には示していませんでした。

SECとの和解

この開示の欠落は、後に法的な問題に発展します。2022年5月、SECはNVIDIAを開示不備で提訴しました。2018会計年度の複数四半期にわたり、暗号資産マイニング需要がゲーミング向けGPUの売上高成長を大きく押し上げていたことを、NVIDIAが投資家に開示していなかったというのがSECの認定です。マイニング需要が薄れた後、その成長のどこまでが持続しないものだったのか、投資家には見えにくくなっていたわけです。NVIDIAはSECの認定を認めも否定もしないまま、排除措置命令への同意と550万ドルの制裁金の支払いに応じ、和解しました。実際、失速は早く訪れます。2018年11月発表の2019会計年度第3四半期決算は、暗号資産関連需要の弱さを理由に投資家の期待を裏切り、NVIDIAの株価はその年に約31%下落しました。同じ月には、ビットコインの時価総額自体も1,000億ドルを割り込んでいます。2018年1月に報じられていた約3,000億ドルのピークから見れば、急落と言っていい下げ幅でした。

第2次ブームと「Lite Hash Rate」対策

2021年には、再びイーサリアムを中心とする、いっそう大規模な第2次マイニングブームが到来します。これがNVIDIAの2022会計年度の売上高を269億ドル（前年比61%増）へ押し上げる一因となり、時価総額は報じられているところでは一時8,000億ドルを超えました。今度こそNVIDIAは、2018年のようなゲーマーの反発や品薄への不満を直接食い止めにかかります。2021年2月発売の「RTX 3060」に搭載したのが、「Lite Hash Rate（LHR）」と呼ばれる制限機能です。ドライバー・シリコン・ファームウェアの間で改ざん耐性のあるハンドシェイクを行い、イーサリアムのマイニング性能を約半分に抑える、とNVIDIAは説明していました。ところがこの制限は長くは持ちませんでした。発売からわずか2週間ほどで、NVIDIA自身の開発用ドライバーが流出し、制限は完全に解除されてしまいます。その後1年ほどの間、NVIDIAはLHRをRTX 30シリーズのほぼ全モデルに広げましたが、マイニング業者もまた、流出版や改造版のドライバーを通じて制限された性能を少しずつ取り戻していきました。

The Mergeが一夜にしてイーサリアムのGPUマイニングを終わらせる

第2次ブームに終止符を打ったのは、暴落ではなくプロトコルの変更でした。2022年9月、イーサリアムがプルーフ・オブ・ステーク方式へ移行します（「The Merge」）。これにより同ネットワーク向けのGPUマイニングは一夜にして消え、GPUマイニング需要の最大の源泉が失われました。翌月の2022年10月、NVIDIAはLHRを完全に撤廃しますが、その頃にはすでに対象の需要そのものが消えており、実質的な意味を失っていた制限です。両サイクルに共通するのは、NVIDIA自身が作り出したわけでも完全にコントロールできたわけでもないマイニング主導の需要急増と、同じくNVIDIAが引き起こしたわけではない反落という組み合わせです。

06世界最大の時価総額企業へ

1兆ドル突破、そして5兆ドルへ

NVIDIAが初めて時価総額1兆ドルを突破したのは2023年6月、ChatGPT公開からわずか7か月後のことでした。その後も上昇は止まらず、2025年7月には約4兆ドルに達し、同年10月には初めて終値で5兆ドルへ到達します。2026年5月には5.5兆ドルという、上場企業の時価総額として過去最高の記録を打ち立てました。2026年半ば時点でも世界最大の時価総額企業であり続けており、約1年で企業価値を3倍に伸ばしています。時価総額3兆ドルを超えた米国企業はAppleとMicrosoftしかありませんが、NVIDIAはその両社よりも速いペースで駆け上がりました。

株式分割が意味すること

NVIDIAは2000年以降、株式分割を6回実施してきました（直近は2024年6月の1株を10株にする分割）。1999年のIPO時に購入した1株は、株数だけで見れば2026年半ば時点で480株になっている計算です。もっとも、投資収益率を示す数字ではなく、あくまで株式分割による機械的な効果にすぎません。

07今後の課題

過去のブーム・バストと、今回との違い

NVIDIAの需要は過去にも、自社の製品ロードマップとは無関係な要因で、急激なブーム・バストのサイクルを経験してきました。代表例が、上記で詳しく扱った2度の暗号資産マイニングのサイクルです。いずれも、採算性が悪化するか、対象ネットワークが基盤アルゴリズムを変更した途端、供給過剰へと転じました。現在のAIデータセンター需要のサイクルは、規模がはるかに大きいものです。

競合とTSMC依存

競争環境と依存リスクは、NVIDIAが今の規模に達してもなお現実のものです。AMDに加え、独自のAI向けカスタムチップを開発する主要クラウド事業者が増えており、下記の通りNVIDIAの高性能帯での地位を切り崩そうとしています。もっとも、CUDAに匹敵する深いソフトウェアエコシステムをいずれもまだ再現できていません。一方でNVIDIAのチップ生産は、その全量を外部の製造委託先1社、TSMCに頼っています。業界全体で共有されるリスクとはいえ、これは紛れもない単一障害点です。NVIDIAの自動車向けチップの対中輸出や、データセンター向けチップの輸出規制については、DRIVEの記事で詳しく扱っています。

08よくある質問（FAQ）

09出典