NVIDIAの壮大な計画は、世界のAI脳を根底から支配することだ

による

ハニア・フマユン

読了時間3分 2026年3月12日

Nvidia の収益は 2022 年の 269 億ドルから 2025 年には 2,159 億ドルに急増しました。.
同社はオープンソースの AI モデルに 260 億ドルを投資しており、年間収益が 500 億ドル増加する可能性がある。.
CEOのジェンスン・フアン氏は、AIは不可欠なインフラであり、さらに数兆ドルを費やす必要があると述べている。.

現在、世界の人工知能インフラの大部分にチップを提供しているNVIDIAは、AIソフトウェアとモデルの開発をさらに進めており、単なるハードウェア製造業者以上の存在を目指していることを示している。.

数字を見れば、その計画の一部が明らかになる。アナリストは、 Nvidiaの年間売上高が2022年の269億ドルから2025年には2159億ドルに増加し、2026年には3587億ドルを超えるだろうと予測している。

ChatGPTの株価は、2022年11月の設立以来約990%上昇しました。.

意向を発表した、米国証券取引委員会に提出した書類の中で、オープンソースAIビッグモデルの開発を支援するために今後5年間で260億ドルを投資する

同社の魅力は、単にチップだけにあるわけではない。顧客が同社のグラフィックス処理ユニットの性能を最大限に引き出すことを可能にするCUDAソフトウェアプラットフォームこそが、同社の成長の中心的な要素となっている。

Nvidiaのエンタープライズプラットフォーム担当副dent 、ジャスティン・ボイタノ氏は、同社のスタッフのほとんどがソフトウェアエンジニアであると指摘したが、これは見落とされがちな事実だ。.

Nvidiaの新モデルは中道を採用

と呼ばれる新しいオープンソースAI言語モデルをリリースしました Nemotron 3 Super。このモデルは、複数のAIエージェントが連携して動作するエンタープライズグレードのAIシステム向けに構築されています。

1200億のパラメータを持ち、Mixture-of-Expertsと呼ばれる設計を採用しています。.

その主な機能の 1 つは、最大 100 万トークンのコンテキストウィンドウです。つまり、1 回の実行で書籍全体または数千ページに及ぶ財務記録を処理できます。.

Nvidia はこのモデルで中道とも言える道を歩んでいます。

モデルを非公開にしているOpenAIや、Llamaモデルを完全に公開しているMetaとは異なり、NVIDIAはモデルの主要パラメータを公開します。企業や開発者は無料でダウンロードして実行したり、独自のニーズに合わせて調整したりすることができます。.

金融アナリストによれば、NVIDIA がハードウェア分野での優位性を維持し、基礎モデル市場の 10% を獲得できれば、3 年以内に年間収益が 500 億ドル増加する可能性があるという。.

パートナーはハードウェア側を構築する

ハードウェアの導入に関しては、NVIDIAはデータセンターを自社で構築していません。Dell、Hewlett Packard Enterprise、Foxconnなどのパートナーがその作業を行っています。.

デルのインフラストラクチャ部門を率いるアーサー・ルイス氏は、同社が顧客1社を支援してわずか6週間で10万台のGPUをセットアップしたと語った。.

同時に、導入計画を明らかにした「NVIDIA製ハードウェアを搭載したAIファクトリー」と呼ぶもののこれは、ガバナンスシステム、ソフトウェアツール、インフラストラクチャ、データを統合した完全な構成である。

このプログラムは、ハードウェアに加えて、Nvidia の NeMo および NIM ソフトウェアツールも利用します。.

使用しているがん研究病院 Nvidiaプラットフォームを、Nvidia搭載のクラウドサービスを使用して生産セットアップ時間を数か月から数日に短縮している自動車部品サプライヤー、現在Nvidiaアクセラレーションシミュレーションを使用してバッテリー生産ラインをテストしている米国の製造業者は、初期の顧客成果のほんの一例です。

Nvidia のエンタープライズ生成 AI ソフトウェア担当副dent 、カリ・ブリスキ氏は、これらの最先端モデルの構築は、ストレージ、ネットワーク、コンピューティングシステムに大きなプレッシャーをかけ、そのプレッシャーが将来のハードウェアの方向性を形作るのに役立つと指摘しました。.

CEOのジェンセン・フアン氏は、AIはソフトウェアの流行ではなく、むしろ基礎的なインフラに近いものだと述べた。.

「AIは今日の世界を形作る最も強力な力の一つです」と黄氏は述べた。「AIは単なる賢いアプリや単一のモデルではなく、電気やインターネットのように不可欠なインフラなのです。」

黄氏は、 AIスタックを5つの層で。基礎となるエネルギー、次にチップ、土地や冷却システムなどの物理的インフラストラクチャ、AIモデル、そして最後に最上位のアプリケーションで、ここでは創薬、産業用ロボット、自動運転車などを通じて実際の経済的価値が生み出されるという。