ジェンスン・フアン・25年のロングラン

精読全文

第 1 章 · デニーズと、NVIDIAの誕生

1993年、三人の男がデニーズというチェーンのダイナーに座り、紙ナプキンに一つの会社の名前を書きつけた。30年後、この会社の時価総額は1兆ドルを超える。だがその瞬間、彼らは何も持っていなかった。考えたことはあるだろうか。偉大な会社は、いったいどうやってゼロから持ちこたえてきたのか。

1993年のアメリカで、最も勢いのあったテクノロジー企業はインテルだった。

その年、インテルはちょうどPentiumプロセッサを発表したばかりで、業業界全体がCPUを、演算速度を、ムーアの法則を語っていた。グラフィックチップを語る者など誰もいなかった。グラフィックチップとは何か。パソコンの中の目立たない部品で、信号を画面上の映像に変換する役目を担う。機能は単一、立ち位置は周縁。それが何か大きなものになるとは、誰も思っていなかった。

だが、そう考えない三人がいた。

彼らの名は、ジェンスン・フアン、クリス・マラコウスキー、そしてカーティス・プリエム。三人のエンジニアが、カリフォルニア州サンノゼのデニーズというチェーンのダイナーに集まり、コーヒーを頼み、ナプキンを広げ、一つのことを話し始めた。

もし、グラフィック計算だけのために設計されたチップがあったら、どうなる?

これがNVIDIAの出発点だ。

オフィスビルでもない、投資家との会議室でもない。24時間営業の安いモーニングのダイナーで、三人と、一つの漠然としたアイデアから始まった。

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この歴史に正式に入る前に、まずはこの特集全体の地図を見てもらいたい。

四つの章で、ジェンスン・フアンとNVIDIAの物語を語っていく。

第1章、つまり今日は、デニーズのあのテーブルから始め、NVIDIA誕生のいきさつを、最初の製品NV1がどう失敗したのかを、そして会社が最も脆弱なときにどうやって生き延びたのかを語る。

第2章では、90年代末のあの過酷なグラフィックチップ戦争に飛び込む。Riva 128がどうやってNVIDIAを生き返らせたのか、GeForce 256がどうやって業界の定義そのものを書き換えたのか、「GPU」という言葉がどこから来たのか。

第3章は、物語全般で最も常識に反した章だ。NVIDIAは2006年にCUDAというものを世に出した。まるまる10年、それが何の役に立つのか誰も理解できなかった。ディープラーニングが爆発するまで、AlexNetが登場するまで、すべてが突然、筋の通るものになった。

第4章では、AI時代の入り口に立ち、ジェンスン・フアンがグラフィックチップ企業のCEOから、AI時代全体の「総監督」へと変わっていく様子を見る。A100からH100へ、ChatGPTから1兆ドルの時価総額へ、そしてあの象徴的な革ジャンへ。

さて、それでは1993年に戻ろう。あのデニーズのダイナーに。

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ジェンスン・フアンはその年30歳だった。

30歳。

彼はLSI LogicとAMDでそれぞれ働いた経験があり、ベテランのチップエンジニアではあったが、業界のスターとは言えなかった。彼は後のインタビューで、当時の自分は起業のリスクを実はよくわかっていた、と語っている。起業がどれほど大変か知っていたら、たぶん最初からやらなかっただろう、とも正直に認めている。だが若かったからこそ、知らなかったからこそ、あの一歩を踏み出す勇気が持てたのだ。

この言葉は、立ち止まって考えてみる価値がある。

起業家は生まれつき恐れを知らないものだと多くの人は思っている。ジェンスン・フアンのバージョンはそうではない。彼のバージョンはこうだ。無知は、時に一種の保護になる。

NVIDIAは1993年4月に設立された。

会社は登記され、オフィスも借りた。だが核心的な問題がすぐに立ちはだかった。

どんな製品を作るのか。

彼らはゲーム市場に狙いを定めた。理由は明快だった。ゲームには大量のグラフィック計算が必要で、当時のCPUはそれをまったく得意としていなかった。グラフィック専用に処理するチップが作れれば、ゲーム体験は飛躍的に変わる。

ロジックとしては、これは正しかった。

だが実行において、彼らはある決断を下した。それが後に、この会社の命を奪いかけることになる。

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その決断が、NV1だ。

NV1はNVIDIA最初の製品で、1995年に発売された。

それには非常に独特な設計があった。当時業界で通行していた「三角ポリゴン」という標準ではなく、「二次曲面」を使って三次元グラフィックをレンダリングするというものだ。

ジェンスン・フアンのチームのロジックはこうだった。二次曲面は数学的により優雅で、レンダリングされる曲線はより滑らかになり、理論上はより良い効果が得られる、と。

もっともらしく聞こえるだろう?

ストップ。

問題は、業業界全体がすでに三角ポリゴン標準へと寄っていたことだ。マイクロソフトのDirect3Dというグラフィックインターフェースは三角ポリゴンを使っていた。ゲーム開発者も三角ポリゴンを使っていた。

NVIDIAが作ったチップは、エコシステム全体と互換性がなかった。

NV1はいくらか売れたが、まったく足りなかった。さらに致命的だったのは、セガがNVIDIAに接触し、自社のゲーム機サターン向けのグラフィックチップ供給を望んだことだ。NVIDIAはこの契約を受け、大量のリソースをそこに注ぎ込んだ。

そしてセガ・サターンは、北米市場でソニーのプレイステーションに敗れた。

契約は水の泡になった。

資金が、逼迫し始めた。

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1996年前後、NVIDIAの口座にはもう資金がほとんど残っていなかった。

社員は100人足らず。製品は失敗。大口顧客は消えた。

これが物語全体で最初の暗黒期だ。

ジェンスン・フアンはあることをした。多くの人は知らないかもしれない。彼はインテルを訪ねたのだ。

会社を売りに行ったのでも、買収を求めに行ったのでもない。彼はライセンス契約を交渉し、一定の資金を手に入れて、会社の命をつないだ。

同時に、彼はもっと決定的な決断を下した。

NV1の技術路線を捨てる。

完全に捨てる。

それは、これまで数年の研究開発投資が、かなりの部分ゼロに戻ることを意味した。チームに対して「俺たちは間違っていた」と認めることを意味した。会社が最も弱っているときに、ゼロからやり直すことを意味した。

彼はインタビューで、あの時期はほぼ毎日、会社が持ちこたえられないのではないかと考えていた、と語っている。だが彼の核心的な見方はこうだ。暗黒期にリーダーにとって最も大事なことは、楽観を装うことではない。チームに本当の状況をはっきりと知らせ、そのうえで一緒に活路を探すことだ。

彼はチームに「すべて順調だ」とは言わなかった。

彼が言ったのは、こうだ。「我々には問題がある。これが問題の所在だ。そしてこれが、これから我々がやることだ」

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こうした透明さは、当時のシリコンバレー文化では実のところ主流ではなかった。

多くの創業者の本能は、チームの感情を守り、良い知らせは伝えても悪い知らせは伝えないことだ。ジェンスン・フアンは別の道を選んだ。

彼は後にこの原則を、こう呼んだ。チームを現実から守るな。

この言葉は、後の彼のマネジメントに関する発言のあらゆる場面で、繰り返し現れることになる。

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新しい方向は、NV3だった。

つまり、後に「RIVA 128」の名で発売されるあの製品だ。

今度は、彼らは三角ポリゴン標準を完全に受け入れ、マイクロソフトのDirect3Dに完全対応し、PCゲーム市場に完全に向き合った。

もう独自路線の技術にはこだわらない。

もう単一の大口顧客に賭けない。

賭けを、PCゲームのエコシステム全体に置いた。

1997年、RIVA 128が発売された。

三か月で、100万個を売り上げた。

この数字は当時、どれほどのものだったか。

グラフィックチップ市場全体が、揺さぶられた。

NVIDIAは、生き延びた。

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ここで少し立ち止まって、現在へのマッピングをしてみたい。

今日、初期にほぼ死にかけ、その後生き延びたどの会社を見ても、ほぼ同じ構造が見つかる。

第一に、初期にある技術の方向、あるいは市場の方向を取り違える。

第二に、最も危険なときに、創業者が「それまでのすべてを捨てる」決断を下す。

第三に、賭け直し、今度は当てる。

アップルは1997年に倒産寸前まで行き、ジョブズが戻ってきて製品ラインの70%を切り捨てた。アマゾンはインターネットバブル崩壊後にほぼゼロまで空売りされ、ベゾスは耐え抜いた。

ジェンスン・フアンのバージョンは、NV1からRIVA 128だ。

だがここに、見落とされやすい細部がある。

撤退は、方向の放棄とは違う。

ジェンスン・フアンが捨てたのは具体的なな技術路線であって、「グラフィック計算のために専用のチップを作る」という核心的な判断ではない。彼は一度も「ひょっとすると別のことをやるべきかもしれない」とは言わなかった。彼が言ったのは「我々の方向は正しい。だがこの道は間違えた。別の道に乗り換えて進み続けよう」だ。

この区別は、非常に重要だ。

多くの起業家は、失敗に直面すると、方向と経路を同時に捨ててしまう。ジェンスン・フアンが捨てたのは経路だけだった。

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もう一つ、NVIDIAという名前そのものについて。

NVIDIAという名前は、ラテン語の「invidia」、つまり「嫉妬」あるいは「渇望」に由来すると言われている。だが社内でより多く使われている解釈は、「NV」――Next Version、次のバージョン――だ。

この会社は最初の日から、自らを「永遠にイテレーションし続けるもの」として定義していた。

NV1が失敗し、NV3が来た。

NV3が成功し、次のバージョンはもう途上にある。

この「バージョンのイテレーション」へのこだわりは、後にNVIDIA全体の製品哲学を貫くことになる。どの世代のグラフィックチップも、どの世代のアーキテクチャも、一つの「バージョン」とみなされた。終点ではなく、起点として。

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1993年から1995年、この三年間は、NVIDIAにとって最も目立たない三年であり、最も重要な三年でもあった。

光もなく、拍手もなく、誰も気に留めなかった。

あったのは三人と、一軒のダイナーと、一つの漠然としたアイデアと、そしてその後の、持ちこたえられそうにない無数の夜だけだ。

ジェンスン・フアンがいたデニーズのあのテーブルは、いまやシリコンバレーの起業文化における小さな伝説になっている。あのダイナーは後に、ここがNVIDIA誕生の地だと記した銘板を店内に掲げたという。

だが銘板は後から掛けられたものだ。

あの瞬間、あのテーブルが何になるのか、誰も知らなかった。

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さて、これがNVIDIAの物語の第1章だ。一つの会社がデニーズから出発し、NV1の失敗をくぐり抜け、口座が底をつきかけた暗黒期をくぐり抜け、間違った経路を捨て業界標準を受け入れることで、RIVA 128で最初の一発を放った。

だが、考えたことはあるだろうか。

生き延びることは、始まりにすぎない。

この先、NVIDIAが直面するのは本当の戦争だ。あの時代で最強のグラフィックチップ企業は3dfxといった。彼らにはVoodooがあり、市場があり、評判があった。NVIDIAは何を頼りに勝てるのか。GeForce 256はどうやって彗星のごとく現れ、「GPU」という言葉を初めて業界の辞書に書き込んだのか。

次の章では、グラフィックチップ戦争が最も激しかった時代へと入っていく。

第 2 章 · グラフィックチップ戦争と、GeForceの台頭

1999年、ある会社がグラフィックチップを発表し、誰にも通じない名前をつけた。GPUだ。グラフィックチップでもなく、グラフィックアクセラレータでもなく、GPU。ジェンスン・フアンはなぜこんなことをしたのか。この名前の裏には、業界構図を根本から変える戦略的な大勝負が隠れていた。

前の章では、NVIDIAの誕生を語った。三人のエンジニア、一軒のデニーズ、誰にも期待されなかった土俵。核心はジェンスン・フアンがグラフィックチップに賭けたことだが、最初の製品NV1は惨敗し、会社は出発点で倒れかけた。今日は見ていこう。彼はどうやって瓦礫の中から這い上がり、グラフィックチップ戦争に勝ったのか。

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1996年。

その光景を想像してみてほしい。

NVIDIAのオフィスでは、エンジニアたちにほぼ休日がなかった。会社の口座の金は、あと数か月分しかない。ジェンスン・フアンは知っていた。次の製品がまた失敗したら、次はもうない。

当時のグラフィックチップ市場は、まさに戦場だった。

3dfx、当時の業界の覇者。彼らのVoodooシリーズのグラフィックチップは、ゲーム市場全体をほぼ支配していた。プレイヤーはそれを求めて行列を作り、開発者はそれ専用にゲームを最適化した。3dfxという名前は、その時代「最高のグラフィックチップ」の代名詞だった。

さらにS3、Matrox、ATIもいた。どの会社もこの市場を奪い合っていた。

NVIDIAなど何者か。

惨敗を経験したばかりの小さな会社だ。

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だがジェンスン・フアンは一つの決定的な決断を下した。

彼はNV1時代の「独自インターフェース」という発想を捨て、マイクロソフトのDirect3D標準へと転換した。

この決断は、聞こえは簡単だが、その裏にあるのは徹底的な自己否定だ。NV1が失敗した原因の一つは、NVIDIAが自社のグラフィックインターフェースに固執し、結果として業業界全体から浮いたことだった。ジェンスン・フアンはこの誤りを認め、そして舵を切り直した。

彼の核心的な見方はこうだ。標準がまだ確立していないとき、間違った標準に賭けることは、出来の悪い製品を作るよりも致命的だ。

1997年、NVIDIAはRiva 128を発表した。

スピード。

これがRiva 128の最大の武器だった。そのレンダリング速度は、当時市場にあった同種製品の何倍も速かった。少し速いのではなく、はるかに速い。

四か月。

Riva 128は発表からチップ100万個を売り上げるまで、わずか四か月しかかからなかった。この速度は、当時のグラフィックチップ業界では前例のないものだった。NVIDIAは一夜にして、周縁のプレイヤーから、無視できない相手へと変わった。

会社は生き延びた。

だがジェンスン・フアンは止まらなかった。

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次に起きたことこそ、本当の転機だ。

1999年、NVIDIAは新製品を発表した。

GeForce 256。

スペックだけ見ても、GeForce 256はすでに非常に強力だった。だがジェンスン・フアンは、もっと重要なことをした。この種のチップに新しい名前をつけたのだ。

GPU。

グラフィック・プロセッシング・ユニット。Graphics Processing Unit。

グラフィックチップではない。グラフィックアクセラレータでもない。GPUだ。

なぜこんなことをしたのか。

ジェンスン・フアンは、一つのシグナルを伝えたかったからだ。これは単にゲーム画面を綺麗にする部品ではない。これは独立した計算ユニットだ、と。それは自分のプロセッサを持ち、自分のメモリを持ち、自分の計算ロジックを持つ。それはCPUと対等な存在であって、CPUの付属品ではない。

この命名は、製品定義の革命だった。

それ以前、誰もがグラフィックチップをパソコンの端役だと思っていた。CPUこそが頭脳であり、グラフィックチップは映像を出力するだけの道具だ、と。ジェンスン・フアンは「GPU」という三文字で、その境界線を引き直した。

彼は業業界全体に告げていた。グラフィック計算は、一つの独立した土俵なのだ、と。

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それと同時に、マイクロソフトのXboxプロジェクトが動き出した。

マイクロソフトは、間もなく発売するゲーム機を支えるための、強力なグラフィックチップを必要としていた。NVIDIAはこの提携を勝ち取った。

これは金額そのものをはるかに超える意味を持つ契約だった。

マイクロソフトと組むことは、NVIDIAの技術路線が、業界で最も重要なパートナーのお墨付きを得たことを意味した。NVIDIAのエンジニアが極限のプレッシャーの下で、製品をマイクロソフトの要求水準まで仕上げることを意味した。NVIDIAの名前が、数千万台のXbox本体の中に刻まれることを意味した。

ジェンスン・フアンはあるインタビューで、マイクロソフトとXboxで組んだあの時期は、NVIDIAのエンジニアリング能力が外圧によって絞り出された段階だった、と語っている。外部のプレッシャーは、時に内部からの駆動力よりも、チームを限界突破させる。

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そして、3dfxが倒れた。

これは単独で語る価値がある。

3dfxはかつてこの業界の神話だった。Voodooのグラフィックチップは、プレイヤーの心の中の聖物だった。だが3dfxは、一つの致命的な誤りを犯した。

彼らは自分でグラフィックボードを作ることを決め、チップだけを売るのをやめたのだ。

これは何を意味するか。

彼らは自分の顧客と競争し始めた。もともと3dfxのチップを買い、自分でグラフィックボードを生産していたパートナーたちが、一夜にして競合に変わった。パートナーは去り、流通網は崩れ、3dfxの製品はどんどん売れなくなっていった。

それと同時に、NVIDIAのイテレーション速度はますます速くなっていった。

六か月ごとに、一つの新製品。

これがジェンスン・フアンの定めたリズムだった。一年ごとではなく、六か月ごと。この速度は、競合の息を上げさせた。お前がやっと俺のこの世代の製品に追いついたとき、俺の次の世代はもう発表済みだ。

2000年、NVIDIAは3dfxの中核資産を買収した。

かつての覇者は、こうして消えた。

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ストップ。

ここに、よく考えてみる価値のある問いがある。

3dfxの失敗は、技術が劣っていたからか。

違う。彼らの技術は、ある面ではNVIDIAより先行してさえいた。

彼らが失敗したのは、戦略の誤りだ。自分で最終製品を作り、パートナーとの関係を壊し、そしてイテレーション速度でNVIDIAに完全に引き離された。

ジェンスン・フアンはこの点を見ていた。NVIDIAは一度も自社ブランドの完成品を作らず、パートナーの商売を奪いに行かなかった。彼らはチップだけを、GPUだけを作り、下流の空間はパートナーに残した。

これは一種の抑制だ。

そして、一種の戦略的な冷静さだ。

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現在へのマッピングをしてみよう。

考えたことはあるだろうか。今日のチップ業界でも、同じ脚本がまだ上演されている。

クアルコムはチップを作り、スマホの完成品は作らない。ARMはアーキテクチャを売り、チップは作らない。NVIDIAはGPUを作り、サーバーの完成品は作らない。

これらの会社は、みな同じロジックを使っている。私は最も核心の層を作り、それ以外の層の空間はエコシステムのパートナーに残す。

エコシステムは、独り占めよりも長く生きる。

ジェンスン・フアンは2000年の時点で、このことをはっきり考え抜いていた。

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2005年までに、NVIDIAはすでにグラフィックチップ市場の、争う余地のないリーダーになっていた。

GeForceシリーズは、ゲームプレイヤーの標準装備になった。新製品が発表されるたびに、それはゲームメディアのトップニュースになった。NVIDIAの名前は、プレイヤーしか知らない小さなブランドから、テクノロジー業界で名の通った存在へと変わった。

だがジェンスン・フアンの野心は、そこにとどまらなかった。

彼はこの段階で、もっと大きな問いを考え始めた。GPUはゲーム画面のレンダリング以外に、何ができるのか。

この問いに、当時答えを出せる者は誰もいなかった。

彼自身のチームでさえ、この問いを奇妙だと感じる人が多かった。GPUはグラフィックのためのものだろう、ほかに何ができるんだ、と。

だがジェンスン・フアンは、この問いにますます多くの時間を割いた。

彼はあることに気づいていた。GPUの内部には、大量の並列計算ユニットがある。グラフィックのレンダリングとは、本質的に膨大なピクセルを同時に処理する並列計算だ。この並列計算の能力は、理論上、グラフィック以外の場面でも使えるはずだ。

この発想は、2005年の時点ではまだ一粒の種にすぎなかった。

だがそれは間もなく、テクノロジー業業界全体を変える大樹へと育っていく。

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さて、問いが生まれる。

GPUの並列計算能力は、いったいどこで使えるのか。ジェンスン・フアンは、これにどれほど大きな賭けを張ることにしたのか。この賭けは、この先まるまる十年、ほとんど誰にも理解されなかった。

次の章では、CUDAを語ろう。十年間、市場に冷遇されながら、最終的にAI時代を点火した、反コンセンサスの意思決定だ。

第 3 章 · CUDA・反コンセンサスの賭け

2006年、NVIDIAは誰にも期待されない決定を下した。彼らはグラフィックチップを、一台の汎用コンピュータに変えようとしたのだ。この発想を、まるまる十年、誰も理解できなかった。だがジェンスン・フアンは待ち続けた。彼は何を待ち得たのか。

前の章では、グラフィックチップ戦争を語った。NVIDIAは瓦礫の中から這い上がり、Riva 128で絶体絶命の反撃をし、3dfxを倒し、さらにGeForce 256で「GPU」という概念を発明した。核心は一つ。ジェンスン・フアンはゲーム市場に勝ち、NVIDIAは生き延びた。今日は見ていこう。生き延びたあと、彼は誰にも理解できない賭けを張った。

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ストップ。

まず一つ問いたい。

もしあなたの会社が、生死を分ける戦いにちょうど勝ったばかりで、市場シェアは一位、製品もちょうどよく売れている――あなたならどうするか。

大半の人の答えはこうだ。続ける。ゲーム用グラフィックチップを売り続け、性能を最適化し続け、稼ぎ続ける。

ジェンスン・フアンはそうしなかった。

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2006年、NVIDIAはCUDAというものを世に発表した。

正式名称はCompute Unified Device Architecture、統一計算デバイスアーキテクチャ。

学術的に聞こえる。

だがその意味は、実のところ非常に過激だ。

GPUは、ゲーム画面のレンダリングだけのものではない。

それはあらゆる計算に使える。

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あの時代の背景を想像してみてほしい。

2006年、iPhoneはまだ発表されていなかった。クラウドコンピューティングはまだ新しい言葉だった。大半の人にとって「チップ」の理解とは、パソコンの中のあのインテルのプロセッサ、つまりCPUのことだった。

CPUとは何か。超頭の良い、シングルスレッドの労働者だ。一度に一つのことしかしないが、速く正確にこなす。

GPUとは何か。それほど頭の良くない数千人の労働者が、同時に作業するものだ。ゲーム画面のレンダリングとは、本質的に画面上の数百万のピクセルの色を同時に計算することだ。GPUは生まれつき「並列計算」のために生まれてきた。

ジェンスン・フアンの洞察はこうだ。

この並列能力を必要とするのは、ゲームだけではない。

科学計算も必要とする。物理シミュレーションも必要とする。気象予報も必要とする。膨大なデータを同時に処理する必要のあるあらゆるタスクが、必要とする。

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だが問題があった。

当時のGPUのプログラミング方法は、極めて苦痛だった。

エンジニアがGPUで非グラフィックの計算をしたければ、自分の問題をグラフィックの問題に「偽装」し、グラフィックAPIを使ってGPUを騙さなければならなかった。これは、ハンマーでネジを締めようとするようなものだ。できなくはないが、まずネジを釘の形に作り変えなければならない。

CUDAがやろうとしたのは、GPUに本物の汎用プログラミングインターフェースを与えることだった。

エンジニアがGPUに直接、こう言えるようにする。この行列の掛け算を計算してくれ、と。

もう偽装はいらない。

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この決定は、社内で議論がなかったわけではない。

グラフィックチップ事業はちょうど稼いでいた。ゲーム市場はリアルで、目に見え、成長していた。

ではCUDAが奉仕する顧客は誰か。

大学の研究者だ。

気象台だ。

流体力学のシミュレーションをするエンジニアだ。

こういう人たちが買うグラフィックチップの数は、合計してもゲームパブリッシャー一社の一四半期分にすら及ばないかもしれない。

なぜ彼らのために、これほど大きな力を割くのか。

ジェンスン・フアンの核心的な見方はこうだ。市場は発見されるものではなく、創造されるものだ。まず道具を作り上げてこそ、その道具に何ができるかが見えてくる。

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そうしてNVIDIAは、長い布教を始めた。

彼らはエンジニアを大学へ派遣し、手取り足取りCUDAでのプログラミングを教えた。

ドキュメントを書き、チュートリアルを作り、研究会を開いた。

研究者に無償でハードウェアを提供した。

これはマーケティングではない。インフラの建設だ。

NVIDIAがやっていたのは、自社のGPUを一つのプラットフォームに変えることだった。マイクロソフトがWindowsをプラットフォームに変えたように。

だが問題は、このプラットフォームが、まるまる十年近く沈黙したことだ。

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十年。

十か月ではない。

十年だ。

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2006年から2012年まで、CUDAのユーザー層は、主に研究界隈のニッチな人々にとどまっていた。

この間、NVIDIAの株価は上がっては下がりを繰り返した。アナリストたちは絶えず問い詰めた。あなたたちのGPU計算事業は、いつ稼げるのか、と。

ジェンスン・フアンの答えは、終始ある種の「見ていろ」だった。

彼は何度かのインタビューでこうした見方を示している。四半期の決算が本当の戦略的価値を反映できるとは信じていない、と。彼が信じているのは、技術の蓄積がもたらす複利の効果だ。

だが正直に言えば、2009年、2010年に、もしあなたがNVIDIAの株主だったら、焦らずにいるのは難しかっただろう。

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そして、2012年がやってきた。

トロント大学。

アレックス・クリジェフスキーという博士課程の学生が、指導教官のジェフリー・ヒントンとともに、GPUを使ってニューラルネットワークを訓練した。

このニューラルネットワークは、その年最も権威ある画像認識コンペティション、ImageNetに参加した。

結果が出た。

エラー率。

15.3%。

ほかのすべての参加チームのエラー率は、25%以上だった。

差は、ちょっとした進歩ではない。

次元の違う圧勝だ。

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このニューラルネットワークは、後にAlexNetと呼ばれることになる。

それは、二枚のNVIDIA製GTX 580グラフィックチップを使って訓練された。

普通の消費者がゲームをするために買う、あの種類のグラフィックチップだ。

だがそれは、人類史上かつてない画像認識の精度を成し遂げた。

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ストップ。

これが何を意味するか、考えてみてほしい。

ジェンスン・フアンは六年待った。

六年の間、CUDAは大半の人に無視されていた。

そして、一本の論文が、コンピュータサイエンス全体の流れを変えた。

ディープラーニングは、学術界の周縁の話題から、世界のテクノロジー企業にとって最も熱い土俵へと変わった。

そしてディープラーニングのモデルを訓練するのに、最も必要なものは何か。

並列計算能力。

つまりGPU。

つまりCUDAだ。

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NVIDIAは突然気づいた。六年前に作ったあの鍵が、ちょうど世界で最も重要な錠前にぴたりと合ったのだ、と。

いや、逆だ。

六年前に作ったあの鍵が、ちょうど世界で最も重要な錠前に、ぴたりと合ったのだ。

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この先に起きたことは、想像がつくだろう。

グーグルが来た。

フェイスブックが来た。

マイクロソフトが来た。

世界中のAI研究所が、NVIDIAのGPUを狂ったように買い始めた。

一枚や二枚ではない。

数千枚、数万枚だ。

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だがここに、単独で取り上げる価値のある細部がある。

NVIDIAがこの需要の波を受け止められたのは、運だけではない。

あの十年の間、彼らがCUDAエコシステムへの投資を、一度も止めなかったからだ。

彼らは完備した一連のソフトウェアライブラリを築いた。

cuDNN、ディープニューラルネットワーク専用に最適化された計算ライブラリが、2014年に発表された。

このライブラリのおかげで、研究者は自分でゼロから低レイヤーのコードを最適化する必要がなくなり、直接呼び出すだけでハードウェアの限界に近い性能を出せるようになった。

これがモートだ。

ハードウェアのモートではない。ソフトウェアのエコシステムのモートだ。

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ほかの会社のGPUは買える。

だがCUDAエコシステムに十年積み上がったツールチェーン、チュートリアル、コミュニティ、そして互換性は買えない。

だからこそ、後にAMDもインテルも追い上げているのに、AI訓練の主流プラットフォームは依然としてNVIDIAなのだ。

ジェンスン・フアンはあるインタビューで、ソフトウェアこそNVIDIAの最も深いモートだと考えている、と語ったことがある。ハードウェアは複製できるが、エコシステムは複製できない。

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現在へのマッピングをしてみよう。

今日、多くの会社が「AI戦略」を語っている。

だが大半の会社がやっているのは、AIブームが来たあとで、慌てて自分もAIをやると宣言することだ。

NVIDIAがやったのは、AIブームが来る十年前から、AIに必要なインフラを建設し始めることだった。

この二つの姿勢は、本質的に異なる。

一方は、流行を追う。

もう一方は、流行を作る。

ジェンスン・フアンの核心的な見方はこうだ。プラットフォームがいつ爆発するかは永遠にわからない。だが、プラットフォームが存在しなければ爆発も起こらないことはわかる。だから、まずプラットフォームを建てておくのだ。

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もう一つ、ほとんど語られない細部がある。

CUDAを世に出したとき、NVIDIA社内には、こう心配する人がいた。もしGPUが汎用計算プラットフォームになったら、かえってゲーム用グラフィックチップのブランド・ポジショニングを薄めてしまうのではないか、と。

ジェンスン・フアンの決定はこうだった。二つの市場を同時にやる。

ゲームは続ける。しかも、もっと良くする。

だがGPU計算は、独立した戦略方向として、独立したチーム、独立した製品ライン、独立した顧客関係を配置する。

この組織上の決定は、後に正しかったと証明された。

ゲーム事業は持続的に利益を生み、GPU計算事業の長期的な投資に、キャッシュフローの支えを提供した。

そしてGPU計算事業は、十年の沈黙ののち、会社にとって最も重要な成長エンジンになった。

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2006年から2015年まで。

これは、決算で価値を測るのが極めて難しい時間だ。

爆発的な売上の伸びはない。

メディアのトップニュースもない。

あったのは、一群のエンジニアが、大学のサーバールームで、辛抱強く研究者にGPUで行列を計算する方法を教える姿だけだ。

だが、まさにこの時間が、NVIDIAの後のすべての土台を築いた。

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これは、あなたに考えてもらいたい一つの問いを思い起こさせる。

どんな組織なら、見返りの見えない十年の間、一つのことをやり続けられるのか。

誰かに強いられたからではない。

それが本当にやる価値のあることだと、信じているからだ。

この信念は、どこから来るのか。

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だが信念そのものだけでは、NVIDIAのその後の成功を説明しきれない。

ジェンスン・フアンはもう一つのことをした。

彼はこの会社の組織構造とリーダーシップ哲学を、定義し直したのだ。

彼はどうやってチップ企業を、AI時代のインフラ提供者へと率いていったのか。

彼の「革ジャン哲学」の裏には、どんなマネジメントのロジックが隠れているのか。

Volta、A100、H100、これらのコードネームは何を意味するのか。

ChatGPTが爆発したその瞬間、NVIDIA社内では何が起きていたのか。

これらの問いは、次の章で。

第 4 章 · AI時代の総監督

一つの会社が十年賭け続け、その意味を理解できた人は世界に数えるほどしかいなかった。そして、一夜にして、世界が変わった。ChatGPTが彗星のごとく現れ、誰もが突然気づいた。あの「理解できなかった賭け」は、とっくに静かに勝っていたのだ、と。ジェンスン・フアンはどうやってあの十年を持ちこたえたのか。そしてAI爆発の前夜、彼はどうやってもう一度賭けを当てたのか。

前の章では、CUDAの反コンセンサスの賭けを語った。ジェンスン・フアンはNVIDIAが絶頂期にあるとき、誰にも理解できない方向――汎用並列計算――に、こっそりリソースを賭けた。まるまる十年、CUDAは地中に埋まった一粒の種のようで、外からは見えず、社内にも疑う者がいた。2012年、AlexNetが彗星のごとく現れ、ディープラーニングが点火されて、ようやく誰もが振り返り、NVIDIAがすでに山頂に立っていることに気づいた。

今日は締めくくろう。

種が芽吹いたあとから、物語は本当に始まる。

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**2016年。**

その年、ジェンスン・フアンは印象的なことをした。

彼は自らの手で、一台のGPUをイーロン・マスクに手渡した。

発表会の場ではない。テスラの工場で、カメラの前で、彼はNVIDIA初のDGX-1スーパーコンピュータを、贈り物としてOpenAIに贈った。

このマシンの価格は、12万9000ドル。

だがジェンスン・フアンは言った。これは「人類の未来への贈り物」だ、と。

これをPRショーだと思ってもいい。だが別の角度から見ることもできる。彼はAI業界全体に一つのシグナルを発していた。NVIDIAはハードウェアを売る会社ではない、NVIDIAはAIインフラの建設者だ、と。

このポジショニングの切り替えこそが、その後のすべての出発点だ。

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**Voltaアーキテクチャ。AIのためにチップを設計し直す**

2017年、NVIDIAはVoltaアーキテクチャを発表した。

ストップ。

これは普通のチップのイテレーションではない。

Voltaの中には、まったく新しいものがあった。「Tensor Core」――テンソルコアだ。それは、ディープラーニングの行列演算のために専用設計されていた。言い換えれば、NVIDIAは初めてチップのレベルで、AI計算のための専用の通り道を開いたのだ。

これは何を意味するか。

以前のGPUは「汎用」だった。ゲーム、科学計算、AI、どれも動かせるが、どれも最適ではない。Volta以降、NVIDIAはある道を歩み始めた。私はただ使えるチップを渡すのではなく、AI訓練のために専用に最適化したチップを渡す、と。

性能はどれだけ上がったか。

前の世代と比べて、AI訓練の速度はおよそ十二倍になった。

十二倍。

これは小刻みなイテレーションではない。世代を超えた跳躍だ。

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**組織の変化。チップを売ることから、「プラットフォーム」を売ることへ**

だがジェンスン・フアンの本当にすごいところは、チップだけではない。

彼はこの段階で、一つの決定的な組織上の決断を下した。NVIDIAの事業ロジックを、「ハードウェアを売る」から「プラットフォームを売る」へと定義し直したのだ。

どういう意味か。

CUDAはソフトウェアのエコシステム。NVLinkはチップ間の相互接続技術。DGXはサーバーシステム一式。InfiniBandは高速ネットワーク。後にはNeMoやTritonという、AI開発フレームワークも加わった。

彼はこれらをすべてパッケージし、完備した「AI計算スタック」を形作った。

あなたが買うのは一枚のチップではない。あなたが買うのは、低レイヤーのハードウェアから上レイヤーのソフトウェアまで、エンドツーエンドのAI開発環境一式だ。

このロジックは、アップルが当年iPhoneのエコシステムを作ったのと、異曲同工の妙がある。アップルはスマホだけを売るのではなく、iOSエコシステム全体を売っている。NVIDIAはGPUだけを売るのではなく、CUDAエコシステム全体を売っている。

いったん開発者がこのツール一式に慣れてしまえば、乗り換えのコストは極めて高い。

これがいわゆる「モート」だ。独占に頼るのではなく、あなたを離れられなくさせることに頼る。

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**2020年。A100の誕生**

そして、A100が来た。

2020年、NVIDIAはAmpereアーキテクチャに基づくA100を発表した。

このチップは、後に世界中のAI訓練の標準装備になった。

世界のほぼすべての大規模言語モデル――GPTシリーズ、グーグルのPaLM、MetaのLLaMAを含む――の初期の訓練は、A100の上で走っていた。

こう理解してもいい。もしAIが一つの産業革命なら、A100はあの蒸気機関だ。

だがジェンスン・フアンは立ち止まって祝うことはなかった。

彼はA100の発表後、すぐに次の世代の研究開発を始動した。

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**2022年11月30日。**

ChatGPTが公開された。

五日のうちに、ユーザー数は100万を突破した。

二か月のうちに、1億を突破した。

これは人類史上、最も成長の速い消費者向けアプリだ。文句なしに。

世界が爆発した。

誰もが突然気づいた。AIはSFではない、AIは目の前にある、と。

そして誰もが同時に振り返り、一つの問いを口にした。

誰がGPUを持っているのか。

答えは一つしかなかった。

NVIDIA。

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**H100。リズムを正確に踏んだ、あの一歩**

待ってほしい。

ここに、多くの人が見落とした細部がある。

ChatGPTが爆発したとき、NVIDIAはすでに次の世代のチップを準備し終えていた。H100、Hopperアーキテクチャに基づくものだ。

H100は2022年3月にはすでに発表されていた。

ChatGPTは2022年11月。

つまり、全世界から突然、狂ったようなAI計算需要が押し寄せたとき、NVIDIAの次世代製品は、すでに生産ラインに乗っていたのだ。

これは運ではない。

これは一つの会社が長期にわたって賭け、絶えずイテレーションし続けた結果だ。

H100はA100と比べて、AI訓練の性能がおよそ三倍になった。だがもっと重要なのは、より大規模なモデルの訓練に対応し、より効率的な複数カードの相互接続に対応したことだ。

言い換えれば、それは「GPTのような規模の大規模モデルを訓練する」ために、専用に生まれてきた。

ジェンスン・フアンはあるインタビューで、彼の核心的な見方を語っている。市場が爆発する前に準備し終えていなければならない。市場が爆発してから準備したのでは、もう遅すぎるからだ、と。

H100は、この言葉の最良の脚注だ。

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**1兆ドルの時価総額。数字の裏にある意味**

2023年5月30日。

NVIDIAの時価総額が、1兆ドルを突破した。

1兆ドル。

アップル、マイクロソフト、グーグル、アマゾンの仲間入りをした。

これは半導体企業の歴史上、かつてない高みだ。

だが私が言いたいのは、この数字そのものではない。

私が言いたいのは、この数字が何を意味するのか、だ。

それは、世界中の資本が、同じ瞬間に、一つのことについてコンセンサスに達したことを意味する。AI時代は本当に来た、そしてNVIDIAはこの時代で最も代替の利かないインフラだ、と。

1993年にデニーズで起業計画を書きつけてから、2023年に時価総額が1兆ドルを突破するまで。

まるまる三十年。

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**革ジャン哲学。リーダーのオペレーティングシステム**

ここまで来たら、ジェンスン・フアンという人物そのものについて、語らないわけにはいかない。

彼には象徴的な黒い革ジャンが一着ある。

ほぼ毎回、公の場に現れるときは、その一着だ。

これはファッションの選択ではない。一種のシグナルだ。

彼はあるインタビューで、自分の核心的な見方を語っている。リーダーの仕事は、リソースを管理することではなく、明確さを伝えることだ、と。あなたは一人ひとりに、会社がどこへ向かっているのか、なぜそこへ向かうのか、いま最も大事なことは何かを、知らせなければならない。

NVIDIA社内には、有名なマネジメントの実践がある。

ジェンスン・フアンは、伝統的な階層型の報告構造を信じていない。彼の直属の部下は、数十人にも上ると言われている。

これは非常に常識に反して聞こえる。

一般のマネジメントの教科書は、こう教えるだろう。リーダー一人の直属の部下は七人を超えるべきではない、さもなければコントロールを失う、と。

だがジェンスン・フアンのロジックはこうだ。フラット化は、情報の流れを速くする。中間層が多いほど、情報の歪みは深刻になり、意思決定は遅くなる。技術のイテレーションが極めて速い業界では、遅いことは死だ。

彼にはもう一つ、有名な見方がある。「優先順位」についてだ。

彼の核心的な見方はこうだ。いかなる瞬間も、会社にとって最も重要なことは五つしかない。リーダーの仕事は、自分に問い続けることだ。この五つは何か。今週、変化はあったか、と。

この極度に集中した働き方は、NVIDIA全体の発展の歩みを貫いている。

NV1失敗後の絶体絶命の生存から、CUDAに賭けた十年の孤独、そしてAI爆発前夜の製品準備まで――そのたびに、彼は引き算をし、リソースを最も重要な一つ二つのことに集中させてきた。

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**現在へのマッピング。あらゆる会社が直面する問題**

ここに、すべての人に考えてもらう価値のあるマッピングがある。

テクノロジー企業に限らず、どんな会社も、一つの瞬間に直面する。

いまの事業はちょうど稼いでいる。

だが未来の機会は、いまから投入し始める必要があり、しかも短期では見返りが見えない。

あなたはどう選ぶか。

大半の会社の答えはこうだ。はっきり見えてから言おう。

ジェンスン・フアンの答えはこうだ。ほかの人がはっきり見える前に、あなたはすでに準備し終えていなければならない。

CUDAは十年賭けた。VoltaからH100まで、どの世代も「まだ爆発していない需要」のために準備していた。

これは博打ではない。

これは一種の、システマティックで長期主義的な経営哲学だ。

代償は何か。長い待機の期間に、外からの疑念に耐え、内部のプレッシャーに耐え、市場に理解されないことに耐えることだ。

だがいったん時機が訪れたとき――

あなたはすでに、そこにいる。

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**全編の締めくくり**

この四つの章を振り返ると、私たちはデニーズの一枚の紙ナプキンから、1兆ドルの時価総額のNVIDIAまで歩いてきた。

第1章は、生存だ。ゼロから始め、ゲーム用グラフィックチップに賭け、NV1の瓦礫の中から生き延びる術を見つけた。

第2章は、台頭だ。グラフィックチップ戦争に勝ち、GeForce 256でGPUという概念を定義し、NVIDIAは本当の地盤を手にした。

第3章は、転身だ。最も良いときに最も難しいことをし、CUDAで汎用計算に賭け、十年の孤独のなかで、ディープラーニングの点火を待った。

第4章は、収穫だ。だが「収穫」という言葉は、実のところ正確とは言えない。

なぜなら、ジェンスン・フアンは一度も立ち止まって「収穫」したことがないからだ。

A100のあとにH100があり、H100のあとにはBlackwellがある。市場が彼はもう頂点に達したと思うたびに、彼はもう一歩前へ進んだ。

この本が本当に伝えたいのは、成功者の物語ではない。一人の経営者の、時間に対する見方だ。

今日の市場のために、今日の製品を作るな。

明日の世界のために、今日のうちに準備し終えておけ。

今日の市場のために、今日の製品を作るな。—— ジェンスン・フアンの経営哲学を抽出。NVIDIAの三十年の歩みを貫く