ニュース

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

この記事の出所: 外側と内側、著者: Zhou Xiao、Tan Jiuyun、Xie Fangchen、編集者: Fu Xiaoling、Cao Binling

「シャベルの販売」は良いビジネスですが、常に少数の鉱山労働者に販売され、常に「重要な顧客のリスク」にさらされている場合は、そうではない可能性があります。

AI チップでは Nvidia が明らかに支配的なプレーヤーであるのと同じように、Huang Renxun 氏は「毎朝目覚めると、会社が倒産してしまうのではないかと心配していました」。

Nvidia の顧客は常に非常に集中しており、CR5 が年間の半分以上を占めていることがわかります。 2002 年のピーク時には、上位 5 社の顧客が収益の 65% を占め、上位 2 社の顧客がなんと 40% を占めていました。当時の大手金融業者である Microsoft が注文を撤回した後、NVIDIA の業績は急落し、株価も急落しました。価格は90％下落しました。

同様の「大口顧客危機」は、2008年にアップル、デル、HPの3大PC大手が一斉に注文を停止し、その後グーグルやテスラなどのベンチマーク顧客が独自チップの開発を始めた際にも再び起きた。

現在 (2024 会計年度) の時点で、NVIDIA の上位 2 つの顧客は依然として収益の 32% を占めており、上位 5 社は 50% 近くになると推定されています。そのため、NVIDIA がリリースするたびに、ウォール街のアナリストが保留している項目の 1 つとなります。財務報告書から大規模な顧客集中率を計算します。

しかし、超資本家たちは Nvidia の経営をコントロールしているとはいえ、もはや簡単に形勢をひっくり返す勇気はありません。

Nvidia に注文を取り下げて価格引き下げを強要した大手企業は、Boss Huang が新しい GPU をリリースするたびに、コストに関係なく、より高い価格で購入するために列に並び、突然 Nvidia の支持者になりました。

では、他人の言いなりになってから顧客に敵対するまで、インヴィダはどのように反撃したのでしょうか?

この記事では、主要顧客との 3 回にわたる苦闘を振り返り、NVIDIA の運命の歴史が技術と産業の進化の歴史の凝縮であることを明らかにします。一時的なリーダーシップから絶対的なリーダーシップへ、代替可能なものからかけがえのないものへ、一歩ずつ発言権を取り戻し、新時代の「シリコンバレーのドラゴン」となるまでに。

1. PCゲームの「台湾バーム」としてお客様の肩に立つ

2002年は黄仁訓にとって忘れられない年となったに違いない。

今年、NVIDIA の株価は 90% 下落し、彼の個人資産も 10 分の 1 に減少し、「億万長者」から「大富豪」のランクに直接戻りました。

彼の痛みは、大資本であるマイクロソフトのせいだ。両社が協力したXboxゲーム機プロジェクトは価格競争になったが、当時、エヌビディアもコストに応じてコアを製造していた。当然のことながら交渉を拒否したため、マイクロソフトは怒って両者の協力を引き裂いた。

ご存じのとおり、この Microsoft との契約は Nvidia の年間売上高の 70% 近くを占めていますが、協力関係が破綻した後、Nvidia の収益は急速に縮小し、市場価値は急落しました。

顧客からいじめられていると感じた黄仁勲氏は妥協せざるを得ず、「Xboxの将来のコストを削減する」ことに同意した。

しかし 6 年後、Apple、Dell、HP が GeForce 6000 ～ 9000 シリーズ チップの注文を一斉に撤回したことに不満を抱いた「グラフィックス カード スキャンダル」に直面し、株価が 95% 急落したことで、Huang 社長は次のような選択をしました。顧客の父親を最後まで怒らせます。

彼はグラフィックスカードがコンピュータの過熱と焼き付きを引き起こす問題をやんわりと暴露し、その後、アップルがカスタマイズの協力を求めてきたが、彼らはそれをきっぱりと拒否した。

両者の全く異なる態度は発言権の変化によるところが大きい。

今世紀初頭のコンソール時代には、ゲーム機メーカーが「交通の入口」を掌握し、ゲームの流通や運営はすべてソニーや任天堂などの大手企業が担当するのが通常で、チップサプライヤーは通常、「彼らに頼る」しかできなかった。 。

Nvidia は GPU の概念を開拓し、グラフィックス カードの分野を支配しましたが、画期的な製品 Geforce256 から始まり、グラフィックス カード テクノロジは急速に反復され続け、ゲーム業界で 2D を 3D に変える鍵を握っていました。生と死の決定から逃れることはできません。

Microsoft との決別後、Nvidia は Microsoft の新仕様 DirectX9 に直接対応できず、その結果、新しく発売された GeForce FX は Microsoft の標準と互換性がなく、さらに製品自体が未熟で、売上も低迷しました。

Microsoftの支援を受けたATIは、NvidiaのGeForce FXを上回るRadeon 9700を発売し、GPU市場で急成長した。 2004 年の第 3 四半期、独立系グラフィックス カード市場では、ATI の市場シェアは 59% でしたが、Nvidia の市場シェアはわずか 37% でした。

しかし、PCゲーム市場は時が経つにつれて、ゲーム機メーカーによる「入口」の独占が崩れていきました。

この分野では、業界の核はゲームそのものにあり、「ゲームメーカーが好き勝手に走り、ハードウェア会社が必死に追いかける」という傾向が強く、研究開発、流通、ハードウェアの分業が進んでいます。 、業界のソフトウェア。

これは、ゲーム機時代にはほんの一握りにすぎなかったソニー、任天堂、マイクロソフトと比較して、チップメーカーの潜在的な顧客が突然業界チェーンの隅々まで拡大したことを意味します。

以下の図に示すように、Nvidia の収益は 2004 年から 2006 年まで増加し続けましたが、収益に占める上位 5 社の顧客の割合は減少し続けました。

同時に、グラフィックス カード テクノロジによって推進されるこの「真の 3D」の波と、重畳ネットワークとブロードバンドの普及によって引き起こされた PC 接続の波により、業界チェーンの上流および下流でのチップ機能に対するより高い要件も提起されています。

コンシューマ側を例に挙げると、クールなグラフィックを備えたこれらのゲームは、その複雑な 3D モデリングによりコンピュータ キラーとしても知られており、プレイヤーはコンピュータのアップデートを止めることができません。そして、デバイスのパフォーマンスを追求することで、PC メーカーはそのパフォーマンスで知られるチップを選択することを余儀なくされました。

たとえば、2007 年に国内外で席巻した『Crysis』は、人々を夢中にさせるリアルなグラフィックスを備えていますが、グラフィックス カードの性能が非常に試されます。あるプレイヤーは「大学の夏休み中、最後のボスと丸一日戦った。核爆弾が発射されるたびに、冷却するためにコンピューターを一時停止しなければならなかった」と回想した。

これにより、「Crysis」をスムーズに実行できるNVIDIA Geforce9800GTグラフィックスカードは非常に人気となり、全世界で500万枚以上が販売されました。

はっきり言って、家庭用ゲーム機業界に比べて、上流のPCゲームは、性能、歩留まり、価格のバランスが取れていれば十分にモノを言うので、「低価格」である必要はありません。キー」当事者B。

2004 年以降、「アップデートのたびにパフォーマンスを 2 倍にし、価格を下げ続ける」という Nvidia の GPU 方式が PC ゲーム市場で普及したことがわかります。

しかし、この簡単な問題に注目しているのは Nvidia だけではなく、チップ大手も遅れをとっていません。

Intel や AMD などの既存の CPU プレーヤーは急速に GPU に参入し、宿敵である ATI も迫ってきました。AMD は 2005 年に ATI との合併さえ発表し、CPU と GPU の強力な組み合わせによって業界を支配したいと考えていました。

予想外にも、ATI はより良い価格で販売するために、大量の古い GPU テクノロジーの特許を買収しました。これにより、AMD は何年にもわたって負債を抱えることになっただけでなく、開発のペースも鈍化しました。 GPU の統合。繰り返しが続くチップ業界で、AMD は群衆の中に紛れ込んでいます。

Huang Renxun 氏が誇示したように、NVIDIA は相手の遅れを非常に誇りに思っています。「これは非常に貴重な贈り物です。当社は世界で唯一の独立系グラフィックス チップ会社になりました。」

そして、テクノロジーを手にした有力なプレーヤーである NVIDIA は、それ以来、顧客と競争する能力を獲得しました。

たとえば、前述の「グラフィックス カード スキャンダル」の際に注文を撤回した Dell と HP は、NVIDIA が新製品を発売した後、次々と注文を出しましたが、Apple は AMD に切り替えた後、不良品のため NVIDIA を再スタートさせなければなりませんでした。結果は協力する。

しかし、黄親分が長く笑い続ける間もなく、新たな危機が静かにやって来た。

2. GPU の汎用性にこだわり、大規模顧客がそれを避けるのが難しくなります。

スーパーセールスマンの黄仁勲氏の有名な行為の一つは、2013年のシャオミ発表会で米のファンであると主張し、「NVIDIAを紹介するチャンスをください！」と叫んだことだ。

当時、メロンを食べる大衆は、黄社長が柔軟で、エヌビディアがモバイルチップ市場で競争するだろうと考えていたことを嘆いていた。

予期せぬことに、翌年、黄仁勲はなめていた機会を放棄し、スマートフォンとタブレット用チップ市場から段階的に撤退すると発表した。

当時、Huang Renxun 氏は次のように説明しました。携帯電話メーカー間の熾烈な価格競争により、上流企業は継続的に価格を引き下げる必要がありますが、価格は Nvidia の強みではないため、撤退するしかありません。

しかし今日では、価格競争が表面的な現象にすぎないことがわかっています。そのより深い理由は、モバイル チップの需要が Nvidia が追求する究極のパフォーマンスと矛盾していることです。

PC 市場の成功により、Huang Renxun 氏は、チップ分野では、最先端の (あるいは独自の) テクノロジーを持つ企業が、より大きな利益を得て、より深い堀を築くことができることを誰よりも理解しています。

したがって、Nvidia はモバイル チップに対して「テクノロジーの勝利」路線を導入しました。Tegra シリーズは、Tegra 2 から Tegra 3 まで、コンピューティング パワーを驚異的に積み上げ、GPU コアの数は 8 から 12 に増加し、Tegra 4 では 2 に急増しました。 72. シリーズ全体 それらはすべて得点ツールとみなされます。

しかし、スマートフォンやタブレットに搭載されるモバイル チップは、限られたスペースと電力の中で動作する必要があり、バランスの取れた構成を重視し、パフォーマンスを追求する NVIDIA チップは、すぐに制御不能なエネルギー消費と深刻な発熱の問題を抱えます。

さらに重要なことは、通信信号技術はクアルコムによってしっかりと管理されており、携帯電話メーカーがエヌビディアと協力すると、独自のベースバンドを提供するために多額の費用を費やす必要があるため、撤退しました。

このような状況下で、Nvidia がモビリティを追求し続けるのであれば、パフォーマンスについて妥協する必要があり、これは「テクノロジーオタク」の Huang Renxun 氏のスタイルに適合せず、「ハイパフォーマンス、ビジュアル コンピューティング、またはゲーム指向にエネルギーを再集中する」と決定しました。 「デバイス上で」。

しかし、当時、NVIDIA の主要市場である PC ゲームは加速的な普及段階を終えており、インターネット全体がモバイルへの移行期にありましたが、モビリティの失敗は NVIDIA のビジネスを衰退させただけではありませんでした。停滞状態に陥ったが、それは技術の追求が活況な市場を諦めたかったという意味でもあった。

Nvidia はこのような行動を複数回行っており、もう 1 回は 2006 年まで遡ることができます。

当時の世界の目には、GPU は単なるゲーム機器でした。Huang Renxun 氏は、NVIDIA GPU を使用してトランザクションを実行する高頻度取引や金融定量化を行っている人々を偶然目にしましたが、彼らは低頻度のデータしか書き込むことができませんでした。それを実装するにはマシンコードレベルが必要であり、C++ などの言語でプログラムすることはできませんでした。

これにより、Huang Renxun 氏は、市場には一般的なコンピューティング シナリオに対する一定の需要があることに気づき、復帰すると、GPU が単に画像を描画するだけでなく、さまざまなタスクに対応できるようにするためのソフトウェア開発 (つまり、CUDA プラットフォーム) を強く求めました。ゲームフィールド。

プロジェクトが開始されると、年間の研究開発費は 5 億米ドルに達すると予想されます。当時、Nvidia の年間収益はわずか 30 億米ドルでした。

さらに、当時、並列コンピューティングによってもたらされる巨大な汎用コンピューティング能力に対する明らかな市場需要はなく、主に高度な物理学研究室や定量的取引などの人気のない分野で使用されていました。ウォール街はかつて CUDA の技術的評価をゼロとみなしていました。

言い換えれば、Boss Huang は会社の収益の 1/6 を、中核事業とはほとんど関係がなく、将来性が無限にあるソフトウェア プラットフォームに賭けているということです。

コストがかかるだけでなく、CUDA プラットフォームに適応させるために、Nvidia のチップはより多くの論理回路を追加する必要があり、これによりチップ面積が増加し、放熱要件が増加し、故障率が大幅に増加します。

HP、Dell、Apple などによる上記の注文キャンセル事件は、まさに Nvidia チップが極度に過熱し、多数のノートブック コンピューターがクラッシュして誤作動を起こしたためでした。

しかし、Huang Renxun 氏は、「このソフトウェアの作り方ですべてを変えることができる」と強く信じていました。顧客への補償に 2 億という巨額を費やしたにもかかわらず、ほとんど偏執的なまでに CUDA に投資しました。

彼が正しかったことが判明した。

2012年末のImageNetコンペティションでは、NVIDIAチップ計算に基づく畳み込みニューラルネットワークAlexNetにより認識精度が一気に84%まで向上し、今後10年間でAI革命が始まりました。

これにより、NVIDIA GPU と CUDA の組み合わせがディープ ラーニングの分野で大ヒット商品になります。かつて「GPUはゲームをプレイするためだけのもの」と揶揄したGoogleも、たちまちNvidiaの支持者となり、MicrosoftやFacebookなどの巨人も人工知能のトレーニング用に大量のGPUを発注した。

そして、これはほんの始まりにすぎません。ディープ ラーニングの分野での継続的な進歩により、大手企業はさまざまなシナリオで徐々に NVIDIA を「方向転換」しています。

たとえば、画像認識分野におけるディープラーニングのエラー率が人間のエラー率よりも低かった 2015 年には、自動運転市場は爆発的に成長し、Tegra チップはもはや問題ではなくなりました。携帯電話メーカーには嫌われましたが、自動車会社には好まれました。

2016年、AlphaGoはAIに代わってイ・セドルを破り、Bサイド市場全体に火をつけました。

大手メーカーがさまざまな業界のBサイド顧客向けに、画像認識・認証・検索などのディープラーニングをベースとした一連のAIサービス製品を提供し始めていることがわかります。

インターネットや自動運転などの業界で GPU の需要が高まっていることに加え、生物医学や定量取引の分野で AI 技術を応用できる企業も NVIDIA の顧客の仲間入りを果たしています。

データによると、2016 年の時点で、ディープラーニング分野における Nvidia の市場シェアは 97% にも達しています。

この時点で、GPU と CUDA のパフォーマンスに執着する NVIDIA は、「コンピューティング パワーはパワー」が実現する瞬間を待っていました。大手顧客はビジネスにおいて NVIDIA を避けることができず、テーブルを変える資格を失っています。 。

この発言力の増加は Nvidia に新しい風を吹き込みましたが、隠れた危険も隠しています。

3. 自社開発チップを開発する大手顧客がNVIDIAに抑制される

2017 年、Nvidia の「ワンノート禁止」は、世界のテクノロジー界で国民の怒りを引き起こしました。顧客は、データセンターでディープ ラーニングを実行するために GeForce 製品を使用することを許可されなくなりました。

当時、NVIDIA はハイエンドの新製品 Tesla シリーズを宣伝していましたが、このサーバーは GeForce シリーズと同じアーキテクチャを備えていましたが、価格は大きく異なり、最上位バージョンは 10 倍近く高価でした。この禁止令の発布は、顧客がTeslaの代替としてGeForceを使用できなくなることを意味し、資金力の弱い新興企業は存続の道を失う可能性さえある。

抗議活動のさなか、ようやく「ドラゴンの行動」は止まったが、テクノロジー企業のエヌビディアに対する防御はますます強化されている。

過去数年を振り返ると、Google、Meta、Microsoftなどのインターネット大手やTeslaなどの電気自動車企業は、Nvidia GPUへの依存度を減らすために相次いで独自チップの開発を開始した。

「NVIDIA税」を嫌っているだけでなく、自社開発のチップはNVIDIAから購入するよりも手頃な価格だ。

自動車業界を例に挙げると、自動車側で最もコンピューティング能力を必要とするのはインテリジェントな駆動システムです。しかし、NVIDIA チップは、コンピューティング速度が不十分であるだけでなく、たくさんのスペース。

自社開発のチップはテスラのFSDチップなど、無人運転に特化したもので、手のひらサイズのNVIDIA DRIVE PX 2と比べて面積が大幅に縮小され、エネルギー消費量も3分の1に削減される。

また、FSD チップはディープラーニングと予測を担当する NPU を優先し、GPU と比較して AI 機械学習の効率が高く、計算能力が 5 倍向上しています。

汎 AI 分野でも同様で、チップはアーキテクチャ、上位層のオペレーティング システム、ミドルウェアからビジネス コードまで適応され、変換され、究極のパフォーマンスを追求します。これは、Google の TPU チップや Amazon の Graviton チップにも当てはまります。

このうち、Google TPUは推論計算の分野でNVIDIA GPUより15～30倍高速で、性能消費電力比は約30～80倍高い。

つまり、自社開発チップはカスタマイズできるだけでなく、性能、サイズ、消費電力の点でNVIDIAの汎用チップを上回ることも可能だ。

さらに、現在のチップは「自社開発」と呼ばれていますが、テスラを例に挙げると、自社開発の NPU を除き、残りの CPU、GPU、インターフェイス、などすべて標準IPを購入し、わずか18か月で開発が完了しました。

したがって、主要顧客が熱狂的な自己研究を開始して以来、NVIDIA は「覆された」のではないかという疑念に囚われています。しかし、大手顧客にはコアを構築する勇気があるとはいえ、Nvidia を置き換えるのは簡単ではありません。

周知のとおり、研究開発、設計、現場設備などのチップ製造の固定費は驚くほど高く、7 ナノメートルの 1 回のテープアウト費用は膨大です。チップは約2億元。

これに基づいて、この業界は常に「コストのスケーリング」を中心に据えてきました。研究開発側にとって、チップを使用できるシナリオが増えるほど、メーカーにとっては莫大な研究開発コストが削減され、一回限りのコストが削減されます。注文が多ければ多いほど、生産能力を最大限に活用し、出荷利益を一定レベルに維持することができます。

NVIDIA が共通のアーキテクチャを備えているため、単一のシナリオに対する R&D 支出を削減できることがわかります。たとえば、自動車用チップ Thor で使用されている Hopper アーキテクチャのコストは、同じアーキテクチャを備えた H100 によって共有されている可能性があります。

これは、自社開発チップが主に特殊なシナリオで使用される大規模顧客には明らかに利用できません。その結果、莫大な研究開発費が法外な額になる可能性があります。

製造業も同様です。かつてある組織が計算したことがあります。自動車会社が年間 120 万台の車両を生産し、120 万個のハイコンピューティング チップを使用すると仮定します。これは、1 枚の 12 インチ ウェーハに 500 個のチップが含まれているとしても、1 か月あたり 100,000 個にすぎません。 200 枚のウェーハの需要。

このように需要が少ないため、TSMC は最小の顧客としか考えられず、同様のことがパッケージングおよびテスト工場にも当てはまります。ファブやパッケージング・テスト生産能力の供給が需要を上回ると、大口顧客への供給確保を優先し、発注までの待ち時間が長くなる。

テストやその他のリンクの連鎖反応と相まって、チップの実際のアプリケーション実装サイクルは長くなる可能性があります。たとえば、テスラの FSD チップは 2017 年末に最初の試作を完了しましたが、車に搭載され始めたのは 2 年後であり、更新と反復はさらに遅いです。これに対し、Nvidia は基本的に 18 か月ごとに車載用チップを更新できます。

これにより、多くの企業が NVIDIA の支持に戻ることを余儀なくされ、特に大型モデルと生成 AI のブーム以降、コンピューティング パワーは依然として自己研究に固執している大手メーカーですら、あえて提供することはありません。 NVIDIA の先進的な GPU を購入します。

NVIDIA のコンピューティング パワー チップが突然通貨になりました。Oracle の創設者とマスク氏は、GPU チップの出荷を得るために、日本食品店で Jen-Hsun Huang に 1 時間懇願したことがあるそうです。

レポートによると、NVIDIA は H100 を販売するたびに 1,000% という涙のような利益を得ることができます。 AI関連産業の利益の50%はNvidiaの懐に入ります。

強化される「NVIDIA税」に直面して、主要顧客は歯を食いしばっているが、無力である。現在のチップ競争はソフトウェアとハ​​ードウェアの両方に焦点を当てており、NVIDIAはチップを保持しているだけでなく、ソフトウェアの堀CUDAも持っている。

CUDA は 10 年以上にわたり、関数ライブラリおよびコード ベースとして開発者に公開され、何百万もの開発者を魅了してきました。開発者はさらに多くのツールを開発し、CUDA エコシステムはより成熟し、ほぼ「インフラストラクチャ」になりつつあります。 "。 プレゼンス。

GPU を発電所にたとえると、開発者は電化製品を作る人に似ており、CUDA は電化製品の電圧仕様が電力網に適合するようなものです。

これは、CUDA の地位に代わるのが難しい運命にあります。昨年、ソフトウェアチップの共同設計におけるCUDAの独占を打破するために、NVIDIAの主要顧客はCUDA互換のコンパイルツールを再構築する試みとして「反CUDA同盟」を立ち上げた。

しかし、サードパーティ ソフトウェア企業のソリューションが CUDA に近いレベルに達するまでに、Nvidia はすでに次世代の GPU をリリースしていました。ソフトウェアとハ​​ードウェアは互いに歩調を合わせ、挑戦者たちが追いつく状態を保っていました。

さらに、危険を察知した Nvidia は、すでに壁を築き始めています。最初に「サーバー ラックを購入して、まず GB200 を入手してください」と言い、高価なカスタマイズされたラックをバンドルして販売し、顧客の移行コストを増大させ、次に逆コンパイルを強化しました。他のツールが CUDA と互換性を持つための方法。

その結果、独自のチップを開発する大顧客は、最終的には Nvidia のまな板の上の肉になるでしょう。

まとめ

「最初にRenxunがあり、次に天国があり、グラフィックスカードは神を苦しめるでしょう。」 国内のグラフィックスカードバーのNVIDIAの「信者」はかつて「歴史的記録」のスタイルでHuang Renxunについてコメントしました。

Huang Renxun 氏が強く信じているように、多くの報道機関の祝福により、コンピューティングの力は世界を本当に変えたと一般に認識され、彼の力は市場を支配することさえできます。

しかし、歴史を創造する者は、歴史の過程における自分自身の座標を決して予測することはできません。これは、黄仁訓にとって毎日が「準備と準備」の状態であることを決定します。