Nvidia、AIチップ分野での揺るぎない市場リーダー、増大する競争に直面。しかし、競合他社がこの急速に発展する市場に参入しようとする中、Nvidiaは依然としてその支配的な地位を失う気配を見せていません。むしろ、同社はその存在感と影響力をさらに拡大しています。

AI市場の競争における決定的な転換点が迫っているかもしれません。しかし、Nvidiaがいつどのようにして競合他社に市場シェアを失うかは依然として不明です。AI市場は急速に進化しており、現代のAIシステムの基盤となる大規模な「ファウンデーション」モデルのトレーニングには引き続き膨大な計算能力が必要ですが、このモデルに対するクエリ実行、いわゆる「インファレンス」が、競合他社にとって、性能が低くかつ安価なチップを市場に投入する機会となる可能性があります。

しかし、現時点ではNvidiaがそのリードを失う兆しは見られません。会社が最近の四半期決算を発表した際、推論が昨年のデータセンター収益の40％以上を占め、これは330億ドル以上に相当すると述べました。この数字は、Intelのデータセンター収益全体を2.5倍以上上回っています。

しかし、インファレンス市場がどのように発展するかは未だ不明である。二つの重要な疑問が浮かび上がる：AI市場は今後もますます大規模なモデルへの競争に支配され続けるのか、そしてインファレンスは将来どこで行われるのか？

Nvidiaはこの大規模なモデル競争から大きな利益を得た。NvidiaのCEOであるJensen Huang氏は、新しい世代の大型AIモデルが「10倍、20倍、40倍の計算能力」を要求すると述べており、これによりNvidiaの次期Blackwellチップに対する大きな需要が保証されるという。この新しいプロセッサは、これらの「兆パラメータモデル」に対する推論を効率的に実行する最も効果的な方法を提供することになる。

しかし、ますます大きなモデルが引き続き市場を支配するかどうか、またはこれらのモデルがいつか効率の限界に達するかは不明です。同時に、同様の利益を約束する小型モデルや、より専門的なアプリケーション向けの特化モデルが人気を集めています。例えばMetaは、最近発表した新しいLlama 3.1モデルがその小さなサイズにもかかわらず、OpenAIのGPT-4のような先進モデルの性能に達することができると主張しています。

トレーニング方法の改善と大量の高品質データの活用が効率向上に貢献しました。トレーニング後、最大のモデルは小型バージョンに「蒸留」することもできます。これらの進展により、小規模なデータセンターやスマートフォンやPCなどのデバイス上でより多くの推論作業が行われる可能性があります。「AIワークロードはデータやユーザーがいる場所にますます移行するでしょう」と、ガートナーのアナリストであるアルン・チャンドラセカランは述べています。

新市場を目指す競合他社の数が急速に増加している。例えば、Qualcomm社は、新しいクラスのAI対応PC向けのチップを最初に開発し、長年のPCチップ市場のリーダーであるIntelに挑戦した企業である。

NVIDIAが市場シェアを失うのは避けられない。AI推論が企業独自のチップ設計を好むクラウド企業のデータセンターや、NVIDIAがまだ存在していないデバイスに移行する場合は特にそうだ。しかし、NVIDIAは自社の地位を守るために、長年ハードウェアを保護してきたソフトウェア戦略に大いに依存しており、これが開発者にとってチップの利用を容易にしている。

Nvidiaは現在、企業がAIを最大限に活用するアプリケーションを開発するのを支援する幅広い企業向けソフトウェアに取り組んでいます。これにより、Nvidiaのチップの需要も確保されます。同社は、このソフトウェアによる売上が年末までに年間20億ドルに達すると予測しています。期待される総収益が1,000億ドルを超えることに比べると相対的に少額ですが、これはテクノロジーの浸透と製品の「粘着性」の増加を示しています。

AIチップ市場は新しい段階に入るかもしれないが、Nvidiaの強固な支配は緩む気配がない。