英偉達の発展史：ゲーム大手、暗号通貨マイニング支配者からAI軍需産業へ

2025.10.30

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英偉達の発展史：ゲーム大手、暗号通貨マイニング支配者からAI軍需産業へ

自分に対して非常に高い期待を持つ人は、往々にして回復力も低い。

2025.10.30 - 07:18:23

英伟达AI

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自分に対して非常に高い期待を持つ人は、往々にして回復力も低い。

執筆：TechFlow

10月30日、NVIDIAの時価総額が5兆ドルを突破し、日本やドイツといった先進国の年間GDP総額を上回った。

1999年の上場時の12ドルから、分割調整後の換算を考慮すると、26年間でNVIDIAは8000倍以上のリターンを生み出した。

NVIDIAが最も羨ましい点は、「周期に縛られない」ことだろう。基盤インフラとして常に「課税」し続け、何をしようとそれなしでは成り立たない存在なのだ。

GPUの創造者として、NVIDIAは「PCの波」の機会を掴み、ゲーム市場の爆発的成長とともに一般家庭へと広がっていった。

その後、ゲーム事業が低迷した時期に暗号資産の好景気が到来し、NVIDIAのグラフィックカードはイーサリアムなどの暗号資産「マイニング」に広く用いられ、静かに巨利を得た。

続いてスマートカー産業が台頭し、同社の車載チップ事業も急速に成長した。

最後にChatGPTが突然登場し、NVIDIAは一躍「AIの軍需産業」となった……。

NVIDIAの成長史を振り返ると、何度も失敗や倒産の瀬戸際に立たされたことがある。創業者の黄仁勲（ジェンスン・フアン）はかつてこう叫んだ。「私が生き延びたいと思う意志は、ほぼすべての人々が私を殺したいと思う意志を超えている」。

NVIDIA、GPUの創造者

グラフィックカード（GPU）の誕生は20世紀90年代までさかのぼる。

当時、シリコンバレーのある人々が考えたのは、音声処理専用のサウンドカードやネットワーク処理専用のネットワークカードなど特定機能のチップを使って、中央演算処理装置（CPU）の負担を軽減するというアイデアだった。同様の理屈で、コンピュータの画像出力専用のチップ、つまりグラフィックカード（Graphic Card）を作ることも自然な流れだった。例えば、ソニーが1994年末に発売したゲーム機PlayStationは、画像処理にグラフィックカードを使用していた。

しかし当時、グラフィックカードの技術路線には多くの選択肢があった。NVIDIAが突破口を見出したのは、並列計算によって3Dグラフィックスのアクセラレーションを実現し、特にゲーム分野への応用に成功したことである。並列計算とは、複雑なタスクを複数の小タスクに分割し、同時に処理することで計算効率を高める手法だ。

1999年、NVIDIAはGeForceという名のグラフィックカードを発表した。このカードはゲーム向けに設計され、「並列計算」を主眼とし、3Dグラフィックス処理能力を大幅に向上させ、より滑らかでリアルなゲーム体験を可能にした。

GeForceの成功により、NVIDIAは急速に台頭し、グラフィックカード分野のリーダーとなった。

当時、GPUの研究を行っていたのはNVIDIAだけではなかったが、NVIDIAは自社を「GPUの発明者」というラベルと深く結びつけることに成功した。

当時のNVIDIAマーケティング責任者であるDan Vivoliは、「graphics processing unit」（GPU）という概念を用いて自社チップを宣伝した。彼は、NVIDIAが繰り返し自らをGPUの発明者だと強調すれば、業界のリーダーになれるはずだと考えた。

実際にその通りになり、NVIDIAはGPUの代名詞となり、GPUのマーケティングを通じて新たな道を切り開いた。

NVIDIA、暗号資産好景気の勝者

NVIDIAの時価総額は2016年の140億ドルから2018年のピーク時には1750億ドルまで上昇し、2年間で10倍以上もの急騰を記録したが、その背景には暗号資産マイニングブームがあった可能性がある。

2017年、暗号資産市場は大好景気に沸き、多数のマイナーたちがGPUを争奪し始めた。GPUは文字通りの印紙機と化し、世界中のグラフィックカード販売台数は急増し、価格も高騰した。

マイナーたちに使われたNVIDIAのGTX 1060モデルを例に取ると、2017年5月までの仕入れ価格は約1650元だったが、同年6月以降は約2900元まで跳ね上がった。

NVIDIAは暗号資産の大好景気の背後で最大の受益者となり、天から富が降ってきた。

暗号マイニングブームの恩恵を受け、NVIDIAの2018会計年度の年間収益は97億ドルという新記録を達成した。黄仁勲は外部に対し、「我々のGPUは世界最大規模の分散型スーパーコンピュータを支えており、それが暗号資産分野で人気を集める理由だ」と語った。また、NVIDIAはマイニング専用にカスタマイズされたGTX 1060 3GBおよびP106、P104のプロフェッショナルマイニングカードも投入した。

2020年、前2年の弱気相場を経て、暗号市場は再び動き出し、ビットコインは2倍以上、イーサリアムは4倍上昇し、NVIDIAは再び「暗号繁栄」の恩恵を受けた。

NVIDIAは機敏に反応し、鉱業市場に積極的に参入。CMPシリーズのプロフェッショナルマイニングカードを発表した。これらのカードはグラフィックス処理機能を削除し、コアのピーク電圧と周波数を低く抑えることで、マイニング性能と効率を高めた。

2020年末、NVIDIAはRTX30シリーズのグラフィックカードを発表した。エントリーモデルのRTX3060は2499元、RTX3090は11999元で発売されたが、暗号資産価格の上昇に伴い、RTX3060は5499元、RTX3090は2万円まで暴騰した。

2021年第1四半期の決算発表後、NVIDIAの最高財務責任者Colette Kressは、暗号関連チップの売上が1.55億ドルに達し、マイニング用グラフィックカードが第1四半期全体販売台数の4分の1を占めたと明かした。

2021年、NVIDIAの年間収益は269.1億ドルという記録を打ち立て、前会計年度比61％の伸びを示した。時価総額は一時8000億ドルを超えた。しかし、その好景気も長くは続かず、2022年9月、イーサリアムの実行層とステークプルーフ合意層がマージされ、イーサリアムブロックチェーンネットワークのメカニズムがPoW（作業証明）からPoS（ステーク証明）へと移行。これにより、グラフィックカードによるマイニング時代は徐々に終焉を迎えた。

これはある程度NVIDIAの発展にも影響を与え、2022年第3四半期、NVIDIAの売上高と純利益はともに減少。四半期売上は59.31億ドルにとどまり、前年同期比17％減、純利益は6.8億ドルで、前年同期比72％も急落した。2022年11月23日、NVIDIA株価は1株165ドルと、前年の最高値からほぼ半値まで下落した。

当時、海外メディア『金融失敗』をはじめとする国内外のテックメディアは、いずれもNVIDIAの将来を悲観していた。

窮地に立たされていたところに、突如風向きが変わり、AIと大規模モデルの波が押し寄せ、NVIDIAは再び注目の的となった。

NVIDIA、AIの軍需産業

2016年3月、AlphaGoが李世石に勝利し、衝撃を与えた。これによりAIに関する議論が活発化した。

その1か月後、黄仁勲はGTC Chinaカンファレンスで正式に宣言した。「NVIDIAはもはや半導体企業ではなく、人工知能コンピューティング企業である」。

2016年8月、歴史的な瞬間が訪れた。NVIDIAは設立間もないOpenAIに、初のAIスーパーコンピュータDGX-1を寄贈した。黄仁勲自身がこのコンピュータをOpenAIのオフィスまで直接運び届けた。当時の会長であったイーロン・マスクが箱を開けた。

黄仁勲はこう言い残した。「計算と人類の未来のために、世界初のDGX-1を寄付する」。

その後、OpenAIはNVIDIAのスーパーコンピュータを用いて世界的にブームとなったChatGPTを訓練。NVIDIAが後続でアップデートしたハードウェア製品DGX H100は市場で争奪戦となり、需要が供給を大きく上回った。

ローマは一日にしてならず。NVIDIAがAI業界で支配的地位を得たのは、さらに早い時期からの蓄積によるものだ。

NVIDIAの元チーフサイエンティスト、デイビッド・カーク（David Kirk）は以前から、GPUの3Dグラフィックス描画能力を汎用化し、ゲーム分野に限定されない活用を目指していた。

カークと黄仁勲の指導のもと、NVIDIAは2007年に革新的なGPU統一計算プラットフォームCUDAを発表し、膨大な計算リソースを解放した。

だが当時、CUDAは投資家をまったく惹きつけなかった。時代を先取りする「スーパーコンピューティング」システム構築に巨費を投じた結果、NVIDIAの利益は大幅に削減され、ウォール街からは批判の声が相次いだ。

シリコンバレーで人気のポッドキャスト番組『Acquired』のホストBen Gilbertはこう評した。「彼らが狙っていたのは巨大市場ではなく、学術・科学計算という地味な一角だった。それなのに数十億ドルを費やしたのだ」。

外からの声に動じず、黄仁勲は十数年にわたりCUDAへの投資を継続。その結果、今日のNVIDIAの地位が築かれた。

黄仁勲にとって、計算力こそが核心だ。AI、自動運転、メタバース、ロボット、暗号資産に至るまで、NVIDIAは膨大な計算力を駆使して新たなチャンスを模索している。

計算力、それがNVIDIAの永遠の武器である。

三度の失敗

2023年、黄仁勲は台湾大学の卒業式でスピーチを行い、大学生たちにNVIDIAの成功の秘訣を伝えるべく、3つの失敗談を語った。

最初の失敗、倒産寸前にありながらも生き延びた。

1994年、NVIDIAの最初の顧客は日本のゲーム会社セガであり、同社のゲーム機向けにグラフィックカードを設計していた。

しかし翌年、マイクロソフトがWindowsプラットフォーム向けのグラフィックスインターフェースDirect3Dを発表。この変更はNVIDIAにとって大きな混乱を招いた。なぜなら、それまでNVIDIAの設計と矛盾していたからだ。

最終的にNVIDIAは、セガとの契約を中止し、Windowsプラットフォーム向けのGPU開発に舵を切った。これはリスクの高い決断だった。なぜなら、セガは当時唯一の顧客であり、それを自ら手放すことになったからだ。NVIDIAの資金はあと6か月しか持たず、その間に新製品を出せなければ倒産の危機に直面した。

幸運にも、資金が尽きかけ、破産まであと1か月というタイミングで、NVIDIAはRiva 128というチップを設計し、成功を収めた。1997年末までに、Riva 128の出荷台数は100万台を超えた。これにより、NVIDIAは生き延びることができた。

二度目の失敗、短期的な利益を捨て、未来の偉大さを手に入れた。

2007年、NVIDIAはCUDA GPUアクセラレーション計算計画を発表。CUD Aをプログラミングモデルとして確立し、科学計算や物理シミュレーション、画像処理などさまざまなアプリケーションの性能を向上させるというビジョンだった。

新しい計算モデルを創出することは極めて困難だった。IBM System 360の登場以来、CPU計算モデルは60年間にわたり業界標準となっていた。

CUDAを使うには、開発者がアプリケーションを書き直す必要があり、GPUの利点を示さなければならない。しかし、そのためのプログラムを開発するには、まず大規模なユーザー層と需要が必要となる。

「鶏が先か卵が先か」という問題を解決するため、NVIDIAは既に大量のゲーマーを持つGForceゲーム用グラフィックカードを利用してユーザー層を形成した。しかし、CUDAの追加コストが非常に高く、NVIDIAの利益は長年にわたり大幅に低下。時価総額も10億ドル前後で推移し続けた。

長年の低迷ぶりに、株主たちもCUDAに対して疑念を抱くようになった。株主たちは会社が収益性の向上に集中することを望んでいたが、NVIDIAは信念を持ち続け、加速計算の時代が来ると信じた。

黄仁勲はGTCという大会を創設し、世界中を飛び回ってCUDAを熱心に推進した。そしてついに、報われる時が来た。CT再構成、分子動力学、素粒子物理学、流体力学、画像処理など、次々と応用プログラムが登場したのだ。

2012年になって、AI研究者たちがCUDAの潜在能力に気づいた。著名なAI専門家Alex KrizhevskyがGForce GTX 580上でAlexNetを訓練し、人工知能の爆発的発展を引き起こした。

三度目の失敗、NVIDIAはスマホチップ市場から撤退した。

雷軍と黄仁勲が共演したことを覚えているだろうか？