NVIDIAが「シャベルの売り方」を始めました
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NVIDIAが「シャベルの売り方」を始めました
あなたが倒さなければならない相手は、その倒し方を可能にするすべてのツールを、あなたに貸し出そうとしている。賃料は年払いであり、契約期間中は毎年値上がりする。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Ada、TechFlow
サンフランシスコ、サンノゼ・コンベンションセンター、GTC会場。
NVIDIAのチーフ・サイエンティストであるビル・ダリー氏がステージに座り、向かい側にはグーグルのジェフ・ディーン氏がいた。二人の対談の途中、ダリー氏は一つの数字を提示した。「従来、約2500～3000個のセルから構成される標準セル・ライブラリの移植作業には、8人のエンジニアからなるチームが約10か月を要していました。」
彼は一瞬間、言葉を切った。
「今では単一GPUカードを用いて、一晩で完了します。」
観客席からは驚きの声は上がらなかった。この一言の意味を理解できた人たちは、すでにその重みを十分に把握していたのだ。8人のエンジニアが10か月かけてこなす作業が、自社製GPU1枚によって一夜にして処理されてしまう——しかもダリー氏はさらに補足した。「得られた結果は、面積・消費電力・遅延という3つの主要指標において、人手による設計と同等、あるいはそれを上回る性能を実現しています。」
翌日、ニュースではこの出来事が「NVIDIAがAIでGPUを設計」と解釈されて報じられた。
しかし、事実の本質は、こうした見出しよりもはるかに興味深く、考えさせられるものだ。
NVIDIA内部で実際に動いているものとは？
NVIDIA内部で動いているのは、いわゆる「ブラックボックス」ではなく、数年かけて磨き抜かれた複数のツールチェーンである。
NB-Cellは、強化学習（Reinforcement Learning）に基づくプログラムで、標準セル・ライブラリの移植という最も過酷な作業を専門に処理する。Prefix RLは、キャリー・ルックアヘッド・チェイン（carry lookahead chain）におけるルックアヘッド段階の配置という、長年にわたって研究されてきた難問を解決することを目的としている。ダリー氏によれば、このシステムが生成する配置は「人間が決して思いつかないもの」であり、人手設計と比較して、主要指標が約20～30％向上しているという。
さらに、NVIDIAには2つの内部LLM（大規模言語モデル）、「Chip Nemo」と「Bug Nemo」がある。NVIDIAは、歴代GPU（G80からBlackwellまで）のRTLコード、アーキテクチャ文書、設計仕様といった膨大なデータを、これら2つの大規模モデルに学習させている。ダリー氏の表現を借りれば、これは「NVIDIAが過去20年にわたって蓄積してきた『筋肉記憶』を、内部モデルに蒸留したもの」であり、新入社員が入社直後から、20年の経験を持つベテランエンジニアと同レベルの知識・ノウハウに即座にアクセスできる状態を実現している。
では、「AIがGPUを設計できるようになった」のか？
むしろ逆である。ダリー氏の原話はこうだ。「いつの日か、『新しいGPUを設計してくれ』と一言で指示できればいいのですが、その段階にはまだほど遠いです。」
NVIDIAはAIを使ってGPUを設計したわけではない。しかし、それとは別に、業界全体が今後NVIDIAなしでは活動できなくなるような、もう一つの重大な動きを開始している。
20億ドルでEDAの中枢を買収
2025年12月1日、NVIDIAはEDA（Electronic Design Automation）業界の三巨头の一つであるSynopsysに20億ドルを出資した。両社は共同開発契約を締結し、NVIDIAのアクセラレーテッド・コンピューティング・スタックをSynopsysの全EDAワークフローに統合することを決定。Blackwellおよび次世代Rubin GPUは、Synopsys.aiと深く連携していくことになる。
Synopsysの地位について少し説明が必要だろう。世界中の最先端プロセスで製造されるすべてのチップ——アップルのMシリーズ、AMDのMIシリーズ、グーグルのTPU——の設計工程は、ほぼ例外なくSynopsysまたはCadenceのツールチェーン上で実行されている。この2社に加え、シーメンスEDA（旧Mentor Graphics）の3社が、チップ設計の基盤となるツール市場を実質的に独占している。つまり、高通のチップを使わないことは可能だし、TSMCの製造ラインを使わないことも可能だが、この3社のソフトウェアから完全に離脱することは不可能なのだ。
Synopsysへの出資から3か月後、NVIDIAはCadence、シーメンス、ダッソー・システムズも巻き込み、これら各社がNVIDIA GPUを基盤としてAI駆動型のチップ設計ツールを開発中であると発表した。
NVIDIAが公表したベンチマーク結果は、非常に衝撃的だ。Synopsys PrimeSimはBlackwell上でCPU比30倍の高速化を達成、Proteusは20倍、SentaurusはB200上でCPU比12倍の加速を実現。また、メディアテクはH100を用いてCadence Spectreの処理速度を6倍に、Astera LabsはSynopsys＋NVIDIAの組み合わせによりチップ検証を3.5倍高速化したという。
特に注目に値する詳細がある。「Cadence Millennium M2000プラットフォーム」は、公式に「EDA市場専用に設計され、NVIDIA Blackwellのみを専用基盤とする」と明記されている。
「専用（exclusive）」という2文字こそが、真に味わうべきポイントである。言い換えれば、EDAツールはこれまでCPU上で動作していたため、IntelやAMDのCPUでも利用可能だった。しかし今後、最速のEDAツールを活用したいのであれば、NVIDIAのGPUを購入するしかないのだ。
フライホイールの真の姿
多くの人が想像するNVIDIAのフライホイール（好循環）は、以下の通りである。「AI企業にGPUを販売 → AI企業が大規模言語モデルを訓練 → 大規模言語モデルがGPUの不可欠性を証明 → より多くのユーザーがGPUを購入」
このフライホイールだけでも、すでに非常に恐ろしい勢いを持っている。しかし、その下には、さらに深い層が存在する。
NVIDIAは自社のAIツールを用いて次世代GPUを設計し、設計効率で他社との「世代差」を生み出している。同時に、業界全体のEDAツールチェーンを自社ハードウェアに紐づけ、生態系を構築している。競合他社が追いつこうとしても、その「追跡に必要なツール」そのものが、NVIDIAのエコシステムからレンタルしなければならない状況に陥っているのだ。
AMDの株価を大きく下落させた決算報告の裏には、まさにこの深刻な焦りが隠れている。NVIDIAとSynopsysは表面的には「今回の投資は、NVIDIA製ハードウェアの調達義務を伴わない」と表明しているが、市場は誰もが理解している。「加速機能付きEDAツールの初回提供は、常にNVIDIAハードウェア上でのみ行われる」——つまりAMDやIntelは、自社の最大のライバルのプラットフォーム向けに最適化された道筋しか選べないのだ。
例えば、AMDのエンジニアがBlackwellに対抗するチップを設計しようとするとき、彼が起動するSynopsysのツールは、NVIDIA GPU上で最も高速に動作する。そうなると、彼は2倍の設計期間を我慢するか、あるいは、倒すべき相手のGPUを大量に購入して、その上で自社チップの設計を行うという皮肉な選択を強いられることになる。
シャベル（ツール）は、今もなお売られている。だが、売り方が変わったのだ。
中国製GPUの実際の立場
ここで、現実を突きつける数字を提示せざるを得ない。
NVIDIAが2025年度の純利益を700億ドルを超える水準に押し上げた同年、中国のGPU「ファーブル・フォー（四小龙）」——モアロード（Moore Threads）、ムーシー（Muxi）、ビーレン（Biren）、スイユエン（Suiyuan）——はIPOの窓口に列をなして待機中である。
モアロードの公開招集書によると、2022年から2024年までの3年間で累計純損失は50億元（約1000億円）、2025年前半にも2.71億元（約55億円）の赤字を計上。6月30日時点の累計未処理損失は14.78億元（約300億円）に達しており、経営陣は「最早でも2027年以降に連結決算で黒字化する」と予測している。ムーシーはややマシで、3年間の累計赤字は30億元（約600億円）超。最も厳しいのはビーレンで、3年半で累計赤字が63億元（約1260億円）を超え、2025年前半の売上高はわずか5890万元（約12億円）にとどまり、モアロード同期の7.02億元（約140億円）の「1割にも満たない」水準である。
研究開発費の投入強度も極めて高い。モアロードの2022年のR&D費用は売上高の2422.51％、2024年でもなお309.88％という異常な比率を記録している。つまり、1年間の研究開発費は売上高の3倍以上に及ぶ。これは企業経営ではなく、まるで点滴で命をつなぐような状態であり、プライベート・エクイティ市場および最近開かれた上海証券取引所（科创板）の窓口からの資金供給に依存し続けている。
ツール面ではさらに深刻な「技術的縛り」が存在する。華大九天（Empyrean）の2022年IPO招集書によれば、同社のEDAツールは5nm先進プロセスを「一部」でしかサポートしていない。概倫電子（Bilitho）は7nm／5nm／3nmノードまで対応しているが、あくまで特定の点ツール（point tool）に限られており、フル・フロー（全工程）対応とは程遠い。
華大九天の創業者・劉偉平氏は率直に述べている。「国産EDAツールは、先進プロセス（特に現在の7nm／5nm／3nm）への対応に依然として明確な課題を抱えており、現時点で14nmレベルまでは実現できているものの、7nmプロセス技術は理論的には掌握済みでも、実際の応用現場との密接な連携には、サプライチェーン全体の協力が不可欠である。」
すなわち、先進プロセス向けのフル・フローEDAツールは、国産では実用化がほぼ不可能である。中国のGPU企業がチップ設計に使用しているのは、依然としてSynopsysやCadenceのツールだ。2025年、トランプ前米大統領は、すべての重要ソフトウェアに対する輸出規制を一度宣言した（実施はされなかったが）、7nm未満の先進プロセスに対応するEDAツールは、現在も厳格な輸出管理下にある。ライセンスがいつ打ち切られるか——そのスイッチは、他国の手の中に握られているのだ。
資本市場の反応は、まさに魔術的といえる。ムーシーが上場初日の終値は829.9元（約1万7千円）、1日で692.95％の暴騰を記録した。モアロードは上場後、A株式市場で時価総額第3位に躍り出、貴州茅台（Kweichow Maotai）および寒武紀（Cambricon）に次ぐ位置にまで上昇。あるメディアは当時の株価を基に試算し、その時価総額を約3595億元（約7兆2千億円）と報じた。
しかし、その数字の裏にある実態は、未だに巨額の赤字を垂れ流し、かつ、輸出規制のリスクにさらされる海外ツールチェーンに依存せざるを得ない企業群が、二級市場で「中国版NVIDIA」の後継者として評価されているという、極めて矛盾した現実である。
そして、こうした企業がチップ設計に使っているツールそのものが、今やNVIDIAエコシステムの一部になりつつある。NVIDIAとSynopsysの20億ドルによる提携、Cadence Millennium M2000の「NVIDIA Blackwell専用」というラベル——これらは、「追いつく」という行為そのものをパラドックスへと変換してしまう。
設計から製造に至る完全なサプライチェーン
GTCでのあの対談に戻ろう。
ダリー氏は、全体を通して極めて謙虚な態度を示していた。「AIは、まだチップを自ら設計できるほどには遠く及ばない」——この言葉は、NVIDIAがここ4～5年間、毎年繰り返してきたものだ。ただし、その表現は年ごとに少しずつ進化している。4年前は「AIは設計を支援できる」、3年前は「AIはある工程を自動化できる」、今年は「8人が10か月かかる作業を、一晩で完了する」。毎年、一歩ずつ前進し、同時に必ず「究極の目標にはまだほど遠い」と一言添える。3年後に振り返れば、当時の「ほど遠い」状態は既に実現されており、新たな「ほど遠い」状態は、ライバルたちが到底手が届かない地点に設定されているのだ。
NVIDIAが過去12か月間に実施した行動は、実はただ一つだけだ。「AIを、チップ産業の最も高付加価値で、護城河が最も深い数カ所の工程に適用し、そのツールを段階的に業界全体へ販売する」——それだけである。
チップ設計のフロントエンド（設計初期）は、Chip Nemoのような内部LLMが担う。ミドルエンド（設計中間）の標準セル・ライブラリ移行やレイアウト最適化は、NB-CellやPrefix RLが担当する。そして、EDAツールチェーン全体は、Synopsysへの20億ドル出資とCadenceの「Blackwell専用」宣言によって、NVIDIAのGPUに固定化されている。製造工程の光刻計算はcuLithoが担い、TSMCですでに実用化が始まっている。
設計から製造に至るすべての工程において、NVIDIAはAIで再定義を果たした。そして、そのすべての工程の最終的な行き着く先は、ただ一つ——「最も高速なツールを使いたいなら、NVIDIAのGPUを買うしかない」である。
Blackwellに勝てるチップを設計しようとするすべてのライバルにとって、最も皮肉な事態はすでに起きている。そのチップの設計に使うEDAツールの最速バージョンはNVIDIA GPU上でしか動作しない。そのチップの製造に必要な光刻計算の最速アルゴリズム・ライブラリはNVIDIAが提供する。そして、その設計AIを訓練するために必要な計算資源も、やはりNVIDIAのGPUである。
あなたが倒そうとしている相手が、あなたに「倒すために必要なすべての道具」を貸し出しているのだ。賃料は年払い、契約更新のたびに値上げされる。
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