NVIDIAって何をやっている会社？
NVIDIAの株価が2023年の終わりから上がり始めて久しいですが、NVIDIAとは結局何をやっている会社なのでしょうか。
（生成AIとどう関係あるの……？）
Perplexityに聞いてみました。
余談ですがPerplexityでの検索を"パプる"と呼ぶ人もいるそうです。
１．色々な疑問とPerplexityの回答
まずは単刀直入に何をやっている企業なのか聞いてみました！
【質問】
NVIDIAとは何をやっている企業ですか
【回答】
NVIDIA（エヌビディア）は、主にGPU（グラフィックスプロセッサユニット）を開発・販売しているアメリカの大手半導体メーカーです。1993年に設立され、本社はカリフォルニア州サンタクララにあります。
主な事業内容GPU開発
NVIDIAは主にGPUを開発しており、これらはゲーム用のリアルタイム画像処理やAI開発、デジタルツイン、暗号通貨のマイニングなどに広く使用されています。代表的な製品には「GeForce」シリーズや「Quadro」シリーズがあります。
AIと自動運転
近年、NVIDIAはAI研究や自動運転システムの開発にも注力しており、これらの分野で高性能な学習用チップを提供しています。例えば、トヨタの自動運転車にはNVIDIAのスーパーコンピュータ「ドライブPX」が採用されています。
データセンターとクラウドサービス
データセンター向けの高性能コンピューティングソリューションも提供しており、これにはAI処理に特化したGPUやクラウドベースのゲームストリーミングサービス「GeForce NOW」などが含まれます。
企業の特徴ファブレスメーカー
NVIDIAは自社で工場を持たないファブレスメーカーであり、設計に特化して製造は外部に委託しています。
急成長
生成AIブームなどにより、NVIDIAの売上高は急増しており、2024年度の売上高は609億ドルに達し、前年と比較して約2.3倍に拡大しました。
NVIDIAはその技術力と革新性により、AIや自動運転などの先端技術分野でリーダーシップを発揮し続けている企業です。
GPUの開発をしていて、生成AIブームで売上高が急増していることはなんとなく知っていました。
でもGPUとAIがどのように関係しているのか恥ずかしながらよくわかっていないんですよね……
もっと聞いてみます。
【質問】
GPUと生成AI技術にはどのような関係がありますか
【回答】
GPU（Graphics Processing Unit）は、生成AI技術において極めて重要な役割を果たしています。以下に、GPUと生成AI技術の関係について詳しく説明します。
高速並列処理能力
GPUは、多数のコアを持ち、並列処理が得意です。この特性により、膨大なデータを高速に処理することが可能で、生成AIの学習や推論に必要な大量の計算を効率的に行うことができます。
ディープラーニングとニューラルネットワーク
生成AIは、ディープラーニング技術を基盤としており、ニューラルネットワークモデルを使用します。これらのモデルは、膨大な行列計算を必要とするため、GPUの並列処理能力が非常に適しています。特に、NVIDIAのGPUはディープラーニングのために最適化されており、Tensorコアなどの専用ハードウェアを搭載しています。
大規模データセットの処理
生成AIは、大規模なデータセットを用いて学習を行い、新しいコンテンツを生成します。例えば、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを処理し、文脈を理解して新しいテキストを生成します。こうした処理には、高性能なGPUが不可欠です。
トランスフォーマーモデルの利用
生成AIでは、Googleが提唱したトランスフォーマーモデルが広く採用されています。このモデルは、セルフアテンションメカニズムを用いて、入力データの各部分の重要度を差分的に重み付けし、並列処理を可能にします。GPUはこの並列処理を効率的に行うため、トランスフォーマーモデルの実装に最適です。
インフラとネットワークの重要性
生成AIのパフォーマンスを最大限に引き出すためには、GPUサーバを高速なネットワークで接続し、クラスタ化することが重要です。これにより、複数のGPUが協調して並列処理を行い、大規模なデータセットを効率的に処理できます。
GPUってグラフィックの処理をするための部品かと思ってたのですが、抽象化すると膨大な並列処理を効率的に行える部品なんですね！
AIやディープラーニングに膨大な計算を行う必要があるイメージはなんとなくあるので、ここは理解できそうです。
＞NVIDIAは自社で工場を持たないファブレスメーカーであり、設計に特化して製造は外部に委託しています。
あと、最初の回答で気になったのですが、NVIDIAがGPUを作っているわけではないんですね……
ここら辺も聞いてみます。
【質問】
ファブレスメーカーとは何ですか。
【回答】
ファブレスメーカーとは、自社で生産設備（工場）を持たず、製品の企画・設計を行い、製造工程を外部の企業に委託するビジネスモデルの企業を指します。1980年代にアメリカのシリコンバレーで始まり、特に半導体業界で広く普及しています
【質問】
NVIDIAはどのような企業にGPUの製造を委託していますか。
【回答】
NVIDIAはファブレスメーカーであり、自社で製造設備を持たず、製品の設計に特化しています。そのため、実際の製造は外部の企業に委託しています。半導体業界では設計と製造の分業が進んでおり、NVIDIAのようなGPU設計に特化した企業と、TSMC（台湾積体電路製造）のような製造に特化したファウンドリ企業が協力関係を築いています。TSMCは世界最大の半導体ファウンドリ企業であり、最先端のプロセス技術を持っています。NVIDIAのような高性能GPUの製造には、最先端の製造プロセスが必要なため、TSMCが主要な製造パートナーとなっていると考えられます。ただし、具体的な製造委託先について公式の情報は提示されていないため、TSMCが唯一の製造パートナーであるとは限りません。半導体業界の動向や需要に応じて、他のファウンドリ企業にも製造を委託している可能性があります。
なるほど、ファブレスメーカーは半導体業界でよく使われる手法なんですね。
ちょっと製造パートナー企業がどこなのかについては濁されてしまいましたが、新たな「半導体ファウンドリ企業」という言葉が出てきました。
【質問】
半導体ファウンドリ企業とはなんですか。
【回答】
ファウンドリ企業とは
ファウンドリ企業とは、半導体チップの製造を専門に行う企業のことを指します。これらの企業は、他社からの委託を受けて半導体チップを製造しますが、自社では設計を行わないのが特徴です。
ファウンドリ企業の役割
ファウンドリ企業は、以下のような役割を担っています：製造専業: 半導体チップの製造に特化し、設計は行わない。
高度な技術力: 高度な製造技術を持ち、最新のプロセス技術を駆使して高性能な半導体チップを製造する。
コスト効率: 多くの企業からの製造委託を受けることで、スケールメリットを活かし、コスト効率の高い製造を実現する。
主なファウンドリ企業
TSMC（台湾積体電路製造）: 世界最大のファウンドリ企業で、NVIDIA、Apple、Qualcommなど多くの大手企業が製造を委託しています。
UMC（聯華電子）: 台湾の大手ファウンドリ企業で、TSMCに次ぐ規模を持っています。
GlobalFoundries: アメリカの大手ファウンドリ企業で、幅広い半導体製品の製造を行っています。
PSMC（力晶積成電子製造）: 台湾のファウンドリ企業で、特にメモリ製品の製造に強みがあります。
ファウンドリ企業の重要性
ファウンドリ企業は、半導体業界において非常に重要な役割を果たしています。ファブレス企業（設計に特化した企業）は、自社で製造設備を持たずに製品の設計に集中できるため、迅速に市場のニーズに対応することができます。一方、ファウンドリ企業は製造に特化することで、高品質な製品を効率的に生産することができます。この分業体制により、半導体業界全体の効率と競争力が向上しています
ファブレスメーカーと対になる単語のようですね。
ここで半導体業界の設計と製造って何だろう……と思ったので、それも聞いてみることにします。
まずは、半導体ってそもそも何なのか聞いてみることにします。
【質問】
半導体とはなんですか
【回答】
半導体とは、電気を通す「導体」と電気を通さない「絶縁体」の中間的な性質を持つ物質です。
主な特徴は以下の通りです
電気的性質
導体と絶縁体の中間の電気伝導性を持ちます。
温度や光などの外部要因によって電気伝導性が変化します。
主な材料
シリコンが最も一般的な半導体材料として使用されています。
機能
電気信号の増幅、切り替え、記憶、発光などの機能を実現できます。
種類
N型半導体: 電子が主なキャリアとなります。
P型半導体: 正孔（ホール）が主なキャリアとなります。
応用
トランジスタ、ダイオード、集積回路(IC)などの電子部品の基本材料として使用されます。
スマートフォン、コンピュータ、自動車、家電製品など、現代のあらゆる電子機器に使用されています。
重要性
現代のテクノロジーに不可欠な存在であり、デジタル機器の小型化や高性能化を可能にしています。
将来性
さらなる小型化と省電力化が進むと予測されており、IoTやAIなどの新技術の発展にも重要な役割を果たすと期待されています。
半導体は、その独特の性質により、現代の電子技術の基盤となっており、私たちの日常生活に欠かせない存在となっています。
続けて質問します。
【質問】
半導体業界におけるGPUの設計とはどのような工程のことを指していますか。 製造工程との違いがわかるように具体的な例を用いて教えてください。
【回答】
半導体業界でのGPUの設計工程は、製造工程とは異なる一連のプロセスを指します。以下に、具体的な設計工程と製造工程の違いを説明します。
〇設計工程
要件定義
市場のニーズや技術トレンドを分析し、新しいGPUの機能や性能目標を設定します。
アーキテクチャ設計
GPUの基本的な構造や機能ブロックを設計します。これには、演算ユニット、メモリインターフェース、入出力インターフェースなどが含まれます。
論理設計
ハードウェア記述言語（HDL）を用いて、GPUの各機能ブロックを具体的に記述します。これにより、回路の動作をシミュレーションして検証します。
物理設計
論理設計を基に、実際のシリコン上での配置や配線を行います。これには、レイアウト設計や配線の最適化が含まれます。
検証とテスト
設計した回路が正しく動作するかをシミュレーションや実機テストで確認します。エラーが見つかった場合は修正を行います。
テープアウト
設計が完了し、製造に必要なデータをファウンドリに送るプロセスです。
〇製造工程
ウェハー製造
シリコンウェハーを製造し、これを基にチップの製造を開始します。
フォトリソグラフィ
光を使ってウェハー上に回路パターンを描きます。この工程は何度も繰り返され、複数の層が形成されます。
エッチング
フォトリソグラフィで描かれたパターンに従って、不要な部分を化学薬品やプラズマで削り取ります。
ドーピング
特定の不純物をシリコンに注入し、半導体の電気的特性を制御します。
メタライゼーション
配線層を形成し、各トランジスタや回路ブロックを接続します。
パッケージング
完成したチップを保護するためのパッケージに封入し、外部接続端子を取り付けます。
テストと検査
最終製品として出荷する前に、各チップが正しく動作するかをテストします。
〇設計と製造の違い
設計工程は、主にソフトウェアとコンピュータシミュレーションを用いて行われ、回路の論理的な動作を定義し、最適化するプロセスです。
製造工程は、物理的なシリコンウェハーを使って実際にチップを作り上げるプロセスであり、クリーンルームや高度な機器を必要とします。
シリコンウェハーって何だ……聞いてみました。
【質問】
シリコンウェハーとはなんですか
【回答】
シリコンウェハーは、高純度なシリコン（珪素）を薄い円盤状に加工したもので、半導体デバイスの基板として使用されます。これらはスマートフォン、パソコン、デジタル家電、自動車など、私たちの身の回りにある多くの電子機器に欠かせない重要な材料です。
〇シリコンウェハーの特徴
高純度
シリコンウェハーは非常に高純度のシリコンから作られ、微細な凹凸や微粒子を限界まで排除した超平坦・超清浄な表面を持っています。
製造プロセス
シリコンインゴットを厚さ約1mm程度にスライスし、表面を鏡面状に磨き上げます。
その後、洗浄やエッチング、ドーピング（不純物の導入）などの工程を経て、半導体デバイスの基板として使用されます。
〇シリコンウェハーの製造工程
シリコンウェハーの製造は、以下のような主要な工程を経て行われます：
結晶成長
高純度のシリコンを溶かし、種結晶を用いてシリコンインゴットを成長させます。このプロセスはCz法（チョクラルスキー法）と呼ばれます。
スライス
成長したシリコンインゴットを薄い円盤状にスライスします。
面取り
スライスされたウェハーの端面をダイヤモンドでコートされた砥石で面取りし、割れや欠けを防ぎます。
ラッピングとエッチング
ウェハーの表面をさらに平坦化し、不要な部分を化学的に除去します。
洗浄と乾燥
ウェハー表面の異物や汚れを徹底的に洗浄し、乾燥させます。
品質検査
クリーンルーム内で、ウェハー表面の微細な異物や不具合を検査します。
シリコンウェハーの重要性
シリコンウェハーは、半導体デバイスの基盤となる材料であり、現代の電子機器の性能を大きく左右します。高品質なシリコンウェハーは、半導体デバイスの動作の信頼性と効率を高めるために不可欠です。また、技術の進歩に伴い、シリコンウェハーの需要はますます高まっています。シリコンウェハーの製造には高度な技術と厳密な品質管理が必要であり、日本のメーカーはこの分野で世界的に高いシェアを持っています。
ウィキペディアに画像が載っていたので、こちらを見るとだいぶイメージがつきそうな気もします。
なんだかだんだん掴めてきたような気もしますが、先ほどの回答の物理設計と実際の製造の違いが気になってきました。
【質問】
物理設計における実際のシリコン上での配置や配線を行う作業と、製造工程における実際の製造との違いをシリコンとシリコンウェハーの違いに着目して教えてください。
【回答】
物理設計における配置・配線作業と実際の製造工程には、シリコンとシリコンウェハーの扱いに関して重要な違いがあります。
以下にその違いを説明します。
〇物理設計における配置・配線作業
デジタル表現
物理設計では、シリコンチップ上の回路要素をコンピュータ上でデジタル的に表現します。
実際のシリコンは使用せず、シミュレーションソフトウェアを用いて仮想的なシリコン表面上に回路を配置します。
抽象化されたレイアウト
トランジスタや配線などの回路要素を抽象化された図形として扱います。
これらの図形を効率的に配置し、接続することで回路を設計します。
設計ルールの適用
製造プロセスに基づいた設計ルール（最小線幅、間隔など）を考慮しながら配置・配線を行います。
しかし、この段階では実際のシリコンウェハーは使用しません。
〇製造工程における実際の製造
物理的なシリコンウェハーの使用
実際の製造では、物理的なシリコンウェハーを使用します。これは、高純度のシリコンを薄く円盤状に加工したものです。
フォトリソグラフィ
物理設計で作成されたレイアウトデータを基に、シリコンウェハー上に回路パターンを光学的に転写します。
エッチングと成膜
シリコンウェハー上に実際の回路構造を形成するため、エッチング（不要な部分を削る）や成膜（必要な材料を積層する）などの物理的・化学的プロセスを行います。
多層構造の形成
シリコンウェハー上に複数の層を重ねて、設計された回路を3次元的に構築します。
〇シリコンとシリコンウェハーの違いに着目した主な相違点
物理的実体
物理設計: シリコンは抽象的な概念として扱われ、実際のシリコンウェハーは使用しません。
製造工程: 実際のシリコンウェハーを物理的に加工します。
スケール
物理設計: ナノメートルレベルの精度で設計を行いますが、あくまでもデジタル上の表現です。
製造工程: 実際のシリコンウェハー（例：直径300mm）を使用し、ナノメートルレベルの精度で加工します。
プロセスの性質
物理設計: ソフトウェアを用いたデジタルプロセスです。
製造工程: 高度なクリーンルーム環境下で行われる物理的・化学的プロセスです。
フィードバック
物理設計: シミュレーションによる検証が主で、実際のシリコンウェハーの特性は考慮されますが、直接的なフィードバックはありません。
製造工程: 実際のシリコンウェハーの特性や製造プロセスの結果が直接フィードバックされ、必要に応じて設計にも反映されます。
これらの違いにより、物理設計と実際の製造プロセスは密接に関連しながらも、異なる専門性と技術を必要とする工程となっています。
設計ではコンピュータ上で各部品を抽象的に取り扱って、効率的な配置・接続方法を検討し、製造では実際に高純度のシリコンを薄く円盤状に加工したものに対して、光の転写で回路を描いたり、不要な部分を削ったりするということですかね。
だいぶ全体像がつかめてきた気がします。
２．まとめ
まず半導体というのは、電気を通す「導体」と電気を通さない「絶縁体」の中間的な性質を持つ物質のことを指し具体的には"シリコン"のことを言う。この性質を用いてトランジスタ、ダイオード、集積回路(IC)などの電子部品の基本材料として使用されている。
シリコンは、高純度なものを薄い円盤状に加工することで、「シリコンウェハー」という半導体デバイスの基板として利用可能なものになる。
この「シリコンウェハー」がGPUの材料となる。半導体業界は「ファブレスメーカー」という設計に特化した企業と「ファウンドリ企業」という受注した設計の通り製造のみを行う企業に分かれており、実際に「シリコンウェハー」に回路を描いたりするのは「ファウンドリ企業」である
NVIDIAは「ファブレスメーカー」の方に属する企業であり、GPU設計に特化した企業である
GPU（グラフィックスプロセッサユニット）は、並列処理が得意であるため、膨大なデータを高速に処理することが可能で、生成AIの学習や推論に必要な大量の計算を効率的に行うことができる
生成AIや自動運転システムへの着目から、高性能なGPUの設計を行っているNVIDIAが注目されている
という流れでNVIDIAが注目されているということみたいです！
なんとなくニュースを見ていてはダメですね……
３．単語集
NVIDIA: 主にGPUを開発・販売するアメリカの半導体メーカーで、AIやゲーム、データセンター向けの製品で知られている
GPU: Graphics Processing Unitの略で、画像処理や並列計算に特化したプロセッサ
半導体: 電気伝導性が導体と絶縁体の中間に位置する材料で、トランジスタやICなどの電子部品に使用される
ファブレスメーカー: 自社で製造設備を持たず、設計に特化し、製造は外部のファウンドリ企業に委託する企業
TSMC: 台湾積体電路製造の略で、世界最大の半導体受託生産（ファウンドリ）企業
ファウンドリ企業: 他社からの委託を受けて半導体チップを製造する企業
シリコン: 半導体材料として広く使用される元素で、シリコンウェハーの基材となる
シリコンウェハー: 高純度のシリコンを薄くスライスした円盤状の基板で、半導体デバイスの製造に使用される
４．その他
シリコンウェハー自体を製造している企業についても気になったので質問してみました。
【質問】
シリコンウェハーを製造している企業にはどのような企業がありますか
【回答】
シリコンウェハーを製造している主要な企業には以下のようなものがあります
信越化学工業（Shin-Etsu Chemical）
日本の企業で、世界最大のシリコンウェハーメーカーです。高品質なウェハーで知られており、世界市場シェアの約30%を占めています.
SUMCO（住友金属工業）
日本の企業で、信越化学に次ぐ世界第2位のシリコンウェハーメーカーです。高品質な製品と技術力で知られています.
GlobalWafers（環球晶圓）
台湾の企業で、世界第3位のシリコンウェハーメーカーです。2016年にSunEdison Semiconductorを買収し、市場シェアを拡大しました.
Siltronic
ドイツの企業で、ヨーロッパ最大のシリコンウェハーメーカーです。高品質な製品と革新的な技術で知られています.
SK Siltron
韓国の企業で、主に半導体用シリコンウェハーを製造しています。
Wafer Works
台湾の企業で、主に小口径ウェハーを製造しています。
これらの企業は、高度な技術と厳密な品質管理を必要とするシリコンウェハー製造において、世界的に高いシェアを持っています。特に日本の企業である信越化学工業とSUMCOは、高品質なシリコンウェハーの製造で世界をリードしており、半導体産業において重要な役割を果たしています.シリコンウェハー市場は、半導体需要の増加に伴い拡大を続けており、これらの企業は継続的な技術革新と生産能力の拡大を行っています。
【質問】
信越化学工業はNVIDIAやTSMCのように順調に株価が上昇していません。原因はなんだと考えられますか。
【回答】
信越化学工業の株価がNVIDIAやTSMCのように順調に上昇していない原因として、以下の要因が考えられます：
1. 市場の焦点の違いNVIDIAやTSMCは、特にAI（人工知能）やデータセンター向けの需要が急増している分野で強みを持っています。これらの企業は、AIブームに乗って業績を大きく伸ばしており、株価もそれに伴って上昇しています。一方、信越化学工業はシリコンウェハーの供給に強みがありますが、AIやデータセンター向けの直接的な需要増加の恩恵を受けにくい可能性があります。
2. 製品ポートフォリオの違いNVIDIAはGPUを中心とした製品ポートフォリオを持ち、特にゲーミング、データセンター、AI、クラウドコンピューティングなどの成長市場に焦点を当てています。TSMCも最先端の半導体製造技術を持ち、AppleやNVIDIAなどの大手テック企業からの受託製造で高い需要を維持しています。信越化学工業の製品は主にシリコンウェハーであり、半導体製造の基盤となる重要な材料ですが、最終製品の市場動向に直接的に影響されにくい側面があります。
3. 地政学的リスクと供給チェーンの影響半導体業界全体が地政学的リスクや供給チェーンの問題に直面していますが、特にシリコンウェハーの供給は特定の地域に依存しているため、これらのリスクが株価に影響を与える可能性があります。信越化学工業は日本に拠点を持つ企業であり、地政学的な緊張や自然災害などのリスクが株価に影響を与えることがあります
4. 投資家の期待と市場の評価NVIDIAやTSMCは、技術革新と市場拡大の期待が高く、投資家からの評価も高いです。一方、信越化学工業は安定した供給を行う企業として評価されることが多く、急成長を期待する投資家の注目を集めにくい側面があります。まとめ信越化学工業の株価がNVIDIAやTSMCのように順調に上昇していないのは、主に市場の焦点の違い、製品ポートフォリオの違い、地政学的リスクと供給チェーンの影響、そして投資家の期待と市場の評価の違いによるものと考えられます。
なんとシリコンウェハーのシェア2トップは日本企業でした。
ただ、原材料を提供している側は安定はしていますが、生成AIや自動運転、仮想通貨のマイニングなど情勢による用途を考えて技術革新をする、という雰囲気ではないのかもしれませんね。
ここまで読んでいただきありがとうございます！
今回はPerplexityに次々と質問した内容をそのまま記事にしてみました。聞いたことある言葉でも、質問してみると連鎖的に調べものが出来て楽しいですね。