エヌビディアの野望：AIによる支配か、技術界の大転換か？
今日から、エヌビディアの創業者兼CEOであるジェンスン・ファンは、新たな肩書を持つことになりました－アメリカ国家工学アカデミーの院士です。
2月7日未明、アメリカ国家工学アカデミー（National Academy of Engineering, NAE）は、今年の新たな院士のリストを発表し、その中にジェンスン・ファンの名前が含まれていました。
ファンが選ばれた理由は、「高性能グラフィックス処理ユニットを用いて、人工知能革命を推進したこと」です。
これはアメリカのエンジニアにとって最高の専門的名誉の一つです。院士の称号は、「工学研究、実践または教育の分野で優れた貢献をした人、工学文献に重要な貢献をした人、新興技術分野の開拓、伝統的な工学分野での重大な進歩、または革新的な工学教育方法の開発・実施に重要な貢献をした人」に授与されます。
以前にアメリカ国家工学アカデミーの院士に選ばれた科学技術界の有名人には、イーロン・マスクやマイクロソフトのCEOサティヤ・ナデラなどがいます。
ファンの選出はあまり驚くべきことではありません。AIの波に乗り、エヌビディアは最近市場価値が再び歴史的な高値を更新し、インテル、AMD、クアルコム、ブロードコムを合わせたものよりも高く、「チップの王様」となりました。
武器商人のエヌビディア
人工知能分野は戦争が進行中であり、エヌビディアは唯一の武器商人です。
あるウォールストリートのアナリストがそう評価しました。
エヌビディアが今日享受している「AIの恩恵」は、ファンが10年以上前に行った「大勝負」から来ています。最近の『ニューヨーカー』の深掘りレポートを通じて、この決定的な「大勝負」の背後にある詳細を知ることができます。
成功は決して保証されず、破産は常に隣り合わせです。
人工知能の「大爆発」の瞬間を点火
それは最初の8K解像度のゲーム機で、壁一面を占めており、非常に美しかったです。
2000年、スタンフォード大学の学生イアン・バックは、32枚のエヌビディアGeForceグラフィックスカードを連結し、8台のプロジェクターを追加して『クエイク』をプレイするための高解像度ゲーム機を自作しました。
最初、エヌビディアGeForceの成功は『クエイク』のサポートによるものでした。ゲームの「デスマッチ」モードでは、GPUの並列計算がプレイヤーに速度の優位性を与えたため、GeForceの新製品が出るたびにプレイヤーが追随しました。
バックは、自分が手榴弾をより速く投げることができる以外に、GeForceが何をすることができるのか疑問に思いました。
その後、バックはグラフィックカードの原始的なプログラミングツール「シェーダー」に成功して侵入し、その並列計算を利用して、GeForceを低コストのスーパーコンピューターに変えました。
それほど時間が経たないうちに、バックはエヌビディアの社員になりました。
ファンはバックにソフトウェアセットを作成させ、すべてのGeForceをスーパーコンピューターに変えることを望みました。同時に、ハードウェアチームにチップアーキテクチャの対応する改造を行わせました。
2006年、バックがエヌビディアのために作ったCUDAが正式に発表され、研究者やプログラマーがプログラミング言語を通じてGPUの計算能力をより個性的で効率的に利用できるようになりました。
しかし、消費者はファンが一般に普及させようとしたスーパーコンピューターにあまり興味を示しませんでした。シリコンバレーの技術ポッドキャスト「Acquired」は次のようにコメントしました：
彼らはこの新しいチップアーキテクチャに巨額を投じました。
彼らは数十億ドルを費やし、その目標は、当時まだ小さな市場であった学術および科学計算のニッチ分野にサービスを提供することにありました - 市場規模は間違いなく彼らが投じた数十億よりも小さかったです。
当時のエヌビディアは広くネットを張り、潜在的な顧客を探していました。株式トレーダー、石油探査会社、分子生物学者などを試みましたが、人工知能分野は考慮していませんでした。
今日、私たちはジェフリー・ヒントンを「AIの父」と呼んでいます。
しかし、2009年には、ヒントンは資本から避けられていたAI分野で、その分野ではまだニッチだった「ニューラルネットワーク」を研究していました。
その年、ヒントンはエヌビディアにこのようなメールを書きました：
私はちょうど数千の機械学習の研究者に、彼ら全員がエヌビディアのグラフィックスカードを買うべきだと言いました。無料で一枚送ってもらえますか？
結果？もちろん拒否されました。
その前に、ヒントンはエヌビディアのCUDAプラットフォームを使ってニューラルネットワークを訓練し、人間の言語を認識することに成功し、想像以上に良い成果を得たので、業界の会議でそれを発表することにしました。
エヌビディアがヒントンにグラフィックスカードを送ることを拒否したにもかかわらず、ヒントンは依然として学生にそれを使用するように奨励しました。
最も重要なのは、彼のもとで優れたプログラマーであるアレックス・クリゼフスキーとイリヤ・スツケヴァーの2人でした。
鋭い読者ならお気づきかもしれませんが、イリヤ・スツケヴァーはOpenAIのチーフサイエンティストであり、チャットGPTの背後にある技術を主導した人物です。
2012年、スツケヴァーとクリゼフスキーは2枚のエヌビディアGeForceグラフィックスカードを購入し、1週間のうちに数百万枚の画像データをニューラルネットワークに流し込み、「AlexNet」を訓練しました。その後スツケヴァーは振り返って次のように述べています：
GPUが登場したとき、それはまるで奇跡のようでした。
彼の感嘆には理由があります。
同じ年に、Googleは1万6000以上のCPUを購入して、彼らのニューラルネットワークを訓練し、猫のビデオを識別できるようにしました。
しかし、AlexNetは電動車、チーター、貨物船などの画像を正確に識別でき、たった2枚のGPUを使用しました。
2012年、当時まだ権威ある大規模視覚認識チャレンジ（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）で、AlexNetはtop-5エラー率15.3%で優勝し、2位および以前の参加者よりもはるかに優れた成績を収め、不正行為の疑いを持たれるほど優れていました。ヒントンはコメントしました：
それは大爆発の瞬間でした。パラダイムのシフトです。
意図的ではなかったかもしれませんが、エヌビディアはそのようにして人工知能の「大爆発」の瞬間を点火しました。
AI企業になる
（ジェンスン・ファン）彼は金曜日の夜にメールを送り、会社はすべて深層学習を中心に展開されると述べました。私たちはもはや画像会社ではありません。
翌週の月曜日の朝には、私たちはAI企業になりました。
本当に、それほど速かったです。
NVIDIAの副社長グレッグ・エステスが『ニューヨーカー』に語りました。
AlexNetの登場後、数年で、大規模視覚認識チャレンジに参加するほとんどすべての人がニューラルネットワークを選択しました。
21世紀の10年代半ばまでに、GPUを使用したニューラルネットワークの訓練により、画像認識の精度は96%に達し、この精度レベルはすでに人間を超えていました。
ファンのスーパーコンピューターのビジョンは実現しました
彼は次の目標を探し始めました：
私たちは計算機のビジョン問題を解決することができました、完全に無構造の問題です。この事実は一つの問題を指摘しています：「あなたはそれに他の何を教えることができるのか？」
ファンの心の中の答えはおそらく－すべてです。
彼はニューラルネットワークが社会を変えると信じており、CUDAを使用してその背後に必要なハードウェア市場を独占することができると考えました。
彼は大胆に一歩を踏み出し、エヌビディアのAIの旅を開始しました。
この時、AI業界のリーダーたちはもはやエヌビディアに無料のグラフィックスカードを申請する必要はありませんでした。
2016年8月、ファンは個人的に世界初のDGX-1をOpenAIのオフィスに届けました。
当時まだOpenAIと決別していなかったマスクが、この3000人が3年かけて作成した成果物を直接開封しました。
公式プレスリリースで、ファンは冗談を言いました：
これが唯一出荷された製品であれば、このプロジェクトのコストは20億ドルになります。
誰が想像したでしょうか、翌年Googleは新しいニューラルネットワークのトレーニングアーキテクチャTransformerを公開しました。
この新しいブレークスルーは再びスツケヴァーによって捉えられ、OpenAIが最初のGPTモデルを構築することをリードしました。すべてはエヌビディアのスーパーコンピューター上に構築されました。
1年前の今日、OpenAIは公式にチャットGPTを公開し、すべてを変えました、その中にはエヌビディアも含まれています。
注文が絶えず、供給不足です。
2023年、エヌビディアの株価は200%以上急騰し、世界で初めて市場価値が1兆ドルを超えるチップメーカーになりました。
かつて見向きもされなかったCUDAも、400万人の開発者を集め、エヌビディアのAI分野のもう一つの「堀」になりました。
航空宇宙、生物科学、機械工学、エネルギー探索などの分野の研究の大部分は、CUDAの上で行われています。
エヌビディアの最新のAI製品DGX H100は、重さが370ポンドの金属製の箱で、価格は50万ドルに設定されています。
OpenAIのオフィスに届けられた当時のDGX-1と比較して、新製品の実行速度は5倍に向上しました。
AlexNetを訓練するためには、1分以内で完了します。
「破産の瀬戸際」にいる王者
今年の9月、ファンはカリフォルニア州サンノゼのあのデニーズレストランに招待されました。
当時、彼はこのレストランのブースでパートナーと一緒に文書を起草し、エヌビディアを設立しました。
彼らは競争相手を「嫉妬させる（green with envy）」チップを設計したいと考えていました。ファンは「Nvidia」という名前を思いつき、「嫉妒（invidia）」というラテン語の単語を取り入れました。
今日のエヌビディアは確かに競争相手を羨ましがらせています、デニーズのCEOでさえ彼らのために記念プレートを特別に作り、レストランの中にエヌビディアの光を照らしています。
しかし、エヌビディアの成功は特に典型的な「成功者」の話ではありません。
エヌビディアが設立された当初、ビデオゲームが好きだったファンは、ゲーム市場がより良いグラフィックスカードに値すると考え、1995年に最初の製品NV1を発売しました。
しかし、NV1は本当に主流市場に受け入れられたことはありませんでした。その一つの大きな理由は、同年にマイクロソフトがD3DのAPIを発表したが、NV1はD3Dをサポートしていなかったことです。次世代の製品NV2も失敗しました。
一度「賭け」に負けたファンは諦めず、1996年に従業員の半分を解雇し、資金を絞り、すべてを未テストの新製品に賭けました：
確率は50/50ですが、とにかく私たちはすでに破産の瀬戸際にいました。
RIVA 128が正式に発売されたとき、エヌビディアの残りの資金は1か月分の経費を賄うのに十分でした。幸いにもRIVA 128は成功を収め、4ヶ月で100万個以上が販売されました。
その時から、ファンは従業員にこのような「絶望」で働くように促し始めました。
ファンにとって、困難や失敗は見知らぬものではありませんでした：
私は困難の中で最も明確に物事を考えることができることに気づきました。
私の心拍数はさえも下がります。
彼はさらに、「失敗は共有されなければならない」と主張しました。
以前、エヌビディアは問題のあるグラフィックスカードを出荷したことがあり、そのグラフィックスカードのファンは非常にうるさかったです。
ファンはこの製品を担当したマネージャーを解雇する代わりに、数百人を集めた大会を開き、このマネージャーにこの騒動に至るすべての決定を説明させました。
「失敗」を見せることも、エヌビディア内部の「慣習」となりました。
そこから、誰がここに残ることができるか、誰ができないかをすぐに判断できます。誰かが防御を固め始めたら、彼らが長くはいないことがわかります。
エヌビディアのソフトウェア責任者ドワイト・ディアックスが述べました。
ファンはまた、従業員に「0億ドル市場（zero-billion-dollar market）」を追求するように奨励しています - それは競争相手がいないだけでなく、明確な顧客さえいない実験的な領域です。
結局のところ、ファンが言ったように：
私は常に私たちが破産まで30日しかないと感じていました。それは決して変わりませんでした。
何もしない理由はありません。