先見の明…と途中で日和らずに投資し続けた胆力、それから少しの時の運だと思ってます。今でこそ一人勝ちの様に見えますが、CUDA を発表したのは 2006 年です。今私たちが見ているのはそこから育て上げた成果です。

昨今話題の生成AIで並列計算が必要であり、GPUがそれに向いている。GPUはもともと画像処理用だったが、AI向けの用途が生まれてきた。AWSなんかは自社開発もしているが世界的に供給が追いついていない。半導体需要による株価上昇ですな

もともとグラフィック用処理で開発したGPUが、応用的にHPCでの超並列計算で使われるようになり（膨大な計算量の処理）、さらにそれが機械学習／AIでの学習と推論という、同様に膨大な計算を要する処理に使われるようになりました。このGPUで世界一位のメーカーがNVIDIAです。

GPUでの計算処理をするには、アプリケーションプログラム側から必要な入力値を渡す必要があります。実際はもっと複雑なやり取りがあり、それをするためにはGPUメーカーが提供するライブラリと呼ばれるソフトウェア群（NVIDIAのはCUDA）を使いこなす必要があります。このCUDAが業界標準となっていて、それをベースにしたソフトウェア資産や技術者のエコシステムが世の中で出来上がっています。

他社と比べるとここが大きな差別化要因で、独占的にビジネスが進められる部分かなと。皆、これまでと今後のデファクトスタンダードに従い、既存の資産を最大限活用し続けたいですからね。

ゴールドラッシュの時につるはしを売った会社と同じように、AIブームの時にAIを作るためのGPUを売っています。

GPUがAIに向いてるということは理解はしているのですが、それこそ京のようなスパコンは使えないんですかね？

京がAIにも使えれば、日本の産業競争力もきっと上がるのになーとかちょうど思ってました

どなたか、スパコンが何故AIには使えないのか教えて下さいー🙇

行列計算がCUDAにべったりというのは話に聞くのですが、脱CUDAってどれほど難しいのでしょうか

NvidiaはGPUを生業にしてますが、元々はグラフィック処理や3D処理に使われていて一般的にはゲーム用途で浸透していました。

競合としてAMDもありましたが、この頃から動画はAMD、3DはNvidiaと住み分けされていましたね。

グラフィック処理はいわゆる行列演算をしているわけですが、これに最適化したハードウェアがGPUということで、CPUでも出来なくはないですが、最適化されていないためGPUのほうが圧倒的に処理能力が高いです。

それからしばらくしてニューラルネットワークの研究が躍進しディープラーニングがAI研究の表舞台に上がりましたが、ニューラルネットワークも行列を多用するため、CPUではなくGPUで演算させることが一般的となりました。

ここでnvidiaはいち早くcudaをAIプログラミングに対応させて開発環境のデファクトスタンダードを獲得していった認識です。

AMDはここで完全に出遅れてましたね。

後はAIの開発需要に応じて売り上げがうなぎ登りに上がって行ったという流れです。

個人的にはGPUそれ自体の性能差などではなく、開発環境を席巻した行動の速さが今の時価総額を作り出していると考えています。