【株価世界一 NVIDIAの強さの秘密】日経BP記者・島津翔／NVIDIA株が世界一になるまで／社員のメールを見逃さないCEO／大学に投資する理由【PIVOT TALK】

【株価世界一 NVIDIAの強さの秘密】日経BP記者・島津翔／NVIDIA株が世界一になるまで／社員のメールを見逃さないCEO／大学に投資する理由【PIVOT TALK】

この世界一になるってここまで早くな るって予想されてました正直1年前は全く 予想してなかったですねジンスCを おそらく世界で初めて密着した方なので ファンシオってどんな人ですか強烈な リーダーシップがある方なんですよねAI の可能性に気づいて全員がAIの仕事し てくれってなかなか言えないじゃないです かそのCEOとして何をやるかじゃなくて 何をやらないかっていうところをやっぱり きちんと決めれるリーダーだNVアって 非常にこう大学に投資をする会社なんです ねクーダの使い方だったりとかGPUの 動かし方みたいなものを大学の時から教育 をするんですねなるほどうん彼らが卒業し て企業に入った後も自分が今まで使ってい たクーダとGPUを使ってAIを研究し たりとか開発をしたりするので事実上の 標準というかまいわゆるデファクト スタンダードっていうのをま作っていける ようになるんですね はいえ本日のゲストお呼びしましょうえ 日経BPシリコンバレ氏局のえ島津シさん ですよろしくお願いしますよろしくお願い しますはい島さん今シリコンバレーにいる んですよいつ頃から不妊してるんですか えっと私は2022年の10月にこっちに 来たのでえっとま今日のテーマである生成 で言うとチャットGPTが発売あ発表さ れる直前っていう感じですああまちょうど シリコンバレーバンクの破綻とかも アメリカの景気大丈夫かみたいな時期です よね多分そうですねあの2022年の後半 にまいわゆるビッグテックと言われてるま ガーフがえっとレイオフをまついで発表し たりとかそのまアメリカ景気がどうなるの かリセッションが来るんじゃないかみたい なことがまちょうど言われていた時期です ねでもう風気がガラっと変わったっていう 本当今日収録してる日がまさに歴史的な日 のま直後なんですけれどま今までガーファ とかマグニフセト7とか言われてたのが NVIDIAが本当時価総額世界1になっ ちゃったともう完全にままApple MicrosoftNVIDIAというか も反動体AIの時代が来たなっていう感じ なんですけどやっぱりシリコンバレーも 盛り上がってますかそうですねやっぱりま 今日え6月の19日でえ6月の18日でえ ま米国市場でnvdiaの時価総額がま トップになったということでま各ま経済史 経済メディアまテレビも含めてまかなりお 祭り騒ぎ歴史的な1日っていうことが言わ れていてですねやっぱりそのなんだろうえ ま近く変動じゃないですけれどもま周囲 交代っていうのがまある種そのAIのま 象徴のような形でま語られているっていう 形ですねうんそれで島津さんは最近この本 を出されてあの聖愛真の勝者ということで 本当に面白くてでいろんな論点があるん ですけどやっぱりNVIDIAとはなんぞ やってことをちょっと今日そこに絞って 聞きたいなともうNVIDIAを徹底解剖 したいなと思ってますのでよろしくお願い しますはいよろしくお願いしますおかげ様 で書籍もま上行校長でま5月の末に発売し たんですけれどもま発売すぐにあの増圧に なってですねま特にそのま専門家の方から ま非常にこうま単年に取材をしてい るっていう風な評価をいいてるのでま非常 に今嬉しく思ってますなるほど分かりまし た今日はですね話をちょっと3つに分けて 伺いたいんですが1つはあのまnbdアっ て何がすごいのかとま知ってる方も多いと 思うんですけど結構根本的にま特にあの島 さんはジンスCEOをおそらく世界で 初めて密着した方なのでちょっと人柄も 含めてあのnvdアって何がすごいの かっていうのをちょっとパート1でぼり たいなとで2つ目としてあのま早くもです ねまNVIDIAの4つの資格というか まあ今後NVIDIAまどんどんどんどん 伸びていくことは予想されるんですが実は 4つ資格があるということを島さんも おっしゃってるねその話で最後はですねま AIとか反動体から見た未来の話を ちょっとしていきたいなと思います よろしくお願いしますはいよろしくお願い しますでま早速なんですけどこのnbia の株これあのま本当に時価総額世界一に なったんですけどちょっとざっですね どんな風に株が推移してどんな風な歴史を 辿ってきたのかちょっと解説してもらって もいいですかはいえ今映しているスライド がですねざっくりこの10年ぐらいの nbiaのパを示していますうんであの 画面左の方がま古い歴史ですけれどもえま ご覧になって分かる通りですねま株価 5ドル前後でずっと推移をしていてえっと 2016年7年ぐらいまではですねま株価 がそんなに動かないような企業っていう形 でしたでえ今あのご紹介いただいたえっと 私が密着取材をしたのが2017年の4月 ですねうんでこの時えっと自動運転のAI 需要っていうのがちょうど来たタイミング だったんですね うんでえ見てお分かりの通り2018年 ぐらいから少し上がってまただそのま自動 運転まだちょっと早いよねっていう話も あったりしてですねま2019年ぐらいに 少しこう下落をしますでその後えっと 2021年ぐらいからえっと仮想通貨の マイニングでえ同社の反動体であるGPU っていうところにまた注目が集まって株価 が急騰をしますそれがまえっと2002 22年ぐらいのところに1つ大きな山が あると思うんですけれどもでただまこれも あの仮想通貨の暴落に伴ってですねえまた こう需要が低迷して2022年から 2023年の前半っっていうのでままた あの下落傾向が続いていくとでまこの辺り でま私がこうま不妊をしたぐらいの タイミングだったんですけれどもその後ま ご存知の通りまチャットGPが発表されて 生成愛のまブームが起こってまそこから ご覧の通りですねま超急上昇という形でえ 株価が高騰してえ今のあのスライドは えっと株価株式を分割する前なので今と ちょっと違うんですけれどもま 1000ドルを突破してですねえ6月18 日にえ時価総額として世界周囲になったと いうのがまざっくりしたあのnvdの株 のん歴史ですねこの世界一になるってここ まで早くなるって予想されてましたか えっと正直1年前は全く予想してなかった ですねあの僕らというかえま在米メディア を含めですねあの投資家もこれは世界一に なるんじゃないかっていう風に思ったのっ て多分この1ヶ月ぐらいでえ前回のえ決算 発表があってえそこでもえ市場予想を 上回るえ業績を出してでかつえ好調な えっと見通しを出してですねまそこでまた えっと株価が上がったわけなんですけれど もでえ6月に入ってまAppleを抜いて 世界2位になったタイミングでまこれは いつ世界一になるのかっていうところでえ まメディアもですねいつ世界一になるの かっていう記事を書いたりとかま実現度合 がどれぐらいあるのかみたいなですねま 予想したりとかっていうのがま盛り上がっ てきたっていう感じですねうんちなみにん 2017年にあのジェンスファンシオ密着 してますけどファンシオでどんな人ですか その当時にえっと私が書いた記事がトヨタ が頼った謎のAI反動体メーカーというえ 見出しでえ竹さんもよくご存知の通りえ 非常にこうバったというかえま Twitter今のXを中心に炎上した 記事でございまして えま謎の反動体メーカーと呼ぶのは何事 だっていうことでですねあのnbia ファンの方のあのお叱りを受けたんです けれどもそうですよ私も当時ハーフポスト の編集場だったんですハフポストでも ちょっと批判的な記事をえ書かせて いただいてきましたそうですねハフポスト が確かそのnvdiaの候補にま取材をし てまなんかあれは釣り釣りタイトル釣り 乱しなんじゃないかっていうことでまあの 油火に油を注いでいただいて非常 に慨深いんですけども今日竹下さんと対談 してるっていうのがですねい説 はであのまあのこれはま笑いというかあの 脱線なんですけれどもはいええあのま当時 ですね僕2017年の春にまジスファン CEOはめとしてま同社のま複数の幹部 非常に多くの幹部の方に主題をさせて もらったりとかその反動体のえっと実際の 開発現場も見させてもらったりとかをして ですねあの先ほどもあの申し上げた通りえ ま自動運転用の反動体っていうのが非常に 注目をされていてまさに記事で書いたよう にまトヨタ自動車との定型が発表されたり とかですねその世界中のせあの自動車 メーカーがNVIDIAと定型を結ぶって いうようなタイミングであの取材をさせて もらいましたあの当時私があの自動車担当 の記者だっっていうこともあってはいあの 自動運転という切り口でNビデを取材し ましたでその中でえっとジェンスCOに ですねあのインタビューをさせてもらった のでちょっと今日はですねあのいくつか こうまジス56ジスファン56みたいな形 でいくつかご紹介を差し上げたいと思うん ですけれどもえこのAIBOOMまこの時 は自動運転でしたけれども自動運転のAI のブームにまなんで早く気付けたのかって いうところをえ私が質問した時の答えで ですねまラッキーだったっていう話をして いてまこれは多分に謙遜の意味が入ってる と思うんですけれどもあのま何が言いたい かって言うと非常にこうアンテナを貼っ てる経営者だっていう風に私は思ったん ですねあのまAIがブレークスルーになる ことにま素早く気づけたっていう風に おっしゃってましたけれどもあの書籍の中 でも少し紹介をしたんですがえ2010年 にですねえ大学のま最先端のえ研究施設で えAIの計算にそのGPUが使われてい るっていうことををえま彼は知るんですね えまそれはまなんで知ったかって言うとえ キンバリーパウエルさんっていうNBの今 副社長を務めてらっしゃる方が いらっしゃってえキンバリーさんがえ ジェンスにまメールを送るんですねでその メールっていうのがえままさに大学で GPUが使われているとで当時のGPU っていうのは今のGPUと違ってえ グラフィック専門の反動体ですつまり ゲームだったりとかえっとパソコンの グラフィックボードに入っているような 反動体でAIに使うものではないんですね でただその再先端の研究者がAIに相性が いいっていうことにいち早く気づいてま 大学でAI用に使い始めたとでそれ キンバリーさんがえっとジェンスにメール を送ったことでえこのまAIの可能性に こう彼は気づくわけですけれどもるそう いうその1本のメールに対しての感度 みたいなところがますごく高いなと思って いてああのCEOも結構気軽にメール 送れる文化なんですよねそうなんですはい あのまレポートラインっていうものがま 一応存在はするんですけれども誰でもあの レポートをCEOに直接遅れ るっていうのがこれ今でもえNビディアに 残ってる文化ですけれどもでそのレポート 全てにえっとジェンスファンCooが目を 通すっていうあすごいうんまちょちょっと なんだろうな異常な文化だと思いますけど あのまそういうのにまインタビューの中で もそういう紹介があったとま全員が ディープラーニングを学んでくれっていう 話があってまこのコメントからま私が すごくこう言いたいのはやっぱりその強烈 なリーダーシップがある方なんですよねで AIの可能性に気づいてまそれはま確かに まビジネスとしてま成立するっていうこと を気づいたとしても全員がAの仕事してく れってなかなか言えないじゃないですかで それをやっぱり彼はそのま自分の信念だっ たりとかそのビジョンに基づいて会社の そのリソースま人的なものもそれからま キャッシュも含めてま一気に振り向ける ことができるそういうその強烈な リーダーシップを持っている方だなという 風にあの感じましたうんあのその分 ビジネスチャンスは逃してるじゃないです かあの当時だったもうちょっとスマホとか あのゲームとかですねあのそれで儲ける こともできたのに一気にAIにシフトし たっていうのは結構すごい判断ですよね いやまさにあのおっしゃる通りでチャンス を掴むには犠牲が必要だっていうことをま しっかり彼が言ってたんですねであのま 当時あの竹さんおっしゃった通りま スマートフォンがま非常に対当してた時期 ですしそして彼らのそのメインのビジネス であるまグラフィックだったりゲームって いったところでその自前のゲーム機を作る とかですねうんまいろんなその ハードウェアの可能性っていうのがあった と思うんですけれどもそのCEOとして何 をやるかじゃなくて何をやらないかって いうところをやっぱりきちんと決めれる リーダーだっていうのはますごくこうこの 言葉にまなんか象徴されてるのかなって いう風に思いましたなるほどまそんな すごいリーダーシップのもまこの nvdiaのちょっと構造を見ていきたい んですけどサプライチェーンから見てこの NVIDIAがの絶妙な位置というか立位 の強みってどういう風に見てらっしゃい ますかあのAIま特に生成AIのま サプライチェーンっていうのは結構複雑な のでえっとこれですねえっと図の見方とし ては1番下が えいわゆるそのサプライチェーンの上流 ですね始まりの方でえっと1番上がえっと ユーザーに近い部分になっていますで えっと下の方を見るとですね反動体のま 素材メーカーだったりとか製造装置 メーカーだったりとかがいてまここはあの 日本が非常に強い分野ですけれどもこの人 たちがえっと材料と装置をえ反動体 メーカーに供給をするとでえっと今その 反動体業界っていうのは水平分業っていう ものが進んでいて反動体の設計だけをする 人たちでその設計をもに製造だけをする人 たちっていうのに分れていますでえ設計 だけをする人はま向上を持たないのでまま ファブレス企業っていう言い方をして製造 だけを担う企業をまファウンドリーって いう言い方をするんですけれども NVIDIAはこの中でえっとファブレス の反動体メーカーになりますでえこの反動 体メーカーでえAI向けのえ反動体って いうのを作った後にえAIのまサーバー メーカーですねえまデータセンターにある 巨大なコンピューターを組み立てる人たち に渡してでそれがさらに上にえっと クラウドプロバイダーっていう風に書いて ますけれどもえいわゆるえAmazon 参加にあるAWSだったりとか MicrosoftまGoogle Cloudって言われてるその巨大な クラウドプロバイダーにえGPUなりAI ハンド体を供給するとうんでこのクラウド で今AIのモデルが開発されているんです ねなのでえオAIだったりとかまアンソロ ピックっていうそのまAIモデルをしてる 企業え図で言うとクラウドプロバイダーの 1つ上にありますけれどもえ彼らは クラウドを使ってえAIを開発してるとえ なので1番今GPUを欲しがっている あるいはGPUを発注している企業って いうのはこのGoogleだったりとか AWSだったりとかMicrosoftて いうこのクラウドプロバイダーっていう人 たちになりますでその上にモデルを開発し たりとかそのモデルを使ってAIのアプリ を作るような企業がいてでえそのえ生成合 っていうのがえユーザーの人たちにま届く というのがえこの一連のサプライチェーン になっていてですね今えっとお金が落ちて いる儲かってい るっていうのはこの一連のサプライ チェーンの中でえ計算資源いわゆる反動体 を作る企業っていうところにま集中をし てるんですねなのでえ私がピンク色で囲た そのAIサプライチェーンの基礎となる 反動体レアーのところに今お金が非常に こう集まっている状態でまそれを一手に 受けている代表格がまnvdiaだとうん なるほどただそのえまいわゆるピラミッド がまた変わっていく可能性もあ るってことですよねそうですねあの今え まさにAIモデルっていうのがま今後どう なるのかまオAIだったりGoogle っていうのが競争しているそのAIモデ ルっていうのがえ222年2023年って いうのはま規模の競争って言われてました 要はスケールをでかくすればするほどAI の性能が上がるまこれはそのえ法則として 発見されていてえつまりパラメーター数 だったりとか学習データをどんどん どんどん大きくするとえオAIのまGPT ま今4っていうのがま最新のモデルです けれどもえ非常にこう高性能なモデルが できるとでただその競争軸っていうのが 規模の競争だけじゃなくなるっていうのが ま今後のまま私もそう思ってますし いろんな公式者の方が指摘をされていて 例えばスマホで動かせるAIだったりとか PCの中で動くAIだったりとかそういう 風にこう多様化していく中で え今サプライチェーンで説明をしたその データセンター向けのえクラウド プロバイダー向けのGPUっていうのにま どれぐらいの重要がでま引き続きあるのか っていうところはま1つ注目ポイントだな という風に思いますAI反動体っていう あの言葉ま私は私も今日何回も使ってます けれどもあのま一般的にはAIモデルをの 計算を動かす時にえその処理に最適化され た反動体の総称っていう風に思って いただいて構わないですでなのでえっと GPUも含む概念っていうことですねで スライドの中では3つ例をあげたんです けれどもえまNビディアが中心となって 開発しているまGPUま元々は画像処理 反動体っていうことなのでまグラフィック のGっていうがついてますけれどもがま1 つあとはまIntelなどがま開発して いるまfpgaっていうモデルであとは そのGoogleなどが開発しているま シッって言われているその反動体があって ま色々こう方式だったりとかえ反動体の そのロジックの設計だったりっていうのは 違うんですけも基本は全てAI用に最適化 されているっていう共通点があってその中 で今はGPUにま非常にこう需要が集まっ ているまそれはその性能だったりとかま 使い勝手だったりとかまいろんな観点が あるんですけれどもいわゆるそのAI反動 体の代名詞としてGPUが位置付けられて いるっていうのがえ今の現状だと思います でえっと関連をしてえっとNVIDIAの 強みをご説明したいのでえっと私はあの 取材をしててですね大きく3つ同社の強み があるという風に思っていますでえっと3 つっていうのはハードウェアソフトウェア エコシステムなんですけれどもえ ハードウェアは今申し上げたGPU画像 処理反動体の話でま日本経済新聞が非常に こう分かりやすい図を書いていたので今 借りしてきたんですが上がGPU下がえ パソコンなどに入っているCPUのまこれ の違いなんですねでえっとこれをえま日経 新聞では配達に例えていてうんあ分かり やすいですね上の配達っていうのはピザを 配達してるんですけれどもえま手分けをし てですねいろんなこう配達のバイクがえお 客さんのところにま同時にえピザを持って いけるっていうシステムでえCPUはえ 配達のバイクではなくてまトラックの絵が 書かれてると思うんですけれども要は 積み込める荷物っていうのはすごく多いん ですけど1台しかないのでえAさんの オタクに行ってからBさんのオタクに行く その後C3のオタクに行くっていう いわゆるこれまパソコンの用語だと逐次 処理っていう言い方をしますけれどもが 得意な反動体でえっとGPUはえそれとは 逆にえっと同時にま処理をするえ並列計算 並列処理っていうのが得意だとでAIの 計算っていうのは大量のデータを同時に 計算する必要があるのでCPUよりも GPUが向いているっていうことがま ハードウェアとしての彼らの強みなんです ね2つ目はえソフトウェアでまここがま すごく重要なんですけれどもちょっとこう 細かいんですけれども順を追って説明し たいなと思っていてえこれ今そこに書いて あるのは代表的なまプログラム言語だっ たりとかフレームワークですけれどもま あのPythonていう言葉はあの聞いた ことがある方も多いんじゃないかなと思っ 思いますあの機械学習だったりとか ディープラーニングにま非常にあった プログラム言語でえPythonで書く人 が多いんですけれども自分で全て書くって ことはなくてPythonにあったま フレームワークま要は部品集みたいなもの をえまいろんな人が作っていてオープン ソースになっていてま代表的なものがま パト値ってあのメタQFacebookが 作ったものですけれどもまここは フレームワークはいくつもたくさんま点 テンサーフローっていうフレームワークが あったりしてでえっとそのフレームワーク をGPUに最適化するためのライブラ リーって言われているま便利ツールみたい なものがあってですねえこれまそこに書い てあるピンクのクーダって読むんです けれどもこのクーダって呼ばれてる ライブラリー自体もNVIDIAが開発し てますなのでGPUを最適化するための プログラムソフトウェアの部分もnbia 自身が開発しているっていうのが非常に こう大きな強みなんですねあの3つ目は ここはま僕はすごく面白いポイントだなと 思っていてまさにその2017年当時も 取材をさせてもらったんですけれどもNV アって非常にこう大学に投資をする会社な んですねAIラボっていうものを彼らは 設けていて要はそのAIのための支援 プログラムを大学に提供してるんです けれどもま例えばスタンフォードだったり ハーバードだったりま日本でも東大が支援 を受けてますけれどもえ彼らにクーダの 使い方だったりとかGPUの動かし方 みたいなものを大学の時から教育をするん ですねそうなると最先端のえっと研究室 大学でえ行動を書いてる人たちは基本 みんなクーダとGPUを使うようになうん なるほどうん彼らが卒業して企業に入った 後も自分が今まで使っていたクーダと GPUを使ってでAIを研究したりとか 開発をしたりするのでこのサイクルが回る ことでこう事実上の標準というかま いわゆるデファクトスタンダードドって いうのをま作っていけるようになるんです ねなのでハードウェアソフトウェアそして ま営業戦略を含むエコシステムっていう この3本柱が機能したことで非常にこう 強固なまGPU経済権というかですね GPUエコシステムが出来上がっていっ たっていうのが彼らのまやっぱ強みの厳選 なのかなっていう風に思いますうんいや 本当そうが暑いですよねやっぱり大学の話 とかもまGoogleもま今もやってます けど小学校とか中学校アメリカ行くと Google使わせたりして大きくなっ たらそのまGOの有罪になるみたいな なんかやっぱりすごく分厚いそうだなと 思いましたあとはなんかそのサプライ チェーンの話もなるほどなと思ったんです がまそんなnvdiaなんですけどま資格 があるんじゃないかって島さんおっしゃっ ててちょっとその辺の話をあのパート2で 聞いていきたいんですがGPUなんです けどこれってコモディティ化しないんです かね性能が上がり続けていれば コモディティ化しないっていうのがまある 種反動体の世界のまセオリーみたいになっ ていてGPUも性能がきちんと上がり続け て需要がえなければえっと低価格化しない 最先端のNVIDIAのGPUっていうの は今基本的に中国へは輸出できない状況に なってるんですね注目しなきゃいけないの はその間にえっと中国企業がえAI反動体 の開発を非常に進めてるっていうポイント だと思うんです中国版NVIDIAだっ たりとか中国版GPUだったりとかま いろんな言い方をされてるんですけれども この大きな時代の変化日本ってどう絡んで いくっていう風にもしNanのえプロセス が日本で生産できるっていう風になったら まAI反動体を日本で自前で開発できって いうことになるのでまそこは大きなま ビジネスチャンス

▽後編はこちら▽
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＜ゲスト＞
島津翔｜日経BPシリコンバレー支局記者（X: https://x.com/elknet ）
東京大学大学院修了。2008年に日経BP入社。
建設系専門誌記者、日経ビジネス記者、日経クロステック副編集長などを経て
2022年10月シリコンバレー支局赴任。以来、生成AIの最先端を取材中。

島津翔『生成AI 真の勝者 』日経BP
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※上記製品リンクはAmazonアソシエイトを利用しています。

＜目次＞
0:00　ダイジェスト
4:10　NVIDIA株が世界一になるまで
14:02　NVIDIAの立ち位置・強み
17:35　AIモデルの行方
23:14　NVIDIAが大学に投資する理由
24:59　後編予告

＜MC＞
竹下隆一郎｜PIVOTチーフ・グローバルエディター
X @ryuichirot
Email ryan.takeshita@pivot.inc

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