NVIDIAの難攻不落のポジション：2030年まで堀が維持される理由の技術的分析
2025年12月11日更新
2025年12月アップデート： NVIDIAは、挑戦者（DeepSeek、TPU、MI300X、輸出規制）にもかかわらず、AIアクセラレーター市場シェア80%、粗利益率78%を維持している。株価は脅威で下落し、その後回復する。堀はCUDA自体ではない—それは19年間蓄積されたエコシステムだ：cuDNN、cuBLAS、NCCL、PyTorch/TensorFlow最適化、Nsightツールチェーン、ドキュメント。スイッチングコストは、ほぼすべての顧客にとってパフォーマンス上の優位性を上回る。
NVIDIAへのあらゆる脅威は同じ脚本をたどる。アナリストが挑戦者を特定する—DeepSeekの効率性、GoogleのTPU、AMDのMI300X、オープンソースモデル、輸出規制—そして市場シェアの低下を予測する。株価は下落する。見出しが増える。そして脅威は過ぎ去る。市場シェアは80%のまま。¹ 粗利益率は78%を維持。² ハイパースケーラーは新たな設備投資ラウンドを発表し、その大部分はNVIDIAハードウェアに流れる。³
このパターンが繰り返されるのは、分析が間違った変数に焦点を当てているからだ。観察者はスペックを比較し、競合他社が追いついた、あるいはすぐに追いつくと結論づける。この比較は、NVIDIAのポジションを持続可能にしている要因を見落としている：スイッチングコストがパフォーマンス上の優位性を大幅に上回るため、合理的なプレイヤーは代替品がより良いスペックを提供しても留まるのだ。
NVIDIAは2030年まで支配的な市場シェアを維持する。競合他社が特定の指標でより優れたハードウェアを生産しないからではない—いくつかのケースではすでにそうなっている。効率性の向上がモデルごとの計算要件を削減しないからでもない—すでにそうなっている。NVIDIAが勝つのは、プラットフォームを切り替える総コストが、市場のほぼすべての顧客にとって切り替えの総利益を上回るからだ。その理由を理解するには、堀が実際に何で構成されているかを理解する必要がある。
堀はCUDAではない。堀はCUDA上に構築されたすべてだ。
CUDAは2006年に発表された。19年間の蓄積された投資がそれに続いた。その投資は単にプログラミングインターフェースを作っただけではない。非常に包括的なエコシステムを作り上げ、CUDAはソフトウェアプラットフォームというよりも、AI開発そのものの基盤インフラとして機能するようになった。
基盤レイヤーは、並列計算モデルとプログラミング抽象化で構成される。CUDAは、開発者がGPUアーキテクチャ上で効率的に実行される並列計算を表現する方法を提供する。この基盤レイヤーはうまく機能するが、理論的には複製可能だ。AMDのROCmは同様の抽象化を提供する。IntelのoneAPIも同じことを試みている。
基盤の上に蓄積されたレイヤーが、防御可能な優位性を生み出している。
ライブラリとプリミティブ：ディープラーニングプリミティブ用のcuDNN。線形代数用のcuBLAS。フーリエ変換用のcuFFT。並列アルゴリズム用のThrust。マルチGPU通信用のNCCL。各ライブラリは、NVIDIAアーキテクチャ向けの最適化に数千時間のエンジニアリングを費やしている。各最適化は他の最適化と複合する。畳み込みにcuDNNを使用し、行列演算にcuBLASを使用し、勾配集約にNCCLを使用するモデルは、スタックのあらゆる層で最適化を享受する。⁴
フレームワーク統合：PyTorch、TensorFlow、JAX、その他すべての主要フレームワークは、まずNVIDIA GPU向けに最も深く最適化する。フレームワーク開発者はNVIDIAハードウェアを使用する。フレームワークのテストスイートはNVIDIAハードウェア上で実行される。バグレポートは主にNVIDIAユーザーから来る。フレームワークは他のハードウェアでも動作するが、NVIDIAハードウェアで最も良く動作する。⁵
ツールチェーンとデバッグ：プロファイリングとデバッグ用のNsight。カーネルデバッグ用のCUDA-GDB。エラー検出用のCompute Sanitizer。開発者が正確で効率的なコードを書くのを助けるツール。競合プラットフォームには存在しないか、未成熟な形でしか存在しないツール。
ドキュメントと知識：19年間のブログ投稿、チュートリアル、学術論文、Stack Overflowの回答、そして組織的知識。開発者がCUDAの問題に遭遇したとき、解決策はどこかに存在する。開発者がROCmの問題に遭遇したとき、その問題を最初に見た人かもしれない。
開発者の筋肉の記憶：大学院生はCUDAを学ぶ。研究チームはCUDAを使う。エンジニアはCUDAの専門知識を中心にキャリアを築く。技術的な意思決定を行う人々は、他のプラットフォームに移転しないCUDA固有のスキルを何年もかけて蓄積してきた。
レイヤーは複合する。NVIDIAからAMDに切り替える組織は、単にハードウェアを変えるだけではない。CUDAカーネルをHIPまたはROCmに書き換える。cuDNNの呼び出しをMIOpenの呼び出しに置き換える。開発者を再訓練する。Nsightを放棄し、新しいツールを学ぶ。午前2時に難解な問題を解決するコミュニティ知識を置き去りにする。カバレッジの少ないエコシステムでデバッグリスクを引き受ける。
各レイヤーがスイッチングコストを追加する。スイッチングコストは加算的ではなく乗算的に積み重なる。紙の上での20%の優位性は、それを達成するためにスタック全体をゼロから再構築する必要がある場合、実際には20%の不利になる。
DeepSeekが堀を脅かしたのではなく、堀を証明した理由
DeepSeekの2025年1月の発表は、フロンティアAIモデルを6億ドルではなく600万ドルで訓練できると主張した。⁶ 市場はこれを存続の危機と解釈した：モデルが安価に構築できるなら、高価なハードウェアの需要は崩壊するだろうと。
この解釈は複数のレベルで失敗し、それぞれがNVIDIAの構造的強さの側面を明らかにした。
効率性の向上は需要を減らさない；拡大させる。 ジェボンズのパラドックス—効率性の改善が総資源消費を減少させるのではなく増加させるという観察—が直接当てはまる。訓練コストが99%下がると、対象市場は99倍以上拡大する。6億ドルではフロンティアAIを利用できなかった組織が、600万ドルなら利用できる。モデルごとの消費量が減少しても、総計算消費量は増加する。
Metaの反応がこれを即座に実証した。DeepSeekの発表から数日後、Metaは2025年のAI支出ガイダンスを600〜650億ドルに引き上げた。⁷ 同社は、より安価な訓練をインフラ投資を減らす理由ではなく、より多くのユースケースでより多くのモデルを訓練する理由と見なした。
DeepSeekはNVIDIAハードウェア上で動作した。 同社は輸出規制されたNVIDIAチップを使用し、HuaweiのAscend 910B（同等のNVIDIA性能の91%を達成）で補完した。⁸ NVIDIAの支配を脅かすとされた企業でさえ、NVIDIAのエコシステムから完全に逃れることはできなかった。DeepSeekが開発した効率性の革新—mixture of experts、attention最適化、訓練カリキュラムの改善—はNVIDIAハードウェアに移転可能だ。DeepSeekの効率性を求める組織は、NVIDIAのプラットフォームに留まりながらそれを達成できる。
市場は48時間以内にシグナルを正しく処理した。 NVIDIAの1日で5930億ドルの損失は、機関投資家が過剰反応を認識して反転した。⁹ 翌日、株価は8.9%回復した。個人投資家は売り、機関投資家は押し目買いをした。洗練された市場参加者は、見出しが見落としたことを理解していた。
産業界のコミットメントは揺らがなかった。 ChevronとGE VernovaはDeepSeekの発表後に、発表前ではなく、データセンター専用の発電所を建設する計画を発表した。¹⁰ 産業企業は、バブルやすぐに時代遅れになる技術に基づいてインフラプロジェクトに数十億ドルをコミットしない。彼らは数十年の持続的な需要のために建設する。
DeepSeekのエピソードは、弱気シナリオにとって最も有利な条件でNVIDIAの堀をテストした：劇的な効率性の改善、米国の輸出規制に縛られない競合他社から、市場の熱狂がピークのときに発表された。堀は持ちこたえた。将来のいかなる挑戦も、より不利な条件で行われる。
TPU：定義されたセグメントでの実際の競争、プラットフォームの脅威ではない
GoogleのTensor Processing Unitsは本当の競争を表している。TPUv7（Ironwood）はBF16で4,614 TFLOPSを提供し、TPUv5pから10倍の改善だ。¹¹ Googleは重要な顧客を獲得している：AnthropicのビルドアウトはTPU容量1 GWを超える。¹² Metaは2027年までにデータセンターでTPUを使用する計画があると報じられている。¹³ OpenAI、SSI、xAIはGoogleとTPUアクセスについて協議している。¹⁴
勝利は本物だ。しかし、それらは一般化しない特性を持つ特定の市場セグメントで発生するため、NVIDIAの支配的地位を脅かさない。
TPUはハイパースケールでの推論コストを最適化する。 本番AIシステムの推論コストは訓練コストの15〜118倍を超える。¹⁵ ハイパースケールでは、推論コストの最適化が大きな経済的価値を生む。GoogleのTPUは、これらのワークロードに対して1ドルあたり4.7倍優れたパフォーマンスと67%低い消費電力を提供する。¹⁶ コストが主な制約である大規模な推論を実行する組織にとって、TPUは魅力的な経済性を提供する。
TPUはGoogleのエコシステムに縛られたままだ。 組織はGoogle CloudまたはGoogleとの直接的な関係を通じてTPUにアクセスする。ハードウェアは顧客のデータセンターには出荷されない。ソフトウェアエコシステムはGoogleのインフラから独立して存在しない。TPUを選ぶことは、根本的なレベルでGoogleを戦略的パートナーとして選ぶことを意味する。
この制約は市場の大部分を排除する。自社のデータセンターでAIを展開する企業はTPUを使用できない。インフラを単一のハイパースケーラーに集中させることを望まない組織はTPUを使用できない。特定のクラウド依存を禁止する規制産業の企業はTPUを使用できない。この制約はAnthropicやMetaには適用されない—彼らは直接的な関係を交渉するのに十分な規模で運営している。それは市場のロングテールに適用される。
訓練は依然として主にNVIDIA上で行われる。 GoogleはGeminiをTPUで訓練する。他のすべてはNVIDIAで訓練する。訓練市場はいくつかの点で推論市場と異なる：訓練ワークロードは推論よりも多様で標準化されていない；訓練はアーキテクチャを実験するためにより多くの柔軟性を必要とする；訓練はエコシステムの深さからより多くの恩恵を受ける。訓練におけるNVIDIAの地位は、推論における地位よりも強い。
市場のセグメント化は市場の喪失とは異なる。 TPUがハイパースケール推論の20%を獲得し、NVIDIAが訓練の95%、エンタープライズ推論の90%、その他のハイパースケール推論の80%を維持すれば、NVIDIAの絶対的な量と収益は成長し続ける。AIコンピュート市場は、TPUが獲得する可能性のあるどのセグメントよりも速く拡大する。NVIDIAのシェアはわずかに低下しても、収益は倍増する可能性がある。
予測：TPUはAIコンピュートの景観の意味のある部分となる、特にハイパースケールでのコスト重視の推論において。NVIDIAは訓練の支配、エンタープライズの支配、およびハイパースケールコンピュートの大部分を維持する。両社とも成長する。TPUをNVIDIAの「脅威」として枠組むことは、セグメントの競争をプラットフォームの置き換えと混同している。
AMD MI300X：スペックはベンチマークに勝ち、エコシステムは市場に勝つ
AMDのMI300Xは魅力的なスペックを提供する：H100の80 GBに対して192 GBのHBM3メモリ。¹⁷ メモリバウンドの推論ワークロードでは、より多くのメモリが重要だ。推論中の大規模言語モデルは、計算よりもメモリ帯域幅でボトルネックになることが多い。MI300Xのスペックシートは本当に競争力のあるハードウェアを提示している。
市場シェアは異なる話を語る。Omdiaの推定によると、NVIDIAはAIアクセラレーター市場の約80%を保持している。¹⁸ AMDは一桁台のパーセンテージポイントを獲得している。競争力のあるハードウェアの複数世代のリリースにもかかわらず、ギャップは意味のある形で縮まっていない。
このパターンはAMDとNVIDIAの競争史全体に及ぶ。各世代、AMDはスペックでNVIDIAに匹敵するか上回るハードウェアを発表する。各世代、NVIDIAは市場シェアを維持する。各世代、観察者はギャップが縮まると予測する。各世代、それは起こらない。
15年間の競争を通じてこのパターンが一貫していることは、スペック以外の何かが市場の結果を決定するという強い証拠を提供する。その何かがエコシステムだ。
ROCm、AMDのCUDAへの回答は存在し、機能する。フレームワークサポートは存在する。ライブラリは存在する。ドキュメントは存在する。しかし、各要素はNVIDIAの同等のものよりも低い密度で存在する。PyTorchはROCm上で動作するが、より多くのPyTorchユーザーはCUDA上で実行する。MIOpenはディープ
[翻訳のため内容を省略]
