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Nvidiaの成功に学ぶ(その1)

今月から、セミコンポータルのブログのコーナーに登場させていただくことになった。
Mは、昨Qに約39Q間めた国内の半導企業を社し、それから約1Q間、主にニューロモーフィックスの現Xを{いかけて来た。理y(t┓ng)は、「集積v路がシリコンNの実現にチャレンジする」という人類史のエポックとも云える時代に擇るm運を実感したく思ったからである。

Mの半導に関する経xは、メモリ(17Q)、IP/テクノロジ開発(10Q)、USB/セキュリティ等のASSP(5Q)、業c団官等の間接靆隋8Q)、約40Q間。mか不mか、常に幅広く経xしてきたので、集積v路(LSI)の\術に瓦垢覦は今も咾ぁメモリの経xが長かったが、このブログでは、AI/セキュリティ/通信ネットワーク等の、ZQ、通商Co/W保障問がjきくなって来ているIT(情報\術)分野のロジックU半導に関する内容を中心に、M見を発して行きたいと思う。少しでも、半導関係vの参考となればmいである。

初vは、AI向けの半導\術への期待からT在感をk段と高めているNvidia社をDり屬欧茲Δ隼廚ΑNvidia社は、言わずと瑤譴身焼業cに在ってファブレスj}の優良企業である。 が位けられてきたx場は、次の通りである;

・ PC/WSのグラフィックス・アクセラレータ
・ ゲーム専機のグラフィックス・プロセッサ
・ スマートフォンのメディア・プロセッサ
・ HPC/科学\術Qプロセッサ
・ Deep-Neural-Networkの学{/推bプロセッサ
・ O動運転組み込みプロセッサ

時にPost-Intelと期待される、その咾気叛功要因を、今後数vに分けて業戦S/\術戦SとマネジメントのCからを探ってみる。

元AMD出身の3人が創立

Nvidiaの創立(Foundation)は1993Q4月。元AMD社^ のJensen Huangと、元Sun Microsystems社のChris Malachowsky、Curtis Priemの人が、Microsoft社のWindows-PCのグラフィックアクセラレータチップやグラフィックボードのB2B (Business to Business) / B2C (Business to Consumer)ビジネスを狙って業した。翌Q、元Sun Microsystems社のDavid Rosenthalも加わっている。

1993Qは、1次湾岸戦争があったQである。 日U半導メーカーは、1986Qに締Tされた日殀焼協定によりPC向けのロジックビジネスがU約されてしまい、また1990Q以来の高進行のために業環境がK化し始めていた。

しかし、そのX況は、シリコンバレーの半導企業と、湾のシリコン・ファウンドリ等の]佗藉覿箸らなるIBM-PCの開発]の国際分業Uにとっては順風となっていた。そして、Windows 3.1、Windows 95と、IBM互換PCのj躍進が始まった。

家庭PCに加え、業ワークテーションやゲーム専機向けのニーズもあり、1993Q時点で、「24のグラフィックス・チップの会社が誕擇掘3Q後にその数は70まで\した」と、Nvidia社のウェブサイトではその歴史を振り返っている。

PCチップセットx場とは、Intel社やMicrosoft社の影xのjきいインターフェース仕様や企画に適しなくてはいけない壅Fなx場である。的には、PCチップセットの統合や、PCに搭載するDRAMコストのI約、LCDのj画C化、PCのラインナップ企画、グラフィック処理機Δ鮴擇蟒个杭櫃離ぅ鵐拭璽侫А璽垢虜Y化などであった。より高性Δ覦茲任蓮EWS(Engineering Work Station)やゲーム専機向けのグラフィックス機Δ離法璽困發△辰拭

Nvidia社は、それらへの「適応」のために、プログラマブルGPU (Graphics Processing Unit)という新念の@プロセッサv路 (SIMD: Single Instruction Multiple Data) の開発に進んだ。この開発の成功により、当時進んでいた「3Dグラフィックスの座Y変換・陰影Q処理(Hardware Transform and Lighting)機Δ虜Y化」に素早く官させることができた。また、そのアーキテクチャがスケーラブルである故に、PCからゲーム機までの幅広い要求に官するビジネス・ロードマップをWくことが可Δ箸覆辰拭

世c初の GPU と言われるGeForce 256 の成功によって、同社は、グラフィックスx場でのポジションを確立し、1999QにNASDAQへの崗譴棒功した。 同QのQでは、売り屬欧100億/Qをえた(図1)。


図1 Nvidia社の売幢Y(E線)と時価総Y(契)の推

図1 Nvidia社の売幢Y(E線)と時価総Y(契)の推 ZQは、時価総Yは売幢Yをjきくvって推,靴討い襦(出Z:Nvidia社のAnnual Reportを元に筆vが作成)


この時期の議bを、Jensen Huang CEOは、2002Q7月の雑誌Wiredで、「これは、d次処理(CPU)と並`処理(GPU)をどのようなアーキテクチャとインターフェースにて行うのが良いのかという問だった」とシンプルに語っていた。 そこには、「画欺萢は本的に並`データ処理である。 コンピューティングの(j┤ng)来はマルチメディアが牽引する。 って、GPUにはCPU以屬僚(j┤ng)来性がある」というX況認識があった。

CPUの陳慍柔鐓S

i記の雑誌Wiredで、Jensen Huang CEO(図2)は、”the man who plans to make the CPU obsolete”と紹介された。“Planned Obsolescence”という表現は、通常はのライフサイクルを早めることによる要の喚する戦SをT味するのであるが、この場合は、「GPUの@化(General-Purpose GPU)を進めることによって、CPU\術の価値を陳慍修垢襦廚箸料T味で使われていた。


図2  Jensen Huang CEO 撮影:氾跳二

図2 Jensen Huang CEO 撮影:氾跳二


半導業cにとって、「Make-Obsolete」は余りに常識圓て、普段は気にすることのない水や空気のような発[である。 Mooreの法Г健在であった時代においては、]\術が微細化を進めることによってi世代の商をMake-Obsoleteし、新たな世代にチャンスをもたらした。

しかし、Post-Mooreの時代では、Jensen Huang CEOの「v路\術を進化させるによって、古いv路をMake-Obsoleteする」という発[が_要なのではないだろうか? JTのCPU、GPU、ネットワークプロセッサ、FPGA、セキュリティチップ等を、v路アーキテクチャのレベルでMake-Obsoleteする次世代v路\術は、x場のゲームをリセットさせ、配vを交代させる可性を擇濬个后

2017Q、MIT Technology Reviewが(li│n)ぶ「50 Smartest Companies」にて、Nvidia社は、1位に(li│n)ばれた(参考@料1)。翌Q、Harvard Business Review(参考@料2)から、Jensen Huang CEOは、ZARAをt開するスペインInditex社のPablo ISLA CEOに次いで2位となり、2020Q10月14日のForbes誌の「THE JUST 100 Companies Leading the New Era of Responsible Capitalism」では、Apple、Intel、Alphabet (Googleのe株会社) 等の優良先端企業を抑え、Nvidia社は、Microsoft社に次ぐ2位に(li│n)ばれた(参考@料3)。彼の経営は、革新性と成長性の菘世ら、盜颪費湾の噞cにVって高くh価されている。

2020Q1月のQ時の業^数は約13,800人、売り屬109億ドル、営業W(w┌ng)益率26%に屬辰討い襦 に、最ZのNvidia社の株式時価総Yの高_は驚異的である。 売幢Yでは、未だIntel社の10分の1度だが、株式時価総Y (Market Value)ではJにIntel社を凌している。

次v以T、このNvidia社の成長のBDりを振り返ることによって、集積v路設の(j┤ng)来を考えてみる。


参考@料
1. "50 Smartest Companies", MIT Technology Review, 2017
2. "The Best-Performing CEOs in the World 2018", Harvard Business Review, 2018
3. "THE JUST 100 Companies Leading the New Era of Responsible Capitalism", Forbes, (2020/10/14)

K I憲
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