【要約】
こちらの記事は『「ディープラーニングは絶対に大化けする」GPUを再定義、大変身したエヌビディアはAIの需要爆発をどうつかんだか？』の要約です。
1. GPUの技術的本質がAIと相性抜群だった
- GPUは本来、3Dグラフィックスを描画するために「大量の単純計算を並列処理する」能力を追求して発展してきた。
- ディープラーニングは、大量の掛け算・足し算を何百万回も行うため、GPUの並列処理性能が理想的にマッチした。
2. GPUを汎用計算機へ拡張：CUDAの登場
- 2006年、エヌビディアはGPUを画像処理以外にも使えるようにする開発環境「CUDA」を発表。
- これにより「描画専用チップ」から「並列計算の汎用エンジン（GPGPU）」へと進化。
- 科学技術、金融、医療などの分野にも利用が拡大した。
3. 2012年前後のAIブームが追い風に
- 2012年の「ディープラーニング元年」
― Googleが猫の概念をAIが自力学習したと発表
― AlexNetが画像認識で圧倒的性能を示す - この時代のAI進歩がGPU需要を一気に押し上げた。
4. ジェンスン・ファンの強い意思決定
- 社内の反対を押し切り、「ディープラーニングは絶対に大化けする」と主張しAI投資を拡大。
- 優秀な人材を集め、企業文化を“献身と長期視点”に統一した。
5. 3つのフェーズで進化した事業コンセプト
- 1993～2006年：ゲーム体験を高めるGPU
- 2006～2015年：並列計算の汎用化（GPGPU）
- 2015年～現在：AI開発のための統合プラットフォーム企業へ
◆ まとめ
エヌビディアはゲーム用GPUメーカーから出発し、GPUの本質である「大量並列処理能力」を軸に事業を再定義し続けた。その結果、AI時代に不可欠のインフラ企業へと進化した。
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