『思考するマシン』（2025年）は、現在のAI、クラウドコンピューティング、暗号通貨などの革命を支える企業の舞台裏を明かす。PCゲーム向けチップで名を馳せた企業が、世界で最も価値ある企業へと変貌を遂げた、驚くべき物語だ。
この本を読むとわかること：なぜ1つのグラフィックチップが今日のテクノロジー全体の鍵を握っていたのか
2000年代初頭に『ハーフライフ2』や『カウンターストライク』に没頭していた人なら、Nvidiaのことをよく知っていただろう。当時、GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット）として知られるNvidiaのグラフィックチップは大流行で、熱心なゲーマーたちは光る透明ケースのカスタムPCでそれを見せびらかすのが好きだった。
しかし、Nvidiaがゲーム用チップで成し遂げた進歩が、機械学習などに必要な処理能力を解き放ち、それがやがてChat-GPTのような革新を可能にしたことを、ごくわずかな人しか知らなかった。これは主に、Nvidiaのトップであるジェンセン・フアンが、収益にほど遠い時期でも同社を学術研究の分野に推し進め続けたからだ。本書では、ジェンセン・フアンの非凡な人生と、Nvidiaがニッチな製品から今日のテクノロジーの大半を支える存在へと変貌した物語を見ていく。時は1973年、ジェンセン・フアンは故郷から遠く離れていた。
ケンタッキーでの新たな生活
台湾で生まれ、タイで育ったジェンセンは10歳のとき、ケンタッキー州の田舎にある隙間風が入る寮の部屋で目を覚ました。両親は政情不安を逃れるために彼をアメリカに送り出したが、ひょんなことから、彼はオナイダ・バプテスト・インスティテュートという、小規模で荒っぽい寄宿学校にたどり着いた。父親はそれがエリート私立学校だと思っていたのだろうが、実際はむしろ矯正学校に近かった。白人ばかりのクラスメートの中で唯一のアジア人であるジェンセンは、目立ってしまった。
さらに悪いことに、英語が得意ではなかったにもかかわらず、彼はすぐに学校で最も賢い子供の一人であることを証明した。それがいじめの格好の標的になった。しかし、フアンは弱虫ではなかった。彼は武道の達人のふりをし、誰かにけんかを仕掛けられても、決して引き下がったり諦めたりしなかった。クラスメートたちはすぐに、フアンには度胸があることを学んだ。だから、ケンタッキーの田舎のど真ん中に閉じ込められても、彼は気にしなかった。
彼はそれを挑戦と捉えた――それが彼の超人的な自信と決意を育む助けになっただけだ。1976年、高校に上がる頃、ようやく父親がアメリカで仕事を見つけ、家族はオレゴンで再会した。ポートランド郊外で、フアンは自分の仲間――数学と科学オタクの仲間や、地元のコンピュータークラブの変わり者たち――を見つけた。彼は新型のApple IIコンピューターに飛びつき、コーディングに夢中になり、驚くべきことに第二の情熱を卓球に見出した。何事にも全力を尽くす彼は、卓球に全てを注ぎ込み、1年以内に全米ランキング入りを果たした。この頃、フアンは地元のデニーズでバスボーイの仕事を得た。
一方で、彼は授業で優秀な成績を収め、アイビーリーグの誘惑を無視して、代わりにオレゴン州立大学に入学することに決めた。運命のいたずらで、授業の最初の週に将来の妻となるロリ・ミルズと出会う。彼らは実験のパートナーに割り当てられ、宿題を通じて絆を深めた。フアンは宿題を自分の「超能力」だと考えており、ロリはどうやら感銘を受けたらしい。彼が優等で卒業する頃、マイクロチップが世界を席巻し始めていた。タイミングはこれ以上ないほど完璧だった。熟練した回路設計者たちは、新しいテクノロジー時代のロックスターとなり、フアンはシリコンバレーで彼らに加わる準備ができていた。
3人の最初のチップ
フアンがミルズにプロポーズする頃には、彼はすでにシリコンバレーで名を上げていた。80年代半ば、20歳のフアンは、シリコンバレーで最も影響力のあるチップメーカーの一つ、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）で働いていた。彼は今でも最初の給料28,700ドルを、単なる数字としてではなく、自分がどれだけ遠くまで来たかのしるしとして覚えている。AMDでの初期の日々は、チップ設計の実地の短期集中コースだったが、彼はすぐにLSIロジックに移り、そこで彼の熱意と労働倫理がすぐに彼を際立たせた。
ここでフアンは、人生で重要な2人の人物、カーティス・プリームとクリス・マラコウスキーを知ることになる。彼らはLSIロジックの要求の厳しい顧客であるサン・マイクロシステムズで働くエンジニアだった。プリームは回路の天才で、頭の中で回路図が浮かぶとトランス状態に入ることができた。マラコウスキーは構築者で、2人の中ではより実践的で実地の仕事を好んだ。3人が揃うと、フアンは彼らのアイデアを現実に引き出す橋渡し役となった。彼は生産を組織し、設計を量産に押し進める達人だった。
3人は意気投合し――それぞれが自分の得意分野で卓越していた。1989年、3人は最初の製品「Sun GX」を発表した。これは、ワイヤーフレームの骨組みをピクセル化された3D形状に変換できるグラフィックプロセッサだった。今日の基準では原始的だが、当時は革命的と呼ぶにふさわしいものだった。これにより、フアンはすぐに皆の注目を集め、LSIの創業者ウィルフ・コリガンは彼を新しいシステム・オン・チップ・プラットフォームの責任者に昇進させた。グラフィックチップの成功を受けて、プリームとマラコウスキーは、ゲーマー向けに直接狙いを定めた安価なバージョンの市場があるかもしれないと考え始めた。
サンがこのアイデアを断ったとき、それは運命の歯車が回り出すような拒否の一つだった。プリームとマラコウスキーは、LSIを辞めて自分たちの新しい会社を率いるという大胆な提案とともに、そのアイデアをフアンに持ちかけた。簡単な決断ではなかった。その頃にはフアンとミルズは結婚し、2人の幼い子供がいた。そして彼はハードウェアの世界がいかに過酷か知っていた――ほとんどのスタートアップは市場にすら出られなかったのだ。決断を下す前に、3人はデニーズで話し合わなければならなかった。事業計画の一部は完全に理にかなっていた。
NV1の失敗
90年代初頭、サン・マイクロシステムズやシリコン・グラフィックスのような大手が無視することを選んだ、成長する家庭用ゲーム市場が存在した。しかし、このギャップを埋めようと、多くのスタートアップが殺到していたのも事実だった――ハイエンドのグラフィック技術を、PCゲーマーが使えるものに変えようとしていたのだ。鍵となる発明は「グラフィック・アクセラレーター」――グラフィックチップを心臓部とするプラグイン基板――だった。フアンにとって、これは魅力的な挑戦であり、地元デニーズの奥でプリームやマラコウスキーと何度か会合し、見通しをいじりながら、彼は自分自身をリスクに引き込んだ。
しかし、個人的な基準があった。もし年間売上高5,000万ドルを達成できなければ、それは彼の時間を使う価値がないということだった。彼らの新しい会社には当初名前すらなかった――単に「新しいベンチャー」を意味する「NV」だけだった。しかしそれはすぐに、ラテン語で「嫉妬」を意味するinvidiaにちなんだ「Nvidia」となった。目立つために、彼らは最初のチップ「NV1」に、二次テクスチャマッピングという最先端技術を詰め込んだ。それは投資家の注目を集めることに成功し、1995年にNV1がついに発売されたとき、ほんの一瞬だけ、彼らは自分たちがすごい存在だと感じた。『ミスト』や『ドゥーム』のようなタイトルのおかげでPCゲームが爆発的に普及しており、Nvidiaは『バーチャファイター』とのバンドル販売もあって、10万個以上のチップを販売した。
しかし、その足元がすくわれた。ほとんどの開発者は、NV1が推し進めていた凝った二次曲面ではなく、三角形を使って3Dグラフィックを構築していた。そのため、マイクロソフトが三角形のみをサポートする新しいDirectX規格を発表したとき、Nvidiaの輝かしい新チップは瞬く間に時代遅れとなった。Nvidiaは、記録的な速さで再起動に成功するか、さもなくばシリコンバレーのスタートアップ墓場にある無数のハードウェア企業の仲間入りをするしかなかった。
リスクが報われる
1996年のNvidiaの雰囲気は？「葬式のよう」と言えば控えめな表現だろう。フアンが社内の大掃除を終えたとき、残ったのは35人の最小限のエンジニアだけだった。生き残りは、土壇場でグラフィックカードを考案することにかかっていた――それも急いで。
NV1の大失敗は、人々がフアンのリーダーシップスタイルを初めて味わう機会となった。一言で言えば、爆発的だ。しかも公衆の面前で。フアンは密室で怒鳴るのではなく、会議や人目のあるところで怒鳴り、全員にメッセージが伝わるようにする。プリームでさえ、フアンの怒りから逃れられなかった。しかし、Nvidiaの歴史におけるこの瞬間は、フアンのリーダーシップスキルの良い面も示すことになる。
試作品を作る時間も資金もなかったため、彼はエミュレーターを使って直接量産に移行することを決めた。これは基本的に、新しいマイクロチップの偽バージョンをプログラムし、それを使って開発作業をテストできるようにするものだった。しかし、リスクがあった。エミュレーターは完全にコードベースであり、もし1行でも間違えれば、再び災難を招く可能性があった。彼らは、台湾の製造業者からデモチップを受け取ったとき、それが動けばもう一日生き延びられ、動かなければそのまま行き詰まるというシナリオを設定していた。奇跡的に、それは動いた。彼らはそれを「Riva 128」と名付けた。
それは秒間30フレームで動作し、あらゆるゲーマーにヒットした――飛ぶように売れた。Nvidiaはすぐにレベルアップした。『Quake』の開発者であるゲーム界の魔術師ジョン・カーマックが、自身の3Dグラフィックのニーズを満たす、より高速なチップを製造する企業としてNvidiaを選んだのだ。NvidiaはRiva TNTを提供した。これは並列計算の課題を初めて成功裏に克服し、ツイン・ピクセル・シェーディング・パイプラインを可能にして、よりリアルなグラフィックをレンダリングするチップの能力を倍増させた。カーマックはそれを「完璧なカード」と呼んだ。1998年までに、Nvidiaはゲーム業界を席巻していた。しかし、当時は誰も知らなかったが、TNTチップの中核には、もっと大きな何かが潜んでいた。
並列の成功
90年代後半、Nvidiaがやろうとしていたのは、市場で最高のグラフィックカードを作ることだけだった。そして、半年ごとにアップデートを発表することを自らに課すことで、率直に言って、圧倒的な成功を収めていた。しかし、並列計算のハードルを克服する過程で、まったく新しい層、科学者たちのための製品を意図せず生み出していた。1970年代以来、研究者たちはニューラルネット、つまり人間の脳の構造に着想を得た人工知能のバージョンを作ろうとしてきた。
この分野の多くはニューラルネットは時間の無駄だと考えていたが、1986年に潮目が変わった。デビッド・ルメルハート、ジェフリー・ヒントン、ロナルド・ウィリアムズは、誤差逆伝播アルゴリズムを発表した。これは、ニューラルネットが本物の脳のように、成功と失敗から学び、調整を行う方法だった。IBMでは、ジェラルド・テサウロがニューラルネットにバックギャモンを教え、プログラムに何百万回も自己対戦させた。その結果生まれたTD-Gammonは、新しい戦略を生み出すのが非常に上手くなり、人間のプロですら驚嘆した。明らかになりつつあったのは、処理できるデータが多ければ多いほど、結果が良くなるということだった。そしてそれには、Nvidiaの並列計算GPUがまさに適任だった。
Nvidiaは1999年に初のGPUを発表した。だが、騙されてはいけない。GPU、あるいはグラフィックス・プロセッシング・ユニットは、Nvidiaが最新のグラフィックアクセラレータ「GeForce」を売り込むために考案した単なるマーケティング用語だった。それはゲーマーの間で大ヒットした。GeForceシリーズは、『ハーフライフ2』『World of Warcraft』『コール オブ デューティ』といったタイトルで、2000年代初頭のPCゲーム黄金時代を支えた。しかし、ヘッドショットや爆発のレンダリング用に設計されたこれらのGPUに、別の用途があるという噂が広まっていた。スタンフォード大学の大学院生イアン・バックは、科学者がNvidiaチップを乗っ取って銀河形成や原子核シミュレーションなどの膨大な数値計算を行うためのプログラミング言語「Brook」の開発者チームの一員だった。
フアンはすぐにバックをNvidiaに迎え入れた。バックはNvidiaのエンジニア、ジョン・ニコルズと共に、CUDA（Compute Unified Domain Architecture）として知られるプロジェクトに参加した。2006年にリリースされたCUDAは、Nvidiaの秘密兵器のようなものだった。ゲーミングチップ、あるいは複数のゲーミングチップを科学用スーパーコンピューターに変える方法だった。それはニッチな市場だったが、すぐに科学者、研究者、さらには病院までもがGeForceカードを買い求めるようになった。何年もの間、CUDAプロジェクトは赤字だった。しかし、ゲーマーたちがその費用を負担してくれており、フアンに疑念は一切なかった。彼はコンピューティングの未来を築いており、それを『カウンターストライク』をプレイするティーンエイジャーたちに喜んで支払わせていた。
フアンの投資が実を結ぶ
世界の大半がCUDAの能力に肩をすくめている間、フアンはビル・ダリーのような学界の伝説的人物を採用し、Nvidia Researchを世界クラスの研究開発エンジンに変えようとしていた。だが、トロントにいるジェフリー・ヒントンのAI研究グループはCUDAの力を理解していた。そのグループにはアレックス・クリジェフスキーという寡黙な天才がいて、CUDAといくつかのNvidia GPUを使って、これまでにない速さと正確さで画像を認識できるニューラルネットワークを構築した。そのモデルはAlexNetと呼ばれた。
機械学習革命が始まり、フアンの10年にわたる粘り強さがまもなく報われようとしていた。エンジニアのブライアン・カタンザーロが2011年にNvidiaに入社し、cuDNNを構築した。これは、NvidiaのGPUプラットフォーム上でニューラルネットワークのトレーニングを大幅に高速化するツールだった。フアンはcuDNNを、同社の20年の歴史の中で最も重要なプロジェクトと呼んだ。彼のホワイトボードには「O. I. A. L. O. 」――一生に一度の好機（Once in a Lifetime Opportunity）と書かれていた。
2014年初頭、カタンザーロはcuDNNのデモをライブで行い、Twitter上でリアルタイムに犬の品種を識別した。それは魅力的で、強力で、始まりに過ぎなかった。Facebook、アドビ、Netflixといった大手企業が注目しており、密かにグーグルも注目していた。グーグルはAIスタートアップのDeepMindを買収し、「プロジェクト・マック・トラック」と呼ばれる巨大AIスーパーコンピューターのために、NvidiaのGPUを飴玉のように買いあさっていた。ついにウォール街は、Nvidiaを単なるゲーム企業ではなく、AI革命の成長を続けるバックボーンと見なすようになった。その結果、2016年にNvidiaの株価は224％急騰し、フアンを再び億万長者のリストに返り咲かせた。しかし彼は攻め続け、かつての雇用主であるAMDなどのライバルに目標を定めた。
こうして2017年は支配の年となった。収益は倍増し、利益は3倍になり、製品発表が次々と行われた。NvidiaのGPUは現在、ノーベル賞を受賞する科学研究を支え、アマゾンとマイクロソフトのクラウドコンピューティングを可能にし、暗号通貨のマイニングに使用されていた。これはまったく別のゴールドラッシュで、Nvidiaが初の10億ドルの利益を上げる年を後押しした。一方、学生やスタートアップ企業が次の大きなAIのブレイクスルーを築こうと競い合う中で、CUDAのダウンロード数は急増していた。
これは、グーグルのヤコブ・ウツコライトと他の数名の研究者が、グーグル翻訳を打ち負かすだけでなく完全に凌駕する製品を開発したときに起こった。その進歩を可能にしたのは「トランスフォーマー」だった。トランスフォーマーは、大量のデータを与えられ、その後一度に一つの単語を予測することで、異なるアプローチを取った。そしてそうすることで、形容詞の順序や代名詞の明確さといった、言語の深く暗黙のルールを、誰に教えられることもなく習得した。それは言葉だけではなかった。トランスフォーマーは作曲し、絵を描き、芸術を「理解」することさえできた。それは創造性のための万能鍵のようなものだった。この発見の皮肉な点は、グーグルが実際にはあまり気にかけなかったことだ。そこでウツコライトと他のチームメンバーは退職し、自分たちの知識を他のスタートアップに持ち込んだ。そのうちの一人がOpenAIに辿り着き、その技術は生成的事前学習済みトランスフォーマー、つまりGPTと呼ばれる新たなもののバックボーンとなった。
朗報と悪い知らせ
真の審判の日は、2024年2月21日のNvidiaの決算説明会の日に訪れた。ここ数年で、Nvidiaはイスラエルのデータセンターおよびネットワーキング企業Mellanoxを70億ドルで買収して規模を拡大し、GPT-4のトレーニングのためにOpenAIと1億ドルの契約を結んでいた。今やAIチップ市場の90％を支配し、そのチップの粗利益率は90％を超えていた。誰もNvidiaのように生の計算能力を活用していなかった。
しかし、決算説明会が真実を物語っていた。株式市場の閉場直後に始まったそれは、ウォール街史上最も聴かれた決算報告の一つとなった。NvidiaのCFOであるコレット・クレスは、年間収益が2倍以上の600億ドルに達し、同社は70％という驚異的な粗利益率を達成し、アップルさえも上回ったと発表した。純利益は300億ドル近くで、これは過去30年間のNvidiaの総収益を上回るものだった。別の言い方をすれば、Nvidiaの全従業員が一人当たり年間100万ドルの利益を生み出していた。翌日、Nvidiaの時価総額は2770億ドル急騰し、コカ・コーラの企業価値全体を上回った。Nvidiaは今やマイクロソフト、アップルと並び、地球上で最も価値のある3社の一角を占めるに至った。
しかし、Nvidiaの地位はどれほど安定しているのだろうか？確かに今、フアンは世界の頂点にいる。しかし、彼はまったくの孤独でもある。彼の側には誰もいない。後継者も副官もいない。Nvidiaのリーダーシップ構造はスリムで、フアン自身がかけがえのない存在になっている。Nvidiaに賭けることは、基本的に一人の個人のリーダーシップの力に賭けるようなものではないだろうか？
国際情勢も同じくらい不安定だ。最大の問題は、Nvidiaとチップ製造の中心地である台湾との長年の関係だ。中国の台湾に対するますます攻撃的な姿勢により、台湾のチップ工場、特にTSMC（Nvidiaの高い要求に対応できる唯一のメーカーとして非常に貴重な存在）は、重大な脆弱性ポイントとなっている。わずかな混乱が大規模な危機を引き起こし、世界経済に衝撃波を送りかねない。米国が中国にTSMCの支配権を渡すことは決して許さないと信じる者もいるが、その信念にはかなりの信頼が必要だ。
未来の脅威か、それとも無限の希望か？
最後に考慮すべきは、AI自体の未来だ。現在の進歩は本当に持続可能なのだろうか？AIが自己認識を持ち、人類を脅かすかどうかという疑問はさておき、すでに考慮すべき非常に現実的な地球への脅威が存在する。Nvidiaの台頭は、世界の電力需要の大幅な増加を引き起こした。グーグルやマイクロソフトのような企業は、拡大し続けるデータセンターのために排出量が急増している。そのほとんどを動かしているNvidiaのチップは、膨大な電力消費者だ。ほんの数年前までは、DGXボックスは衣類乾燥機と同程度の電力を消費していた。今日のシステムは、家全体に電力を供給するのに十分な電気を吸い上げている。
とはいえ、ジェフリー・ヒントンなどの著名人を含む多くの人々が、AIが人類にもたらす脅威について真剣に恐れている。フアンは違う。著者スティーブン・ウィットとのインタビューで、フアンは彼の有名な激しい口調で、そのような恐れの無意味さについて怒鳴り散らし、真剣でないSFナンセンスだと一蹴した。これでウィット自身の懸念が静まることはまったくなかった。彼は、フアンが自社の企業戦略において人類の絶滅を有効な要素とは考えておらず、だから問題にならないのだと感じながらインタビューを後にした。そしてNvidiaの他の幹部たちは、フアンの視点に異議を唱えるにはフアンに怒鳴られるのを恐れすぎている可能性が高い。
Nvidiaの達成範囲はあまりにも巨大で、たとえ同社のコンピューティングポッドの中に立って、ファンがあまりにうるさくて自分の考えも聞こえないほどの場所にいても、把握するのは難しい。だからこそ、疑問は開かれたままである。それはユートピアになるのか、それとも完全に制御を失うのか？おそらくフアンだけが、すべてをはっきりと見通しているのかもしれない。
最終的な要約
スティーブン・ウィット著『思考するマシン』の要約から、Nvidiaの成功物語はまた、10歳で自らの意志でアメリカに来た移民、ジェンセン・フアンの物語でもあることを学んだ。才能ある学生だった彼は1980年代初頭にコンピュータ技術に飛び込み、すぐにシリコンバレーで仕事を見つけた。カーティス・プリーム、クリス・マラコウスキーとともにNvidiaを創業し、2000年代初頭のPCゲームブームに画期的なグラフィックチップを生み出した。それらのチップには、機械学習とAI革命の種が含まれており、さらにクラウドコンピューティングや暗号通貨マイニングを支えた。Nvidiaは以来、最も成功した企業の一つとなり、アップルの価値を上回るに至った。AIとNvidiaの未来は不確かなままであるが、フアンは同社を未知の領域へと押し進め続けている。
