Jensen Huangは台湾系アメリカ人の技術者・実業家であり、NVIDIAの共同創業者兼最高経営責任者である。同社のグラフィックスプロセッサは、現代のAIトレーニングと推論を支える主要なハードウェアとなった。
Huangは1963年2月17日に台湾の台北で生まれ、幼少期に米国へ移住した。彼は1993年にNVIDIAを共同創業し、当初はビデオゲームやコンピュータグラフィックス向けのグラフィックスチップを製造していた。同社のGPUアーキテクチャは、3Dシーンを描画するために必要な高度に並列な計算向けに設計されていたが、深層学習の核となる行列演算に適していることが判明した。この関連性が商業的に決定的となったのは、NVIDIAが2006年にCUDAプログラミングプラットフォームを導入し、研究者がGPU向けに汎用コードを書けるようになってから数年後のことであった。
ゲームチップからAIインフラへ
NVIDIAのAIへの重要性が広く認識されるようになったのは、2012年のImageNetコンペティションで、NVIDIA GPUでトレーニングされたAlexNetが従来のコンピュータビジョン手法を劇的に上回る性能を示した後である。この結果は、現代の深層学習時代の幕開けとされることが多い。Huangはこの時期を、それまで主にニッチな科学計算市場にしか役立っていなかったCUDAへの10年にわたる投資を正当化したものだと述べている。
生成AIブーム
ChatGPTのリリースと、その後の各研究所によるより大規模な大規模言語モデルのトレーニング競争は、NVIDIAのデータセンター向けGPU、特にH100およびその後のBlackwellチップファミリーへの大きな需要を生み出した。NVIDIAの時価総額はAIブームの間に急上昇し、2024年には一時的に世界で最も価値のある上場企業となり、AppleやMicrosoftといった長年の競合他社と並ぶ地位を占めた。Huangはこの時期に著名な公人となり、トレードマークの黒いレザージャケットで行う基調講演や、どのモデルや企業が最終的に勝つかにかかわらず、NVIDIAの役割はAIブームの「つるはしとシャベル」を提供することだと位置づけることで知られるようになった。
評価とリスク
アナリストはNVIDIAの実行力を称賛する一方で、顧客集中のリスクを警告している。データセンター収益の大部分が、少数のAI研究所やクラウドプロバイダーによる継続的な大規模な設備投資に依存しているためである。中国のAI進歩を遅らせることを目的とした先端チップの中国向け輸出規制も、Huangにとって繰り返しの緊張点となっており、彼は過度に広範な規制が中国の開発者を国内の代替技術へ向かわせる可能性があると公に主張している。