歴史の目撃者！

速報：Nvidia は 2024 年 11 月 8 日にインテルに代わってダウ・ジョーンズ工業株平均の構成銘柄になります。

これは米国市場指数の最も古いものの一つであり、米国の産業と商業を代表する上場企業30 社のみが対象となります。

発表後、Nvidiaの株価は2.9%上昇し、Intelの株価は1.85%下落し、ダウ工業株平均は0.9%下落した。

この変化は、インテルがダウ・ジョーンズ指数における25年間の地位を終えることを意味し、半導体業界は加速する劇的な変革を経験している。

今年これまでに、Nvidia の株価は180%上昇しましたが、Intel の株価は半分以上下落しました。

その年、NVIDIAの時価総額は3.3兆ドルに膨れ上がり、Appleに次ぐ規模となった。一方、Intelの時価総額は2,000億ドル減少した。

△インテルとNVIDIAの時価総額比較（今年2月時点）

Nvidiaの採用により、ダウ工業株30種平均には時価総額1兆ドルを超えるテクノロジー企業が4社（Microsoft、Apple、Amazon）含まれることになります。現在、時価総額1兆ドルを超える世界の6社のうち、まだ採用されていないのはGoogleとMetaのみです。

インテルは今年、ダウ工業株平均の中で最悪のパフォーマンスを記録した。

今年の半導体市場では、インテルとエヌビディアという二大巨頭の運命は大きく異なっている。

AIブームの牽引役として、GPUはCPUに代わり、最も人気のあるコンピューティング製品として徐々に台頭しています。NVIDIAはGPU分野でほぼ絶対的な優位性を維持しており、AmberおよびHopperアーキテクチャ製品の需要が高く、最新世代のBlackwellも非常に高い市場需要を経験しています。そのため、正式出荷前にも関わらず、来年の受注が急増しています。

最も直接的な反映は財務諸表にあります。

2025年度第2四半期において、Nvidiaの収益は300億ドル（約2,138億人民元）に達し、前年同期比122%増、1株当たり利益（非GAAP）は0.68ドル（約4.8人民元）で、前年同期比152%増となり、いずれもアナリストの予想を上回りました。

主力事業であるデータセンター事業の売上高は263億ドル（約1,874億人民元）となり、市場予想の250億8,000万ドル（約1,787億人民元）を上回りました。ゲーミング事業の売上高は29億ドル（約206億6,000万人民元）となり、前年比16%増となりました。

株価は年初から180％以上上昇しました。

株式分割によりNvidiaの株価は90%下落したが、その構成比に大きな影響を与えることなくダウ工業株30種平均に含まれる可能性が高まった。

ダウ工業株30種平均の構成銘柄の今回の変更は、今年2月にアマゾンがウォルマートに取って代わったことを受けたものである。

しかし、インテルに目を向けると、今年はこの半導体大手の56年の歴史の中でほぼ最低の年だ。

同社の株価は1年で54%急落し、時価総額は2,000億ドル減少しました。同社は今年、ダウ工業株30種平均構成銘柄の中で最悪の業績を残しました。

市場シェアの喪失、製造上の課題、そして買収の可能性からの圧力に直面して、インテルは今年、16,500人の人員削減と不動産面積の縮小を発表した。

9月、クアルコムがインテルを買収する意向を表明したというニュースは、世界的なセンセーションを巻き起こしました。買収は独占禁止法などの問題に直面しましたが、プライベートエクイティ会社がインテルの救済にあたり、50億ドルを投資しました。

しかし、半導体市場の変化はほぼ確実です。

つい最近、インテルは今年のAIチップの売上目標5億ドルを達成できないと発表しました。CEOのキッシンジャー氏は、この原因をGaudiチップのソフトウェア問題とチップのイテレーション問題にあると説明しました。

前四半期、Intel は Gaudi 3 を発売しました。この AI チップは、Nvidia の CUDA に匹敵する機能を備えており、Nvidia の市場リーダーシップに挑戦することを目指しています。

NVIDIAのCUDAテクノロジーは、GPUによる複雑な計算問題の解決を可能にし、AI分野に大きな影響を与えました。堅牢なCUDAエコシステムは、NVIDIAが優位性を維持するための重要な要素でもあります。

しかし、CUDA が初めて登場したとき、Intel はそれに対して楽観的ではなく、「これはコンピューティングの歴史における小さな脚注にすぎない」と言っていたことは言及する価値があります。

何度も倒産の危機に瀕しましたが、CUDAのおかげで復活しました。

2008年、Nvidiaは、ゲーム市場以外にも事業を拡大することを意図し、携帯電話用チップでモバイル市場への第一歩を踏み出したばかりでした。

当時まだ CEO ではなかったインテルの幹部、パット・ゲルシンガー氏はインタビューで次のように語った。

NVIDIA の CUDA のような汎用 GPU コンピューティングは、コンピューティング開発の歴史における単なる興味深い脚注かもしれません。

彼は、Larrabee のようなハイブリッド テクノロジの出現により、個別のグラフィック カードが徐々に姿を消し、「互換性のあるコンピューティング モデルの進化」が将来のトレンドになると考えています。

当時のインテルの見解は、単に傲慢なものではありませんでした。

実際、CUDA が最初に作成されたとき、市場から懐疑的な見方が向けられ、Nvidia の株価が急落して危機に陥ることさえありました。

CUDAはインターンが開発した製品で、「平凡な科学研究分野」を対象に、GPUの並列計算能力を最大限に引き出すことを目的として作られました。

2004年、スタンフォード大学の博士課程に在籍していたイアン・バック氏は、NVIDIAでインターンシップを行いました。当時、バック氏はGPUの多数のコンピューティングエンジンの管理を容易にする課題でプログラミングコンテストに参加しました。

CUDAの核となる設計コンセプトは、コンピューティングにおけるスレッドです。従来のCPUの4、8、16スレッドとは異なり、GPUは数万ものスレッドを持つことができます。

Buck氏は、これらのスレッドの管理は非常に複雑な問題に見えると述べました。しかし、プログラマーにとっての主な難しさは、これらのスレッドを管理することではなく、その利点を最大限に活用することにあります。初期のCUDAのパフォーマンスは、プログラマーがコードの並列化可能な部分を手動で特定することに大きく依存していました。

Jensen Huang 氏は、スーパーコンピューティングの民主化の可能性を感じ、あらゆる GeForce カードで CUDA が実行できるようになることを期待して、CUDA を推進しようと決意しました。

しかし、当時GPUは主にグラフィックレンダリングに使用されており、科学計算やデータ処理はごくわずかな割合を占めていたことに注意することが重要です。Intelが支配するCPU市場は、当時のコンピューティングニーズを満たすのに適していました。

しかし、黄氏はCUDAのためにほぼ全財産を賭けました。

CUDAプロジェクトの立ち上げには、年間5億ドルの研究開発投資が必要とされましたが、当時の同社の年間総売上高は約30億ドルに過ぎませんでした。つまり、黄氏は会社のコアビジネスとはほとんど関係のないソフトウェアプラットフォームに、全社の6分の1もの資金を賭けていたのです。

最後に、CUDA のリリース以来、Nvidia は GPU をより汎用的なコンピューティング ツールに変えるために 100 億ドル近くを投資してきました。

偶然にも、ジェンセン・フアンがCUDAに大きな賭けに出ていたちょうどその頃、コンピューティング業界は大きな変革期を迎えていました。ムーアの法則によってもたらされたコンピューティング性能の向上速度は鈍化し、かつて市場を席巻していたインテルのチップ市場における地位も揺るがされました。多くのチップ設計企業が、チップ回路の小型化を駆使してより多くのメリットを提供しようと、より特化したチップをゼロから開発し、インテル製プロセッサで動作させようと試みていました。

しかし、NVIDIAの勢いある優位性はどうすれば止められるだろうか？Intelをはじめとするチップメーカーが変革を進める中、NVIDIAはゼロから始める必要はなかった。既存のチップを再配置し、CUDAプロジェクトで開発されたチップとソフトウェアを活用するだけで、プログラマーや企業に広く受け入れられる技術プラットフォームを徐々に構築することができたのだ。

同時に、NVIDIAは研究開発への極めて多額の投資を一貫して維持してきました。これが、NVIDIAがコンピューティング市場において長期にわたるリーダーシップを維持してきた秘訣です。Volta、Amber、Hopper、Blackwellアーキテクチャに至るまで、数十億ドル規模の投資によって、GPU帝国が急速に築かれつつあります。

もちろん、これも人工知能の波の影響によるものです。

ChatGPTの登場後、Nvidiaは史上最速の成長期を経験し、時価総額は6倍に増加しました。

かつては圧倒的なライバルだったインテルは、最新の AI トレンドの出現後、新たな成長機会を捉えることができなかった。

今日、ダウ工業株平均においてインテルに代わってNvidiaがランクインしたことは、両社にとっての運命の変化であるだけでなく、半導体/コンピューティング業界全体にとっての新しい時代の始まりでもあります。

黄氏はかつて、人工知能は最終的には世界中のあらゆる企業に影響を及ぼすだろうと述べた。

GPU に注力する Nvidia は、この影響をさらに急速に拡大させています。

参考リンク:
https://www.investors.com/new...