なぜNvidiaは突然オープンソースを受け入れたのか？私はJensen Huangの戦略を理解した！

黄仁勋は一方でCUDAエコシステムを守り抜き、他方でオープンソース万歳と叫んでいます——これは一見矛盾しているように見えますが、実際には、これはNvidiaが過去数年間で最も賢明なビジネス戦略の一つかもしれません。

8月11日、The Informationは、NvidiaがNemotron 4オープンソースAIモデルを開発中であり、フラッグシップバージョンのパラメータ規模は少なくとも1兆に達することを目指しており、これは6月にリリースされたNemotron 3 Ultraの2倍であると報じました。

同時に、Nvidiaの長期クラウドサービスコミットメント規模はすでに280億ドルにまで増加し、約1年前の3倍となっています。

GPUを販売する会社が、なぜ無料のAIモデル開発に多額の資金を投入するのでしょうか？

答えは実は非常にシンプルです：

オープンソースモデルが普及すればするほど、市場のAI計算力への需要も大きくなり、最大のGPUサプライヤーであるNvidiaの利益となるのです。

AIを一部の巨大企業のツールから、世界的なインフラへ

現在、クローズドソースAIモデル、例えばOpenAIのGPTシリーズのようなものは、そのコア能力が主に少数の企業に握られています。

一般企業がトップクラスのモデルを使いたい場合、通常はクラウドサービス経由で呼び出す必要があり、計算力の需要はOpenAI、Microsoft、Googleなどの大規模プラットフォームに高度に集中しています。

しかし、オープンソースモデルは全く異なります。企業、開発者、さらには政府機関もモデルをダウンロードし、自分たちのニーズに合わせて調整し、自社サーバーやクラウド環境で展開することができます。そしてそれぞれの独立したデプロイメントの背後には新たな計算力需要が生まれます。

そしてAI計算力の中核、それがGPUです。

Nvidiaの生成AI担当バイスプレジデント、Kari Briskiは「NvidiaがNemotronに投資するのは、将来すべての企業、すべての国がより入手しやすい先端のオープンソースモデルを必要とすると信じているからだ」と述べています。

簡単に言えば：

AI利用のハードルを下げ、より多くの人がAI時代に入るようにし、さらに多くの人々が計算力を購入するよう促すのです。

この戦略、Nvidiaのいくつかの重要な目的

第一に、顧客範囲を巨大企業数社から市場全体へ広げる

ここ数年、NvidiaのAIチップ最大顧客は主にMicrosoft、OpenAI、Google、Amazonなど少数の巨大企業でした。これらの企業は大量のGPUを購入する一方で、自前のAIチップも開発しています。

もし今後AIアプリケーションが少数のモデル企業から多数の企業へ広がれば、計算力の需要も数社のスーパー顧客から無数の企業、スタートアップ、機関などにまで広がります。

Nvidiaにとって、これはより広範な顧客基盤となります。

第二に、無料モデル自体が最良のGPU販売ツールとなる

Nemotronはオープンソースなので、企業はモデルをダウンロードする際には費用を支払う必要はありません。

しかし、モデルの運用には計算力が必要です。

黄仁勋は今年7月のインタビューで次のように述べています：

「無料AIはハードウェアにとって良いこと、無料AIはチップにとって良いこと。」

この言葉はNvidiaの論理を明確に示しています：

ソフトウェアは無料でよいが、ソフトウェアを動かすにはハードウェアが必要。

モデルが広がれば広がるほど、GPUの需要も高まります。

第三に、オープンソースエコシステムでクローズドモデル企業に挑む

オープンソースモデルはコストが低く、導入も柔軟で、企業のAI活用において重要な選択肢になりつつあります。これは現在のOpenAI、Anthropic等クローズドソースモデル企業の市場地位の変化をもたらす可能性があります。

Nvidiaは一方でこれらの企業にGPUを販売しつつ、他方でオープンソースのエコシステムを通じて自身の影響力を拡大しています。

同時に、NvidiaはReflection AIやThinking Machines LabなどのAI企業にも投資しています。今回自らNemotronをリリースすることは、本質的にAIソフトウェア分野での存在感をさらに拡大することを意味しています。

このためNvidiaは「Nemotronアライアンス」を立ち上げ、Reflection、Cursor、Mistralなどの開発者や企業を巻き込んでいます。

簡単にいえば：

競争相手が手強いなら、エコシステムに引き込んでしまおう、というわけです。

第四にして最も重要な点：CUDAの堀をさらに強化すること

多くの人はNvidiaのハードウェア優位性に注目しますが、実際に長期的な競争力を決めるのはCUDAエコシステムです。GPUは単なる入り口であり、多数の開発者、企業、研究機関が長期にわたりCUDAでAIアプリケーションを開発しているため、非常に高い移行コストが生じています。

したがってNvidiaの戦略は非常に明確です：

モデルはオープンソース化しても、エコシステムは自分たちの手に握ったままにする。

オープンにするのはモデルであり、強化するのはCUDAなのです。

Nvidiaはより複雑なポジションに入りつつある

しかしNemotronによって新たな問題も生まれました：

Nvidiaはある意味で顧客と競争状態になる恐れがあります。

OpenAIはNvidia最大のGPU顧客の一つであり、NvidiaはOpenAIにも投資しています。しかしNemotronの立ち位置は、企業のAIモデル利用コストを下げ、一部のクローズドモデル市場を脅かします。

これはNvidiaが今後、二つの役割を同時に果たす可能性を示唆しています：

一方ではAI企業のサプライヤーとして、他方ではAIエコシステムの参加者として。

これは慎重なバランスを求められる路線です。

280億ドルのクラウドサービス投資、賭けるのは未来の計算力需要

今年4月までに、Nvidiaの長期クラウドサービスコミットメント規模は280億ドルとなり、契約期間は2031年初頭まで延長されています。

この中にはNemotronなどのモデル訓練のために使われる計算力も含まれます。

財務的な観点から見れば、オープンソースモデル自体は直接的に大きな収益を生み出すものではありません。

しかし、それが多くの企業によるAI展開を促せば、その背後で必要となるGPUの需要はモデルそのものの価値を遥かに超えるかもしれません。

簡単に言えば：

無料モデルは入り口であり、GPUこそが真の収益源です。

NvidiaがNemotronを世界最強モデルに仕立てる必要は特にありません。

真に望んでいるのは：

最終的にどのモデルが勝利しようとも、大量のNvidia GPUが動く必要があることです。

そして昨日発表された5000億ドルの計算力調達計画

8月10日、NvidiaはApollo Global Management、Blackstone、BlackRock、Brookfield、Goldman Sachs、KKRなどウォール街の金融機関と共同で、新たな計算力調達プラットフォームを設立すると発表しました。

目標は長期的に5000億ドル以上のサードパーティ資本を呼び込むことです。

簡単に言えば：

今後、企業はGPUを購入する際に必ずしも巨額の資金を一括で支払う必要がなく、ファイナンスやリースを通じて計算力を得ることができるようになります。

従来であれば1社のAI企業がデータセンターを建設するには数十億ドル、場合によっては百億ドル以上の投資が必要でした。今は金融機関が先に設備を購入し、それを顧客にリース、顧客は長期の支払いで計算力を利用するモデルです。

BlackRockのCEOラリー・フィンクは、これはかつて金融市場で不動産資産を証券化したプロセスに似ていると述べています。

黄仁勋も「これは技術インフラが初めて大規模に投資資産へと転換されるものだ」と述べました。

この仕組みの中核は、GPUの価値を再定義すること

これまでGPUは単なるテクノロジーハードウェアと考えられてきました。

しかしNvidiaは市場にこう見てほしいのです：

GPUは本質的に、ますますインフラ資産となりつつあると。

なぜなら未来のAI時代では、計算力は電力やインターネット同様、企業運営のための重要なリソースとなるからです。

したがって：

• Nemotronオープンソースモデルは、より多くのAI需要を生み出す役割を担う。
• 5000億ドルの調達プラットフォームは、計算力調達のハードルを下げる役割を担う。
• CUDAエコシステムは、長期的な競争優位をロックインする役割を果たす。

この3本の柱を組み合わせて、Nvidiaは今後のAIインフラ戦略を形成しています。

もちろん、市場には不安も存在します。

Nvidiaが調達プラットフォームを発表後、その日の株価は2.86%下落し、5年もののクレジット・デフォルト・スワップ（CDS）は77.215ベーシスポイントに跳ね上がり、2週間ぶりの最大単日上昇率を記録しました。

投資家の主な不安は3つあります。

第一に、「循環調達」リスクがあるのではないか。

疑問を示す人々は「Nvidiaが顧客の資金調達を助け、その資金で顧客はNvidiaのGPUを買う——これが資金の循環となっているのでは」と懸念しています。

第二に、Nvidiaが顧客と利益相反に陥るのではないか。

OpenAIなどにチップを販売しつつ、オープンソースモデルによってソフトウェア競争にも参入しているということです。

第三に、AI投資のリターンがこれほどまでに巨大な資本投入に見合うのか。

現在、世界中のテックジャイアントによる資本支出はすでに数千億ドルに及んでいますが、AIアプリの収益はまだ初期段階にあります。

もし今後AI需要の伸びが期待を下回れば、リスクは産業チェーンや金融システムに波及するかもしれません。

米国株投資ウェブはこう考えています：

Nvidiaが今やっていることの本質は、AIインフラのさらなる普及を後押しすることです。

• NemotronオープンソースモデルはAI利用のハードルを下げるためのもの。
• 5000億ドルの調達プラットフォームは計算力調達のハードルを下げるためのもの。
• CUDAエコシステムは、今後のAIアプリがNvidiaの体系上で動き続けることを確実にするためのもの。

短期的には、これらのアクションは市場に競争やファイナンスリスクへの不安をもたらすかもしれません。しかし長期的には、黄仁勲が賭けているのはさらに大きな潮流です：

AIが最終的に電力やインターネットのように、世界中の企業や国家のインフラになるかもしれません。

そしてこのインフラ競争の中で、Nvidiaは土台となる計算力を提供する存在になりたいと考えています。

• 280億ドルのクラウドサービス投資は、エコシステム拡大のため。
• 5000億ドルの調達プラットフォームは、市場の拡大のため。
• CUDAは、Nvidia真の長期的な堀です。