基本的に、NVIDIAはGPUの販売だけにとどまらず、はるかに深いゲームをしている。先日のGTCカンファレンスで、NVIDIAの最高科学者が驚くべき統計を紹介した：以前は標準セルライブラリの移行に8人のエンジニアが10ヶ月かかっていた。今？1台のGPUで一晩で完了。聴衆の誰も叫ばなかった。皆すぐに理解した、これは業界にとって本当の革命だと。

実際、NVIDIAは高度なAIツールをいくつも使っている—NB-Cellによる強化学習、Chip NemoやBug Nemoといった大規模言語モデル。会社は20年の設計経験をスマートなモデルに詰め込み、新人エンジニアでも20年の経験豊富なエンジニアの知識をすぐに活用できるようにしている。

しかし、最も重要なことはその後だ：NVIDIAは2025年12月にシノプシス(世界最大級のIC設計ツール企業の一つに20億ドルを投資した)。この投資は無作為ではない—NVIDIAの技術を完全なEDAツールチェーンに統合することを目的としている。その後、Cadenceや他の企業もNVIDIAのGPUをサポートした設計ツールを発表した。

本当に恐ろしいポイントは？Cadenceは「Blackwell」GPU専用に設計された新しいプラットフォームを発表したことだ。ここで「専用」という言葉が非常に重要だ。従来のEDAツールはIntelやAMDのプロセッサ上で動いていたが、未来はNVIDIAだけのものになる。

もしあなたがAMDやIntelのエンジニアで、NVIDIAに対抗するプロセッサを設計したいとしたら？最も速い設計ツールはNVIDIAのGPU上で動作するものだ。遅い設計サイクルに耐えるか、NVIDIAのGPUを買って自分のチップを設計し、NVIDIAを打ち負かすことを目指すか。これはコメディのようだが、同時に非常に恐ろしい。

国内の企業はどうだろう？状況はさらに悪い。ほとんどの企業は未だに何百万ドルも損失を出し続けており、彼らの独自ツールは(5ナノメートル以下)の高度な技術をカバーできていない。彼らは完全にシノプシスとCadenceに依存しており、これらの企業は今やNVIDIAの投資と独占的ライセンスによって縛られている。

NVIDIAは何をしたのか？設計から製造までのバリューチェーンを完全に掌握したのだ。AIはすべての段階に浸透している—セルの初期設計、レイアウトの最適化、シミュレーションツール、さらにはTSMCの製造における光学計算まで。

この動きの天才的な点は、NVIDIAが「自社のプロセッサを使え」とは言わず、「最速・最高のものを求めるなら選択肢は一つだけ」と言っていることだ。そして、その唯一の選択肢は年々高くなり続ける。長期的かつ包括的なゲームだ。

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