NVIDIA CEO Jensen Huang — Acquired 完全ダイジェスト

NVIDIAの共同創業者でありCEOであるジェンセン・フアンが、Acquiredのホストであるベン・ギルバートとデイビッド・ローゼンタールとの対談に応じた。時価総額1.1兆ドル、世界第6位の企業となったNVIDIAの軌跡を、創業者自身の言葉で振り返る貴重な機会となった。本エピソードでは、1997年のRiva 128での「会社を賭けた」決断から、CUDAへの10年にわたる投資、データセンター事業への進出、そしてAI時代の到来に至るまで、ジェンセンがどのように「不可能を可能にしてきたか」が語られる。彼の率直な語り口と、創業の苦難を「もう二度とやりたくない」と認める正直さが、この対談に深みと人間味を与えている。

0:00序章：NVIDIAの現在地とエピソードの意義

ホストのベンとデイビッドは、NVIDIAについて500時間以上にわたる調査を経て、本社に赴きジェンセン本人と対面した。彼らは「主人公はやはり我々より多くを知っていた」と認める。NVIDIAは現在、AIブームの中心に位置し、前例のない戦略的優位性を持つが、同時に「天井知らずの期待」というプレッシャーにも直面している。AIが本当に次の1兆ドル規模のテクノロジーウェーブとなるのか、そしてNVIDIAがその市場で支配力を維持できるのか——これがこのエピソードの核心的な問いである。

4:09Riva 128：会社の命運を賭けた一手

ジェンセンは1997年、NVIDIAが倒産の危機に瀕していた時期を振り返る。同社はMV1とMV2という前世代チップで「完全に間違ったアプローチ」を取っており、30もの競合がすでに市場に参入していた。さらにMicrosoftがDirectXをリリースしたことで、NVIDIAのアーキテクチャは根本的に互換性を失った。

残された資金は6ヶ月分。ジェンセンは「テープアウト（製造開始）は一度きり」と決断し、物理的なプロトタイプを受け取ることなく、エミュレーション技術だけでチップの完全性を検証した。彼は「チップが完璧でなければ、我々は倒産する。だから完璧にしよう」とチームに語った。このために、倒産間際だったエミュレーション企業「IKOS」の在庫を買い取り、ソフトウェアスタック全体を事前にシミュレーションした。

結果としてRiva 128は、32のDirectXブレンドモードのうち8つしかサポートしていなかったが、ジェンセンは「他の24はそれほど重要ではない」と市場と開発者を説得した。この経験からジェンセンが学んだ教訓は「将来のリスクをすべて前倒しで処理する」ことだ。「ベット・ザ・ファーム（会社を賭ける）」とは、結果がわかっているからこそできることであり、事前のシミュレーションと準備がその鍵だと彼は強調する。

12:15CUDAとディープラーニングへの目覚め

CUDA以前、NVIDIAはすでに「CG」という高水準言語の抽象化レイヤーを開発しており、GPUをCT再構成や画像処理に使う実験を進めていた。ジェンセンは、プログラマブルシェーダーが「高度に並列で、大量のスレッドを処理できる唯一のプロセッサ」であることに着目していた。

転機はAlexNetの登場だった。ジェンセンは「30年分のコンピュータビジョンの研究を一気に飛び越えたアルゴリズム」を目にし、第一原理に立ち返って「なぜこれが成功したのか」を問うた。彼の結論は「我々は普遍関数近似器（universal function approximator）を発見した」というものだった。因果関係を理解しなくても、予測ができれば価値がある——歯磨き粉の好み、ホットドッグとケチャップ・マスタードの組み合わせ、映画や音楽の推薦、天気予報に至るまで、あらゆる分野に応用可能だと彼は直感した。

「ほとんどすべてのソフトウェアは、いずれこの方法でプログラムされるようになる」とジェンセンは確信し、コンピュータそのものの設計を根本から変える決断をした。この信念が、今日のNVIDIAの地位を築いた。

18:20研究コミュニティとの共進化

ジェンセンは、AlexNet登場後の数年間、ディープラーニングが「おもちゃのように見えた」時期を振り返る。しかしNVIDIAは、CUDAの初期採用者である大学や研究機関との関係を既に構築していた。CUDAはAIだけでなく、分子動力学、CT再構成、地震探査、気象シミュレーション、量子化学など、あらゆる科学分野で使われていた。

このネットワークを活かし、ジェンセンは世界中のAI研究者——ヤン・ルカン、アンドリュー・ン、ジェフリー・ヒントン、イリヤ・サツケバー——と直接関係を築いた。彼は自らAIカンファレンスに足を運び、「どうすれば研究を前進させられるか」を問い続けた。

2015年にOpenAIが設立された際、ジェンセンは設立自体には関与しなかったが、彼らが「必要とする驚異的なコンピュータ」を構築していることを認識していた。NVIDIA初のDGX（AI向けスーパーコンピュータ）の第1号機を、彼は自らOpenAIに届けた。この時期、論文は3ヶ月ごと、やがて毎日のように発表されるようになり、ジェンセンは「リアルタイムで指数関数的な進歩」を目の当たりにした。

27:04異色の組織設計：NVIDIAは「コンピューティングスタック」

ジェンセンは40人以上の直接の報告者を持ち、NVIDIAの組織は「軍隊のような指揮統制システム」とは根本的に異なると説明する。同社は「コンピューティングスタック」のように設計されており、各レイヤーがモジュールとして機能する。役職は「そのモジュールを最もよく運営できる人」に与えられ、情報は全員に同時に共有される。

「ミッションがボス」という原則のもと、プロジェクトごとに最適なスキルとチームが「ニューラルネットワークのように」結びつけられる。新人社員とEスタッフ（上級幹部）が同じ会議で同時に同じ情報を得るため、「情報の非対称性による権力」は存在しない。リーダーは「問題を推論し、他人の成功を助ける能力」によってその地位を獲得する。

このシステムの欠点は、リーダーへのプレッシャーが極めて高いことだ。しかしジェンセンは、すべての企業が同じ組織図を持つことの不合理さを指摘し、「フライドチキンの作り方とハンバーガーの焼き方、チャーハンの作り方が違うように、製品を生み出す機械（組織）も異なるべきだ」と語る。

34:21データセンターへの道：偶然ではない準備

NVIDIAのデータセンター事業は、AIブームよりはるか以前、17年前に始まっていた。ジェンセンは「GPUがモニターに接続されなければならない」という制約が、同社の市場機会を制限すると長年感じていた。あるエンジニアが「フレームバッファをキャプチャし、エンコードしてストリーミングする」技術をデモしたことが転機となり、これがGeForce Now（クラウドゲーミングサービス）の起源となった。

GeForce NowはNVIDIA初のデータセンター製品であり、次に「リモートグラフィックス」、そして「CUDA＋GPUによるスーパーコンピュータ」へと発展した。ジェンセンは「コンピューティングが行われる場所と、それが享受される場所を分離できれば、市場機会は爆発的に拡大する」と洞察した。

この文脈で特筆すべきは、Mellanoxの買収だ。ジェンセンは、AIが「ハイパースケール（多数のユーザーを1台のコンピュータに仮想化する）」ではなく「分散コンピューティング（1つのジョブを数百万のプロセッサで調整する）」であることを見抜いていた。イーサネットではなく、スーパーコンピューティング向けの高性能ネットワーキングが必要だと確信し、Mellanoxを買収した。この決断は「テクノロジー企業による史上最高の買収の一つ」と評される。

45:46ゼロ億ドル市場とプラットフォーム戦略

ジェンセンの競争戦略の核心は「まだ存在しない市場（ゼロ億ドル市場）」に自社を位置づけることだ。PCゲーム、デザインワークステーション、スーパーコンピューティング、そしてAI——いずれもNVIDIAが約10年前から取り組んでいた分野である。

「もしあなたが市場を創り出したなら、エコシステム全体があなたの周りに構築される。それがムーアではなくネットワークだ」とジェンセンは語る。彼は「城の周りに堀を掘る」という発想よりも、「他の人々が最終市場の成功を享受できるようにするネットワークを構築する」ことを重視する。

注目すべきは、NVIDIAが最初からプラットフォーム企業だったというジェンセンの主張だ。同社の最初のアーキテクチャ「UDA（Unified Device Architecture）」は、CUDAの前身であり、創業初日から開発者向けのプラットフォームを志向していた。ただし、最初の戦略——DirectXに対抗する独自API「Direct NV」——はMicrosoftに阻まれた。この失敗から「Microsoftはすでにすべての開発者関係を持っていた」ことを学び、その後はDirectXとOpenGLの上にCUDAという「拡張」を重ねる戦略に転換した。

NVIDIAの「唯一の譲れないルール」は、すべてのチップがCUDAとアーキテクチャ互換性を持つことだ。現在、2億5000万〜3億のCUDA GPUが世界中で稼働しており、30年にわたってすべて互換性が維持されている。

59:58AIの未来：安全性、雇用、そして人間の役割

ジェンセンはAIの安全性について、ロボティクスや自動運転における「機能的安全」と、情報の安全性（バイアス、誤情報、クリエイターの権利）の両方に言及する。NVIDIAはインターネットのスクレイピングではなく、Getty ImagesやShutterstockと提携して「商業的に公正な」方法で生成AIを適用している。

雇用への影響について、ジェンセンは「AIは短期的にはむしろ雇用を創出する」と予測する。生産性向上は企業の収益性を高め、企業はより多くのアイデアを追求するために人材を増やすというのが彼の論理だ。「人間の野心には限りがない」と彼は断言する。ただし「誰かがAIに職を奪われるのではなく、AIを使いこなす別の人間に職を奪われる」と警告し、すべての人にAIの習得を勧める。

1:08:55ライトニングラウンド：ジェンセンの素顔

ジェンセンの個人的な側面が垣間見えるコーナーでは、以下のような興味深い回答があった：

• 好きなSF本は「読んだことがない」、好きなSFテレビシリーズは「スタートレック」
• 愛車はトヨタ・スープラ（婚約中に事故で大破した思い出の車）、現在はセキュリティ上の理由からメルセデスEQSに乗っている
• 好きなビジネス書はクレイトン・クリステンセンシリーズとアンディ・グローブの本
• ドン・バレンタイン（Sequoiaの創業者）の特徴は「不機嫌だけど愛嬌がある」。投資の際に「私の金を失ったら殺す」と言われたという逸話を披露
• 40歳の自分に言いたいことは「時間は十分にある。Outlookに時間をコントロールさせるな」

最も印象的だったのは、彼が「もし30歳に戻っても、もう会社は作らない」と明言したことだ。その理由は「会社を作ることが想像の100万倍も困難だった」からだ。「恥ずかしさ、傷つきやすさ、挑戦の連続——正気の人間なら誰もやらない」。しかし同時に「起業家のスーパーパワーは、それがどれほど難しいかを知らないことだ」と語り、今でも毎朝自分に「どれほど難しいだろうか」と問いかけているという。

まとめ

このエピソードの核心は、ジェンセン・フアンという稀有なリーダーの思考プロセスにある。「不可能を可能にする」ための彼の方法論——リスクの前倒し処理、ゼロ億ドル市場への先回り、組織を製品アーキテクチャに合わせて設計する発想——は、単なる成功談ではなく、再現可能な原則として提示されている。同時に、彼が「もう二度と同じ旅はしない」と認める正直さが、この対談に重みを与えている。NVIDIAの成功は、天才的な戦略と、それを支える人間的な脆弱性の認識の両方から生まれているのだ。

要点

• Riva 128での「会社を賭けた」決断は、エミュレーションによる事前検証と「完璧でなければ倒産」という覚悟に基づいており、リスクの前倒し処理がNVIDIAの基本原則となった
• CUDAは2006年以前の「UDA」にまで遡る一貫したプラットフォーム戦略の産物であり、すべてのGPUのアーキテクチャ互換性が「唯一の譲れないルール」
• データセンター事業はAIブームの10年以上前、GeForce Nowから始まっており、Mellanox買収はAIが分散コンピューティングであることを見抜いた戦略的決断
• 組織は「コンピューティングスタック」として設計され、情報は全員に同時共有されるため、役職による権力差が存在しない
• 競争戦略の核心は「ゼロ億ドル市場」への先回りであり、プラットフォーム化によるエコシステムの構築が真の防御壁
• ジェンセンは「もし30歳に戻っても会社は作らない」と認めつつ、起業家の「超能力」は困難の大きさを知らないことだと指摘
• AIは短期的に雇用を創出すると予測し、すべての人にAI習得を推奨。安全性については「人間がループ内にいる」原則を重視
• ジェンセンの最大の恐怖は「従業員を失望させること」であり、30年にわたり支え続けたチームと投資家への感謝がにじむ