NVIDIA（エヌビディア）は、米国カリフォルニア州に本社を置く半導体メーカーです。GPU（画像処理半導体）を設計・販売しています。現在はゲーム向けのグラフィックスにとどまらず、生成AIの学習・推論に使うデータセンター向けチップと、そのソフトウェア基盤で中心的な位置を占めています。
NVIDIAとは：何を作っている会社か
NVIDIAは自社工場を持ちません。チップの設計に特化し、製造は外部の受託製造会社に任せる「ファブレス」企業です。製品は主に、PC向けGPU（GeForceシリーズ）、データセンター向けのAI用GPU、自動車・ロボット向けの組み込み用プラットフォームに分かれます。
AI分野で強い理由は、ハードウェアだけでなく「CUDA」にあります。CUDAは、GPUで汎用的な計算をするためのプログラミング基盤です。PyTorchなど主要な深層学習フレームワークはCUDAを前提に最適化されてきました。その結果、開発者・ライブラリ・ノウハウがNVIDIA製GPUに集まっています。この蓄積が他社製品への乗り換えを難しくしている、というのが当サイトの見方です。
使い方：エンジニアはどう使うのか
手元で使う場合は、NVIDIA製GPUを積んだPCにドライバとCUDA Toolkitを入れます。次にPyTorchなどのGPU対応版をインストールすれば、学習や推論をGPUで動かせます。PyTorchでは、計算に使うデバイスとして"cuda"を指定するのが基本です。
GPUを自前で用意しない場合は、AWS、Google Cloud、Microsoft AzureなどのクラウドでNVIDIA GPU搭載のインスタンスを借ります。
最近の動きとしては、The Vergeの報道があります。NVIDIAが新しいAI安全プラットフォームを発表し、意図に反して動く「暴走」したAIエージェントをミリ秒単位で封じ込められると説明した、という内容です。ただし製品名、仕組み、提供時期は当サイトでは確認できていません。
料金：いくらかかるのか
NVIDIAには「月額いくら」という一つの料金表はありません。CUDA Toolkitなどの開発ツールは無償でダウンロードできます。費用の中心はGPUそのものです。
主な調達方法は次の3つです。
(1) GPUや、GPUを搭載したPC・サーバーを購入する (2) クラウドで時間単位で借りる (3) 企業向けソフトウェア（NVIDIA AI Enterpriseなど）のライセンスを契約する
価格は型番・構成・時期・為替で大きく変わります。そのため、この記事では具体的な金額を書きません。
企画・DX担当の方は、まずクラウドで小さく検証するのが現実的です。必要な計算量が見えてから、購入とクラウド継続を比べましょう（当サイトの推奨です）。
競合と中国市場：投資家が見るべき点
データセンター向けAIチップでの主な競合は、同じくGPUを手がけるAMDとIntelです。加えて、Google（TPU）やAWS（Trainium）のように自社でチップを開発するクラウド事業者もいます。
中国は特に動きの大きい市場です。米国の輸出規制の影響を受けてきました。The Registerによると、Huaweiのトップは「自社AIチップの中国国内での販売がNVIDIAを上回った」と主張しています。ただしこれは同社側の主張です。販売額の比較か出荷数の比較か、どの期間かは確認できていません。
一方、GIGAZINEは、中国政府がアリババとByteDanceによるNVIDIA最先端チップの購入を承認する見通しだと報じました。対象のチップ、購入の規模、承認の条件は分かっていません。
中国で国産チップが伸びることと、NVIDIA製品の調達が許可されることが、同時に進んでいます。両方の動きを追う必要があります。業績への影響は、NVIDIAの決算資料で地域別の売上を確認するのが確実です。
