「エヌビディア」技術力だけではなく研究者コミュニティー構築で急成長

2026.4.21

野本遼平

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世界中から注目を集めるエヌビディアは、技術力や半導体の販売企業としての側面が強調されがちだ。一方で、エヌビディアには研究開発のプラットフォームとしての側面もあり、研究者コミュニティーのハブになることで、自動的に自社の画像処理半導体を使ってもらう仕組みを築き上げてきた。どのようにしてきたのか？　『ゼロから創らない戦略　イノベーションを駆動する「価値移転」の法則』（野本遼平著／日本経済新聞出版）から抜粋・再構成してお届けする。

　「価値移転」とは2つの異なる経済体系における特定リソースへの評価の違いを利用し、リソースを仲介することで利潤を創出する営みである。ベンチャーキャピタルの最前線で活躍する野本遼平氏が主張するこのコンセプトは、事業の成功要因を解き明かし、日常に埋もれている新たな事業機会を掘り起こすのにも有効だ。

無償ツール「CUDA」が生んだ勝ちパターン

　もともとは画像処理に活用されていたGPU（画像処理半導体）を、汎用的な計算に転用する初期の潮流を生み出したのは、実はエヌビディア自身ではありません。この潮流は、むしろエヌビディアの外部にいた無数の研究者やエンジニアたち、すなわち、大学の研究室、オープンソースの開発者コミュニティー、個人のプログラマーたちによって自然発生的に広がっていったものでした。

　この流れを察知したのか、2006年にエヌビディアは「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」というソフトウエア開発キットを公開しました。これは簡単に言えば「エヌビディア製GPUを汎用計算機として便利に使うための公式ツール」です。

　このCUDAは無償で提供され、世界中の研究者・技術者はCUDAをベースに、次々と価値の高い技術資産、例えば、AI（人工知能）モデル、数理計算ライブラリ、機械学習フレームワークなどを自発的に生み出していきました。

　つまり、エヌビディアが資金提供や委託開発したわけではないにもかかわらず、AIの顧客便益を実現する不可欠の前提となるこれらの技術資産が、エヌビディアが管理するCUDAに最適化された形で自主的に開発されていったのです。

AI業界の標準となるための戦略

　2020年代に入り、AIの時代が本格的に到来しました。AIモデルの性能は「どれだけ高性能なGPUを、どれだけ大量に使って、どれだけ大量のデータを処理するか」によって決まるという考え方である「スケール則（scaling law）」が定着し、世界中の企業や研究機関は、こぞってGPUの確保に巨額の資金を投じるようになりました。

　つまり、「GPUの計算力に大金を支払うことが当たり前」というマーケット（エコシステム）が出現しました。そしてもちろん、CUDAに蓄積された技術資産は、エヌビディア製GPUでしか最大性能を発揮できません。

　こうして、CUDAというエコシステムの技術資産が、エヌビディア製GPUというエコシステムに仲介される構造が立ち上がったのです。

　エヌビディアはこの膨大な技術資産の蓄積に対して、基本的には対価を支払っていません。開発者たちが外部経済で自主的に生み出した成果が、CUDAを通じて、あくまでも自然と流れ込んでくる仕組みをつくりあげたことで、その果実を間接的、しかし独占的に享受したのです。

　その結果、エヌビディアのGPUがAI産業における事実上のデファクトスタンダードとなる状態が確立されました。