本動画は、Nvidiaが200億ドルでAIチップスタートアップGroqに仕掛けた戦略的な「リバースアクハイア」の実態を解説している。これは従来の企業買収ではなく、ライセンス契約の形を取りながら中核人材と知的財産を抽出し、競合企業を事実上無力化する新たな統合手法である。Microsoft、Google、Amazonも同様の手法でInflection AI、Character AI、Adeptを取り込んでおり、VC投資家は最小限のリターンを得るものの、スタートアップは「ゾンビ企業」と化す。真の競争障壁はハードウェアではなくCUDAソフトウェアエコシステムにあり、Nvidiaは17年にわたるソフトウェアロックインにより80-90%の市場シェアを維持している。独立系企業Cerebrasがウェハースケール技術とクラウドAPI戦略で生き残りを図る一方、AI半導体市場の真の競争復活には、オープンソーススタック構築、ハイパースケーラー連携、または新たなアーキテクチャによる破壊的イノベーションが必要とされる。
動画の背景とGroq買収の衝撃
皆さん、こんにちは。今日の動画を始める前に、お願いがあります。私のPatreonをチェックしていただけないでしょうか。私は今、『The Great Decoupling』という本の執筆に全力で取り組んでいます。これができるのも、視聴者の皆さんからのサポートがあってこそなんです。
それでは、今日の動画に入っていきましょう。今回この動画を作るきっかけになったのは、Nvidiaが200億ドルの入札を行い、Groqの支配権を獲得しようとしているというニュースです。Groqについてご存じない方のために説明すると、これはG-R-O-Qと綴るチップメーカーのことで、Elon MuskのチャットボットであるGrokとは別物ですので混同しないでください。
ただし、これは単純な買収ではありません。もっと複雑な構造になっています。そして実際に何が起きているのかを調べてみると、少し不穏な感じがするんです。では、詳しく見ていきましょう。
200億ドルの取引、しかし買収ではない
2025年後半、NvidiaはAIチップスタートアップのGroqとの画期的な取引を発表しました。公式には非独占的ライセンス契約という形を取っていますが、その構造は資産の戦略的抽出を正確に狙って設計されています。
Nvidiaが実際に手に入れるものを見てみましょう。まず人材です。CEOや社長、その他の上級幹部たちを獲得します。次に技術です。LPU、つまり言語処理ユニットへの非独占的ライセンスや、その他の知的財産を手に入れます。これらははるかに高速だと主張されています。そして市場ポジションです。特化型推論市場における潜在的競合企業が無力化されるわけです。
一方、Groqに残るものは何でしょうか。会社は新しいCEOの下で独立企業として運営を続けます。Groqクラウドビジネスは中断なく継続され、ブランドと最小限の企業構造は残ります。
つまりNvidiaは、中核となる戦略的価値、つまり人材と特許を外科手術のように抽出するわけです。しかも正式な買収に伴う規制上の負担や統合のオーバーヘッドなしに、です。
リバースアクハイアという新たな手法
これは一見無害に思えるかもしれません。「ああ、Groqはそのまま存続できるんだね」という感じで。でも、私たちはこのやり方を以前にも見たことがあります。基本的には次のような展開になります。
Nvidiaは200億ドルの現金とライセンス、そしてインセンティブを使って、Groqから欲しいものすべて、つまり中核人材と知的財産を抽出します。それらはNvidiaに戻っていきます。そして残されるのは投資家向けのシェル企業で、最終的にはゾンビスタートアップになってしまうんです。
これまでにも見てきました。一部の人々がリバースアクハイアと呼んでいるものの事例をいくつか紹介しましょう。アクハイアというのは、企業を買収する際に、そのブランドや技術そのもののためではなく、本当に欲しいのが人材だから、あるいはその人材が他社に買われて競合するのを避けたいからという理由で行う典型的なM&Aのことです。
大手企業、Microsoft、Google、Amazonからいくつか例を見てみましょう。
大手テック企業の同様な手法
Microsoftは2024年3月にInflection AIを買収しました。6億5000万ドルの取引で、非勧誘権利放棄という形でした。獲得した主要資産は共同創業者たちで、Mustafa Suleyman、Karén Simonyanといった人物たちと、ほとんどのスタッフがMicrosoftに移籍しました。言葉に詰まってすみません。早口で話そうとしすぎました。
結果としてInflectionは、消費者向けAIから小規模なエンタープライズ重視へとピボットしました。投資家は投資資本の1.1倍から1.5倍を回収しました。
Googleの場合、2024年8月に27億ドルのライセンスと共同創業者復帰の契約を結びました。共同創業者のNoam ShazeerとDaniel De FreitasがGoogleに戻りました。Character AIは大規模言語モデルの開発から離れ、消費者向けプラットフォームに注力するようシフトしました。この取引は規制承認を回避したとしてDOJの調査対象となっています。これが、彼らがこのような構造を採用する理由の一つです。規制当局を避けるためなんです。
Amazonの場合は非公開の金額でライセンスと人材を獲得しました。AmazonはAdeptを獲得した形です。これも別のAI企業です。共同創業者でCEOのDavid Luanや他の創業者たちがAmazonに加わりました。結果としてAdeptは、汎用知能からエンタープライズ重視のAIエージェントソリューションへとピボットしました。
私たちは以前にもこれを見てきたわけです。簡単に言えばそういうことです。そしてすべてのケースで、彼らは最終的にゾンビスタートアップになってしまうんです。
ゾンビスタートアップ化のメカニズム
中核となる人材、戦略的ビジョン、最先端のR&D中核部門が失われてしまいます。あるVCが言ったように、率直に言えば組織を空洞化させてしまうんです。
VCは資本に対して少しのリターンを得られるので、エグジットは実現します。そして企業は生き残るために、はるかに小規模で脅威とならないニッチ市場へのピボットを余儀なくされます。
基本的に、これらの大企業は「将来あなたと競争したくないから、今あなたをどうやって縛り付けようか、どうやって今すぐあなたの足元をすくって、自分たちが優位に立ち、さらに競合他社があなたを手に入れないようにできるか」と考えているわけです。
投資家は控えめなリターンを受け取ります。通常は1倍から1.5倍で、完全な損失は避けられますが、彼らが求めていたベンチャー投資のリターンには程遠いものです。
VCが投資する際には、2倍、3倍、7倍のリターンを求めています。もちろん、多くのVCは投資するたびに損失になる可能性があることを理解していますが、この場合Groqは7年前に設立されたと思いますが、数年間資金を拘束されて1倍しか戻ってこないなら、それは7年間の時間の無駄です。なぜなら、その資金は文字通り普通預金口座やインデックスファンドに入れておいた方が良かったからです。
競争の幻想と規制回避
規制の観点から最後に挙げられるのは、競争の幻想です。規制当局に対しては競争という虚構が維持されていますが、かつてスタートアップが提起していた実際の競争上の脅威は排除されているのです。
この調査を始めたとき、ここまでひどいとは思っていませんでしたが、現実はこうなっています。
市場の現状、ますます孤独なフィールド
独立企業がどんどん吸収されることで、競争の場から駒が取り除かれています。これは長期的な統合ゲームを展開する既存大企業による吸収が主な手段です。
支配的プレイヤーであるNvidiaは、データセンターGPU市場の80%から90%を占めており、他のすべての企業は今や抜け殻です。Groq、抜け殻。Sambanova、抜け殻。Habana Labs、抜け殻。
一つ際立っているのはCerebrasです。Cerebrasは株式公開を試みています。大手企業に吸収される代わりに、IPO、つまり新規株式公開で株式が上場されることを目指しています。これが長期的にどうなるか見てみましょう。
Cerebrasの独自戦略
まず第一に、彼らはアーキテクチャ上の堀を持っています。ウェハースケール統合、つまりウェハースケールエンジンは、ディナープレートサイズの巨大な単一チップを構築することでスケーリングの課題を解決し、チップ間通信のボトルネックを排除しています。彼らは単一チップ上に2テラバイトくらいのメモリを搭載しているんです。正確には覚えていませんが、とんでもない量です。かなり馬鹿げています。
彼らは、単なる別のGPUやTPUではない、斬新なチップアーキテクチャを考え出しました。それをとんでもない規模にスケールアップしたんです。
彼らが対象としているのは、ソブリンAIと国立研究所です。彼らはArgonne National Laboratory、Lawrence Livermore、Sandia National Laboratoriesといった、エコシステムの広さよりもパフォーマンスとセキュリティを優先する顧客と非常に強い関係を持っています。
これらは企業ではなく、アメリカ最大級のスーパーコンピューターの多くをホストしている部門です。彼らが本当に求めているのは、ニューラルネットワークや気象シミュレーションモデルをより速く、より安く訓練できる、馬鹿げたほど高速なチップなんです。
すべてを単一チップに搭載すると、時間の節約、エネルギーの節約が得られ、物事がより速く進むんです。
CUDAソフトウェアエコシステムという壁
もう一つはCUDAソフトウェアオーシャンです。CUDAをご存じない方のために説明すると、これはNvidiaの独自の推論スタックです。つまり、GPU上で人工知能を実行するためのすべてのバインディング、すべての最適化のことです。簡単に言えばそういうことです。
Cerebrasは、NvidiaのCUDAという深く根付いた17年間のソフトウェアとエコシステムのロックインのため、一般開発者市場では競争できません。切り替えコストは数百万ドルと数ヶ月のエンジニアリング時間で測られます。ですからCerebrasは開発者市場や消費者市場で競争しようとはしていません。
そして推論サービスとして、API経由でクラウドベースのアクセスを提供することでソフトウェア問題を抽象化し、HuggingFaceでナンバーワンの推論プロバイダーになることで、顧客がコードを書き直す必要性を回避しています。それが彼らの戦略です。API経由で問題を送ってもらい、結果を返すというものです。
誰でもRESTコールは書けます。すべてをCUDA上で再開発する必要はありません。それが彼らのやろうとしていることです。Nvidiaと直接競合することを避けようとしているんです。つまり、彼らはそれほど大きな脅威ではないということです。少なくとも、AI加速器であるという事実を除けば、ほとんどの面では脅威ではありません。
Nvidiaとしては、Argonne、Lawrence Livermore、Sandiaに自社製品が入っていればいいのですが、実際にはCerebrasが使われています。でも、国家安全保障に関しては、彼らは最良のものを求めるだけなんです。
アーキテクチャの堀 vs ソフトウェアの海
これがCerebrasとNvidiaの主な違いです。Cerebrasにはアーキテクチャの堀があります。これは彼らのチップのマンダラ版のようなものです。見たことがない方は調べてみてください。ウェハースケールエンジン、つまりウェハースケールチップは、その大きさだけでもかなり衝撃的です。そして一つ200万ドルくらいするんです。かなりクレイジーですよね。
一方、CUDAにはエコシステム、ソフトウェアエコシステムがあります。TensorFlowやPyTorchがあり、誰もがCUDA上での開発方法を知っています。ですから、エンタープライズグレードのGPU、データセンター加速器を使いたければ、CUDAを使うしかないんです。それだけです。本当に実行可能な代替手段はありません。
中国は実行可能な代替手段に取り組んでいますが、Nvidiaは先行者利益を圧倒的に持っています。中国が成功できないと言っているわけではありません。ただ、成熟したエコシステムを開発するには時間がかかるということです。
真の戦場はシリコンではありません。アーキテクチャ的に優れたハードウェアは、確立されたソフトウェアエコシステムに対してほぼ常に負けてしまうんです。
相互運用性とエコシステムのコントロールは巨大な堀です。これがMicrosoftが過去20年、30年にわたってビジネスソフトウェアにおける支配を維持してきた方法です。これが1990年代後半から2000年代初頭にかけてのMicrosoftに対する画期的な反トラスト訴訟の争点だったんです。
CUDAの堀を解き明かす
CUDAの堀について少し説明しましょう。これが彼らの防衛戦略の深さです。
ハードウェアレベルでは、高性能GPUがあります。彼らはグラフィックス用にそれを実現しました。Nvidiaは何年も前に、最高の、最も標準的な消費者向けグラフィックスカードおよび高性能グラフィックスカードとして、Voodooに取って代わりました。
その後、彼らは何年も前からCUDA、つまりプログラミングモデルの開発も始めました。これによって、GPUを強力にするすべてのプリミティブにアクセスできるようになります。
その上に、すでに触れたPyTorchやTensorFlowのような多くのツールやライブラリが構築されています。そうしてネットワーク効果が生まれるんです。
数百万人の訓練された開発者、CUDAを中心に構築された大学のカリキュラム、膨大なオープンソースコードベース、成熟したクラウドエコシステム。より優れた製品を持っていたとしても、これと競争するのは非常に非常に非常に難しいんです。
これは経路依存性と呼ばれるものです。Nvidiaは経路依存性を見事に押さえました。より良いチップを持つだけではなく、使いやすさ、相互運用性、そしてデフォルトで自社製品を使う数百万人の人々を持つことが重要だと認識したんです。
これが現在のGPUや加速器の状況です。正直なところ、この動画を作りたかった理由は、もっと競争が生まれ、代替手段が出てくること、CUDAのオープンソース版のようなものや、より良いチップ、より多くのチップが出てくることを期待していたからです。なぜなら、この場合、より多くの競争があれば、すべての人にとってAIが加速するからです。
ベンダーロックイン、Nvidiaが市場の大部分を支配するような状況ではなく、競争があればみんなが勝つんです。彼らは今、いわゆる自然独占状態にあります。
ゲームを変える方法
ロックインを破るには、より良いチップだけでなく、システム的な変化が必要です。では、何が起こる可能性があるでしょうか。
第一に、信頼できるオープンソーススタックが必要です。基本的にAI版のLinuxが必要なんです。TritonやMLIRのようなプロジェクトがハードウェアを抽象化し、異なるベンダーのチップを代替可能にできれば、クリティカルマスに達すれば可能です。まだ結果は見えていません。これらはハイパースケーラーからの支援が必要です。
Google、Amazon、Microsoft、Metaのような最大の購入者たちも、Nvidiaに完全に依存したくはありません。彼らのビジネスはクラウドサーバーの運営ですから、同じチップをより安く手に入れられるなら、それに越したことはありません。もちろん、GoogleにはTPUがあります。Amazonも独自の加速器に取り組んでいると思います。Microsoftは、OpenAIと密接な関係にありますが、何をしているのかよくわかりません。Metaが何をしているのかもわかりません。
でも、今のところ、加速器が欲しければ、基本的にNvidiaから買うしかないんです。彼らは共同で資金を出し合い、依存度とコストを削減するためのオープンソース代替手段を求めることができます。個別の独自シリコンを構築するのではなく。
私たちは以前、他の業界でこれを見たことがあります。たとえば鉄道業界です。すべての競合する鉄道会社が何十年も前に集まって、すべての信号、すべての線路、その他すべてを標準化しました。これを知っている理由の一つは、私がこれらすべての鉄道調整を標準化するために彼らが設立した会社の一つで面接を受けたからです。
文字通りすべての鉄道会社によって運営され、資金提供されていたか、資金提供されていたかはわかりませんが、設立された会社でした。つまり、互いに競争するのではなく、「相互通信できるように標準化する必要がある」と言ったんです。これが第三次産業革命における、第四次産業革命で私たちができることの例です。
規制介入という選択肢
次は規制介入です。多くの人と同じように、私は規制介入にはあまり賛成ではありません。それはかなり強権的だからです。むしろ市場ソリューション、つまり信頼できるオープンソーススタックとハイパースケーラーの協調を見たいです。
しかし別の選択肢として、反トラスト訴訟がCUDAの相互運用性を強制したり、オープンスタンダードを義務付けたり、競争を無力化する前に将来のリバースアクハイアをブロックしたりすることがあります。
規制当局としては、自然独占があっても構わないという立場です。それは起こることだと理解しています。違法なのは、いわゆるトラスト的行動です。独占を築こうとしている場合、人為的に市場を自分に有利に傾けようとしている場合、それが反トラスト行動を招きます。
しかし、市場が競合他社を許容しないために自然独占が生じているだけなら、自然に独占に向かう市場はありますから、あるいは先行者であるなら、それは規制当局の理論によれば、市場が最大効率で機能しているということになります。
ですから、問題は、市場が自然な均衡状態で運営されており、Nvidiaが自然独占なのか、それは自然な市場の力なのか、ということです。そして今のところ、答えはイエスのようです。そしてGroqへのこの動きにより、Nvidiaは競争的で公正な市場という幻想を維持しているんです。
アーキテクチャの破壊的イノベーション
第四の選択肢はアーキテクチャの破壊的イノベーションです。ニューロモルフィックコンピューティング、光学コンピューティング、熱力学的コンピューティングのような新しいAIパラダイムの出現により、CUDAが適していない状況が生まれ、全員が新しいベースラインから始める市場全体のリセットが起こることです。これは完全に可能です。
CUDAはたまたま、私たちが望んでいたテンソル計算を加速できる既存のものだっただけです。しかしNvidiaは、AIが特定のワークロードになるとは本当には知らなかったんです。もちろん、GPUを買いたいゲーマーたちは、GPUが手に入らない、みんなAI用に買っているから非常に高価だと不満を持っています。AI業界に今はるかに多くのお金があるので、メモリやGPUなどがなくなっていて、ゲーマーたちはこれに満足していません。
ですから、市場がこれほど非対称的である場合、それが本当に意味するのは、破壊的イノベーションの大きな機会があるということです。では、誰が市場を破壊し、どのように破壊するのでしょうか。
正直なところ、これら三つのソリューション、信頼できるオープンソーススタック、ハイパースケーラーの協調、そしてアーキテクチャの破壊的イノベーションが理想的だと思います。
政府が介入しなければならない世界に住みたくはありません。政府が介入できるのは良いことですが、GoogleやAmazon、Microsoft、Metaが集団で考え、「私たちの他の人々のために多くの力を解放するようなことをしよう」と言うのを見たいんです。
AI半導体市場の新たな現実
AIハードウェアチェス盤の新しい現実をまとめましょう。
リバースアクハイアは、AIにおける静かで効果的な統合のための新しい戦術書です。規制当局の監視を最小限に抑えながら脅威を無力化します。
第二に、独立した挑戦者の数は減少しており、ほとんどが吸収されるか、割引価格で買収されるか、狭い専門的なニッチに追いやられています。
第三に、Nvidiaの真の複利的な堀はCUDAソフトウェアシステムです。
そして第四に、意味のある競争は、ソフトウェアロックインに対するシステム的な挑戦からのみ生まれます。
これがまとめです。
AI インフラの中心的問題
AIインフラストラクチャにおける中心的な問題はシフトしました。もはや誰が最速チップを構築できるかではありません。多くの人がそれを実現してきました。
問題は、誰がエコシステムを構築するか、あるいは破壊できるかなんです。
というわけで、ご視聴ありがとうございました。繰り返しになりますが、Patreonまたはここ YouTube でのサポートをご検討ください。少しでも助かります。そしてこれが私の生計の立て方であり、ポスト労働経済に関する私の本『The Great Decoupling』を世に出し、完成させる方法なんです。
現在、私は17回目の改訂作業中です。15万語を超えており、これはすべての注釈、研究、引用を追加する前の段階です。かなりの作業量です。
はい。それでは、ここで終わりにして、次回またお話ししましょう。それでは。
コメント