出典: 半導体産業の垂直性と水平性
著者：湯之上隆
画像ソース: Unbounded AI によって生成
アメリカの調査会社セミコンダクター・インテリジェンスは2023年8月14日、2023年第2四半期(Q2)の半導体メーカー売上高上位15社のランキングを発表した。
しかし、私（湯之上隆）はこのランキングにはがっかりしています。理由は、台湾、中国におけるTSMCの順位が不明なため、TSMCの有価証券報告書データを参照し、半導体インテリジェンスランキングに追加しました（図1）。
図 1 売上高上位 15 社の半導体メーカー (2023 年第 1 四半期および第 2 四半期) 出典: Semiconductor Intelligence および TSMC 財務報告書のデータに基づいて著者が作成
結果から判断すると、1位はTSMC、2位はIntel、3位はSamsung、4位はNvidia、5位はBroadcom、6位はQualcommとなった（4位と5位は予想） ）。
日本メーカーでは車載用半導体事業に強いルネサスエレクトロニクスが15位に入っているが、NANDを生産するキオクシアはトップ15圏外となったようだ。
特に、2023 年の第 1 四半期から第 2 四半期にかけて、Nvidia は 69.2% 成長しました。 Nvidia は、帳簿に暦年 (CY) ではなく会計年度 (FY) を使用します (図 2)。したがって、決算発表のタイミングは、インテルやサムスンがCYで決算を発表した時期から1カ月ずれている。その結果、Semiconductor IntelligenceのランキングではNVIDIAの売上高が「予想」と表記されることになった。
図 2 NVIDIA の FY (会計年度) と CY (暦年) の違い
では、Nvidia の実際のランキングはどこにあるのでしょうか?本当に4位なのか？
この記事では、まず Nvidia の四半期売上データを調べます。次に、TSMC、インテル、サムスン、エヌビディアの半導体メーカー上位3社との売上高を比較してみます。また、2022年11月30日にリリースされたオープンAI「ChatGPT」など、生成AIの爆発的な普及もNVIDIAの売上急成長の要因となっている。これに加えて、NVIDIA が将来的に半導体メーカーの売上ランキングで主導的な役割を果たす可能性があるという見通しについてもお話します。
図 3 は、Nvidia の四半期ごとの売上高と営業利益の傾向を示しています。前のセクションで述べたように、Nvidia は会計年度 (FY) を使用して業績を報告します。したがって、2024 年の第 1 四半期は 2023 年 2 月から 4 月まで、2024 年の第 2 四半期は 2023 年 5 月から 7 月まで、そして Nvidia の 2024 年の第 3 四半期の予測は 2023 年 8 月から 10 月となります。
図 3 Nvidia の四半期売上高と営業利益 (Nvidia は 2024 年の第 3 四半期を予測) 出典: Nvidia Financial Report
再び図3を見ると、四半期売上高は2024年第1四半期（2023年2月～2023年4月）の72億米ドルから、2024年第2四半期（2023年5月～7月）には135億米ドルへと成長しており、規模が2倍になっていることがわかります。
この会計年度の Nvidia を、CY に拠点を置く TSMC、Intel、Samsung とどう比較すべきでしょうか?時間的に一貫した比較を行うのは難しいため、TSMC などの CY の場合、売上高は四半期決算の最終月である 3 月、6 月、9 月、12 月にプロットされます。 4 月、7 月、10 月、1 月の売上をプロットしたグラフを作成しました (図 4)。
図4 インテル、サムスン、TSMC、エヌビディアの四半期売上高（各社決算期） 出典：各社有価証券報告書より筆者作成
2017年3月まではIntelが1位の座を守っていたが、2017年6月から2018年9月にかけてメモリバブルで急成長したSamsungが首位に躍り出た。しかしその後メモリ不況に見舞われ、2018年12月以降インテルが再びトップの座に戻った。
その後しばらくは、インテルが第 1 位、サムスンが第 2 位でした。しかし、2022年に新型クラウン特需が崩れ始めると、インテルは2021年12月以降、サムスンは2022年6月以降に売上が急減し、2019年から順調に成長してきたTSMCが2022年9月にはそれを追い抜き、同社は一気に売上高を伸ばした。 1つ。 TSMCの売上高も2022年12月以降大幅に減少している。
この場合、Nvidiaの売上高は2023年4月から同年7月までに大幅に増加しました。決済時期は1カ月違いで直接比較はできないが、図4から2023年6月から7月頃にかけてTSMCが1位、NVIDIAが2位、Intelが3位、Samsungが4位となる。
また、2023年9月以降もTSMCの売上高が減少し続ければ、同年10月に160億ドルの売上が見込まれるエヌビディアがトップに躍り出るのも夢ではない。これが実現すれば、1993年に設立されたエヌビディアが史上初めて売上高ナンバーワンの半導体企業となる。
しかし、Nvidia の急速な進歩の原動力は何でしょうか?
2022 年 11 月 30 日に Open AI によってリリースされた ChatGPT は、世界中で急速に人気を博しました。アクティブユーザー数1億人に達するまでにかかる時間は、Facebookで54カ月、X（旧Twitter）で49カ月、Instagramで30カ月、LINEで19カ月、TikTokで9カ月だが、ChatGPTによれば2カ月しかないという。
成績も急速に向上し、2023年1月にはMBA最終試験の解答がB（合格レベル）評価、同年2月には米国医師資格試験の正答率が合格ラインに達するなど、 ９月には米国司法試験で上位１０％の成績を収め、過去５年間で日本の医師国家試験に合格するレベルに達した。
ChatGPT から始まった生成 AI の盛り上がりは際限なく、それ以来、ハイテク企業が生成 AI の開発を始めています。この世代の AI では、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) と呼ばれる半導体が使用されます。 Nvidia は GPU 分野で独占的地位を占めています。
ここでは、生成 AI とは何ですか、またどのように機能するのでしょうか? GPUはどのような役割を果たしますか?
図5 ChatGPTなどが生成するAIの仕組みを説明します。生成人工知能のステップは、学習と推論の 2 つの段階に分かれています。
図5 生成AI原理と使用するAI半導体（NVIDIA GPU）
まず、インターネット上のテキストデータや画像データなどのビッグデータを、NVIDIA GPUなどのAI半導体を搭載したサーバー（以下、AIサーバー）に読み込みます。そのとき、GPUなどの人工知能半導体はデータから学習することになる。
そして、ユーザーがチャットに質問を書き込むと、AIサーバー上で動作する生成AIが推論して答えを導き出します。当時、AIサーバー上で推論を実行していたのはNvidiaのGPUなどのAI半導体でした。
このことから、生成 AI は AI サーバーにインストールされた AI 半導体 (Nvidia GPU など) 上で動作する「ソフトウェアのようなもの」であることがわかります。
ChatGPTのような生成AIの普及と拡大は無限です。その結果、半導体市場ではNVIDIAのGPU不足問題が深刻化している。この場合、生成人工知能を開発するハイテク企業は、できるだけ多くの Nvidia GPU を集めようと競い合っています。
Nvidia の GPU には多くの種類がありますが、最も人気があるのは TSMC の 7nm A100 (各 10,000 ドル) と H100 (各 40,000 ドル) です。どんなに高価であっても、単一の DRAM が 10 ドル、Apple の iPhone プロセッサが 100 ドル、Intel の PC プロセッサが 200 ドルであることを考えると、GPU の価格が 10,000 ドルから 40,000 ドルもするのは見たことがありません。とんでもなく高価なチップは存在しません。
図 6 は、NVIDIA の事業分野別の四半期売上高を示しています。もともとNvidiaのGPUはゲーム機用に開発された半導体でした。図6からわかるように、2020年度（実際には2019年）頃まではゲーミングGPUの売上が最大となっています。
図 6 Nvidia の事業分野別の四半期売上高
このような状況の中、AI半導体には大量の画像を並列処理できるGPUが最適であることが判明した。私の記憶では、2016年から2018年くらいまでは、自動車の自動運転用のAI半導体にNvidiaのGPUがよく使われていました。
ただし、図 6 から判断すると、車載用 GPU の売上はそれほど大きくありません。その理由は、車の完全自動運転がまだ普及しておらず、米テスラを筆頭とする自動運転先駆者が独自の完全自動運転車用AI半導体の開発を始めているためだ。
2023年度（実際には2022年）頃から、NvidiaのデータセンターAIサーバー向け社内GPUの売上が急成長するとみられる。 AIサーバー向けGPUの売上は2024年度（実際には2023年）に爆発的に伸びる。
AI サーバー用の GPU の需要の急増に牽引され、Nvidia の収益は (ほぼ) Intel と Samsung を上回り、TSMC に近づいています。この勢いが続けば、TSMCが追い越す可能性もある。
2010年以降、半導体売上高トップのインテル、サムスン、TSMCは「ビッグスリー」と呼ばれるようになった。しかし、NVIDIAが突如として上位争いに参入した。将来的には、Nvidia が半導体売上高第 1 位の企業になる可能性があります。明らかに、Nvidia の時代が到来しました。
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ChatGPT の「空中」、NVIDIA の時代はどのようにして到来したのでしょうか?
出典: 半導体産業の垂直性と水平性
著者：湯之上隆
2023年第2四半期の半導体メーカー売上高ランキング
アメリカの調査会社セミコンダクター・インテリジェンスは2023年8月14日、2023年第2四半期(Q2)の半導体メーカー売上高上位15社のランキングを発表した。
しかし、私（湯之上隆）はこのランキングにはがっかりしています。理由は、台湾、中国におけるTSMCの順位が不明なため、TSMCの有価証券報告書データを参照し、半導体インテリジェンスランキングに追加しました（図1）。
結果から判断すると、1位はTSMC、2位はIntel、3位はSamsung、4位はNvidia、5位はBroadcom、6位はQualcommとなった（4位と5位は予想） ）。
日本メーカーでは車載用半導体事業に強いルネサスエレクトロニクスが15位に入っているが、NANDを生産するキオクシアはトップ15圏外となったようだ。
特に、2023 年の第 1 四半期から第 2 四半期にかけて、Nvidia は 69.2% 成長しました。 Nvidia は、帳簿に暦年 (CY) ではなく会計年度 (FY) を使用します (図 2)。したがって、決算発表のタイミングは、インテルやサムスンがCYで決算を発表した時期から1カ月ずれている。その結果、Semiconductor IntelligenceのランキングではNVIDIAの売上高が「予想」と表記されることになった。
では、Nvidia の実際のランキングはどこにあるのでしょうか?本当に4位なのか？
この記事では、まず Nvidia の四半期売上データを調べます。次に、TSMC、インテル、サムスン、エヌビディアの半導体メーカー上位3社との売上高を比較してみます。また、2022年11月30日にリリースされたオープンAI「ChatGPT」など、生成AIの爆発的な普及もNVIDIAの売上急成長の要因となっている。これに加えて、NVIDIA が将来的に半導体メーカーの売上ランキングで主導的な役割を果たす可能性があるという見通しについてもお話します。
大手半導体メーカー3社とNVIDIAの比較
図 3 は、Nvidia の四半期ごとの売上高と営業利益の傾向を示しています。前のセクションで述べたように、Nvidia は会計年度 (FY) を使用して業績を報告します。したがって、2024 年の第 1 四半期は 2023 年 2 月から 4 月まで、2024 年の第 2 四半期は 2023 年 5 月から 7 月まで、そして Nvidia の 2024 年の第 3 四半期の予測は 2023 年 8 月から 10 月となります。
再び図3を見ると、四半期売上高は2024年第1四半期（2023年2月～2023年4月）の72億米ドルから、2024年第2四半期（2023年5月～7月）には135億米ドルへと成長しており、規模が2倍になっていることがわかります。
この会計年度の Nvidia を、CY に拠点を置く TSMC、Intel、Samsung とどう比較すべきでしょうか?時間的に一貫した比較を行うのは難しいため、TSMC などの CY の場合、売上高は四半期決算の最終月である 3 月、6 月、9 月、12 月にプロットされます。 4 月、7 月、10 月、1 月の売上をプロットしたグラフを作成しました (図 4)。
2017年3月まではIntelが1位の座を守っていたが、2017年6月から2018年9月にかけてメモリバブルで急成長したSamsungが首位に躍り出た。しかしその後メモリ不況に見舞われ、2018年12月以降インテルが再びトップの座に戻った。
その後しばらくは、インテルが第 1 位、サムスンが第 2 位でした。しかし、2022年に新型クラウン特需が崩れ始めると、インテルは2021年12月以降、サムスンは2022年6月以降に売上が急減し、2019年から順調に成長してきたTSMCが2022年9月にはそれを追い抜き、同社は一気に売上高を伸ばした。 1つ。 TSMCの売上高も2022年12月以降大幅に減少している。
この場合、Nvidiaの売上高は2023年4月から同年7月までに大幅に増加しました。決済時期は1カ月違いで直接比較はできないが、図4から2023年6月から7月頃にかけてTSMCが1位、NVIDIAが2位、Intelが3位、Samsungが4位となる。
また、2023年9月以降もTSMCの売上高が減少し続ければ、同年10月に160億ドルの売上が見込まれるエヌビディアがトップに躍り出るのも夢ではない。これが実現すれば、1993年に設立されたエヌビディアが史上初めて売上高ナンバーワンの半導体企業となる。
しかし、Nvidia の急速な進歩の原動力は何でしょうか?
ChatGPT の爆発的な普及
2022 年 11 月 30 日に Open AI によってリリースされた ChatGPT は、世界中で急速に人気を博しました。アクティブユーザー数1億人に達するまでにかかる時間は、Facebookで54カ月、X（旧Twitter）で49カ月、Instagramで30カ月、LINEで19カ月、TikTokで9カ月だが、ChatGPTによれば2カ月しかないという。
成績も急速に向上し、2023年1月にはMBA最終試験の解答がB（合格レベル）評価、同年2月には米国医師資格試験の正答率が合格ラインに達するなど、 ９月には米国司法試験で上位１０％の成績を収め、過去５年間で日本の医師国家試験に合格するレベルに達した。
ChatGPT から始まった生成 AI の盛り上がりは際限なく、それ以来、ハイテク企業が生成 AI の開発を始めています。この世代の AI では、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) と呼ばれる半導体が使用されます。 Nvidia は GPU 分野で独占的地位を占めています。
ここでは、生成 AI とは何ですか、またどのように機能するのでしょうか? GPUはどのような役割を果たしますか?
ChatGPT には 2 つのステップがあります
図5 ChatGPTなどが生成するAIの仕組みを説明します。生成人工知能のステップは、学習と推論の 2 つの段階に分かれています。
まず、インターネット上のテキストデータや画像データなどのビッグデータを、NVIDIA GPUなどのAI半導体を搭載したサーバー（以下、AIサーバー）に読み込みます。そのとき、GPUなどの人工知能半導体はデータから学習することになる。
そして、ユーザーがチャットに質問を書き込むと、AIサーバー上で動作する生成AIが推論して答えを導き出します。当時、AIサーバー上で推論を実行していたのはNvidiaのGPUなどのAI半導体でした。
このことから、生成 AI は AI サーバーにインストールされた AI 半導体 (Nvidia GPU など) 上で動作する「ソフトウェアのようなもの」であることがわかります。
ChatGPTのような生成AIの普及と拡大は無限です。その結果、半導体市場ではNVIDIAのGPU不足問題が深刻化している。この場合、生成人工知能を開発するハイテク企業は、できるだけ多くの Nvidia GPU を集めようと競い合っています。
Nvidia の GPU には多くの種類がありますが、最も人気があるのは TSMC の 7nm A100 (各 10,000 ドル) と H100 (各 40,000 ドル) です。どんなに高価であっても、単一の DRAM が 10 ドル、Apple の iPhone プロセッサが 100 ドル、Intel の PC プロセッサが 200 ドルであることを考えると、GPU の価格が 10,000 ドルから 40,000 ドルもするのは見たことがありません。とんでもなく高価なチップは存在しません。
急速に拡大するデータセンターには AI サーバー GPU が必要です
図 6 は、NVIDIA の事業分野別の四半期売上高を示しています。もともとNvidiaのGPUはゲーム機用に開発された半導体でした。図6からわかるように、2020年度（実際には2019年）頃まではゲーミングGPUの売上が最大となっています。
このような状況の中、AI半導体には大量の画像を並列処理できるGPUが最適であることが判明した。私の記憶では、2016年から2018年くらいまでは、自動車の自動運転用のAI半導体にNvidiaのGPUがよく使われていました。
ただし、図 6 から判断すると、車載用 GPU の売上はそれほど大きくありません。その理由は、車の完全自動運転がまだ普及しておらず、米テスラを筆頭とする自動運転先駆者が独自の完全自動運転車用AI半導体の開発を始めているためだ。
2023年度（実際には2022年）頃から、NvidiaのデータセンターAIサーバー向け社内GPUの売上が急成長するとみられる。 AIサーバー向けGPUの売上は2024年度（実際には2023年）に爆発的に伸びる。
AI サーバー用の GPU の需要の急増に牽引され、Nvidia の収益は (ほぼ) Intel と Samsung を上回り、TSMC に近づいています。この勢いが続けば、TSMCが追い越す可能性もある。
2010年以降、半導体売上高トップのインテル、サムスン、TSMCは「ビッグスリー」と呼ばれるようになった。しかし、NVIDIAが突如として上位争いに参入した。将来的には、Nvidia が半導体売上高第 1 位の企業になる可能性があります。明らかに、Nvidia の時代が到来しました。