《ブルームバーグ》インタビュー 黄仁勳と蔡力行全文！NVIDIA35億ドル投資で联発科との協業解説

人工知能（AI）の計算需要が高まる中、AIチップ市場の競争はGPUからカスタムアクセラレータ（XPU／ASIC）へと広がっています。この背景を受け、NVIDIA（NVDA-US）は、台湾の半導体メーカー・联発科（2454-TW）に対して35億米ドル相当の転換社債を投資すると発表しました。両社は今後10年にわたり深く協力し、NVIDIAのコアな接続技術、ネットワーク、AIインフラエコシステムを联発科に開放します。

分析によると、今回の提携はエッジAIや次世代Windows PCにとどまらず、データセンター分野にも拡大します。今後、联発科はNVIDIAのNVLink Fusion技術などを活用し、顧客向けに開発するカスタムXPU／ASICをNVIDIAのAI工場アーキテクチャに接続できるようになります。これが市場で最も注目されているポイントです。

両社の計画によると、NVIDIAは联発科に対して複数のAIインフラ技術を開放します。これには、すでに第6世代まで進化したNVLinkチップ間接続技術、Spectrum-Xスイッチおよびネットワークラック構成、そして次世代NVHBMカスタム高帯域メモリパッケージエコシステムが含まれます。

特にNVLink Fusionは、联発科が設計するカスタムチップをNVIDIAのデータセンターAIエコシステムに接続可能にします。つまり、顧客が联発科製のXPU／ASICを採用しても、NVIDIAのネットワーク、接続技術、その他のインフラと連携できるのです。

このモデルは、NVIDIAのビジネス戦略がもはやGPUに限定されていないことを示しています。ネットワークとインフラを開放することで、AIワークロードの一部がカスタムチップに移行しても、データセンターのネットワーク、CPU、スイッチ、システム構成を通じて継続的に価値を創出することを目指しています。

NVIDIAのCEO、黄仁勳氏は、XPUやASICはすでに市場に存在しており、クラウドサービスプロバイダーを含む顧客に需要があると指摘。そのため、NVIDIAはこれらと直接競合するのではなく、自社のインフラエコシステムに取り込む道を選んだと述べました。

データセンターの価値観点では、NVIDIAは、1GWのデータセンターのシステム価値が、Hopper時代の約180億ドルから、Grace Blackwell時代には約250億ドルに上昇。Vera Rubin時代には400億ドルを超えると予測しています。

その背景には、AIデータセンターが単にGPUを購入するだけのものから、複数のチップ、ネットワークスイッチ、接続構成を含む「AI工場」として進化している点があります。NVIDIAは、価値鎖をGPUという単一製品から、一連のAIインフラへと拡大しようとしています。

一方、联発科にとってこの提携は、クラウドAI計算市場への重要な足がかりとなります。現在、同社のAIチップ事業規模は約20億ドルですが、来年には約800億ドルの潜在市場の15％、つまり約120億ドルを獲得することを目指しています。

NVIDIAが提供する接続技術、ネットワーク、HBMパッケージエコシステムにより、ASIC顧客が自前でデータセンターインフラを構築するための時間とリソースを大幅に削減できます。

联発科の会長、蔡力行氏は、ASIC顧客にとっての主な価値は製品の上市スピードの加速と、カスタムチップによる柔軟性の維持にあると指摘。また、NVIDIAのデータセンターエコシステムを通じて、クラウド計算市場への拡大も可能になると述べました。

データセンターに加え、両社の協業はAI PCやエッジAIにも及びます。NVIDIAのGPUと联発科のSoCは、ダイ・ツー・ダイ（Die-to-Die）方式でパッケージ接続され、すでにDGX Sparkを発表。これはデスクトップレベルのAI計算能力を提供する製品です。今後、PC市場向けのRTX Sparkも計画されています。

また、両社はマイクロソフト（MSFT-US）と連携し、AIエージェント（Agentic AI）時代に対応した次世代Windows PCの開発を目指します。

さらに、スマートカー、ロボットなども協業範囲に含まれ、さまざまなAI応用市場で相互に牽引する構図が形成されています。

サプライチェーンも今回の協業の重要な要素です。NVIDIAは、次世代カスタムHBM技術エコシステム、カスタム基板、CoWoS先進パッケージ標準を、联発科をはじめとするパートナーに開放します。

分析では、この取り組みの目的は、標準化によりサプライチェーンを統合し、NVIDIAの巨大な設置ベースと供給能力を活用して、AIチップの拡大に伴う供給制約を緩和することだとされています。

ただし、蔡力行氏は、AIインフラの拡大における最大の課題は依然としてサプライチェーンにあると認めています。HBM供給、基板生産能力、CoWoS先進パッケージの生産能力などが課題ですが、台湾がグローバルAIインフラエコシステムの中心にあると強調し、楽観的な見方を示しました。

NVIDIAの投資後、联発科がNVIDIA製品を採用することで「循環融資」ではないかとの懸念に対して、黄仁勳氏は、联発科は世界的な大手SoCメーカーであり、強固な収益力を持つ企業だと強調。今回の投資は、台湾のテクノロジーパートナーと今後10年間の協力を想定した長期的戦略であり、財務的な循環取引ではないと説明しました。

また、ASICがNVIDIAデータセンターに入りやすくなることで、黄氏が以前主張した「GPUの経済性がカスタムチップより優れている」との見解と矛盾するのではないかとの問いに対し、両者は衝突しないと答えました。

GPUはデータ処理、プリトレーニング、ポストトレーニング、推論など幅広いAIタスクに汎用的に対応できます。一方、XPUは特定の顧客やニーズに特化しています。たとえ一部のGPUワークロードがASICに置き換わっても、NVIDIAはネットワーク、CPU、スイッチ、全体のAIシステムを通じて価値を創出できると述べました。

NVIDIAと联発科の協業の戦略的意義

分析によると、NVIDIAにとって今回の協業は単なる資本投資ではなく、ビジネスモデルがチップサプライヤーからAIインフラプラットフォームへと進化している象徴です。

NVIDIAの価値獲得の範囲は、GPUからネットワーク、スイッチ、CPU、チップ接続、先進パッケージに至る全体構成へと拡大。NVLinkなどのコア技術を開放することで、GPUと競合する可能性のあるASICを自社エコシステムに取り込み、潜在的な競合者をパートナーに変えることで、価格競争の圧力を低減しています。

また、DGX SparkやRTX Sparkを通じて、NVIDIAはAIエージェント時代のPCおよびエッジAI市場の入り口を早期に確保しようとしています。

一方、联発科にとってこの協業は、従来のスマホ、IoTなどのエッジチップ市場の枠を越え、クラウドAI計算とデータセンター市場への進出を可能にします。

第6世代まで進化したNVLink技術へのアクセスにより、高速接続技術の自社開発にかかる研究開発コストを削減でき、NVIDIAの既存AIインフラエコシステムを活用してカスタムASICの商用化を加速できます。

さらに、両社が共同で市場開拓を行うことで、クラウドサービスプロバイダーなどの潜在顧客に迅速にアプローチできる可能性があります。

産業構造の観点では、両社の協業はAIデータセンターにおけるカスタムチップの標準化をさらに推進する可能性があります。もしNVLink Fusionの応用が広がれば、将来的にデータセンターASICがAIインフラに接続するための主要な技術標準となるかもしれません。

同時に、NVIDIAと联発科がチップ、接続、ネットワーク、パッケージ分野でより深い協力を進めることで、グローバルAIサプライチェーンの再編が促され、台湾のAIチップおよびインフラサプライチェーンにおける役割がさらに際立つことになります。

また、AI工場アーキテクチャがますます複雑化する中で、競争は単なるチップ性能から、全体のエコシステムとシステム統合能力へと移行しています。

規模の小さいASICベンダーにとっては、ネットワーク、接続、先進パッケージなど一連のインフラを自社で構築できない場合、市場参入のハードルが高くなる可能性があります。産業競争は、単一チップの競争から、プラットフォームとエコシステム間の競争へと移行しつつあります。

《ブルームバーグ》NVIDIA CEO 黄仁勳氏と联発科 CEO 蔡力行氏のインタビュー全文

司会者：今回の技術協定の核心は、顧客が自社でカスタマイズしたチップ（XPU/ASIC）をGPUベースのアーキテクチャに直接接続し、メモリとネットワークを共有することですね。黄仁勳氏、まず今回の技術協定の内容について教えてください。

黄仁勳：今日は大きな協業を発表します。実はNVIDIAと联発科は以前から協力していましたが、今回、その規模をさらに拡大します。当初、联発科が世界最高レベルのスマホ／エッジ向けSoCを開発していることに気づき、NVIDIAのNVLinkチップ間接続インターフェースを統合しました。これにより、联発科のSoCが直接NVIDIAのGPUに接続できるようになりました。

第一の成果がDGX Sparkコンピュータです。この小型コンピュータは1ペタフロップスの計算能力を持ち、非常に強力です。データをクラウドに送る必要がなく、オフィスのデスク上で高度なAIエージェント（Agentic AI）を実行できます。