2024年から2025年にかけて、生成AIや自動運転などの分野で急速に注目を集めるNVIDIA。1月上旬に米ラスベガスで開催された世界最大の家電見本市「CES（Consumer Electronics Show）」で行われたJensen Huang CEOのキーノートは、約1時間半という長さにもかかわらず“飽きさせない”ほどの熱量とメッセージ性を放っていました。
この記事では、そのCES発表を軸にNVIDIAの最新GPU「Blackwell」ファミリーやAIエージェントの可能性、そして自動車業界でのトヨタとの連携やロボティクス分野への進出を通じて、NVIDIAが今後どこまで「野望」を拡張していくのかを考察していきます。
“1000万円クラス”の新GPU「Blackwell」がもたらす衝撃
まず注目されたのは、新世代GPUアーキテクチャ「Blackwell」を採用した製品群の発表です。代表例として名前が挙がったのが「B100」や「B200」といったモデルで、すでにデータセンター向けに圧倒的シェアを持つ「H100」の後継ポジションにあたると見られています。
- 価格はH100の倍増クラス？
H100は1基あたり3万5,000ドル前後（日本円で約500万円）ともいわれていましたが、新GPUは7万ドル（約1,000万円）程度になる可能性があるという報道も。CPU(サーバー向け) 1基が1,500～2,000ドル程度であることを考えると、“異次元の単価”と言って差し支えありません。 - 「NVIDIAだからこそ」成立する価格
GPU大手のNVIDIAだからこそ、この強気のプライスタグを付けられる背景があります。AIブームに乗って学習需要が膨れ上がり、クラウドからあらゆる企業まで一斉にGPUリソースを求める“独占的状況”にあるためです。NVIDIAの利益率が70％を超えるとも言われるゆえんは、こうした構造的な強さに支えられています。 - ムーアの法則の限界は？
しばしば「ムーアの法則の終焉」が議論されますが、NVIDIAは“単体の演算性能”だけでなく、“並列処理”を徹底的に強化することで飛躍的な性能向上を可能にしています。電力消費とのトレードオフはあるものの、しばらくはハイエンドGPUの性能が指数関数的に伸びるという認識でよさそうです。
AIエージェント時代に向けた「ソフトウェア・囲い込み」戦略
NVIDIAが今回強調していたのは、新しいGPUそのものだけではありません。「ワールド ファウンデーションモデル」などのキーワードで示されたのは、あらゆるAIの開発基盤をNVIDIAのプラットフォーム上に載せようという戦略です。
- AIエージェントの“本丸”
ChatGPTの爆発的普及に象徴される対話型AIは、より複雑な“エージェント”型へと進化すると見られています。NVIDIAの開発環境「CUDA」やソフトウェアスタックに馴染んだ企業・エンジニアが多いことで、AIエージェント開発に際してもNVIDIAが“選ばれやすい”流れが続きそうです。 - 「デファクトスタンダード」地位の獲得
NVIDIAはGPUだけでなく、ソフトウェア開発環境やクラウド用のSDKなどもフルスタックで提供しています。もし企業が一度NVIDIAのテクノロジーを使いこみ始めれば、他プラットフォームに乗り換えるには大きなコストと学習期間が必要になります。この“囲い込み効果”がNVIDIAのAIエコシステムの強さを決定づけています。
自動車業界で顕著に進む「テスラ VS. テスラ以外＋NVIDIA」の構図
今回のCESでは、NVIDIAが自動車メーカー各社との連携も強調。自動運転向けのAIプラットフォームを提供し、とりわけトヨタとの連携を強くアピールした点が注目を集めました。
- テスラは自前開発、他社はNVIDIAを選択
自動車の電動化と自動運転化が進むなか、テスラは自前のAIチップ（Dojoなど）開発路線で垂直統合を進めています。一方、トヨタをはじめとする他の多くの自動車メーカーは、自力でGPUや開発環境をイチから構築することは難しく、NVIDIAのプラットフォームに頼るケースが増加傾向です。 - “水平分業”か“垂直統合”か
かつてのICE（内燃エンジン）開発競争では、エンジン制御のノウハウが自動車メーカーの“差別化”の源泉でした。しかしEV時代ではその差異が薄れ、さらに自動運転の領域ではエンジニアリングやソフトウェアが肝になります。多くの自動車メーカーはエンジン開発のように独自のプロセッサーを持たず、“水平分業”を前提にNVIDIAと組んでいくのが現実的な解となってきているのです。 - トヨタの選択が示すもの
トヨタほどの大企業でさえ、AIプロセッサーを自社開発するよりもNVIDIAを採用するメリットが大きいと判断しているのは象徴的。今後の自動車ビジネスモデルが「ハードを作って売る」から、「モビリティサービス」として展開される方向へ移り変わるなかで、最強のパートナーと組むことは極めて合理的と言えます。
ロボティクス分野への進出：フィジカルAIは“絶対GPU”か？
CESでは、倉庫や物流ソリューションに代表される“フィジカルAI”への本格展開も大きくアピールされました。
工場のデジタルツインや物流ロボット、さらには人型ロボットまで——NVIDIAは、「AIが使われるすべてのフィジカル空間を押さえる」という意気込みを示しています。
- ロボットにGPUは必要？
AIの学習部分をクラウドで実行し、エッジ側（ロボット）には推論部しか持たせない方式もあり得ます。必ずしも高額なGPUを載せる必要がないケースも多く、ここは現在進行形の技術競争が続く領域です。ただし、学習も推論も同時に行うなど先進的な用途では、GPUが選ばれる確率は高いでしょう。 - 囲い込みがフィジカルにも広がる可能性
産業用ロボットに強みを持つ日本企業（ファナックや安川電機など）が、どれだけNVIDIAの開発環境を取り込み、新たな価値を生み出すかが焦点になります。今やロボットもAI化は必須。NVIDIAのソフトウェアスタックを活用することで開発期間を短縮できるなら、採用はますます広がるでしょう。
今後の注目ポイント：NVIDIAの「野望」はどこへ向かうか
- データセンターにおける独走体制
巨大な学習需要が今後も続く限り、NVIDIAのデータセンター向けGPUの需要は堅調でしょう。まずはこの“金脈”をどこまで維持し、さらに伸ばせるかが最大の焦点です。 - フィジカル領域でのGPU浸透
自動運転やロボット、物流・倉庫など、AIが使われるすべての現場にNVIDIAが入り込むかどうか。GPUが万能とは限らないものの、開発環境（CUDAなど）の優位性は依然として高く、他社が対抗策をどのように打ち出すかも見どころです。 - ソフトウェア・プラットフォームの覇権
「ワールド ファウンデーションモデル」のように、大規模言語モデルやAIエージェントの基盤をNVIDIAのスタックで回す取り組みが拡大するなら、NVIDIAへの依存度はさらに増します。企業が一度NVIDIAの技術スタックへ乗り換えると、容易に離れられなくなる“囲い込み”が進み続けそうです。
NVIDIAの野望が示す未来図：まとめ
今回のCESで見せつけたNVIDIAのプレゼンテーションは、新たなGPUの投入からロボティクス、自動車連携まで「AIが必要とされる領域をすべて取りに行く」という強烈なメッセージが込められていました。
データセンターでの“GPU独占”を足掛かりに、フィジカルAI（自動車やロボットなど）にも広がりを見せるNVIDIA。これまでソフトウェアスタックとGPUハードウェアによる“横綱相撲”で勝ち続けてきた同社が、実世界のあらゆる産業にまで食い込む未来は、かなり現実味を帯びてきています。
かつてPC業界でIntelが築いたCPU帝国をはるかに超える規模の“GPU帝国”が生まれるのか。NVIDIAの「野望」は、われわれの生活や自動車産業の構造だけでなく、AIを軸とする産業全体の再編にも大きなインパクトを与えるでしょう。今後もNVIDIAの一挙手一投足から目が離せません。
参考）NVIDIA at CES 2025 生成 AI 向け次世代チップ Blackwell
