著者：Ada、深潮 TechFlow
サンフランシスコ、サンノゼコンベンションセンター、GTC現地。
英語の首席科学者ビル・ダリーが舞台に座り、向かいにはグーグルのジェフ・ディーンが座っている。二人の会話が半ばで、ダリーは次のような数字を投げ出した。「これまで、約2500〜3000個の標準セルライブラリを移植するには、8人のエンジニアからなるチームで約10か月かかっていた。」
彼は一瞬止まった。
今や、1枚のGPUカードで一晩動かすだけで大丈夫です。
観客席からは驚きの声は上がらなかった。この言葉の意味を理解した人々は、それが何を意味するかを知っていた。8人のエンジニアが10ヶ月かけて開発した成果が、自社製のGPUによって一夜にして無に帰したのである。さらにDallyは追加で述べた：得られた結果は、面積、消費電力、遅延の3つの指標において、人間の設計と一致するだけでなく、それを上回っている。
翌日には、ニュースが「NVIDIAがAIでGPUを設計」と解釈された。
しかし、この出来事の真実には、ニュースの見出しよりもはるかに興味深い側面がある。
NVIDIAの内部では何を実行しているのか？
NVIDIAが内部で使用しているのはブラックボックスではなく、数年かけて磨き上げられた複数のツールチェーンである。
NB-Cellは、強化学習に基づくプログラムで、標準セルライブラリの移行という最も困難なタスクに特化しています。Prefix RLは、キャリープロパゲーションチェーンにおける先行段階の配置という長年の研究課題を解決することを目的としています。Dallyは、このシステムが生成するレイアウトは「人間が決して思いつかないもの」であり、人間が設計した場合と比較して主要な指標が約20％から30％向上したと述べています。
もう一つは、内部LLMのChip NemoとBug Nemoです。NVIDIAは、歴代のすべてのGPUのRTLコード、アーキテクチャドキュメント、設計仕様をこれら2つの大規模モデルに投入しました。Dallyの説明によると、これはNVIDIAがG80からBlackwellに至る20年間の筋肉記憶を1つの内部モデルに蒸留したことに相当し、新入社員が入社した瞬間に、20年の経験を有するベテランエンジニアと直接連携できるようになります。
では、「AIはGPUを設計できる」のでしょうか？
逆に、Dallyの元の発言は、「いつか直接‘新しいGPUを設計して’と言える日が来ることを願っていますが、まだその段階には遠く及んでいません。」
NVIDIAはAIを使ってGPUを設計したわけではない。しかし、それが行ったもう一つのことが、今後業界がNVIDIAなしでは成り立たないようにした。
20億ドルでEDAの後方地域を購入
2025年12月1日、NVIDIAはEDA大手3社の1つであるSynopsysに20億ドルで出資した。両社は共同開発協定を締結し、NVIDIAのアクセラレーション計算スタックをSynopsysの全EDAワークフローに統合する。Blackwellおよび次世代Rubin GPUはSynopsys.aiと深く統合される。
Synopsysの地位について説明が必要です。世界中のすべての先進プロセスチップ、Apple Mシリーズ、AMD MIシリーズ、Google TPUの設計段階では、ほぼすべてがSynopsysまたはCadenceのツールチェーン上で実行されています。この2社にシーメンスEDAを加えた3社が、半導体設計の基盤ツールを独占しています。あなたはQualcommのチップを使わなくても、TSMCの生産ラインを使わなくてもよいですが、この3社のソフトウェアからは逃れられません。
Synopsysに投資して3か月後、NVIDIAはCadence、Siemens、Dassaultも参画させ、これらすべての企業がNVIDIA GPUに基づいてAI駆動のチップ設計ツールを開発していると発表した。
NVIDIAが公開したベンチマークデータは非常に印象的です：Synopsys PrimeSimはBlackwell上で30倍高速化、Proteusは20倍高速化、SentaurusはB200でCPU対比で12倍高速化です。MediaTekはH100を使用してCadence Spectreを6倍高速化しました。Astera LabsはSynopsysとNVIDIAを組み合わせてチップ検証を3.5倍高速化しました。
注目すべき細部があります：CadenceのMillennium M2000プラットフォームは、「EDA市場専用で、NVIDIA Blackwellを独自に採用」とされています。
「独家」二字最值得品味。也就是说，以前EDA工具运行在CPU上，Intel和AMD都能使用；今后要想使用最快的EDA，只能购买英伟达的显卡。
フライホイールの実際の形状
エヌビディアの飛輪は、多くの人が次のように理解している：GPUをAI企業に販売し、AI企業が大規模モデルを訓練し、その大規模モデルがGPUの代替不可能性を証明し、さらに多くの人がGPUを購入する。
このフライホイールはすでに十分恐ろしい。しかし、その下にはさらに一层ある。
NVIDIAは自社のツールを使って次世代GPUを設計し、設計効率で世代間の差を広げるとともに、業界全体のEDAツールチェーンを自社ハードウェアに縛り付けている。競合他社が追いつこうとしても、追うためのツールすらNVIDIAのエコシステムからレンタルしなければならない。
AMDの株価を下落させた決算報告の裏には、この不安が隠されている。たとえNVIDIAとSynopsysが表面上「投資にはNVIDIAハードウェアの購入義務を伴わない」と述べたとしても、市場は明白に理解している：高速化されたEDA機能の初搭載はすべてNVIDIAハードウェア上で行われており、AMDとIntelは「最大の競合プラットフォーム向けに最適化する」という道しか残されていない。
AMDのエンジニアが、将来的にBlackwellに匹敵するチップを設計したいと考え、Synopsysのツールを開いたところ、そのツールはNVIDIA GPU上で最も高速に動作するとする。その場合、彼は設計サイクルが2倍遅くなるのを我慢するか、NVIDIAのGPUを大量に購入して、NVIDIAに勝つためのチップを設計するしかない。
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国内GPU的真实处境
ここまで述べてきたが、目を覚ますような数字を提示しなければならない。
NVIDIAが2025財年の純利益を700億ドル超えした同年、中国製GPU「四小龙」であるモールテン、ムーシー、ビレン、スイユアンがIPOの窓口前に並んでいる。
モールテクノロジーの招股书によると、2022年から2024年までの3年間で累計純損失は50億元に達し、2025年前半期にはさらに2.71億元の損失を計上。2025年6月30日時点での累計補填不能損失は14.78億元である。同社経営陣は、統合財務諸表での利益達成が最早2027年になる見込みと予測している。ムーチーはややマシで、3年間の累計損失は30億元を超える。最も深刻なのはビレンで、3年半で63億元を超える損失を出しており、2025年前半期の収益は5890万元にとどまり、モールテクノロジーの同期収益7.02億元のわずかな一部にも満たない。
研究開発投資の強度を再確認しよう。モールテクノロジーの2022年の研究開発費用は売上高の2422.51％を占め、2024年でも依然として309.88％に達している。1年間の研究開発費が売上高の3倍以上である。これは企業経営ではなく、一次市場と最近開かれた科创板の窓口を通じて継続的に資金を注入して命をつなぐ行為である。
ツール面でより深刻な制約がある。華大九天の2022年IPO招股書によると、ツールは5nm先進プロセスの一部のみをサポートしている。概倫電子は7nm/5nm/3nmノードに対応しているが、点ツールに限定されており、フルプロセスとはほど遠い。
華大九天の創設者である劉偉平は率直に述べた。「国内EDAは、特に現在の7nm、5nm、3nmなどの先進プロセスに対する支援に明確な不足が存在している。現在、国内EDAは14nmのレベルまで対応可能であり、7nmプロセス技術も習得しているが、7nmを実際のアプリケーションと深く統合するには、産業全体の協力が必要である。」
つまり、先進プロセスのフルプロセスEDAは、国内製品はほぼ使用できない。国内GPU企業がチップ設計に使用しているのは、依然としてSynopsysとCadenceである。2025年、トランプは一時的にすべての重要ソフトウェアに対して輸出規制を発表したが、実際の実施には至らなかった。しかし、7nm以下の先進プロセス用EDAツールは、いまだ厳格な規制下にある。ライセンスがいつ切断されるかは、他国の手にかかっている。
資本市場の反応は十分に魔術的だった。ムーチーの上場当日、株価は829.9元で終了し、1日で692.95%上昇した。モーエルテクノロジーの上場後、株価は一時、貴州茅台と寒武紀に次いでA株市場で3位まで上昇し、一部メディアは当時の株価を基にその時価総額を約3595億元と推定した。
数字の背後にある真実のビジネスは、まだ資金を消費し損失を出し続け、規制された海外ツールチェーンに依存してチップ設計を継続している企業が、二次市場で「国内製NVIDIA」の後継者として評価されていることである。
これらの企業がチップ設計に使用するツールは、NVIDIAエコシステムの一部になりつつある。NVIDIAとSynopsysの20億ドルの提携、Cadence Millennium M2000の「NVIDIA Blackwell専用」というラベルは、追いつくという行為自体をパラドックスにしている。
設計から製造までの完全なチェーン
GTCの対談に戻ります。
ダリーは常に謙虚な態度を保っていた。「AIはまだ自らチップを設計できる段階ではない」と、NVIDIAはすでに4〜5年間言い続けてきた。しかし、毎年その言い方が変わっている。4年前は「AIは設計を補助できる」と言っていたが、3年前には「AIは一部の工程を自動化できる」となり、今年は「1晩で8人分の10か月分の作業を完了できる」と言っている。毎年一歩ずつ前進し、毎年「最終目標まではまだ遠い」と一言残している。3年後に振り返れば、前の段階での「まだ遠い」はすでに達成され、新たな「まだ遠い」は、すべての競合が手が届かない位置に定義されている。
過去12か月間、NVIDIAが行ったことはたった一つだけだ：AIを半導体産業チェーンで最も価値が高く、競争優位が最も深い数つの工程に適用し、そのツールを業界全体に段階的に販売すること。
チップ設計のフロントエンドは、内部LLMであるChip Nemoが担い、設計の中間段階における標準セルライブラリの移行やレイアウト最適化はNB-CellとPrefix RLが担当している。全体のEDAツールチェーンは、Synopsysの20億ドルとCadenceの「Blackwellに基づく独占的」アプローチにより自社GPUに固定されている。製造段階のリソグラフィ計算はcuLithoが担っており、TSMCは既にこれを導入している。
設計から製造まで、ニーヴィーダはすべての工程をAIで再構築した。すべての工程の先には同じ結論が待っている：最も速いツールを使いたいなら、ニーヴィーダのGPUを購入するしかない。
ブラックウェルを上回るチップを設計しようとするすべての競合にとって、最も恥ずかしい出来事が起こった。このチップの設計に必要なEDAツールの最速バージョンはNVIDIAのGPU上で動作し、チップ製造に必要なリソグラフィ計算の最速アルゴリズムライブラリはNVIDIAが提供し、設計AIのトレーニングに必要な計算リソースもまたNVIDIAのGPUによるものである。
あなたが打ち負かすべき相手は、それを打ち負かすために必要なすべてのツールをあなたに貸し出しています。賃料は年払いであり、契約は毎年値上げされます。