エヌビディアは、AI開発に必要なGPU市場で圧倒的なシェアを持っている。競合他社が参入しても簡単には取って代われない理由は、単にチップの性能が高いからではなく、エヌビディアが築き上げたエコシステムが強力だからだ。

エヌビディアのGPUは「CUDA（クーダ）」という専用のプログラム言語を使って動作する。AI開発者のほとんどがCUDAに最適化されたモデルを作っており、他社のチップに乗り換えるとゼロから作り直しになる。例えるなら、Windows専用のソフトを作っている企業が、突然Mac用に作り直すようなもの。大変なコストと時間がかかる。

エヌビディアのGPUは、世界中のクラウド（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）やスーパーコンピュータで標準装備されている。

企業はすでにエヌビディアのチップを前提にAIを運用しており、他社製品に変えるのはエンジンを載せ替えるような大工事が必要になる。たとえば、テスラのEVにいきなりガソリンエンジンを載せるようなもの。互換性の問題で簡単にはできない。

エヌビディアは、AI開発に必要なツール（ライブラリ）を提供し、大学や企業の研究機関と深い関係を築いている。例えば「TensorRT」というツールは、エヌビディアのGPU専用にAIの計算を最適化する。研究者や企業はすでにこれらを前提に開発しているため、競合のチップを使うと、もう一度ゼロから設計し直す必要が出てくる。

AMDのハードウェアは良いが、CUDAのような開発環境がない。Intelは自社製AIチップ（Gaudi）を開発しているが、ソフトウェアが未成熟。Google（TPU）やApple（Mシリーズ）では、一部の用途では強いが、エコシステムが狭い。

どの企業もGPUの性能では対抗できても、エコシステム全体をひっくり返すことが難しいのが実情だ。これは、スマホでAndroidからiPhoneに移行しようとすると、アプリやデータの移行が大変で、そのまま使い続ける人が多いのと同じ状況だ。

競合が新しいチップを作っても、エヌビディアの環境から乗り換えるコストが高すぎるため、簡単には取って代わられない。