作者：Ada，深潮 TechFlow旧金山、サンノゼ会議センター、GTC現場。英偉達の最高科学者Bill Dallyは壇上に座り、対面にはGoogleのJeff Deanがいる。二人が話している途中、Dallyは数字を投げかけた：「以前、約2500から3000のセルを含む標準セルライブラリの移植には、8人のエンジニアチームが約10ヶ月かかった。」彼は一瞬間を置いた。「今や、単一のGPUカードだけで、一晩で済む。」会場の下では驚きの声はなかった。なぜなら、この言葉を理解している人は何を意味するかを皆知っているからだ。8人のエンジニアが10ヶ月かけて行った作業を、自社製GPU一枚で一夜にして消し去ったのだ。そしてDallyはさらに付け加えた：出力された結果は、面積、消費電力、遅延の三つの指標で、人間の設計を匹敵、あるいは超えている。翌日にはニュース解釈として「英偉達、AIを使ってGPUを設計」と報じられた。しかし、この事実の真相は、ニュースの見出し以上に興味深いものだ。英偉達内部では何をやっているのか？英偉達内部もブラックボックスではなく、数年磨き続けてきた複数のツールチェーンが動いている。NB-Cellは強化学習を基盤としたプログラムで、標準セルライブラリの移植といった最も苦労する作業を担当する。Prefix RLは、キャリー予測チェーンの予測段階における配置問題という長年の研究課題を解決しようとするものだ。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だ」と述べており、人間の設計と比べて主要な指標が約20%から30%向上している。さらに、二つの内部LLM、Chip NemoとBug Nemoも存在する。英偉達は、過去のすべてのGPUのRTLコード、アーキテクチャドキュメント、設計仕様をこれらの大規模モデルに入力している。Dallyの説明によると、これは英偉達のG80からBlackwellまでの20年にわたる経験と記憶を蒸留し、内部モデルにしたもので、新人エンジニアはまるで20年の経験豊富なエンジニアと直接対話しているかのように作業できる。では、「AIはGPU設計を可能にした」のか？逆だ。Dallyの言葉はこうだ：「いつか『新しいGPUを設計してくれ』と直接言える日が来ることを願っているが、その日はまだ遠い。」英偉達はAIを使ってGPUを設計していない。しかし、彼らが行っているもう一つのことが、今後業界全体に大きな影響を与える。20億ドルでEDAの地盤を買収2025年12月1日、英偉達はEDAの三大巨頭の一つ、Synopsysに20億ドルの出資を行った。両者は共同開発契約を締結し、英偉達の加速計算スタックをSynopsysのEDAワークフロー全体に組み込み、Blackwellや次世代のRubin GPUと深く連携させる。Synopsysの地位について少し説明が必要だ。世界中の先進的な製造プロセスのチップ、AppleのMシリーズ、AMDのMIシリーズ、GoogleのTPUは、設計段階のほとんどをSynopsysやCadenceのツールチェーン上で行っている。この二社に加え、西門子のEDAも加わり、チップ設計の基盤ツールをほぼ独占している。あなたはQualcommのチップやTSMCの生産ラインを使わなくてもよいが、これら三社のソフトウェアを使わずにはいられない。Synopsysに出資してから三ヶ月後、英偉達はCadence、Siemens、Dassaultも巻き込み、これらがすべて英偉達GPUを基盤としたAI駆動のチップ設計ツールを開発していると発表した。英偉達が公開したベンチマークデータは驚くべきものだ：Synopsys PrimeSimはBlackwell上で約30倍、Proteusは20倍、SentaurusはB200上でCPUと比較して12倍の高速化を実現。MediaTekはH100を使いCadenceのSpectreを6倍高速化。Astera LabsはSynopsysとNVIDIAの協力でチップ検証を3.5倍高速化している。一つの詳細を特に取り上げたい：CadenceのMillennium M2000プラットフォームは、「NVIDIA Blackwell専用に設計されたEDAツール」として独占的に提供されている。この「独占」という言葉は非常に重要だ。つまり、従来、EDAツールはCPU上で動作し、QualcommやTSMCも使っていた。しかし今後、最速のEDAツールを使いたいなら、英偉達のGPUを買うしかない。フライホイールの真の姿英偉達のフライホイールの一般的な理解はこうだ：GPUをAI企業に売り、AI企業は大規模モデルを訓練し、その証明としてGPUの不可欠性を示し、より多くの人がGPUを買う。このフライホイールはすでに非常に恐ろしいものだ。しかし、その下層にはさらにもう一層がある。英偉達は自社のツールを使って次世代GPUを設計し、その設計効率を世代間で大きく差をつけるとともに、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。競合他社は追随しようとするが、そのためのツールさえも英偉達のエコシステムから借りなければならない。AMDの決算発表後に株価が大きく下落した背景には、この不安が潜んでいる。英偉達とSynopsysは表向き「投資に伴う英偉達ハードウェアの購入義務はない」と言っているが、市場はそれを理解している：最初のリリースから加速版EDA機能は英偉達のハードウェア上で動作し、AMDやIntelは「最大のライバルプラットフォーム向けに最適化された」道を依然として頼るしかない。想像してみてほしい。AMDのエンジニアがBlackwellに対抗するチップを設計しようとし、Synopsysのツールを開いたとき、そのツールが最も高速に動作するのが英偉達のGPU上だったらどうなるか。彼らは設計周期を倍に伸ばすか、英偉達のGPUを大量に買って、英偉達のチップを打ち負かす必要がある。シャベルは売り続けている。しかし、その売り方は変わった。国産GPUの現状ここで、いくつかの現実的な数字を示す必要がある。英偉達の2025会計年度純利益が700億ドルを突破した同じ年、国内のGPU「四小龍」摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原はIPOの列に並んでいた。摩尔线程の招股書によると、2022年から2024年までの三年間で純損失は50億元、2025年前半には2.71億元の赤字を計上し、6月30日時点で累積未弥補損失は14.78億元に達している。経営陣は最も早くて2027年に連結ベースで黒字化できると見込んでいる。沐曦はやや良く、三年で損失は30億元超。最も厳しいのは壁仞で、三年半で損失は63億元超、2025年前半の売上はわずか5890万元で、摩尔线程の7.02億元の一部にも満たない。次に、研究開発投資の強度を見ると、摩尔线程の2022年の研究開発費は売上高の2422.51%、2024年も高い309.88%を維持している。年間の研究開発費は収益の三倍以上だ。これは企業の運営ではなく、輸液で命をつなぐようなもので、一次市場や最近開放された科創板の資金注入に頼っている。ツール面でも制約がある。華大九天の2022年IPO招股書によると、ツールは一部の5nm先進プロセスにしか対応していない。概伦电子は7nm、5nm、3nmのノードをカバーしているが、点的なツールのみで、全工程をカバーしているわけではない。華大九天の創業者、刘伟平は率直に語る：「国产EDAは先進工艺の支援に明らかに不足している。特に7nm、5nm、3nmの現状では。国内のEDAは14nmレベルまでしか対応できず、7nmの技術を掌握しているものの、実用化との深い融合には産業チェーン全体の協力が必要だ。」つまり、先進的な製造工程の全工程をカバーするEDAは、国内ではほぼ使えない状態だ。国内GPU企業が設計に使うのは依然としてSynopsysやCadenceだ。2025年、トランプ政権は一時、重要ソフトウェアの輸出規制を発表したが、実質的には実現しなかった。しかし、7nm以下の先進工程用EDAツールは今も厳格に規制されており、許可がいつ切れるかは他者の手に委ねられている。資本市場の反応は非常に幻想的だ。沐曦は上場当日、株価は829.9元で、1日で692.95%上昇した。摩尔线程の上場後の株価は一時、A株の第三位となり、贵州茅台や寒武纪に次ぐ規模となった。当時の株価から推定すると、時価総額は約3595億元に達している。数字の背後にある真のビジネスは、依然として資金を燃やし続け、規制された海外ツールに依存してチップ設計を続ける企業群が、二次市場では「国産英偉達」の後継者として評価されていることだ。そして、これらの企業がチップ設計に使うツールは、次第に英偉達のエコシステムの一部となりつつある。英偉達とSynopsysの20億ドルの提携、CadenceのMillennium M2000に「NVIDIA Blackwell専用」と銘打つラベルは、追いつくこと自体が逆説的な状況を生み出している。設計から製造までの完全なサイクルGTCの対談に戻る。Dallyは謙虚にこう述べた。「AIはまだ遠い将来、自らチップを設計できる段階にはない」と。これは英偉達がすでに4、5年前から言い続けていることだ。しかし、その表現は年々変わってきている。4年前は「AIは設計を補助できる」、3年前は「AIは一部の工程を自動化できる」、今年は「一晩で8人分の10ヶ月の作業を終える」と。毎年一歩ずつ進歩し、「最終目標からはまだ遠い」との一言を添える。3年後に振り返れば、前回の「遠い」が実現し、新たな「遠い」がすでに手の届かない場所に設定されている。過去12ヶ月の英偉達の行動は、実は一つだけだ：AIをチップ産業の最も価値が高く、競争優位性の深い部分に適用し、それらのツールを段階的に業界全体に販売している。チップ設計のフロントエンドはChip Nemoのような内部LLMに任せ、設計中間段階の標準セルライブラリの移植やレイアウト最適化はNB-CellやPrefix RLに任せ、EDAツールチェーン全体はSynopsysの20億ドルとCadenceの「Blackwell専用」ラベルによって自社GPUに縛り付け、製造側の露光計算はcuLithoに任せ、TSMCも既に使用している。設計から製造まで、英偉達はすべての段階をAIで再構築している。最後にたどり着くのは一つ：最速のツールを使いたいなら、英偉達のカードを買うしかない。Blackwellに勝つチップを作りたいすべての競合にとって、最も恥ずかしい事態がすでに起きている。設計に使うEDAツールの最速バージョンは英偉達のGPU上で動き、製造の露光計算に最も高速なアルゴリズムライブラリも英偉達が提供し、設計AIの訓練に使う計算能力もやはり英偉達のカードだ。あなたが倒そうとしている相手は、あなたにそのすべてのツールを貸し出している。レンタル料は年ごとに上がる。
NVIDIAは掘削ツールを作る方法の販売を開始しました
作者：Ada，深潮 TechFlow
旧金山、サンノゼ会議センター、GTC現場。
英偉達の最高科学者Bill Dallyは壇上に座り、対面にはGoogleのJeff Deanがいる。二人が話している途中、Dallyは数字を投げかけた：「以前、約2500から3000のセルを含む標準セルライブラリの移植には、8人のエンジニアチームが約10ヶ月かかった。」
彼は一瞬間を置いた。
「今や、単一のGPUカードだけで、一晩で済む。」
会場の下では驚きの声はなかった。なぜなら、この言葉を理解している人は何を意味するかを皆知っているからだ。8人のエンジニアが10ヶ月かけて行った作業を、自社製GPU一枚で一夜にして消し去ったのだ。そしてDallyはさらに付け加えた：出力された結果は、面積、消費電力、遅延の三つの指標で、人間の設計を匹敵、あるいは超えている。
翌日にはニュース解釈として「英偉達、AIを使ってGPUを設計」と報じられた。
しかし、この事実の真相は、ニュースの見出し以上に興味深いものだ。
英偉達内部では何をやっているのか？
英偉達内部もブラックボックスではなく、数年磨き続けてきた複数のツールチェーンが動いている。
NB-Cellは強化学習を基盤としたプログラムで、標準セルライブラリの移植といった最も苦労する作業を担当する。Prefix RLは、キャリー予測チェーンの予測段階における配置問題という長年の研究課題を解決しようとするものだ。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だ」と述べており、人間の設計と比べて主要な指標が約20%から30%向上している。
さらに、二つの内部LLM、Chip NemoとBug Nemoも存在する。英偉達は、過去のすべてのGPUのRTLコード、アーキテクチャドキュメント、設計仕様をこれらの大規模モデルに入力している。Dallyの説明によると、これは英偉達のG80からBlackwellまでの20年にわたる経験と記憶を蒸留し、内部モデルにしたもので、新人エンジニアはまるで20年の経験豊富なエンジニアと直接対話しているかのように作業できる。
では、「AIはGPU設計を可能にした」のか？
逆だ。Dallyの言葉はこうだ：「いつか『新しいGPUを設計してくれ』と直接言える日が来ることを願っているが、その日はまだ遠い。」
英偉達はAIを使ってGPUを設計していない。しかし、彼らが行っているもう一つのことが、今後業界全体に大きな影響を与える。
20億ドルでEDAの地盤を買収
2025年12月1日、英偉達はEDAの三大巨頭の一つ、Synopsysに20億ドルの出資を行った。両者は共同開発契約を締結し、英偉達の加速計算スタックをSynopsysのEDAワークフロー全体に組み込み、Blackwellや次世代のRubin GPUと深く連携させる。
Synopsysの地位について少し説明が必要だ。世界中の先進的な製造プロセスのチップ、AppleのMシリーズ、AMDのMIシリーズ、GoogleのTPUは、設計段階のほとんどをSynopsysやCadenceのツールチェーン上で行っている。この二社に加え、西門子のEDAも加わり、チップ設計の基盤ツールをほぼ独占している。あなたはQualcommのチップやTSMCの生産ラインを使わなくてもよいが、これら三社のソフトウェアを使わずにはいられない。
Synopsysに出資してから三ヶ月後、英偉達はCadence、Siemens、Dassaultも巻き込み、これらがすべて英偉達GPUを基盤としたAI駆動のチップ設計ツールを開発していると発表した。
英偉達が公開したベンチマークデータは驚くべきものだ：Synopsys PrimeSimはBlackwell上で約30倍、Proteusは20倍、SentaurusはB200上でCPUと比較して12倍の高速化を実現。MediaTekはH100を使いCadenceのSpectreを6倍高速化。Astera LabsはSynopsysとNVIDIAの協力でチップ検証を3.5倍高速化している。
一つの詳細を特に取り上げたい：CadenceのMillennium M2000プラットフォームは、「NVIDIA Blackwell専用に設計されたEDAツール」として独占的に提供されている。
この「独占」という言葉は非常に重要だ。つまり、従来、EDAツールはCPU上で動作し、QualcommやTSMCも使っていた。しかし今後、最速のEDAツールを使いたいなら、英偉達のGPUを買うしかない。
フライホイールの真の姿
英偉達のフライホイールの一般的な理解はこうだ：GPUをAI企業に売り、AI企業は大規模モデルを訓練し、その証明としてGPUの不可欠性を示し、より多くの人がGPUを買う。
このフライホイールはすでに非常に恐ろしいものだ。しかし、その下層にはさらにもう一層がある。
英偉達は自社のツールを使って次世代GPUを設計し、その設計効率を世代間で大きく差をつけるとともに、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。競合他社は追随しようとするが、そのためのツールさえも英偉達のエコシステムから借りなければならない。
AMDの決算発表後に株価が大きく下落した背景には、この不安が潜んでいる。英偉達とSynopsysは表向き「投資に伴う英偉達ハードウェアの購入義務はない」と言っているが、市場はそれを理解している：最初のリリースから加速版EDA機能は英偉達のハードウェア上で動作し、AMDやIntelは「最大のライバルプラットフォーム向けに最適化された」道を依然として頼るしかない。
想像してみてほしい。AMDのエンジニアがBlackwellに対抗するチップを設計しようとし、Synopsysのツールを開いたとき、そのツールが最も高速に動作するのが英偉達のGPU上だったらどうなるか。彼らは設計周期を倍に伸ばすか、英偉達のGPUを大量に買って、英偉達のチップを打ち負かす必要がある。
シャベルは売り続けている。しかし、その売り方は変わった。
国産GPUの現状
ここで、いくつかの現実的な数字を示す必要がある。
英偉達の2025会計年度純利益が700億ドルを突破した同じ年、国内のGPU「四小龍」摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原はIPOの列に並んでいた。
摩尔线程の招股書によると、2022年から2024年までの三年間で純損失は50億元、2025年前半には2.71億元の赤字を計上し、6月30日時点で累積未弥補損失は14.78億元に達している。経営陣は最も早くて2027年に連結ベースで黒字化できると見込んでいる。沐曦はやや良く、三年で損失は30億元超。最も厳しいのは壁仞で、三年半で損失は63億元超、2025年前半の売上はわずか5890万元で、摩尔线程の7.02億元の一部にも満たない。
次に、研究開発投資の強度を見ると、摩尔线程の2022年の研究開発費は売上高の2422.51%、2024年も高い309.88%を維持している。年間の研究開発費は収益の三倍以上だ。これは企業の運営ではなく、輸液で命をつなぐようなもので、一次市場や最近開放された科創板の資金注入に頼っている。
ツール面でも制約がある。華大九天の2022年IPO招股書によると、ツールは一部の5nm先進プロセスにしか対応していない。概伦电子は7nm、5nm、3nmのノードをカバーしているが、点的なツールのみで、全工程をカバーしているわけではない。
華大九天の創業者、刘伟平は率直に語る：「国产EDAは先進工艺の支援に明らかに不足している。特に7nm、5nm、3nmの現状では。国内のEDAは14nmレベルまでしか対応できず、7nmの技術を掌握しているものの、実用化との深い融合には産業チェーン全体の協力が必要だ。」
つまり、先進的な製造工程の全工程をカバーするEDAは、国内ではほぼ使えない状態だ。国内GPU企業が設計に使うのは依然としてSynopsysやCadenceだ。2025年、トランプ政権は一時、重要ソフトウェアの輸出規制を発表したが、実質的には実現しなかった。しかし、7nm以下の先進工程用EDAツールは今も厳格に規制されており、許可がいつ切れるかは他者の手に委ねられている。
資本市場の反応は非常に幻想的だ。沐曦は上場当日、株価は829.9元で、1日で692.95%上昇した。摩尔线程の上場後の株価は一時、A株の第三位となり、贵州茅台や寒武纪に次ぐ規模となった。当時の株価から推定すると、時価総額は約3595億元に達している。
数字の背後にある真のビジネスは、依然として資金を燃やし続け、規制された海外ツールに依存してチップ設計を続ける企業群が、二次市場では「国産英偉達」の後継者として評価されていることだ。
そして、これらの企業がチップ設計に使うツールは、次第に英偉達のエコシステムの一部となりつつある。英偉達とSynopsysの20億ドルの提携、CadenceのMillennium M2000に「NVIDIA Blackwell専用」と銘打つラベルは、追いつくこと自体が逆説的な状況を生み出している。
設計から製造までの完全なサイクル
GTCの対談に戻る。
Dallyは謙虚にこう述べた。「AIはまだ遠い将来、自らチップを設計できる段階にはない」と。これは英偉達がすでに4、5年前から言い続けていることだ。しかし、その表現は年々変わってきている。4年前は「AIは設計を補助できる」、3年前は「AIは一部の工程を自動化できる」、今年は「一晩で8人分の10ヶ月の作業を終える」と。毎年一歩ずつ進歩し、「最終目標からはまだ遠い」との一言を添える。3年後に振り返れば、前回の「遠い」が実現し、新たな「遠い」がすでに手の届かない場所に設定されている。
過去12ヶ月の英偉達の行動は、実は一つだけだ：AIをチップ産業の最も価値が高く、競争優位性の深い部分に適用し、それらのツールを段階的に業界全体に販売している。
チップ設計のフロントエンドはChip Nemoのような内部LLMに任せ、設計中間段階の標準セルライブラリの移植やレイアウト最適化はNB-CellやPrefix RLに任せ、EDAツールチェーン全体はSynopsysの20億ドルとCadenceの「Blackwell専用」ラベルによって自社GPUに縛り付け、製造側の露光計算はcuLithoに任せ、TSMCも既に使用している。
設計から製造まで、英偉達はすべての段階をAIで再構築している。最後にたどり着くのは一つ：最速のツールを使いたいなら、英偉達のカードを買うしかない。
Blackwellに勝つチップを作りたいすべての競合にとって、最も恥ずかしい事態がすでに起きている。設計に使うEDAツールの最速バージョンは英偉達のGPU上で動き、製造の露光計算に最も高速なアルゴリズムライブラリも英偉達が提供し、設計AIの訓練に使う計算能力もやはり英偉達のカードだ。
あなたが倒そうとしている相手は、あなたにそのすべてのツールを貸し出している。レンタル料は年ごとに上がる。