笠原一輝のユビキタス情報局
フアン氏辞任のNVIDIA、33年の成功を支えたCUDAと次のリーダーの条件
2026年11月13日 11:01
NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが辞任した(現地時間11月12日)。その後任として、同社執行副社長兼最高財務責任者(CFO)であるコレット・クレス氏が暫定CEOに就任することが明らかにされた。
フアン氏は、日本では政府関係者などに会うとき以外の公式の場には必ず革ジャンを着て登場したことから、「革ジャンCEO」の異名でも知られている。NVIDIAを創業以来33年にわたりリードしてきたジェンスン・フアン氏の辞任は、同社にとって計り知れない衝撃と混乱をもたらすことは必至だ。
そうした渦中にある巨大企業のNVIDIAが、これまでどのように成長してきたのか、歴史を振り返りながら、次のNVIDIAのリーダーに求められる資質を考えていきたい。
GeForce初期に語った「フォトリアリスティック」なビジョンが実現
筆者はテック系記者であって、芸能や政治の記者でもないため、フアン氏辞任の裏で何があったのかは、公式発表されている内容以上のことは知らない。公式発表の内容に関しては以下の記事にまとめられているので、そちらをご参照いただきたい。もし筆者の個人的な感想を教えてほしいと問われれば「残念」、ただ一言それに尽きる。
日頃からPC Watchを読んでおられる読者には釈迦に説法かもしれないが、念のためフアン氏とはどんな経営者であるかを説明しておきたい。
台湾生まれのフアン氏、1993年にNVIDIAを共同創業
ジェンスン・フアン氏は台湾生まれで、子ども時代に米国に移民として移住した。大学などで学び、エンジニアとして社会に出て、1993年にNVIDIAをほかの創業者と共同で創業。そこから一貫して33年にわたりCEO(最高経営責任者)を務めてきた。
フアン氏の経営哲学は非常に分かりやすく、「他社が真似できない何かを作ること」だった。まだNVIDIAが小さな半導体メーカーだったころの話だ。彼が日本に来るたびにラーメン屋に社員と連れ立っていき、ラーメンという非常にシンプルな食材であっても、ほかのお店と味で差別化するから顧客はリピートするのだと、経営哲学を語っていたという。
フアン氏はいつでもビジョンを語るタイプの経営者だった。未来がこうなるからこういう技術が必要なのだ、と語るのだ。今でも覚えているが、最初のGeForceである「GeForce 256」の発表会で、フアン氏は「GeForce 256は次世代PlayStationにも負けないグラフィックスチップになる」と述べたほか、GPU(Graphics Processing Unit)という言葉を使ったのもこの発表会が初めてだった。
その次の世代だったか、次の次の世代だったかは忘れたが、フアン氏は「将来はGPUでフォトリアリスティックな3Dゲームや動画が可能になる」と説明していたのをよく覚えている。当時は正直にいえば「本当に？」と思いながら記事を書いていたが、そこから20年以上が経過して、そのビジョンは彼が言うように実現されている。
ちなみに、このGeForce 256の発表会は、1999年9月に米国カリフォルニア州パームスプリング市で開催されていたIDF(Intel Developer Forum)の会場の片隅で行なわれたのだ。
現在のNVIDIAとIntelの状況の違いを思えば印象的なことだが、当時のNVIDIAは、Intelのイベント取材に訪れた記者が片手間に取材に行くような規模の企業だったのだ。ここで発表されたGeForceがその後どんな製品になったかは説明の必要はないだろう。
2006年のCUDAと2010年代のAIがNVIDIAの成功の起点に
そんなフアン氏率いるNVIDIAにとって大きな飛躍のきっかけになったのは、同社が2006年に発表したCUDAだ。
CUDAは当時のプログラマーがプログラミングに使っていたCなどの言語を利用してGPUを汎用に使うためのプログラミングモデルだった。当時のGPUは、Direct3DやOpenGLなどのAPIを利用して画面を描画するだけだったのだが、それをCPUのように汎用の演算処理に利用する仕組みがCUDAだった。
もともとCPUはソフトウェアから送られてきた命令を次々と高速に処理していくためのアーキテクチャになっている。2000年代にデュアルコア、クアッドコアとコア数を増やしていくことで、並列処理もできるようにしてきたが、それでも並列処理はあまり得意ではなかった。
それに対して、GPUは内部に小さな演算器がたくさん用意されているため、大量のデータを並列処理するのが得意だ。そうしたGPUの特性を汎用処理に使おうというのがCUDAの基本的な考え方で、当初はHPC(High Performance Computing)などの用途への応用が考えられていた。
CUDAが大きく花開いたのは、2010年代の半ばのことだ。GoogleのAI研究開発部門がマシンラーニング、ディープラーニングという現代AIの初期に利用されていた技術で、猫や犬などを画像認識できるようになると、急速に注目度が高まっていった。
AIの仕組みは基本的に今と同じで、AI開発者が作ったAIモデルにデータを読み込ませて学習させるという手法で開発されている。そういったAI開発者は、当初AIモデルの学習にCPUを利用していた。このため、学習に数カ月といった時間がかかっていた。しかし、AI開発者たちはCUDAとNVIDIA GPUを使えば、学習が数時間で終わることに気づいた。これが、今のNVIDIAのAI GPUでの覇権のスタートだったのだ。
その後、クライアントやHPC向けだったGPUを、サーバー向けの製品(当初はTESLAのブランドで呼ばれていたが、後にNVIDIA GPUとだけ呼ばれるようになった)にして、さらにGPUを8つ集めて4Uラックのサーバー(DGX-1)として販売するようになった。
その次は「GB200 NVL72」となり、現在ではそのラックを建物の中に入れてAIデータセンター(NVIDIA的な言い方ではAIファクトリ)をDSXとして展開するなどして、AI向けGPUビジネスを拡張してきた。
その結果、会計年度2026年では売上が2,159億3,800万ドルに達し、前年度比で65%増加という好決算を実現するなど、急成長を遂げ、「AIのNVIDIA」として世界中から注目される存在になっている。
2004年にCUDAを開発者ごと迎え入れたフアン氏の「目」
フアン氏のビジョナリとしての高い能力を示す逸話がある。NVIDIA繁栄の礎となったのは、前段で触れたCUDAであることは間違いない。しかし、実のところCUDAはNVIDIAが開発した技術ではないのだ。これを開発したのは、当時スタンフォード大学の学生だったイアン・バック氏だった。
バック氏とその仲間は、2004年にCUDAをNVIDIAに売り込みにいった。ところが買われたのはCUDAの原型になるものだけでなく、バック氏らを含めた開発メンバーだった。つまりNVIDIAに社員として雇われたのだ。
それから2年をかけて開発を行ない、2006年11月にフロリダのタンパで行なわれた「SC(Super Computing)」の会場の小さな部屋で、今では想像もできないほど少ない記者を相手に発表したのが最初になる。
今年(2026年)の3月に行なわれたGTCの会場でバック氏にお話をうかがったとき、バック氏はCUDA成功の理由について、次のように述べていた。
「開発に2年もかかったのは、GPUに汎用演算をさせる正しいプログラミングモデルが何なのかを探るのに時間がかかったからだ。プログラマーに、2スレッドや2コア、4コアではなく、文字通り1万並列で考えてもらうにはどうすればよいかを研究していた。
というのも、人間は1万の並列ではものを考えられないが、それを10万、100万並列になるプログラムを作ってもらう必要があり、プログラマーにそのように考え、プログラムをどうしたらいいかをずっと検討してきた。
CUDAが成功したのは、まったく新しいプログラミング言語を発明しようとしなかったからだ。学術的にはそれもあり得たが、計算上の課題を抱える人々は、新しい言語や新しい概念を一から学ぶことなく、手元の技術を活用して開発者として生産的になる方法を求めていた。
だからCUDAで最も重要だったのは、C言語を採用したことだ。Cをできるだけ変えずに、本当に重要な部分だけを1万コアで動かせるようにできないか……それが発想であり、現在ではCUDA Python、Java、C++、Fortranへと拡張している。
もう1つ重要なことは常に互換性を保ってきたことだ。開発者は、最初のGeForce 8800から今日のVera Rubinにいたるまで、一度アプリケーションをCUDAとGPU上で動かせば、世代が変わるたびに高速になった。
それは新しいムーアの法則であり、トランジスタやシリコンだけでなく、スタック全体が速くなったのである。コードはそのままで性能が向上し、指数関数的な成長に乗れる。現在でも、CUDA 1.0のコードはVera Rubin上で動作し、その結果100万倍速くなっている。
もちろん新機能、新技術、新しいライブラリも追加するが、開発者に理解でき、プログラムできる環境を提供するという当初の約束は変わらない。まったく新しい言語ではなく、価値を加えられる部分だけを追加し、後方互換性と前方互換性を決して忘れない。
だからVoltaを初めて入手すれば速くなり、Ampereでも速くなり、Hopperではさらに速く、Blackwellではもっと速く、Rubinではさらに速くなってきた」。
筆者のようにCUDAが成功した後にバック氏から説明を受ければなるほどと思うし、すばらしいと賞賛することは容易だ。
だが、2004年にスタンフォードの学生に過ぎなかったイアン・バック青年から、同じ説明を聞いて、今の成功を予想できる人が世の中に何人いるだろうか？筆者は、もしフアン氏の最大の功績はなんだったかといえば、明快にこれだと考えている。
このときにフアン氏がバック氏ごとCUDAを買わなければ、今のNVIDIAの繁栄はないし、フロンティアAIモデルのような最先端のAIなど影も形もなかったかもしれない。そう考えれば、フアン氏の先見の明がどれだけ優れているか分かるはずだ。
なお、そのイアン・バック氏は、今はNVIDIAの副社長にして、ハイパースケール/HPC事業部門事業部長として、NVIDIAのAI半導体事業を動かしている。
NVIDIAにとって最大の経営リスクだったフアン氏へのハプニング。後継体制は？
NVIDIAにとって、最大のリスクは、ジェンスン・フアン氏の身に何かが起こること、というのは業界の誰もが認識していた。
NVIDIAは非常にフラットな組織で、CEOであるフアン氏の下に各事業部の事業部長などが直接レポートするかたちになっており、すべてはCEOたるフアン氏が決めるからだ。
たとえば、フアン氏が病気で倒れたりしたらどうなるのか……それはNVIDIAの経営上のリスクとして認識されていた。それが違うかたちではあったが、現実になってしまったというのが今の状況だ。
クレス氏が暫定CEOになったのは、その名の通り暫定措置だろう。どこの会社でも、CEOが急にいなくなってしまった場合には、CFOがその職を代行するというのはよくある話だ。
普通の会社でさえ、CEOの急な辞任でCFOが代わりを務めるのは大変なことなのに、NVIDIAのような過去33年間にわたって強力なCEOが牽引してきた企業で暫定CEOを務めるのがどれだけ大変かはここまでの説明で十分にご理解いただけたのではないだろうか。
NVIDIAの取締役会(米国企業では経営陣とは別に、株主を代表する取締役会があり、取締役会がCEOを任命する)も、もちろんそれは分かっているだろうから、これから社外、社内を含めて複数の候補から選定することになるだろう。
だが、誰であってもフアン氏の代わりになる候補者はいないというのが、テック界隈での共通認識だ。
EPIC Games CEOのティム・スイニー氏は、Xで「NVIDIAの取締役会が彼を首にすることは、Appleがスティーブ・ジョブズを首にするようなものだ」と述べている。なお、実際にはAppleはジョブズ氏を一度首にしているので、第2期CEO時代のジョブズ氏を首にするようなものだという意味だと考えられる。
Save Jensen. This would be an Apple firing Steve Jobs level of idiocy from NVIDIA’s board if they did that, and a grievous harm to the United States of America. The dude truly is the visionary driver of the future of tech from the gaming GPU era to CUDA to AI supercomputers.
— Tim Sweeney (@TimSweeneyEpic)November 12, 2026
だが、すでに決断が下されてしまった状況下では、NVIDIAにとって優れたリーダーが選ばれることを祈るのみだ。
スイニー氏の言う通り、フアン氏の代わりになる人を見つけるのが難しい以上、フアン氏が担っていた役割を分割する可能性が高いのではないだろうか。
フアン氏は政府や大口顧客との渉外、さらには将来のビジョンや、テクノロジ開発のリードなど、NVIDIAの方向性をほぼ一人で決めてきた。それに代わる誰かがいない以上、その役割を分割して担当してもらうのが論理的な解決策だと思う。
たとえば、政府やAI産業との渉外にあたるリーダーは外部から雇い、新しいCEOにはAI技術の開発のリードに注力してもらう。以前のGoogleは、エリック・シュミット氏が対外関係などの渉外を担当し、共同創業者のラリー・ペイジ氏とセルゲイ・ブリン氏がテクノロジを見るという分業体制で経営していたことはよく知られている。
それと同じような体制を、NVIDIAが採ることは十分可能だと思う。すでに、NVIDIAには「CUDAの父」など、技術に明るい幹部が多くいるのだから。筆者としては、そういうリーダーが次のNVIDIAのリーダーの一人として選ばれることに期待したいところだ。