関税戦争がNVIDIAのサプライチェーンに影響を及ぼし始めたようだ。
NVIDIAのRTX 5090 GPUは現在、複数の小売店で2,500ドル以上で販売されている。
地政学的緊張と貿易状況の不確実性により、NVIDIAのような企業は、サプライチェーンを他国から米国に移すなど、絶望的な手段を取らざるを得なくなっている。
しかし、これは巨大な関税が課されることで発生する収入減に対抗するためのようだ。
DigiTimesの報道によると、NVIDIAはGPUの全製品を「公式に」値上げし、これはGeForce RTX 5090のようなコンシューマー向けGPUや、B200アクセラレーターのようなAIチップに影響を及ぼしている。NVIDIAは利益を妥協したくないようだ。
RTX5000シリーズのようなNVIDIAのコンシューマー向けGPUモデルに関しては、発売当初からめちゃくちゃだった。
在庫レベルは最悪で、全体的に価格が高騰していました。希望小売価格のモデルを見つけることは、かなり稀なことだと考えられていましたが、今では、すべての小売プラットフォームで、RTX 5090のようなGPUが、数週間前と比べてはるかに高い価格で販売されているようです。
台湾では、フラッグシップGPUであるNVIDIA RTX Blackwellが、公式の値上げを反映して、10％～15％値上がりしている。
この状況は他のRTX 50モデルでも同様だが、値上げ幅はRTX 5090ほど大きくはない。
RTX 5000の値上げの主な理由の1つは、NVIDIAがファウンドリ発注をTSMCアリゾナへ移行することに関与しており、台湾から移行するプロセスが高価であるだけでなく、米国での生産だけでも消費者価格に反映される高いコストが伴うことだ。
しかし、この価格上昇はRTX 5000シリーズのラインナップをより「魅力的でない」選択肢にするため、最終的にはNVIDIAはまだ苦しんでいる。
AI側では、H200やB200のようなアクセラレータが10％～15％値上げされたと報告されており、サーバーメーカーの多くが価格見積もりを改定していることから、サプライチェーンが値上げを吸収する準備が整っていることがわかる。
NVIDIAの収益は、H20の輸出規制が入ったことですでに大きな打撃を受けており、同社はこれ以上収益性に妥協することはなく、エンドユーザーに負担を強いることになる。
解説：
NVIDIA、AI/ゲームGPU製品を大幅に値上げ
その値上げ幅は10-15%といわれていますが、その理由は関税と中国に対するAI製品の輸出規制による収益性悪化のためです。
それでも今の市場、特にAI製品はNVIDIAに依存せざるを得ないので受け入れるしかないでしょう。
今ですら割高ですが、エンドユーザーは今後はそれに輪をかけて値上がりに苦しむことになります。
それでもゲーム用のGPUに関してはAMDという代替の選択肢がありますが、AIに関してはそうはならないでしょう。
どうしてこうなった？
ゲームに関してはすでにAMDのGPUが選ばれるようになっていますので、AI製品に関してのみ語るとやはり、ROCmとOneAPIというCUDA互換に関して互いが車輪の再発明をするのではなく、一本化すべきだったのではないのかなと思います。
もちろん非常に利益が高い分野ですから、困難を極めるでしょう。
しかし、AIのような一強皆弱の状況にあっては、投資を分散させるのは賢い選択とは言えなかったのではないかと思います。
CUDAの独裁に関して、競合他社すべてが集まって対抗してくという構図にならない限りNVIDIAに対抗する第2の選択肢になることは難しいでしょう。
AMDのROCmは最近形になってきていますので、それでも多少は選ばれていますが、CUDAに対抗する勢力になっているとはいいがたい状況です。
ZLUDAを使われている方はご承知のことと思いますが、CLUDAが使えるpytorchはcu118のみです。
これはZLUDAの制限ではなく、HIPの制限ということになります。
SD-WUI-ZLUDAの解説部分でも触れていますから、読んだ方はご承知のことと思いますが、これには驚かれた方も多いのではないでしょうか？
※ つまりWindows版のROCmがロンチされたとしてもここが変わらない限り根本的な部分は変わらないということになります。
私はセットアップのバッチファイルやシェルスクリプトを作り続けてきた関係上、ROCmやHIPの限界はある程度は感じています。
こういった視点から見るとやはりNVIDIAとイーブンに対抗していくのは難しいかなと言わざるを得ません。
NVIDIAに次いで第二位のAMDですらもこのようなお寒い状況ですから、ここから逆転の一手を打つにはNVIDIA以外のすべてのAIに参入するプレイヤーが野合するほかはありません。
現在の状況からするとそれは極めて難しいでしょうから、NVIDIA一人勝ちの状況はしばらく続くでしょう。
ASICやNPUの台頭でNVIDIA製品は勢いを落とすといっている方もおりますが、「じゃ、ソフトどーすんの？」と思いますね。
それほど今のAI周りのソフトウェアはNVIDIAとCUDAに集中しています。
AI関連のできることとできないことはソフトウェアに投下されるマンパワーで決まっていると思います。
例えば、「うちはハードだけ作ったのでpytorchは適当にビルドしてね。」といってもできる人はかなり少数派でしょう。
「pytorchやTensorflowは使えないけど、ウチで作った独自の超優秀なフレームワーク(ただし独自仕様)を使ってね」というスタンスでは誰も使わないのではないでしょうか。
NPUがそのスタイルですが、今のところpytorchが使えるのはIntelのNPUだけです。
ONNXやMS Oliveなど優秀な技術はたくさんありますがでは一般的に広く使われ、他社製品にCUDAをしのぐ力を与えているかと言ったらそうではありません。
pythonの処理を横取りしてCUDAの命令をHIPに飛ばすラッパーであるZLUDAですらも、広く使われているとは言えない状況です。
CUDAのpytorch(その他ソフトウェア)がそのまま使えるにも関わらずです。
飛ばす先のHIPやMIOpen、hipblasLtにもバグや対応していない命令が多数あり、万全という状況ではないからです。
これらを解決するのは莫大なマンパワーが必要になるでしょう。
このような状況を無視して、ASICや単体NPU製品が発売されればNVIDIAの支配が終わると夢見るお姫様みたいなことを言っている人は現実をよく見た方がいいです。
それを考えるとよくわかるのではないでしょうか。
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