NVIDIAはどこの国の企業？【現役エンジニアが徹底解説】AIを支える半導体王者のすべて

2025 9/08

2025年8月31日 2025年9月8日

こんにちは！現役で電気製品の設計に携わっているエンジニアブロガーの「ろぼてく」です。

私は仕事で10年以上にわたり、製品の心臓部となる半導体の選定を担当してきました。特に、NVIDIA製のGPUは、私たちが開発する製品のAI機能や高度なグラフィック処理に欠かせない存在です。CADワークステーション用の強力なRTXシリーズから、エッジAI用のJetsonモジュールまで、文字通り彼らのハードウェアに触れない日はありません。

そんなNVIDIAですが、最近本当によく聞かれる質問があります。「NVIDIAって、CEOが台湾出身だから台湾の会社なんですよね？」と。特に、製造パートナーである台湾の巨大企業TSMCとの深い関係もあって、そう思われている方は少なくないようです。

そこで今回は、日々NVIDIAの製品を選定し、その技術の勘所を知る現役エンジニアの視点から、この疑問にズバリお答えします。NVIDIAがどこの国の企業なのかという結論から、その強さの秘密、事業内容、そして未来まで、徹底的に掘り下げていきましょう。

この記事を書いた人

電機メーカー勤務
エンジニア歴10年以上
IC設計経験あり

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結論：NVIDIAはどこの国のメーカーか？

早速結論から申し上げます。NVIDIAは、アメリカ合衆国の企業です。

1993年4月5日に、ジェンスン・フアン（Jensen Huang）、クリス・マラコウスキー（Chris Malachowsky）、カーティス・プリ―ム（Curtis Priem）の3人によって、アメリカのカリフォルニア州で設立されました。現在の本社も、シリコンバレーの中心地であるカリフォルニア州サンタクララにあります。多くの米国大手企業と同様に、法人登記はデラウェア州で行われています。

では、なぜ多くの人がNVIDIAを台湾の企業だと誤解するのでしょうか。その背景には、現代の半導体業界を象徴するグローバルな構造があります。

第一に、共同創業者であり、現在のCEOであるジェンスン・フアン氏が台湾の台南市生まれであることが大きな要因です。彼のカリスマ性とリーダーシップがNVIDIAの顔となっているため、その出自から会社の国籍を連想する人が多いのです。

第二に、NVIDIAの製品製造における最重要パートナーが、台湾のファウンドリ（半導体受託製造企業）であるTSMC（Taiwan Semiconductor Manufacturing Company）である点です。私が設計で使うNVIDIAのGPUチップを手に取ると、その多くに「Made in Taiwan」と刻印されています。製品の物理的な出自が台湾であるため、これが混乱を招く一因となっています。

さらに、NVIDIAはアジア本社および重要なAI開発拠点を台湾の台北市に置いており、台湾との経済的・技術的な結びつきは非常に強いものがあります。

このように、CEOの出自、製造拠点、開発拠点といった要素が複雑に絡み合い、「NVIDIAは台湾企業」というイメージが形成されがちですが、その設立経緯、本社所在地、そして経営戦略の根幹は、紛れもなくアメリカにあるのです。

事業ポートフォリオ：ゲームだけじゃないAI時代の心臓部

「NVIDIAといえば、ゲーミングPCのグラボ（グラフィックスボード）でしょ？」と思われる方も多いでしょう。確かにそれは間違いではありませんが、現在のNVIDIAの実態は、もはやゲーミング企業の枠を遥かに超えています。

同社の事業は主に4つの柱で構成されており、特にデータセンター事業の急成長が、NVIDIAをAI時代の覇者に押し上げました。

データセンター

今やNVIDIAの収益の最大の柱となっているのが、このデータセンター事業です。世界中のAI開発やクラウドサービスを支える「AIインフラ」を提供しています。皆さんが日常的に使うChatGPTのような生成AIも、その学習（トレーニング）や推論（インファレンス）には、NVIDIAのデータセンター向けGPUが大規模に使われています。H100やH200、そして最新のBlackwellプラットフォームといった製品が、この分野を牽引しています。

その成長は驚異的で、2024年度第4四半期のデータセンター事業の売上高は過去最高の184億ドルに達し、前年同期比で実に409%増という爆発的な伸びを記録しました。2025年度通期では、この事業だけで1152億ドルもの売上を上げています。

ゲーミング

NVIDIAの原点であり、今もなお強力な事業です。個人向けGPUの「GeForce」シリーズは、世界中のPCゲーマーにとってデファクトスタンダードとなっています。全世界で2億人以上のゲーマーやクリエイターがGeForce GPUを使用しているとされ、そのブランド力は絶大です。

AIブームの中でもこの事業は堅調で、2026年度第2四半期の売上高は43億ドルと、前年同期比で49%増加しており、安定した収益源であり続けています。

プロフェッショナル・ビジュアライゼーション

ここは、私のようなエンジニアにとって最も馴染み深い分野です。かつて「Quadro」ブランドで知られ、現在は「NVIDIA RTX」として展開されるプロフェッショナル向けGPUは、3D CAD設計、CAE（Computer-Aided Engineering）による高度なシミュレーション、映像制作、建築ビジュアライゼーションなどの現場で不可欠なツールです。

私の設計業務でも、複雑な電気製品の3Dモデルをリアルタイムでレンダリングしたり、熱解析や構造解析のシミュレーションを実行したりするために、長年NVIDIAのプロ向けGPUを搭載したワークステーションに頼ってきました。リアルタイム・レイトレーシングのような技術は、設計の試行錯誤のサイクルを劇的に短縮し、私たちの働き方を根本から変えました。

オートモーティブ（自動車）

自動運転車の「頭脳」となるAIシステムや、車載インフォテインメントシステムを提供するのがオートモーティブ事業です。「NVIDIA DRIVE」というプラットフォームを中心に、多くの自動車メーカーと提携しています。

売上規模ではまだ他の3事業に及びませんが、成長性は非常に高く、2026年度第2四半期の売上高は5億8600万ドルと、前年同期比で69%増を記録しており、未来の大きな柱として期待されています。

事業セグメント	2024年度通期売上高 (億ドル)	2025年度通期売上高 (億ドル)	成長率
データセンター	475	1,152	+142%
ゲーミング	104	114	+9%
プロフェッショナル・ビジュアライゼーション	16	19	+21%
オートモーティブ	11	(データ未記載)	(データ未記載)

出典: NVIDIA公式決算報告。2025年度のオートモーティブ事業の個別通期売上高は出典資料に明記されていませんでした。

この収益構成の変化は、単なる数字の変動以上の意味を持ちます。NVIDIAは、PCやワークステーションに搭載される「部品サプライヤー」から、次世代のコンピューティングを支える「インフラプロバイダー」へと、その立ち位置を劇的に変化させたのです。ジェンスン・フアンCEOが提唱する「AIファクトリー」という概念は、まさにこの変革を象徴しています。企業や国家がデータを「製造」するための工場、その心臓部となるエンジンをNVIDIAが供給している。これが、同社が驚異的な時価総額を達成した本質的な理由です。

業界でのシェア、ランキング、競合：圧倒的王者の座

NVIDIAの市場における地位は、「優位」という言葉では生ぬるいほどの「独占」に近い状態です。

特に重要な2つの市場で、その圧倒的な強さが際立っています。

ディスクリートGPU市場: ゲーミングPCやノートPCに搭載される単体GPUの市場では、2025年第1四半期時点で**92%**という驚異的なシェアを握っています。
AIトレーニング用GPU市場: データセンターでAIモデルの学習に使われるGPU市場では、80%以上のシェアをコントロールしています。

企業名	ディスクリートGPU市場シェア (2025年Q1)
NVIDIA	92%
AMD	8%
Intel	0%

出典: Jon Peddie Research (JPR) の調査データに基づく。

この数字が示す通り、競合は存在するものの、NVIDIAの牙城を崩すには至っていません。

競合他社の動向

AMD (Advanced Micro Devices): NVIDIAの最大のライバルです。ゲーミング分野では「Radeon」シリーズ、データセンター分野では「Instinct」シリーズで対抗しています。特にデータセンター向けの「MI300X」は、メモリ容量などでNVIDIAの「H100」を上回るスペックを誇り、性能面で肉薄しています。
Intel: CPU市場の巨人ですが、ディスクリートGPU市場では「Arc」シリーズで参入したばかりで、まだ存在感は小さいです。一方、AIチップ分野では「Gaudi」シリーズを擁し、NVIDIA製品よりもコストパフォーマンスに優れた選択肢として市場に切り込もうとしています。
巨大テック企業（ハイパースケーラー）: Google (TPU)、Amazon (AWS Trainium)、Microsoft (Azure Maia) といったクラウドサービスの巨人たちは、NVIDIAへの依存を減らし、自社のサービスに最適化したカスタムAIチップの開発を加速させています。彼らはNVIDIAの最大の顧客であると同時に、将来的な競合相手でもあるのです。

しかし、これらの競合が直面している最大の壁は、実はハードウェアのスペックそのものではありません。NVIDIAの本当の強さ、そして競合にとって最も攻略が困難なのは、「CUDA」というソフトウェアのエコシステムにあります。AMDのMI300Xは、カタログスペック上は非常に強力ですが、実際の現場ではソフトウェア（ROCm）のバグや最適化不足により、その性能を十分に引き出せないという課題が指摘されています。ハードウェアで追いついても、20年近くかけて築き上げられたCUDAという巨大な「堀」を越えるのは、並大抵のことではないのです。

その会社の収益、利益の推移：AIブームがもたらした驚異的成長

近年のNVIDIAの業績は、まさに「異次元」という言葉がふさわしいものです。2022年後半にChatGPTが登場して以降のAIブームを追い風に、同社の売上と利益は天文学的な数字に跳ね上がりました。

売上高: 2023年度の年間売上高は約270億ドルでした。それが2024年度には609億ドルへと倍増以上になり、さらに2025年度には1305億ドルへと、2年連続で倍増するという驚異的な成長を遂げています。
純利益: 利益の伸びはさらに凄まじく、2023年度の43億ドルから、2024年度には297億ドル、2025年度には728億ドルへと、爆発的に増加しています。

会計年度	年間売上高 (億ドル)	年間純利益 (億ドル)
2021	167	43
2022	269	97
2023	270	44
2024	609	298
2025	1,305	729

出典: NVIDIAの年次財務データに基づく。

この表を見れば、2023年度から2024年度にかけて、企業の成長曲線が垂直に立ち上がっていることが一目瞭然です。

この財務データは、私のような現場のエンジニアにとっても、単なる数字以上のリアリティを持っています。数年前であれば、ハイエンドGPUの見積もり取得は比較的簡単な業務でした。しかし今、私たちのR&DプロジェクトのためにH100や最新のBlackwellチップの割り当てを確保することは、一大戦略タスクとなっています。納期は長く、価格は高騰し、需要はとどまるところを知りません。この財務上の爆発は、NVIDIAが提供する計算能力をめぐる、世界中の熾烈な獲得競争をそのまま映し出しているのです。

一方で、この急成長はNVIDIAを新たなステージへと導きました。市場の期待は天井知らずとなり、たとえ記録的な好決算を発表しても、アナリストの「天文学的な」予想をわずかに下回っただけで株価が下落するという現象が起きるようになりました。これは、NVIDIAの評価軸がもはや過去の自社との比較ではなく、「完璧な指数関数的成長を続ける未来」という、極めて高いハードルに対するものになっていることを示しています。

その業界での特徴：CUDAという名の「堀」とエコシステム

NVIDIAをNVIDIAたらしめている最大の特徴は、ハードウェアの性能もさることながら、**「CUDA（クーダ）」**というソフトウェアプラットフォームが築き上げた、難攻不落の「堀（Moat）」です。

そもそもNVIDIAは、1999年に「GeForce 256」を発売した際、それを世界初の**「GPU（Graphics Processing Unit）」**と名付け、市場に送り出しました。単なる「3Dグラフィックスアクセラレータ」ではなく、「GPU」という新しいカテゴリを自ら定義したこのブランディング戦略は、彼らの先見の明を示す最初の事例でした。

そして、その先見性が最も発揮されたのが、2006年に発表されたCUDAです。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）とは、GPUが持つ何千もの小さな計算コアを、グラフィックス処理だけでなく、科学技術計算やデータ分析といった汎用的な計算（GPGPU）に利用するための並列コンピューティングプラットフォーム兼プログラミングモデルです。

これがなぜ「堀」になったのか。それは、CUDAが単なるソフトウェアではなく、巨大なエコシステムを形成したからです。

開発者の囲い込み: CUDAの登場により、世界中の研究者や開発者が、比較的容易なC言語ベースのプログラミングでGPUのパワーを引き出せるようになりました。彼らはCUDAの学習に時間を投資し、膨大なコード資産を蓄積していきました。
ライブラリの充実: NVIDIAは、AIの深層学習に不可欠な演算（行列積や畳み込みなど）を高速化する専門ライブラリ（cuDNN、cuBLASなど）を次々と提供し、CUDAプラットフォームの価値を高めました。
フレームワークの標準化: TensorFlowやPyTorchといった主要なAI開発フレームワークが、CUDA上での動作に最適化されていきました。これにより、AI開発を行う上での事実上の標準環境となったのです。

この結果、一度CUDAエコシステムで開発を始めた組織にとって、他のプラットフォーム（例えばAMDのROCm）に移行するには、膨大な時間とコスト、そしてリスクが伴うようになりました。これが「スイッチングコストの高さ」、すなわちNVIDIAの強固な堀となっているのです。

数年前、私が関わった品質管理用のマシンビジョンシステム開発プロジェクトでの経験が、このCUDAの堀の強さを物語っています。当時、ハードウェアコストを抑えるためにAMD製GPUの採用を検討しました。しかし、AI開発チームから即座に「待った」がかかりました。彼らが長年かけて構築してきたAIモデル、カスタムライブラリ、開発ワークフローのすべてが、PyTorchとCUDAを前提に作られていたのです。それらをAMDのROCmプラットフォームに移植し、性能を検証し直すのにかかるエンジニアリングコストを試算したところ、ハードウェアの価格差など軽く吹き飛んでしまうことが判明しました。プロジェクトの遅延リスクも甚大です。結局、私たちはNVIDIA製品を継続採用しました。これこそが、CUDAの堀が持つ現実的な力なのです。

この会社の歴史：デニーズの片隅から始まった革命

NVIDIAの現在の成功は、決して偶然の産物ではありません。それは、初期の失敗を乗り越え、大胆な賭けに勝ち続けた、30年以上にわたる壮大な物語です。

1993年創業: 物語は、カリフォルニア州サンノゼ近郊のファミリーレストラン「デニーズ」の片隅で始まりました。ジェンスン・フアン、クリス・マラコウスキー、カーティス・プリ―ムの3人は、PCでリアルな3Dグラフィックスを実現するチップを作るという夢を語り合い、会社を設立しました。
1995年～1997年試練と復活: 最初の製品「NV1」は商業的に失敗し、会社は存続の危機に瀕します。しかし、彼らは諦めず、1997年に発売した「RIVA 128」が大ヒット。NVIDIAは土壇場で息を吹き返しました。
1999年転換点: この年はNVIDIAにとって極めて重要な年となりました。1月にNASDAQ市場へ株式を上場。そして、歴史的な製品「GeForce 256」を発売し、これを世界初の**「GPU」**と定義しました。
2006年未来への布石: のちにAI革命の鍵となる並列コンピューティングプラットフォーム**「CUDA」**を発表。当時はまだニッチな技術でしたが、これがNVIDIAの運命を決定づける戦略的な一手となります。
2012年「AlexNet」の衝撃: NVIDIAのGPUでトレーニングされたディープニューラルネットワーク「AlexNet」が、画像認識コンテストで圧勝。GPUがAIのブレークスルーに不可欠であることを世界に証明し、現代の深層学習革命の幕開けを告げました。
2010年代～現在 AI企業への変貌: この出来事を境に、NVIDIAはゲーミング企業から「AIカンパニー」へと大きく舵を切ります。データセンター事業に注力し、アクセラレーテッド・コンピューティングのリーダーとしての地位を確立。そして現在、世界で最も価値のある企業の一つへと登りつめました。

NVIDIAの歴史は、逆境を乗り越える「回復力」、GPUというカテゴリを自ら創造した「大胆さ」、そしてCUDAという20年越しの壮大なビジョンを実現した「先見性」に貫かれています。彼らはAIブームという波にただ乗ったのではなく、その波を起こすためのサーフボードを20年も前から作り続けていたのです。

設計/生産はどこで行っているか？：ファブレス経営と米国内回帰の動き

NVIDIAは、自社で半導体製造工場（ファブ）を持たない**「ファブレス」**というビジネスモデルを採用しています。これは、経営資源をチップの設計・開発という最も得意な分野に集中させ、実際の製造は専門の企業に委託するという分業体制です。

設計・開発: チップの設計や研究開発は、主にアメリカのカリフォルニア州サンタクララにある本社や、台湾の台北市にあるAI開発拠点で行われています。
製造・生産: 設計されたチップの製造は、外部のファウンドリに委託されます。その最大のパートナーが、世界最高峰の微細加工技術を持つ台湾のTSMCです。一部、韓国のサムスン電子にも製造を委託しています。

私のような製品設計者にとって、この「ファブレス」という分業モデルは当たり前の世界です。私たちはNVIDIAのような企業が設計したチップを選定し、製品の基板に実装しますが、そのチップ自体を製造することはありません。このグローバルなサプライチェーンは、長年にわたり効率性のモデルとされてきました。しかし、ここ数年の地政学的な緊張の高まりやパンデミックによる供給網の混乱は、このモデルに潜むリスクを浮き彫りにしました。

米国内生産への戦略的シフト

こうした背景から、NVIDIAは今、生産体制の大きな転換点を迎えています。それは、**サプライチェーンの米国内回帰（リショアリング）**という動きです。

具体的には、製造パートナーと協力し、アメリカ国内にAIインフラの一大生産拠点を構築する計画を推し進めています。

アリゾナ州フェニックス: TSMCが建設した新工場で、次世代のBlackwellチップの生産を開始。
テキサス州ヒューストン/ダラス: FoxconnやWistronといったパートナー企業と提携し、NVIDIAのAIスーパーコンピュータを製造する工場を建設中。

今後4年間で、これらのパートナーシップを通じて最大5000億ドル規模のAIインフラを米国内で生産する計画です。

この動きは、単なる供給網の多様化という経営判断にとどまりません。米国の「CHIPS法」に代表される産業政策、米中間の技術覇権争い、そして半導体製造が台湾に集中していることへの地政学的リスクといった、国家レベルの戦略と密接に連携しています。NVIDIAはもはや一民間企業ではなく、米国の国家戦略を担う重要なプレーヤーとしての役割も担うようになっているのです。

まとめ

最後に、この記事の要点をまとめます。

NVIDIAはどこの国？ → 紛れもなくアメリカの企業です。カリフォルニア州で設立され、同地に本社を置いています。
事業の核は？ → AIインフラです。かつてのゲーミングGPU事業から、AIを支えるデータセンター事業へと劇的な変貌を遂げました。
強さの秘密は？ → 「CUDA」というソフトウェアエコシステムです。20年近くかけて築き上げたこの「堀」が、競合に対する圧倒的な優位性を生み出しています。
歴史の特徴は？ → 逆境からの復活と、未来を見据えた長期的な戦略です。デニーズでの創業から、AI時代の覇者になるまでの道のりは、回復力と先見性の物語でした。
生産体制は？ → ファブレス経営を基本としつつ、地政学リスクに対応するため米国内での生産体制を強化しています。今や米国の国家戦略においても重要な役割を担う企業となっています。

NVIDIAは、単なる半導体メーカーではありません。彼らは、AIという次なる産業革命のエンジンを設計し、供給することで、私たちの未来そのものを形作っている企業と言えるでしょう。今後もその動向から目が離せません。