https://www.theinformation.com/articles/nvidia-struck-20-billion-megadeal-groq?utm_source=ti_app&rc=01qtpq

“ライセンス＋人材獲得”をすると残るのものは低価値になりかねませんか

  とても本質的な疑問です。結論から言うと 「はい、そのリスクは現実的にあります」。ただし “必ず低価値化するわけではなく、設計次第” です。 以下、構造的に整理します。

結論の骨子

「ライセンス＋人材獲得」後に残るものは 👉 “低価値化しやすい”構造を内包している 👉 ただし ①何が中核価値か、②何を切り出したか で結果は大きく分かれる

なぜ「残り物」は低価値になりやすいのか

① 価値の源泉は「人」にある場合が多い

特に AI・半導体設計では：
  • アーキテクチャ思想
  • 実装ノウハウ
  • ボトルネックの勘所
  • 次世代設計のロードマップ
これらは コードや特許より人の頭の中 にあります。 👉 中核人材が抜けた後の会社は
  • 維持はできても
  • 「進化」が止まる というケースが非常に多い。

② ライセンスは「将来価値」を削る

ライセンス供与は一見すると安全ですが：
  • 競争優位の源泉を他社に渡す
  • 自社は差別化できなくなる
  • 「元の技術」を持っていても意味が薄れる
👉 特に 非独占ライセンス でも 最大手（例：NVIDIA）が使う という事実だけで 市場価値は大きく減衰します。

③ 市場からの評価が一段下がる

投資家・顧客の視点では：
  • 「中核技術はもう本体にない」
  • 「ここは将来の主役ではない」
  • 「買収 or 吸収待ちの殻」
という “出涸らし認識” が生まれやすい。 これは
  • 株価
  • 資金調達
  • 優秀人材の採用 すべてに悪影響を与えます。

では、なぜ企業はそれでもこの形を選ぶのか

大手側（NVIDIAなど）の合理性

  • 規制リスク回避（買収ではない）
  • スピード最優先
  • 競合を「殺さず無力化」できる
  • 将来不要なら切れる
👉 **非常に“強者の戦略”**です。

それでも「低価値化しない」ケースもある

条件①：価値が分散している

  • 人材A → NVIDIAへ
  • 人材B → 新アーキテクチャ開発
  • 人材C → 別市場展開
👉 知の独占が起きていない

条件②：ライセンスしたのが“旧世代”

  • ライセンス：現行世代
  • 自社：次世代・次々世代
👉 ロードマップを握っている側が勝つ

条件③：市場が別

  • NVIDIA：巨大汎用市場
  • 残る会社：ニッチ・専用・超低遅延など
👉 競争軸がズレていれば共存可能

Groqの文脈で言うと（推測）

Groq の場合：
  • LPU思想そのもの
  • 推論特化アーキテクチャ
  • ソフトウェアスタック
これらの 「誰が未来を描いているか」 が核心です。 もし
  • 創業思想を体現していた人材が大量に移籍
  • NVIDIA側で次世代設計が進む
なら 👉 Groq本体の長期価値は確実に下がる 逆に
  • ライセンスは“現在”
  • Groqは“次の賭け”を持っている
なら 👉 独立価値はまだ残る

一言で言うと

「ライセンス＋人材獲得」は、 残された会社を“静かに凡庸化”させる非常に強力な手法
だからこそ
  • 買収より安く
  • 規制も回避し
  • 競争力だけを奪える
という意味で、最も冷酷で合理的なM&A代替手段です。
もしよければ次に
  • 「これは買収よりエグいのか？」
  • 「TeslaやAppleもやっているか？」
  • 「日本企業がやると何が起きるか？」
どれを掘りますか？  

推論チップにおいてもエヌビディアの優位性は高まりそうですか？

結論から言うと **はい、少なくとも中期（2〜4年）では「NVIDIAの推論チップ優位性はさらに高まる可能性が高い」**です。 ただしそれは **「純チップ性能」ではなく「システムとしての支配力」**という意味です。 以下、構造的に説明します。

なぜ推論でも NVIDIA が強くなるのか

① 推論は「チップ単体」では勝てない世界になった

かつての推論競争は：
  • TOPS / W
  • レイテンシ
  • 消費電力
でしたが、現在は完全に違います。 実際に顧客が見るのは：
  • モデルがそのまま動くか
  • デプロイが簡単か
  • 学習→推論の一貫性
  • 運用コスト（TCO）
👉 これは CUDA + TensorRT + Triton + NVLink を持つ NVIDIA が圧倒的に有利。

② Groq型「推論専用チップ」の弱点

Groq のような推論特化チップは：
  • レイテンシは非常に低い
  • 単一モデルではGPUを凌駕するケースもある
しかし：
  • 対応モデルが限定される
  • カスタム最適化が必要
  • モデル更新のたびに再調整
  • 学習との分断
👉 「速いが面倒」 👉 「PoCでは勝つが本番で負けやすい」 NVIDIAはここを正確に突いています。

③ NVIDIAは「推論をGPUでやる」戦略を捨てていない

重要なのは、NVIDIAが：
  • 「GPUで全部やる」とは言っていない
  • 推論専用ユニットをGPU内部に取り込んでいる
例：
  • Tensor Core の進化
  • FP8 / INT4 / INT8 最適化
  • Hopper / Blackwell 世代での推論比重増大
👉 「推論専用チップの良さを、GPUに吸収する」戦略 これはCPUがDSPやFPUを内包していった歴史と同じです。

④ 「ライセンス＋人材獲得」が効いてくる理由

もし推論専用チップが本当に脅威なら、NVIDIAは：
  • 正面から競争する のではなく
  • 思想・人材・設計原理を取り込む
を選びます。 今回の Groq との関係（報道ベース）はまさにそれで：
  • 推論向けアーキテクチャ思想を吸収
  • 自社ロードマップに統合
  • 競合を「敵」ではなく「素材」に変える
👉 **推論分野でも「吸収による優位性」**が働く。

では、NVIDIAは「無敵」なのか？

いいえ。長期では別の軸が生き残る

以下の領域では 非NVIDIAが残る可能性があります：
  • 超低レイテンシ（HFT、制御系）
  • 超低消費電力（エッジ・組込み）
  • 完全固定モデル（変更しないAI）
ここでは：
  • Groq型
  • ASIC型
  • FPGA型
が生きます。 ただしこれは 「市場の主流」ではない。

まとめ（重要）

推論チップの覇権はこう分かれる

観点 勝者
チップ単体性能 専用ASICが勝つこともある
実運用・商用 NVIDIAが圧勝
学習→推論一貫 NVIDIA
開発者体験 NVIDIA
中期の市場支配 NVIDIA
超ニッチ用途 非NVIDIA

一言で言うと

推論は「速いチップ」の戦いではなく 「AIを回し続けられる陣営」の戦いになった
その意味で 推論においてもNVIDIAの優位性は「むしろ強化されつつある」 というのが、冷静な見立てです。
もし次に進むなら
  • 「推論専用チップはどこで勝てるのか？」
  • 「NVIDIAの唯一の破れ目はどこか？」
  • 「日本企業がこの分野で勝てる余地はあるか？」
どれを掘りますか？