GPUとは？
GPU（Graphics Processing Unit）は、その名のとおり本来はゲームなどの画像処理のために作られた半導体チップです。単純な計算を何千個も同時にこなす「並列処理」が得意で、この性質がAIの計算とぴったり合っていたことから、いまやAI開発に不可欠な存在になりました。
なぜAIにGPUが必要？
ニューラルネットワークの学習や推論は、膨大な数のかけ算・足し算の繰り返しです。少数の複雑な仕事を高速にこなすCPUに対し、GPUは単純作業を大人数で一斉に片付けるのが得意。AIの計算はまさに「単純作業の山」なので、GPUを使うと桁違いに速くなります。
大規模なAIの学習には、数千〜数万個のGPUを並べたデータセンターが使われ、電力消費も莫大です。AIブームが「電力問題」や「半導体戦略」のニュースとつながっているのは、このためです。
NVIDIAという存在
AI向けGPUの市場は、アメリカのNVIDIA（エヌビディア）が圧倒的なシェアを握っています。同社の株価や新チップの発表がAI業界全体のニュースになるのは、「AI開発の必需品を握る会社」だからです。各国のGPU輸出規制が外交問題になるほど、GPUは戦略物資になっています。
個人ユーザーとの関わり
クラウドのAIサービスを使うだけならGPUを意識する必要はありません。一方、ローカルLLMやStable Diffusionを自分のPCで動かしたい場合は、搭載GPUの性能（特にメモリ容量）が「動くかどうか」を決めます。また、スマホやPCに搭載が進むAI専用チップ（NPU）も、GPUと同じ発想の「AI計算の専用部隊」です。「AIの進化は計算力の進化」——GPUはその主役だと覚えておきましょう。
ちなみに、AIの文脈では「GPUを何万枚確保したか」が企業の競争力の指標として語られます。計算資源の確保競争は、AI業界の裏側で常に進行している最重要テーマのひとつです。