エヌビディアの半導体は、最先端技術をふんだんに盛り込んで高集積化している部分に強みがあります。

クーリエ・ジャポンの記事において、最新iPhoneの5倍に当たる800億のトランジスタを内蔵しているという話が出ています。
「半導体製品のトランジスタ集積率は1年半〜2年ごとに2倍になる」というムーアの法則を目にしたことがある方もいらっしゃると思います。
これまで半導体の世界ではこの法則になんとか喰らいつく形で技術進化が進んできました。
しかし加工しなければならないサイズが原子数個レベルにまで到達し、現時点ではこれ以上の集積化が難しくなっているのが正直なところです。

実はこの課題は1つの半導体チップを1つの加工技術で全部作ろうとするからこそ発生するものです。
例えば画用紙に絵を書いて色を塗る場合、広い面積は太い筆で、細かいところは細い筆で色を塗ります。
半導体の加工もこれと同じで、広い面積の半導体チップの全部を2nmレベルの最先端回路描画技術（＝細い筆）で回路形成する必要はなく、メモリなどは多少大きめの回路描画技術（＝太い筆）で回路を作っても製品としては成り立つわけです。

実はこういった異集積技術はヘテロジニアスインテグレーションと呼ばれており、AMD EPYC, Intel Data Center GPU Max, NVIDIA H100 GPUなどのサーバー向け各種プロセッサではすでに当たり前の技術として導入されています。
家庭用PCでも、藤井聡太棋士もお気に入りのAMD Ryzenシリーズで採用されており、実は私たちの身の回りでも使われていたりします。
CPUといえばIntelという方もいらっしゃるかと思いますが、家庭用PCではAMDの方が技術的には進んでいたりするのは興味深いですよね。

エヌビディアはAIスーパーコンピューティングデータセンター向けGPUであるTesla P100においてもこの異集積技術をふんだんに盛り込んでおり、技術面で業界を牽引している点が強みであると感じています。

【参考】NVIDIA Tesla P100
https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/tesla-p100/
中段のCoWoSのくだりが異集積技術に関する文言です