システムエンジニアが生き残る道はNVIDIA CUDA開発者になること
この投稿は少し前に書いた以下の投稿をベースに、ChatGPT氏が最近のIT業界の雇用削減動向を踏まえて、更新版として書いたものです。
ITエンジニアがNVIDIA CUDAをマスターすれば年収が上がる3つの理由【CUDAエンジニア】
2025年、米国および日本のテック業界では、システムエンジニア（SE）を含む大規模な人員削減が相次いでいます。この背景には、AIの急速な導入と業務の自動化があり、従来のSE業務が再定義されつつあります。このような状況下で、NVIDIAのCUDA開発スキルを習得することが、SEが生き残るための有力な選択肢となっています。
システムエンジニアに迫るリストラの波
2025年の上半期だけで、世界中のテック企業が52,000人以上の従業員を削減しました。特に注目すべきは以下の企業です：
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Meta（旧Facebook）：全従業員の5%にあたる約3,600人を削減し、その多くが中堅エンジニアでした。CEOのマーク・ザッカーバーグ氏は、AIが中堅エンジニアの業務を代替できると述べています。
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Microsoft：全従業員の約3%にあたる6,000人を削減し、特にソフトウェアエンジニアやプロダクトマネージャーが影響を受けました。
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パナソニック：グローバルで10,000人の削減を発表し、日本国内でも5,000人が対象となっています。
これらの動きは、AIの導入による業務の効率化や再構築を目的としており、従来のSE業務が見直されていることを示しています。
CUDA開発スキルが生き残りの鍵
このような変化の中で、NVIDIAのCUDA（Compute Unified Device Architecture）プラットフォームに精通することが、SEにとって新たなキャリアパスとなり得ます。CUDAは、GPUを活用した並列計算を可能にし、AIや機械学習、データ解析などの分野で不可欠な技術です。
以前のブログ記事「ITエンジニアがNVIDIA CUDAをマスターすれば年収が上がる3つの理由」では、以下の点が指摘されています：
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AI・機械学習分野での需要増加：CUDAは、ディープラーニングフレームワーク（例：TensorFlow、PyTorch）と連携し、高速なモデル学習を実現します。
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高収入ポジションへのアクセス：CUDAスキルを持つエンジニアは、AI研究開発やハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）分野で高い報酬を得る傾向があります。
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将来性のあるキャリアパス：AIの進化とともに、GPUプログラミングの需要は増加しており、長期的なキャリア形成に有利です。
まとめ
AIの進化により、従来のSE業務が変革を迫られています。しかし、CUDA開発スキルを習得することで、AI時代に適応し、高収入かつ将来性のあるキャリアを築くことが可能です。今後のキャリア戦略として、CUDAを含むGPUプログラミングの習得を検討してみてはいかがでしょうか。