挑戦とチャンスが並存しています。AIの巨人エヌビディアは、新しい財政四半期でどのようにして輝きを取り戻すのでしょうか？次の数年で株価はどうなるでしょうか？

NvidiaはすでにAI競技の勝者になっています。

競争は激化しており、AMDやIntelだけでなく、Nvidia自身の顧客もNvidiaを迂回するために競争力のあるAIチップを開発しています。

ソフトウェアはNvidiaが未開発の収入源です。彼らはすべての必要な基盤を備えており、今は行動に移す時です。

Nvidiaは第1四半期に健闘し、今後数四半期でさらなる成長を実現することが予想されています。さらに、株式分割の10対1を発表しました。

Nvidia（NASDAQ: NVDA）（NEOE：NVDA：CA）は、AI需要の急増の最大の受益者です。彼らはハードウェアとソフトウェアを持っていますが、最も重要なのは、Chat GPTが世界中の企業や国がAIの潜在力に気づく前に、彼らのシステムがすでにAIアプリケーションに使用されていたということです。

Nvidiaの時価総額が急上昇した理由は、昨年の収入の急増であり、この増加傾向が継続する可能性があるように見えます。Nvidiaは2024年に有利な立場にあり、その製品供給不足の状況は2025年まで続く可能性があります。心配なのは、その後の数年です。Nvidiaは現在、強力な防御壁を持っていますが、Nvidia自身の顧客を含め、多くの挑戦者がいます。

本稿では、Nvidiaが今後数年間直面すると考える課題と、高端ソフトウェア分野でのNvidiaの拡大が将来の成長のカタリストになる方法に重点を置きます。

Nvidiaは第1四半期に新記録を樹立し、収入は2604億ドル（前年同期比262％増）、純利益は1488億ドル（前年同期比628％増）、GAAPでの1株当たり利益は5.98ドルでした。また、6月7日に効力を発揮する10対1の株式分割を発表しました。

同社の大部分の成長は、AIデータセンター容量の急速な拡大によるものです。最高財務責任者のコメントによると、データセンターの計算収入は194億ドルで、前年同期比478％、前期比29％増加し、ネットワーク収入は32億ドル増加しました。結果として、Microsoft（MSFT）やAmazon（AMZN）などのクラウドコンピューティングサービスプロバイダのデータセンター収入は、その総収入の約40％を占めているため、予想より少ないです。これはNvidiaにとって良いニュースです。これは、より多くのチップが直接それらを使用する顧客に流れることを意味し、超大企業のレンタルとリースサービス用サーバーに流れることを意味しません。

黄仁勋は財務通話で、Blackwellが第2四半期に出荷を開始し、第3四半期に量産を開始すること、顧客は第4四半期にデータセンターを構築することになることを確認しました。 Blackwellのほか、H200も第2四半期に発売される予定であり、このチップは生産に投入されたことが確認されています。 H200は、処理速度が向上し、最新世代の高帯域幅メモリ（HBM3e）が追加されているため、データ転送速度が高速化される点で、H100と比較してますます優れています。

第2四半期を展望すると、マネジメント層は収入が280億ドルで前四半期より20億ドル増加し、前期比7.7％増加することを予測しています。粗利率は74.8％から75.5％の範囲になると予想されます。財務報告の電話会議で、彼らはH200とBlackwellの即将発売を示唆し、この状況は来年まで続くと予想しています。Nvidiaの今年の状況は非常に良好ですが、比較基準となる成長率は減速しているようです。ただし、7.7％の成長は悪くないです。

Intel（INTC）とAMD（AMD）は、Nvidiaを追いかけています。 IntelのGaudi 3 AIアクセラレータは、トレーニングではNvidiaのH100より50％高速で、推論では30％高速です。一方、AMDのMI300Xアクセラレータは、Nvidiaが発売するB100（Blackwell）に追いつくことができます。B100は、より小さなデータタイプでは、MI300Xよりも約30％優れていますが、より大きなデータタイプでは、MI300Xが優位です。また、コストも重要な要素です。 B100の見積コストは3万ドルから3.5万ドルですが、MI300Xのコストは1万ドルから1.5万ドルです。パフォーマンスコストの観点からは、AMDが提供するチップの方が魅力的です。

NvidiaはAIアクセラレータ市場を主導しています。2025年第1四半期、Nvidiaのデータセンター部門は225億ドルの収益を創出し、その大部分がAI関連事業から来ると合理的に仮定できます。これは、英特尔やAMDが生み出すAI収益と比較して巨大です。英特尔は、制限されたチップの生産により、今年Gaudi 3の販売から5億ドルの収益を得ると予想されており、一方、AMDはMI300Xの売上高が2四半期で10億ドルを超えたと発表し、最も急成長した製品となりました。英特尔やAMDがAI製品を拡大し改善することで、彼らはNvidiaからより多くの市場シェアを奪うことができると予想されます。市場がシェア喪失よりも拡大しない場合は、今後数年の市場拡大の状況によっては、Nvidiaの売上高が縮小する可能性があります。

Nvidiaの最大の顧客は、高コストのため、自社のAIアクセラレータを設計しています。AmazonはAWS InferentiaとTrainium AIアクセラレータを作成し、AIプログラムを実行およびトレーニングするより低コストでより効率的な方法を提供しています。 AWSは独自のハードウェアインスタンスを使用してGPUインスタンスの代わりを提供することができ、コストを30-45％削減できます。

これらのチップの機能はNvidiaのものと比べて弱く、技術的にもNvidiaの先進性に及びませんが、価格は安くなっています。結局のところ、コストが重要であり、ほとんどのアプリケーションでは最新で最先端の技術は必要ありません。AIアクセラレータが推論にどのように使用されるか、またはトレーニングに使用されるかによって、チップへの需要が大きく異なるということもあります。ほとんどの内部アクセラレータは、推論アプリケーションに最適化されており、AI市場のシェアを占めることになります。大規模企業が独自のチップを作成するにつれて、Nvidiaへの依存度は低下するでしょう。これにより、Nvidiaの利益率が低下し、売上高を維持するためにNvidiaが価格を下げるか、またはNvidiaの収益が減少する可能性があります。

これらのチップの機能は、Nvidiaのチップのように強力ではなく、技術的にも進んでいませんが、コストが安価です。結局のところ、コストは重要であり、多くのアプリケーションは最新かつ最先端の技術は必要としません。AIアクセラレータは推論に使用されるかトレーニングに使用されるかによって、チップへの需要が大きく異なります。内部アクセラレータのほとんどは推論アプリケーション向けに設計されており、最終的には最大のAI市場シェアを占めることになります。スケールの大きな企業が自社のチップを作成するにつれて、彼らのNvidiaへの依存度は低下すると予想されます。これにより、Nvidiaの利益率が低下する可能性があります。Nvidiaは売上高を維持するために価格を下げるか、Nvidiaの収益が減少する可能性があります。

現在のAIアクセラレータハードウェアは、GPUを使用するアーキテクチャに基づいています。ただし、GPUの代替アーキテクチャがCPUより効率的であることが証明される可能性があります。これは、GPUがCPUよりも効率的であることと同様です。それには3つの主要な競合相手があります：アナログ計算、ニューロモーフィック計算、および量子計算。量子計算については今後の課題とし、ここでは除外します。

アナログチップは、物理特性を使用して操作を実行します。一般的に、これらのチップはセンサーや他の低レベルの物理デジタル間のインタフェースに使用されます。現在、AIアプリケーションに使用されるアナログプロセッサは研究段階にあります。これらは、AIパラメータを保存および処理するために、数値処理ではなく物理的手法を使用することを目的としています。アナログチップは消費電力を削減し、処理速度を向上させる可能性があります。 IBMのプロトタイプのアナログプロセッサはAIモデルのパラメータを直接メモリに保存および処理できるため、上記のメリットを提供できます。

4. オープンソースにより、Nvidiaのソフトウェアモニョーを削弱する

NvidiaのCUDAは、プログラマがプログラムにGPUアクセラレーションを簡単に追加できる広範な関数ライブラリです。 CUDAは、Nvidia GPUにのみ適用され、これがNvidiaの真の独占地位です。したがって、競合するハードウェアを使用することを希望する開発者は、独自のライブラリを作成する必要があります。

多くの大規模なオープンソースプロジェクトが、ハードウェアの制限がないようにNvidiaライブラリの機能を複製しようとしているところです。これには、oneAPI、OpenVINO、SYCLなどがあります。オープンソースは、Nvidiaハードウェアを支払えない人々に向けたものだけでなく、META、Microsoft、Intelなどの大企業もこれらのプロジェクトを支援しており、代替案を提供することを目指しています。今日、全面的なCUDAの代替品はまだありませんが、オープンソースコミュニティは、専有ソフトウェア機能の代替と超越能力を示しています。

AIモデルはトレーニングで作成され、推論で使用されます。現在、トレーニングは総需要の過大な割合を占めています。AIプログラムが普及するにつれ、推論が主要なワークロードとなります。 AWSは、データセンターインフラストラクチャの出力の90％以上が推論になると予想しています。

AIモデルをトレーニングするには、強力な処理能力が必要です。これは、GPUベースのNvidia AIアクセラレータに基づく優位性ですが、推論に必要な要件ははるかに低くなります。アップル（AAPL）やインテルのような従来のCPUデザイン業者は、AIニューロンプロセッサ（NPU）をCPUに直接統合しています。彼らはこれらの機能を統合して、クラウドで実行する必要がないデバイス上でAIを実行できるようにしています。 AI処理が私たちの日常デバイスにますます統合されるにつれて、クラウド推論への需要は減少するでしょう。さらに、クラウド推論用のチップはトレーニングチップと同じようなスループット要件を持たないため、最新かつ最も強力なチップを必要とせず、安価なチップを使用できます。

私たちは現在、世界のデータセンターの急速な成長を目の当たりにしています。Nvidiaはこの拡大を利用し続けています。マイクロソフトの最新の財務電話会議で、彼らは今年資本支出で5,000億ドルを行うと発表し、将来的には支出を増やす可能性があると述べました。彼らはクラウドインフラストラクチャに多額の投資をしており、クラウドリーダーになり、彼らの顧客をサポートするために十分な容量を持っていることを望んでいます。新しいデータセンターの全てがAI中心ではありませんが、非常に大きな部分を占めています。 JLLの調査レポートによると、データセンターは急速に成長しており、2015年の10MW容量から100MW容量を超える容量に成長した新しい建設の常態となっています。彼らはまた、ストレージ需要が18.5％の年間複合成長率で成長すると予想し、2027年までにグローバル容量が倍増すると見積もっています。このようなデータの急速な成長は、AIシステムの生産に必要不可欠な要素となります。

高いAI需要の成長率には2つのキー・リスクがあります。第1には、需給が不均衡となるリスク、第2には、AIが製品の中で安定した地位を獲得した後に需要が減速するリスクです。数年後の急速なデータ・センターの建設は、特に企業の成長がクラウド・プロバイダーの予想よりも遅い場合、過剰生産能力を引き起こす可能性があります。もう1つのリスクは、企業が魅力的なAI製品を開発できなかったことです。企業はAIに多額の資金を投資しており、その結果を期待しています。最終的には、AIは自分自身の固有の長所と短所を持つツールであるため、世界のすべての問題を解決できるかどうか疑問が残ります。顧客が処理能力に十分なかった場合、需給の提前又は有価値な製品が開発されなかった場合、彼らは将来のNvidia収益を損なうことがあります。

ChatGPTのような最も有名なAIモデルは、非常に大規模で急速に成長しています。 ChatGPT-2には15億のパラメータがあり、ChatGPT-3には1,750億のパラメータがあり、ChatGPT-4には1.76兆のパラメータがあると言われています。これらは、Nvidiaアクセラレータによって駆動されており、Nvidiaはより多くの顧客を引き付けるためにこれらを示す賢明な管理を行っています。しかし、スケールに従ってコストが増加し、モデルのトレーニングと実行の複雑さも増します。

ServiceNowなどの企業は、カスタマー側専用のデータを使用してトレーニングできる小さなモデルを作成することに集中しています。小さなモデルは、トレーニングや推論において利点を提供します。これは、より低いハードウェア要件を持ち、非専有のデータに比べて専有データで調整しやすいからです。企業はコスト、上場時間、データ要件により、小さなモデルに移行すると予想されます。小さなモデルが通常のものになれば、Nvidiaの競合他社は、顧客が最高品質でなくてもよいため、市場シェアをより簡単に奪うことができるでしょう。

2025年第1四半期の粗利率は78.4％でした。前年同期の2024年第1四半期の粗利率は64.6％でした。粗利率と収益の成長は、データセンター部門の成長に直接帰属します。下の図は、2020年以降のNvidiaの粗利率と利益率を示しています。

高い粗利益率と急増する収益成長（データセンター部門の年間収益成長率は427％）は、過去1年間Nvidiaの株価上昇の理由です。2つの潜在的なリスクがあることが見えてきます。まず、ウォールストリートはしばしば強欲で、持続に乏しい高い成長率を期待しています。そして、成長が止まると、会社の株価は急落する可能性があります。さらに、Nvidiaの高い粗利益率は、Nvidia自身の顧客を含め、より多くの競争を引き起こすでしょう。データセンター収益の増加は、Nvidiaにとって幸運と潜在的な危機の両方を意味しています。

これは非常に簡単です。Nvidiaは現在、優位な立場にあり、CUDAプラットフォームによって、AIや広範な技術領域に必要な基本ライブラリを提供しています。また、競合他社よりも優れたハードウェアも提供しています。

Nvidiaは長年、GPUの生産で長い歴史を持ち、現在の製品世代では優位な立場にあり、人工知能、機械学習、ビッグデータなどが主流になる前から、これらを支援するソフトウェアに注力していました。したがって、Nvidiaがリーダーシップを維持し続けることには十分な理由があり、投資家にとって引き続き利益をもたらす可能性があります。

Nvidiaにとってソフトウェアは開発途中の市場です。以前は、Nvidiaが提供していたソフトウェアは無料であり、彼らの製品を使ってもらうことを促すことを目的としていました。これは非常に効果的で、彼らが引き続き無料でソフトウェアを提供することを期待しています。しかし、私たちはまた、Nvidiaが自社開発のソフトウェアを使用し始めることを望んでいます。ハードウェアは重要なビジネスですが、最も大きな利益はソフトウェアから生まれるでしょう。

Nvidiaはソフトウェアの可能性を認識しています。以下のグラフは、それらの潜在的な市場機会を示しています。ハードウェア市場の規模は4000億ドルであり、ソフトウェアの市場規模は6000億ドル程度となる可能性があります。それぞれのソフトウェア機会は新しい成長のS字カーブを表しており、ソフトウェアの機会はハードウェアを上回る可能性があります。

Nvidia AI Enterpriseは、クラウドベースのコンテナシステムで、高速かつ効率的にAIマイクロサービスをデプロイできるようにすることを目的としています。このシステムは、Kubernetesに似ていますが、GPUに特化しています。ソフトウェアに加えて、顧客はNvidiaから直接技術サポートを取得して、メンテナンス、アップグレード、トラブルシューティングを支援してもらうことができます。

Nvidiaは現在、年間購読方式で各GPUに対して4,500ドルを請求し、このシステムで10億ドルの年間実行率を達成しています。Nvidiaのハードウェアインストールの拡大に伴い、この数字はさらに増加すると予想されます。これはNvidiaの重要な製品であり、高度なソフトウェア製品の基盤となります。Nvidiaが優れたサービスを提供し続ける限り、そのサブスクリプション収入は増加するでしょう。SAAS企業は高い倍数の評価を得ることができます。Nvidiaがハードウェア面での課題に直面したとしても、定期的な収入は強力なキャッシュフローを維持するのに役立ちます。

Omniverseは、Nvidiaが作成したソフトウェアパッケージであり、開発者がレンダリングとモデリング機能をアプリケーションに統合できるようにします。 Omniverseは、Unrealなどの伝統的なレンダリングエンジンよりも強力です。これは、高度なシミュレーション機能を統合して使用することを目的としているためです。 Nvidiaは、デジタルツイン、ロボットシミュレーション、合成データ、およびバーチャルファクトリーを、そのシステムの主要用途として紹介しており、将来的には標準的なものになる可能性があります。

AIをトレーニングするための制限要因の1つは、多量のデータニーズです。物理的に現実的な仮想世界を作成できることは、AIのトレーニングと最適化を増加させ、未完成のシステムを使用することに関連したリスクを回避することができます。また、トレーニングを加速できる必要もあります。たとえば、ロボットAIは仮想世界で何百万回も製品を組み立てる方法を学び、実際の工場で使用することができます。

現時点では、Nvidiaがどのようにしてこのシステムを通貨化するかは不明です。これは主にハードウェアの販売を目的としています。これにより、いくらかの収益が生まれるかもしれませんが、Nvidiaは拡張するために必要なすべてのコンポーネントを持っています。たとえば、Nvidiaが高品質の自動運転車AIを作成できれば、彼らはハードウェア販売と大量のソフトウェア販売から利益を得ることができます。自動運転車のソフトウェア開発は進行中で、Nvidiaはこのプラットフォームを使用して多数の電気自動車メーカーと協力しています。

今年は、Nvidiaがその製品の需要によって良好なパフォーマンスを収めると予想されます。さらに、注目の企業はストックスプリット後にしばしば良好な表現を示し、その分割後に根本的な変更がなくても上昇スペースが増えるということを意味します。Nvidiaの将来のPERは約40で、彼らが75％前後の粗利率を維持できる場合、それは良い数字です。そして英伟达の市場価値は2兆米ドルを超え、将来の股価の好機があるかもしれません。

Nvidiaは、AIのワークロードにおいて無類のリードを持っていますが、前述の競争的な課題に基づき、Nvidiaは現在の市場価値に成長する可能性があり、株価は大体安定しているままで、成長は市盈率を下げ、減少した利益率を補充するために使用されるでしょう。Nvidiaの強みの一部は、ソフトウェアライブラリであり、競合他社に比べて、Nvidiaのハードウェアは1世代優れているにすぎません。Nvidiaの競合他社のうち、Amazon、AMD、Intel、Meta、Microsoft、または存在しない競合他社の1つが、コストが40％である芯片で80％の性能を提供することができれば、Nvidiaのソフトウェアの防波堤は削弱されます。そうなるとNvidiaにとって状況はよくありません。

しかしながら、この状況は避けられないわけではありません。NvidiaがNvidia AI Enterpriseのように、基本ソフトウェアとサポートシステムを製造し、顧客にオープンソースソフトウェアでは提供できない価値を提供することができれば、Nvidiaは市場シェアを維持する可能性があります。高度なソフトウェアは現在、彼らの収益のわずか一部を占めていますが、Nvidiaがこの市場に参入すれば、より大きな成長が実現されるでしょう。

全体的に、投資にはリスクが伴います。投資家はエヌビディアに関する情報を引き続き注意深く観察し、投資判断を慎重に行う必要があります。