シティが株式に関する重要な投資家向けトピックを強調する中、NVIDIAは買い評価を維持
シティは、エヌビディア（ NASDAQ: NVDA）の買い評価と150ドルの目標株価を維持し、同株に関する主要な投資家向けトピックを強調した。
アティフ・マリク氏率いるアナリストらは、来年もクラウド・データセンターの設備投資が前年比40%増と堅調に伸びると楽観視しているものの、ブラックウェルが4月四半期に前年比で売上高と粗利益率の上昇を牽引するまで、株価は1月のCESまで一定のレンジ内で推移する可能性が高いと予想している。
アナリストは、企業の AI 需要が AI エージェントによって次に急増するため、AI の導入はまだ第 3 イニングから第 4 イニングにあると考えています。
アナリストらによると、短期的な粗利益率の軌道は投資家にとって重要な話題だ。シティは1月四半期に70％台前半、つまり約72％の谷を予想しており、ブラックウェルが本格的に立ち上がれば長期的には粗利益率は70％台半ばで安定すると予測している。
カスタム特定用途向け集積回路 (ASIC) とグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) の比較: アナリストは、どちらかを選択する理由はここ数年変わっていないと考えています。ASIC は、多くの場合 1 つのアプリケーションを実行するため、機能が固定されています。AI アプリケーションが急速に進化し、モデル サイズが拡大し、AI 対応のアプリケーションが増えるにつれて、GPU 市場は成長を続けるでしょう。
アナリストらは、CSP の観点から見ると、クラウド AI を ASIC 上で実行することは現実的ではないと付け加えた。企業の観点から見ると、ASIC 上にアプリケーションを構築すると、特定のクラウド ベンダーに縛られることになるが、企業はマルチクラウド アプローチを取ることが多いため、これを望まないことが多い。マルチクラウド戦略を採用している企業が特定のクラウドを選択し、ASIC 上でアプリケーションを実行する場合、別のクラウドに移行すると、そのアプリケーションを書き直す必要がある。
Nvidia GPU を使用すると、企業はアプリケーションを一度作成するだけで、クラウド間で転送できるようになります。さらに、アナリストによると、Nvidia の大規模なインストールベースは、アプリケーションの最大限の採用を目指す開発者にとって大きな魅力となります。
GPU の競争 — さらに、マリク氏と彼のチームは、パフォーマンス メトリックは重要だが、データ センター オペレーターは総所有コスト (TCO) と投資収益率 (ROI) に注目していると考えていると述べています。これらはどちらも、Nvidia がリードするスループットの機能です。Nvidia は AI を含むさまざまなアプリケーションを実行しているため、データ センター オペレーターは、使用例が限定されているアクセラレーターを購入するのではなく、複数のアプリケーションを実行できるハードウェアを同社に頼っています。
Nvidia の製品は、チップからカード、システム、そして最終的にラックへと進化してきました。アナリストらは、このアプローチにより、個々の部品をさらに最適化できるため、同社はイノベーションを推進できると指摘しています。
Blackwell のセールス ミックスに関しては、TCO と ROI のメリットを考慮すると、B100 の 8 GPU 形式ではなく、GB200 形式へのミックス シフトが進むとアナリストは予想しています。
アティフ・マリク氏率いるアナリストらは、来年もクラウド・データセンターの設備投資が前年比40%増と堅調に伸びると楽観視しているものの、ブラックウェルが4月四半期に前年比で売上高と粗利益率の上昇を牽引するまで、株価は1月のCESまで一定のレンジ内で推移する可能性が高いと予想している。
アナリストは、企業の AI 需要が AI エージェントによって次に急増するため、AI の導入はまだ第 3 イニングから第 4 イニングにあると考えています。
アナリストらによると、短期的な粗利益率の軌道は投資家にとって重要な話題だ。シティは1月四半期に70％台前半、つまり約72％の谷を予想しており、ブラックウェルが本格的に立ち上がれば長期的には粗利益率は70％台半ばで安定すると予測している。
カスタム特定用途向け集積回路 (ASIC) とグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) の比較: アナリストは、どちらかを選択する理由はここ数年変わっていないと考えています。ASIC は、多くの場合 1 つのアプリケーションを実行するため、機能が固定されています。AI アプリケーションが急速に進化し、モデル サイズが拡大し、AI 対応のアプリケーションが増えるにつれて、GPU 市場は成長を続けるでしょう。
アナリストらは、CSP の観点から見ると、クラウド AI を ASIC 上で実行することは現実的ではないと付け加えた。企業の観点から見ると、ASIC 上にアプリケーションを構築すると、特定のクラウド ベンダーに縛られることになるが、企業はマルチクラウド アプローチを取ることが多いため、これを望まないことが多い。マルチクラウド戦略を採用している企業が特定のクラウドを選択し、ASIC 上でアプリケーションを実行する場合、別のクラウドに移行すると、そのアプリケーションを書き直す必要がある。
Nvidia GPU を使用すると、企業はアプリケーションを一度作成するだけで、クラウド間で転送できるようになります。さらに、アナリストによると、Nvidia の大規模なインストールベースは、アプリケーションの最大限の採用を目指す開発者にとって大きな魅力となります。
GPU の競争 — さらに、マリク氏と彼のチームは、パフォーマンス メトリックは重要だが、データ センター オペレーターは総所有コスト (TCO) と投資収益率 (ROI) に注目していると考えていると述べています。これらはどちらも、Nvidia がリードするスループットの機能です。Nvidia は AI を含むさまざまなアプリケーションを実行しているため、データ センター オペレーターは、使用例が限定されているアクセラレーターを購入するのではなく、複数のアプリケーションを実行できるハードウェアを同社に頼っています。
Nvidia の製品は、チップからカード、システム、そして最終的にラックへと進化してきました。アナリストらは、このアプローチにより、個々の部品をさらに最適化できるため、同社はイノベーションを推進できると指摘しています。
Blackwell のセールス ミックスに関しては、TCO と ROI のメリットを考慮すると、B100 の 8 GPU 形式ではなく、GB200 形式へのミックス シフトが進むとアナリストは予想しています。
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