エヌビディアがもはや唯一の正解ではなくなる時：投資家が真に懸念すべきこととは？

昨年9月、ジェンスン・フアン氏とサム・アルトマン氏は市場を揺るがす戦略的提携を発表した：NvidiaはOpenAIに10ギガワットの計算能力を提供し、最大1000億ドルを投資するという内容だった。当時、市場はこの2社がAI時代の覇権を分け合うと広く信じていた。

しかし、わずか2カ月後、事態は一変した。11月のSEC（米証券取引委員会）への提出書類によると、実際には一銭も投じられていなかったことが判明した。さらに今年1月末、台湾で記者団の追及を受けたジェンスン・フアン氏は、「1000億ドルの投資を計画したことはない。それは決してコミットメントではなかった」と前提そのものを真っ向から否定し、騒動はさらに拡大した。その口調は軽々しいものではなく、不本意ながら釈明しているような趣があった。実態は、OpenAIがNvidiaに対し最大1000億ドルの投資を打診したものの、実際の投資は進捗に応じて段階的に進められるというものだった。

出所：Yahoo News

待ってほしい。わずか4カ月前、あの1000億ドルの発表は壇上で熱狂的に迎えられたはずだ。なぜこれほどまでに語るのが気まずい話題になってしまったのか。その間に一体何が起きたのだろうか。

これは単なる提携の破綻ではない。権力構造が変化したのだ。

その答えは、2026年初頭のOpenAIの最新の資金調達ラウンドにある。Bloombergによると、Nvidiaは現在OpenAIに約200億ドルの出資を交渉中であり、これが実現すれば、同社にとって過去最大の投資となる。同時に、今回のOpenAIの調達目標額は最大1000億ドルに達し、Amazonが最大500億ドル、SoftBankが最大300億ドルを出資する可能性がある。言い換えれば、Nvidiaの実際の拠出額は、当初報じられた「最大1000億ドル」という見出しの5分の1程度にとどまる見通しだ。

問題が見えるだろうか。今回の資金調達では、AmazonとSoftBankがNvidiaをはるかに上回る影響力を持つことになる。2026年にOpenAIが上場すれば（現在その準備が進められている）、その取締役会はNvidiaではなく、これら主要株主によって支配される可能性が高い。

さらに重要なことに、AWSの親会社であるAmazonは、OpenAIが別のベンダーから供給されるGPUに完全に依存している状況を黙って見ているわけにはいかない。同社はOpenAIに対し、自社のTrainiumチップの採用を促すか、少なくとも複数のベンダーを組み合わせたバランスの取れた構成を維持するよう迫るだろう。それは、NvidiaがAIエコシステムの「中枢神経」から、数あるサプライヤーの一つへと格下げされることを意味する。

ジェンスン・フアン氏が台湾で不快感をあらわにしていたのはそのためだ。これは単なるビジネス上の取引が成立しなかったという話ではない。NvidiaがAIの覇権争いにおいて主導権を失いつつあるということなのだ。

OpenAIはバックアッププランを模索中――だが、真の問題はより深い。

2月のReutersの報道は、この傾向をより鮮明にした。OpenAIは、Nvidiaの最新チップの一部の推論性能、特にソフトウェア開発やAIとソフトウェアの相互作用といった応答性が極めて重要なワークロードにおける性能に不満を募らせている。そのため、OpenAIは昨年から代替案の検討を開始し、CerebrasやGroqといった新興企業と協議を重ねてきた。彼らは特に、将来の推論ワークロードの約10％を処理することを目指し、大量のSRAMを1チップに集積したアーキテクチャに注目している。その理屈は明快だ。外部メモリへのアクセスを減らすことで、推論速度を向上させることができるからだ。

もちろん、OpenAIは今後もNvidiaのGPUを主要な計算資源として活用し続けるだろう。しかし、「バックアップ」サプライヤーを探しているという事実そのものが多くを物語っている。Nvidiaにとって最も重要な顧客でさえ、単一ベンダーへの依存を減らそうと積極的に動いているのだ。

だが、これですら核心的な脅威ではない。Nvidiaにとって真の頭痛の種は、GPUを完全にバイパスする競合他社だ。

基盤モデルの「三国志」：Nvidiaに主に依存しているのは、今やOpenAIだけだ。

過去2年間、基盤モデルが代わる代わるニュースの主役となってきた。昨年はChatGPTが文句なしの主役だった。その後、GoogleのGeminiが突如として脚光を浴び、現在はAnthropicのClaudeが新たな寵児となっている。しかし、これらの企業がそれぞれ全く異なるチップ戦略をとっていることに注目する人は少ない。

OpenAIは依然として主にNvidiaのGPUを使用している（代替案を模索中ではあるが）。GoogleのGeminiは自社製のTPUで動作している。では、現在の人気銘柄であるClaudeはどうだろうか。AnthropicはGoogleのTPU、AmazonのTrainium、そしてNvidiaのGPUを組み合わせ、ワークロードを柔軟に割り当てている。このマルチクラウド戦略により、単一のサプライヤーへの依存を避けつつ効率を高めており、Nvidiaは単なる選択肢の一つに過ぎない。

言い換えれば、今日最も注目されているAIモデルのうち、2つは主にASIC型のカスタムチップで駆動されており、Nvidiaに主に依存しているのはOpenAIだけとなっている。

多くの投資家は、モデル開発競争で誰が勝とうとも、Nvidiaが利益を得ると信じている。だが現実はより過酷だ。最終的な勝者は、独自のASICを使用してNvidiaの市場を侵食しつつある。GoogleやAmazonのような企業は、ASICを利用してサプライチェーンの制御権を確保しつつ、コストを押し下げようとしている。Nvidiaにとって、これは長期的かつ構造的な脅威である。

ジェンスン・フアン氏の後悔

最近のインタビューで、ジェンスン・フアン氏は意味深な発言をした。もし過去に戻れるなら、Anthropicに対して異なる選択をしていただろうと語ったのだ。当時、AnthropicはNvidiaと密接なパートナーシップを築きたいと考えていたが、同時に資金的な支援も必要としており、Nvidiaにはその余裕がなかった。一方、AmazonとGoogleにはその余裕があった。

表面上は、資金面での制約を嘆いているように聞こえる。しかし、彼が本当に言いたいのはこういうことだ。この分野で最も有望な顧客の一人を、AmazonとGoogleにかっさらわれてしまった、と。

Anthropicが今日最も注目されるAI企業の一つとなったのは、AmazonとGoogleの資本背景があったからこそだ。その資金力により、独自のASICを開発するリソースが得られ、さらに重要なことに、GoogleのTPUをフル活用することで、NvidiaのGPUを回避することが可能になった。もしNvidiaが早期にAnthropicに投資していれば、Claudeは今もNvidiaのハードウェア上で主に動作し、競争上の脅威にはなっていなかったかもしれない。

フアン氏の「後悔」が単なる未練のように聞こえるのはそのためだ。彼は大口顧客を失っただけでなく、業界全体の構図を塗り替えるチャンスを逃したのだ。そして、その失われた機会は、今もAIの覇権争いの中に影を落としている。

真のボトルネック：チップを作れるかどうかではなく、誰がそれを買えるか。

昨年8月から現在まで、Nvidiaの株価はほとんど動いていない。一方で、フィラデルフィア半導体指数（SOX指数）は同期間に約40％上昇している。Nvidiaのパフォーマンスは著しく劣後している。

出所：TradingView

皮肉なことに、ウォール街の2026年に向けたNvidiaの収益予想は極めて高い。一部の機関投資家は、今年のEPS（1株当たり利益）を9ドル超と試算しており、これは市場コンセンサスの約7.75ドルを大きく上回る。しかし、このような強気な収益予測でさえ、強い買い意欲にはつながっていない。

それは、市場がもはや「誰がチップを製造できるか」ではなく、「誰がそれを購入できるバランスシートを持っているか」に注目しているからだ。AIのボトルネックは供給側から需要側へと移っている。

Oracleの苦境がその最良の例だ。同社は約5230億ドルの受注残（履行義務残高）を抱えており、そのうち約3000億ドルがOpenAI関連だ。しかし、これらの契約を履行するためには、Oracleは少なくとも3500億ドルのIT設備投資を確約する必要がある。

現実は厳しい。Oracleの負債比率は500％近くまで急上昇し、直近の四半期では100億ドルのフリーキャッシュフローの赤字を計上した。2025年12月には、ミシガン州で計画されていた100億ドル、1ギガワット規模のデータセンターの主要資金パートナーとなる予定だったBlue Owl Capitalが案件から離脱した。信用環境が積極的な中で、これはほとんど考えられない事態だ。Oracleの株価は2025年9月に記録した36％の急騰分を吐き出し、5年物CDSは過去最高を記録した。Morgan Stanleyは、2030年のEPS予想をOracle経営陣が掲げていた長期目標の約半分に引き下げた。主要ブローカーによるこのような「5割カット」は市場の不安を増幅させ、多くの投資家に「まずは売り、疑問は後回しにする」という行動を促している。

これらの圧力は必然的にNvidiaへと波及する。Oracleが支払えなければ、Nvidiaのバックログは空手形に終わる。さらにOpenAI自身も財務基盤が不安定だ。年間売上高は約200億ドルだが、計算コストは年間600億ドルに近い。そのギャップは絶え間ない資金調達によってのみ埋められている。

Nvidiaの好材料：3枚のカードは局面を打開できるか。

こうした圧力の下でも、Nvidiaにはまだ打てる手札がいくつか残されている。

第1のカード：Vera Rubinによる技術的飛躍

Nvidiaの対応は明確だ。製品ロードマップを加速させることだ。2025年にBlackwellが発表された際、立ち上げ時の問題が株価の重石となったが、Nvidiaはその教訓を学んだ。次世代のVera Rubinプラットフォームは2026年後半に量産が予定されており、経営陣は生産立ち上げがはるかにスムーズに進むことを強調している。

性能の向上は目覚ましい。Blackwellと比較して、Rubinは約3.5倍の学習性能と最大5倍の推論スループットを実現し、推論側のトークンあたりのコストを最大90％削減する。しかし、最も重要で、かつ見落とされがちな改善点は「展開の容易さ」にある。Blackwellベースのシステムのラックを組み立て、保守するのに1時間半以上かかる場合があるのに対し、Rubinのモジュール式トレイ設計とケーブルフリー構成により、そのプロセスを約5分に短縮できる。これにより、組み立てとメンテナンスの効率が最大18倍向上する。

実務的には、これは顧客が計算能力をより迅速に展開でき、データセンターの建設サイクルを短縮し、総コストを大幅に削減できることを意味する。製造性と運用性におけるこの転換は、真の競争優位性となる。これは単なる生の性能の問題ではなく、経済的合理性の問題なのだ。

チャネルチェックによると、Rubinに対する顧客の熱意は競合プラットフォームをはるかに上回っており、BlackwellからRubinへの移行は市場の予想よりも早く進む可能性がある。AMDやBroadcomが急成長しているとはいえ、Nvidiaの四半期ごとの増収額は、依然としてほとんどのライバルの増収総額を大幅に上回っている。

もちろん、技術的なリーダーシップだけでASICの構造的な優位性を完全に打ち消すことはできない。自社設計能力を持つGoogleやAnthropicのような巨人にとって、ASICは特定のワークロードに対してより優れたコストパフォーマンスを提供し、サプライチェーンのより厳密な管理を可能にする。しかし、Rubinは少なくともNvidiaがGPUセグメントでの地位を維持する助けとなり、他の戦略的布石を打つための時間を稼いでくれる。

第2のカード：中国へのH200輸出

1月13日、トランプ政権は中国へのH200チップの輸出を承認した。一見すると大きなプラス材料だが、詳細は精査が必要だ。

条件には、25％の関税、総量の50％制限、および全チップに対する米国第三者機関によるラボ検証の義務付けが含まれている。これらを総合すると、実際の収益化は、見出しの注文額が示唆するよりもはるかに小さくなる可能性がある。

報道によると、中国のテック大手は最大140億ドル相当の注文を準備しているという。しかし、関税、数量制限、承認プロセスを考慮すると、収益に転換される部分は、その半分以下にとどまる可能性がある。政策の安定性も不透明だ。中国国内のAIチップメーカーも急速に追い上げており、長期的にはNvidiaの中国における市場シェアは浸食され続ける可能性が高い。

それでも、これは具体的な収益源である。Nvidiaほどの巨大な基盤があれば、追加の140億ドルの潜在的な注文（たとえ収益として認識されるのが60億〜70億ドルにとどまったとしても）は、2026年の業績に少なからぬ寄与をする可能性がある。

第3のカード：エコシステム構築のための戦略的投資

Nvidiaは単なるチップサプライヤーではない。同社はOpenAI、CoreWeave、Anthropic、さらにはIntelへの投資家でもある。これについて市場では、「循環的な資金調達ではないか」という疑問の声が上がるのも無理はない。

この議論で最も物議を醸しているCoreWeaveを例に挙げてみよう。Nvidiaの投資は純粋な株式投資であり、債務ではない。ベンダーファイナンスを提供したり、安価なクレジットを供与したりしているわけではなく、市場条件で株式を購入している。ビジネスが成功すれば全員が利益を得、失敗すればNvidiaも他の株主と同様に打撃を受ける。これは、支払期間の延長や低利融資を通じて売上を水増しするサプライヤーファイナンスとは根本的に異なるものである。

経営陣の主張は、AIインフラ投資の規模が、今や単一企業の資本能力を超えているというものだ。Nvidiaのようなプレーヤーからの自己資本による出資がなければ、多くのプロジェクトは立ち上がることさえなかっただろう。これが彼らの言う戦略的投資である。Nvidiaの長期ビジョンでは、今世紀末までに自社の年間売上高が1兆ドルに達することを想定しており、より広範なエコシステムがそれ以上の価値を生み出すなかで、Nvidiaは単なるベンダーではなくオーナーとして、その価値の重要な一部を獲得したいと考えている。

とはいえ、Nvidiaが顧客に資本を注入し、その顧客がNvidia製のチップを購入するという構図を目の当たりにすると、投資家は報告された成長の「純度」を完全に信頼することは難しい。こうした懸念は、同社のバリュエーションを抑制する大きな要因（オーバーハング）となっている。しかし、純粋に経済的な観点から言えば、AI向け資本が極めて逼迫している今の時代において、こうしたエコシステムへの投資は確かに必要不可欠なのかもしれない。

また別の側面もある。NvidiaによるOpenAIやAnthropicへの賭けは、単にGPUをより多く売るためだけのものではない。両社は2026年の新規株式公開（IPO）に向けて準備を進めている。上場してバリュエーションが確定すれば、初期株主であるNvidiaは、株式そのものから多大な含み益を得る立場にある。

指標面では割安だが買い手不在：資金はどこへ消えたのか？

伝統的なバリュエーション指標で見ると、Nvidiaは実際には割安に見える。株価は2027年予想利益の約20倍で取引されており、S&P 500指数の22倍に近い。しかし、NvidiaのEPS（1株当たり利益）は依然として年平均約35%の成長が見込まれており、フリーキャッシュフローの成長率は40%を超えている。比較すると、AI支出のもう一つの大きな恩恵を受けているBroadcomは、現在および将来の予想利益に対してより高い倍率で取引されている。

セルサイドの目標株価は250〜275ドルの範囲に集中しており、これは2027年予想利益の約26〜28倍に相当する。株価が180ドル近辺であれば、計算上は30〜40%の上値余地があることになる。落とし穴は、割安だからといって自動的に追加需要が発生するわけではない点だ。新規資金は、より高い営業レバレッジを享受できるメモリーメーカーやファウンドリーへと流れる傾向が強まっている。

論理は単純だ。2023年から2024年にかけて、AI関連への投資を望むなら、最も手っ取り早い方法はNvidiaを買うことだった。しかし2026年までに、AIインフラ投資は既存の製造能力がサポートできる限界まで達している。GPU需要が急速に成長し続けたとしても、HBMメモリー、TSMCの先端プロセス、パッケージングおよび検査装置といったバリューチェーンの「周辺」にある企業の収益拡大の勢いの方が大きくなる可能性がある。なぜなら、それらの事業規模は相対的に小さく、供給もより逼迫しているからだ。

これはNvidiaのファンダメンタルズが崩壊したという話ではない。リスク・リワードの計算が変わったということだ。同じAIというストーリーに関連する他の銘柄がより大きな上値の弾力性を提供する場合、資本は自然とそれらへとシフトしていく。

2026年のAI設備投資が減速：なぜ資本はシグナルを待っているのか？

投資家がNvidiaへの再投資に慎重になっているもう一つの深い理由は、AI設備投資（CapEx）の成長率が低下傾向にあることだ。

表面的には、ウォール街は依然として2026年に対して楽観的なようだ。強気な予測によれば、ハイパースケーラーによるAI関連の設備投資は前年比で40%近く増加し、総支出額は6,000億ドルを上回る可能性がある。これは堅調に見える。不安の種はその傾斜にある。成長率は2025年の約70%から、2026年には30%台前半まで減速すると予想されているからだ。

この傾向が続けば、2026年後半までにAI設備投資の成長率は従来のIT支出と同程度になる可能性がある。Nvidiaにとって、それは極めて高い超成長の「ハネムーン期」の終わりを意味することになるだろう。

さらに悪いことに、主要プラットフォーム間での内部的な乖離が拡大している。Metaが依然として40%超のペースで投資を続けている一方で、AmazonとGoogleは10%台前半の成長予測にとどめている。この乖離は、AI投資に対するリターンへの見解がすでに分かれていることを示唆している。Nvidiaのデータセンター収益の約半分はこれらのハイパースケーラーから直接もたらされているため、彼らの設備投資計画の縮小や加速は、市場がNvidiaの受注状況を予測する際に増幅されて反映される。

こうした状況下で、投資家は静観を選択している。Nvidiaの収益力を疑っているわけではない。AI設備投資が、より緩やかで持続可能な「ニューノーマル（新常態）」に移行しようとしているのか、それとも急ブレーキに向かっているのか、その明確な見通しを求めているのだ。

なぜ誰もが3月のGTCを待っているのか

そのため、市場は現在、2026年3月中旬に開催されるNvidiaのGTCカンファレンスという、一つの「意思決定ポイント」に釘付けになっている。

同イベントでは、Rubin（ルービン）の仕様、量産スケジュール、主要な初期顧客について、より具体的な詳細が発表される見込みだ。投資家はまた、ジェンスン・ファンCEOによるさらなる確信も期待している。すなわち、AIインフラの獲得可能な最大市場規模（TAM）とその進展のペース、主要顧客の資本支出能力、そしてNvidiaが自社の顧客基盤への資金提供をどこまで進める計画なのかについての、より明確な展望だ。

それまでは、株価はおよそ180〜210ドルの範囲で横ばいの推移が続く可能性が高い。このレンジを抜けるには、市場はおそらく以下の3つの点を確認する必要がある。

1. OpenAIやOracleなどの主要顧客が資金調達やIPO計画で目に見える進展を見せ、エコシステムの資金循環が健全であることを証明すること。
2. Vera Rubin（ヴェラ・ルービン）において、ASICや自社製チップによる構造的な圧力に対抗できるほど強力で、信頼性の高い受注パイプラインと増産ロードマップが示されること。
3. Nvidiaの顧客への株式投資について、それが単に収益を水増しするための循環的な資金供給ではなく、株式の側面からも長期的なリターンをもたらす戦略であることを投資家に納得させる、より明確な説明がなされること。

これらいずれも容易な要求ではない。これらは、需要の持続性、技術的な「堀（優位性）」の強固さ、そして収益の質という、3つの核心的な次元に直接結びついている。

では、人々が真に懸念すべきことは何なのか？

これが、現在のNvidiaを巡る核心的な緊張感である。過去3年間を振り返れば、同社は明らかに高いバリュエーションに値する。しかし、2026年以降のAI設備投資が減速する可能性を見据えると、市場がより強気な倍率を付与することに慎重になるのは理解できる。

その結果、同社はファンダメンタルズの面ではAIインフラの中心であり続けているものの、公開市場においては「保有必須のコア銘柄」から、投資家が取捨選択できる複数の銘柄の一つへとすでに変化している。短期資金にとって、こうしたステータスの変化は極めて居心地が悪いものだ。しかし長期投資家にとっては、3〜5年のスパンで考えれば、現在の株価水準は「底値」ではないにせよ、すでに十分に魅力的に映る。