エヌビディア2026年株主総会プレビュー：株価は最高値を更新できるか？Blackwell、Veraの増産が今後の売上高をどのように決定づけるか？

BlackwellシリーズはNvidiaの現在のフラッグシップAIチップ製品ラインであり、その主な強みは優れたGPU行列演算能力である。同製品は同社が2024〜2025年に向けて市場に投入する中核的なコンピューティングプラットフォームであり、世界中のIT大手が使用する最も主流で強力なAI学習・推論向けハードウェアとして機能している。しかし、生産能力の制約からBlackwellシリーズは依然として供給不足が続いており、NvidiaはTSMCの (TSM)パッケージング能力の約60％を確保したものの、依然としてNvidiaの注文量を完全には満たすことができていない。

Blackwellとは異なり、Veraは自社開発のデータセンター向けCPUチップである。研究開発の進捗状況としては、現在は本格的な生産立ち上げと試作の段階にとどまっており、初期のコア顧客向けの初回出荷は2026年後半になる見通しだ。ジェンスン・フアン氏は以前、Computexカンファレンスにおいて、情報処理における極めて重要な役割から、NvidiaのVera CPUは同社のGPUよりもさらに人気が高まると指摘し、『Vera CPUは当社の新たな主要な成長原動力になるだろう』と述べた。

これら2つのチップは、間違いなく今後数年間のNvidiaの短期的な業績見通しを左右することになる。ジェンスン・フアン氏はGTC開発者カンファレンスで、BlackwellとRubinだけで2026年と2027年に1兆ドルの売上高を創出する見込みだと予測した。現在、BlackwellはNvidiaの収益を支える絶対的な柱である。同社の2027年度第1四半期決算では、データセンター部門の売上高が前年同期比92％増、前四半期比21％増の752億ドルに達した。この成長は、主にBlackwell 300製品、InfiniBand、およびNvidia Spectrum-X Ethernet（NVLink対応）の普及によって牽引された。したがって、生産能力の制約がある中、これら両チップの生産立ち上げペースには細心の注意を払う必要がある。

NvidiaのCFOであるコレット・クレス氏は、2027年度第1四半期の電話決算説明会で、需要が極めて旺盛であるにもかかわらず、HBMや先端パッケージングなど、サプライチェーン全体における物理的な不足が、今後18ヶ月間にわたり業界全体が直面せざるを得ない核心的な制約要因であり続けると述べた。その結果、Nvidiaの現在の売上高は、上流サプライヤーの生産能力増強のスピードに完全に依存している。HBMや先端パッケージングの不足に加え、Nvidiaの現在の生産能力の制約は、光学部品や液冷システムなど、他の主要コンポーネントの不足によっても一部引き起こされている。

今回の株主総会では、生産能力向上の可能性を示すいくつかのシグナルに注目したい。すなわち、TSMCのCoWoS-L先端パッケージングの歩留まりが安定したかどうか、3nmプロセスを採用したVeraおよびRubinの初期ウエハーテストの歩留まり、受注から納品までの待ち期間が短縮されたかどうか、そしてNvidiaがTSMCやSK Hynix以外のサプライヤーとの提携を検討しているか、あるいはすでに確保しているか（台湾の他のパッケージング・テスト施設への一部注文の割り当てなど）である。

NvidiaのAI商業化は、本質的に顧客、特にハイパースケール・クラウド・サービス・プロバイダーの設備投資に完全に依存している。具体的な事業セグメントを見ると、今後数年間のNvidiaの収益成長は主にBlackwellとRubinが牽引すると予想されていることから、このセグメントがもたらす可能性のある潜在的な収益成長に注目すべきである。

AIの計算能力はモデルのトレーニングと推論に使用されるが、市場は現在、推論ビジネスの収益ガイダンスに注目する必要がある。Nvidiaの2つのコア製品はトレーニングにも使用できるが、主に推論向けに設計されている。トレーニングは、AI企業がモデルを開発するプロセスと簡単に理解できる。一方、推論とは、モデルが実際に展開され、顧客によって活用される段階を指す。前者は継続的なコスト負担を意味し、後者は収益を生み出すものである。

2024年度第4四半期に、同社の経営陣は過去1年間において、Nvidiaのデータセンター収益の約40%がAI推論に由来するものであったことを明らかにした。これは、データセンター総収益の40%が顧客によるAI推論用のハードウェアおよびソフトウェアの購入から得られたものであり、残りの60%がAIトレーニングによるものであったことを意味する。

推論収益の割合が低すぎる場合、顧客がAIの軍拡競争に巻き込まれており、最終的に費用を支払う消費者が存在しないことを示している可能性がある。これは持続可能なビジネスモデルではなく、AIが巨大なバブルであることを証明することになり、最終的にはNvidiaに跳ね返ってくることになる。逆に、推論収益の割合が高ければ、Nvidia'の顧客がAI業界における商業的なクローズドループを確立したことを示唆し、Nvidiaに持続可能な収益をもたらすことになる。

ハードウェアにとどまらず、Nvidiaの純粋なソフトウェア製品もAI商業化のプロセスにおいて重要な役割を果たす。Nvidiaのソフトウェアエコシステムは、CUDAソフトウェアスタック、NIM推論マイクロサービス、およびOmniverseインダストリアルプラットフォームによって支えられている。ソフトウェアが総収益に占める割合は小さいものの、その高い売上総利益率は同社のAI商業化にも貢献している。

このコンテンツはAIを使用して翻訳され、明確さを確認しました。情報提供のみを目的としています。