エヌビディアの2026年株主総会の注目点は？ ジェンスン・ファン：すべてのトークンは利益、AIの収益化にはすでに答えがある

ジェンスン・ファン氏は講演の中で、AIが技術的な試行から商業生産への移行を完了したことを繰り返し強調した。

GitHubの開発者データを例に挙げ、同氏は世界の開発者によってマージされたプルリクエストの数が2024年の4億件から2025年には5億件に増加し、2026年の最初の数ヶ月間だけで約3倍に急増したと指摘した。このデータの背景には、AIエージェントがプログラミング、設計、データ分析のタスクを完了するために人間を大規模に代替しており、生成されるすべてのトークンが収益化可能な利益の単位になっているという現実がある。

ファン氏は、かつてデータセンターの核心的な機能はファイルの保存と送信であったのに対し、今日、新たなAI工場の核心的な使命はトークンを生産することであると提唱した。トークンとは、コード、回答、設計、アクション、およびサービスの原材料となる、収益化可能なインテリジェンスの単位である。

同氏はAI産業のエコシステムを、下から順にエネルギー、チップとシステム、インフラストラクチャー、モデル、アプリケーションから構成される「5層のケーキ」構造と表現した。この枠組みは、Nvidiaの事業範囲がチップ自体をはるかに超え、AI生産チェーン全体に及んでいることを意味している。

この新たな論理のもとでは、Nvidiaのシステムを購入する顧客は、単にコンピューティングツールを調達しているのではなく、直接収益を生み出すことのできるAI工場を建設していることになる。

ファン氏は、工場アーキテクチャの効率性、すなわち「消費電力1ワットあたり何個のトークンを生産できるか」「トークンあたりのコストをどれだけ低く抑えられるか」が、最も重要な競争の評価軸になっていると強調した。

Nvidiaの2026年度通期売上高は前年同期比65%増の2,160億ドルに達し、そのうちデータセンター事業の売上高は同68%増の1,940億ドル、営業キャッシュフローは1,030億ドルに達し、年間で410億ドルが株主に還元された。

ファン氏は特に、Nvidiaのシステムの購入価格は決して最安ではないかもしれないが、Nvidiaは最低のコストで最も多くのトークンを生産し、最高の処理能力（スループット）を達成できると指摘した。このビジネスモデルは市場によって完全に検証されており、AI時代におけるNvidiaの継続的なリーダーシップに向けた強固な基盤を築いている。

大規模モデルの学習、推論、そしてAIエージェントのアプリケーションが急速に普及する中、データセンターにおけるメモリーとストレージの戦略的価値は一貫して上昇しており、フルスタックの技術的優位性を持つNvidiaは、このAI産業革命の核心的な推進力になりつつある。

ジェンスン・フアン氏は、Vera Rubinプラットフォームを「同社の歴史において最も重要な製品の一つ」と位置付けた。トレーニングに焦点を当てた従来のHopperプラットフォームや、推論向けに設計されたBlackwellプラットフォームとは異なり、Vera RubinはAIエージェント時代に合わせて構築された完全なAIファクトリー・ソリューションであり、Vera CPUはNvidiaにとって汎用CPU市場への画期的な初参入を意味している。

フアン氏は、AIエージェントが人間とはまったく異なる方法で動作すると説明した。彼らはナノ秒レベルのコンピューティング世界に存在し、頻繁にツールを呼び出し、データベースにアクセスし、コードを実行し、タスクを反復する。このシナリオでは、CPUがボトルネックになると、高価なGPUがアイドル状態になり、そのアイドルの1秒1秒がAIファクトリーにとっての収益機会の損失となる。これに対処するため、Nvidiaはエージェント向けに特化してVera CPUをゼロから構築した。もはやコア数でアピールするのではなく、世界中の何十億ものエージェントによる同時並行的な要求を満たすため、超低遅延のレスポンスを追求している。

LPDDR5メモリを搭載した初のCPUとして、Veraは従来のx86 CPUよりも1.8倍高速であり、シングルコア性能が50%向上している。また、FP8精度を直接サポートしているため、GPUを経由することなくAI推論や強化学習タスクを処理できる。

現在、Vera Rubinは本格的な量産に入っており、世界中の主要なモデル開発企業、パブリッククラウド、AIクラウド、ハイパースケーラーがすでに導入を開始している。

ジェンスン・フアン氏は、「Vera Rubinは単一のチップではなく、AIファクトリー・プラットフォームであり、エコシステムはすでに動き始めている。主要なモデル開発企業、パブリッククラウド、AIクラウド、ハイパースケーラーのすべてが、その上での構築に向けて準備を進めている」と述べた。

Nvidiaの第3世代AI製品の役割分担は明確である。Hopperは事前トレーニングに焦点を当て、Blackwellは推論をラックレベルまで拡張し、スケジューリング用のVera CPUとコンピューティング用のRubin GPUで構成されるVera Rubinプラットフォームは、AIエージェント時代のために特別に設計されている。

特に、NvidiaはNVLink、Spectrum-X Ethernet、InfiniBandという3つの高速ネットワークポートフォリオを同時に保有する業界唯一のベンダーであり、これによりVera CPUに独自の相互接続基盤を提供し、エージェントAIのシナリオにおける低遅延なレスポンスと極めて効率的な連携を保証している。

ジェンスン・フアン氏は、デジタル世界のエージェントに加え、現実世界のフィジカルAIにも関心を向けている。同氏は、人工知能が仮想世界を超えて、自動運転や人型ロボット、産業用スマート機器などのエンドユーザーデバイスに本格導入されつつあり、物理的なハードウェアに認識、推論、計画、行動のための完全な知能能力を備えさせつつあると指摘した。この分野における大規模な導入は、新たな1兆ドル規模のインフラ投資の波を誘発することになる。

ジェンスン・フアン氏は、AIインフラを電力網やインターネットなど人類の歴史における主要な画期的インフラプロジェクトになぞらえ、これが数十年続く建設ブームになるとの見方を示した。同氏は、Nvidiaの技術がデジタル世界のエージェントをサポートするだけでなく、フィジカルAIに対しても中核的なコンピューティング能力のサポートを提供し、これが同社の次の主要な成長エンジンになるだろうと強調した。

今年これまでのところ自社の株価が米国市場全体を下回るパフォーマンスとなっていることに直面し、ジェンセン・フアン氏は、AI（人工知能）設備投資のスーパーサイクルが依然として初期段階にあるとの見方を強調することで、市場の信認を安定させようとした。

同氏は、フリーキャッシュフローの50％超を株主に還元する計画を改めて表明し、いくつかの資本還元方針を長期的なコミットメントとして宣言した。直近の決算説明会において、Nvidiaは800億ドル規模の自社株買い枠を承認したと発表した。

先行きについて、フアン氏は「AIインフラはもはや実験段階ではなく、実用段階に入った」と強い自信を示した。同氏は、AIエージェント時代におけるコンピューティング需要が指数関数的に拡大すると予測し、Nvidiaがフルスタックの技術的優位性とエコシステムの「堀」を武器に、同氏が「人類史上最大のインフラ構築」と呼ぶ動きを今後も牽引し続けるだろうとの見通しを示した。

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