ファン・ジェンスン：NVIDIAは来年なぜ70%成長できるのか？

編集者注：AIブームの最大の勝者と最大の疑問

NVIDIAは世界の人工知能の波における最も輝かしい勝者だ。ChatGPTが生成AI競争に火をつけて以来、このGPU大手の売上高と時価総額は急騰を続け、資本市場が追い求めるコア資産となった。しかし、これほどの規模の企業がなお翌年70%の成長を予言する場合、市場は興奮を覚えると同時に疑念を抱かずにはいられない。ジェンスン・フアンの最新の発言は、まさにこうした背景のもとで展開されている――楽観的な予測を弁護しながら、NVIDIAの取引モデルに対する「循環的な自己資金注入」との批判にも答えなければならないのだ。

あらゆる分野に存在するNVIDIA

ジェンスン・フアンは「すべてのパイに私たちの指が入っている」という表現でNVIDIAの現在のビジネス版図を描写した。これは誇張ではない。クラウドデータセンターのトレーニングクラスターから、自動運転、ロボティクス、医療画像、創薬、さらには主権AIとエッジコンピューティングまで、NVIDIAのチップとソフトウェアスタックはAI産業チェーンのほぼあらゆる分野に及んでいる。Microsoft、Google、Amazon、MetaなどハイパースケールクラウドベンダーのCapExのかなりの部分が、NVIDIAのGPUへと流れ込んでいる。同時に、各国政府が推進する「主権AI」計画も、NVIDIAに新たな増分市場を開いている。

ジェンスン・フアンの見方によれば、こうした多角化した配置こそがNVIDIAが高速成長を続けられる自信の源だ。AIがトレーニングから推論へ、クラウドからエッジへと移行するにつれ、算力需要は鈍化するどころか、より分散的でより持続的な特性を示しており、これがNVIDIAにより長い成長の滑走路を提供している。

70%成長のロジックを支える算力の根強い需要

70%という成長率は、いかなる兆ドル規模の企業に当てはめても信じがたいものに映るが、NVIDIAが置かれたレースでは、まったく根拠がないわけでもない。AIモデルの規模は依然として指数関数的に拡大しており、推論コストはユーザー規模の拡大とともに上昇している。さらに重要なのは、新世代Blackwellアーキテクチャチップの量産立ち上げと後続製品のロードマップの進展が、売上への明確な裏付けを与えていることだ。

加えてNVIDIAは、「チップを売る」から「システムを売る」へと転換しつつある。ラックレベルの完全なソリューション、NVLink相互接続、CUDAソフトウェアエコシステムが極めて高い移行コストを形成し、顧客が競合他社に容易に乗り換えられないようにしている。こうしたハードとソフトが一体化した堀こそが、ジェンスン・フアンが高成長の見通しを示す重要な前提となっている。

「循環取引」をめぐる論争

ジェンスン・フアンは、NVIDIAの投資取引は循環的な操作ではないと強く主張している。

いわゆる「循環取引」とは、NVIDIAが特定のAIスタートアップに投資し、そのスタートアップが得た資金でNVIDIAのチップを購入することで、売上上の自己循環が生じるというものだ。批判者はこのモデルが需要を人為的に膨らませている可能性があり、投資が引き潮になれば真の算力需要が露わになると主張する。ジェンスン・フアンはこれを否定し、それらの投資にはそれぞれ戦略的な論理があり、NVIDIAの全体的な売上高に対して規模は微々たるものだと強調した。ただし、この疑念が短期間で完全に払拭されることは難しい。AI投資サイクルが成熟段階に向かうにつれ、市場の需要の真実性に対する検証はさらに厳しくなるばかりだろう。

成長に潜む懸念

楽観論の傍ら、リスクも無視できない。第一に、顧客集中度が高すぎる点だ。少数のクラウドベンダーがNVIDIAの売上高のかなりの割合を担っており、そのうちどれか一社でも設備投資を削減すれば、業績に直接影響する。第二に、競合他社が追い上げを加速しており、AMDのMIシリーズ、各社自社開発のASICチップ、そしてGoogle TPUの継続的な進化が、増分市場を侵食しつつある。第三に、地政学的リスクと輸出規制がNVIDIAの中国ビジネスに影を落としている。第四に、AIの商業化の浸透速度が算力投資の規模に追いつかなければ、バブル崩壊のリスクは現実のものとなりうる。

結語

ジェンスン・フアンの70%成長予言は、本質的にはAI算力需要の持続性への賭けだ。AIが実験から生産へ、一握りの巨大企業からあらゆる業界へと広がっていくプロセスに、彼は賭けている。この判断が実現するかどうか、来年一年が答えを出すだろう。投資家にとっては、NVIDIAの産業界における遍在的な地位を認識しつつも、いかなる高速成長の裏にも潜む調整リスクへの警戒を怠らないことが求められる。

本記事はTechCrunchより編訳