**Nvidia**（NVDA 1.56％）は、2022年後半にOpenAIがChatGPTをリリースした後、人工知能（AI）投資テーマの中心的存在となり、投資家の注目を集めてきました。同社の株価は2023年1月以降、1,100％上昇しましたが、過去6か月間ではわずか1％の上昇にとどまっています。幸いなことに、CEOの黄仁勲（ジェンセン・黄）は投資家にとって朗報をもたらしました。これにより、AI投資の持続性やNvidiaがAIインフラのリーダーシップを維持できるかどうかへの懸念が和らぐでしょう。以下に重要なポイントをまとめます。画像出典：The Motley Fool。黄仁勲氏は、2030年までにデータセンターの支出が年間3兆ドルから4兆ドルに達すると述べています---------------------------------------------------------------------------------------------多くの投資家はAI投資の持続性について懸念していますが、黄CEOは2月の同社第4四半期決算発表の際にその懸念を払拭しようとしました。「計算需要は指数関数的に増加しており、エージェントAIの転換点が到来しています」と彼はアナリストに語りました。企業はAIの軍拡競争に追いつくために、ますます複雑なモデルを開発しています。例えば、OpenAIが開発したGPT-3モデルは、確率に基づいてテキストを配置するもので、実質的には高度なオートコンプリートシステムです。しかし、GPT-5モデルは推論を通じて多段階の問題を解決します。推論モデルはより計算集約的であり、そのためにより多くのNvidiaのGPUがトレーニングや推論に必要となります。推論モデルはより良い結果を生み出し、AIの用途範囲を拡大しますと、JPモルガンのストラテジスト、ステファニー・アリアガは述べています。「ほぼ1兆ドルの見出しの背後には、何十年もかけて進化してきた本当の計算プラットフォームの変革があり、それが産業やビジネスモデルを再構築しています」と彼女は言いました。黄氏はまた、推論モデルの進化についても語っています。「今私たちが見ている波はエージェントAIの転換点であり、その次の転換点は物理的AIです。これはAIとこれらのエージェントシステムを物理的な応用に取り入れることを指します。」物理的AIは、自律型ロボットや車両などの自律機械に焦点を当てた新興分野です。「これは巨大なチャンスです」と彼はアナリストに語りました。黄氏は、2030年までにデータセンターの支出が年間3兆ドルから4兆ドルに達すると予測しています。参考までに、2026年のトップ5のハイパースケーラー企業は、資本支出（capex）に7,000億ドルを投じると予測されており、今年の総capexは約1兆ドルになる可能性があります。したがって、黄氏は市場がこの10年で3倍から4倍に拡大すると考えており、年平均成長率は32％から41％の範囲になると見ています。では、何が重要なのでしょうか？マッキンゼー・アンド・カンパニーは、データセンターのGPUとネットワーク機器がデータセンター支出の50％以上を占めていると推定しています。**バーンスタイン**やTDコーエンも同様の見積もりをしています。Nvidiaは両市場で圧倒的なシェアを持ち、同社は間もなくデータセンター分野だけで数兆ドルの機会を手にする可能性があります。黄仁勲氏は、Nvidiaのシステムが最も低コストで最大の収益を生み出していると述べています-----------------------------------------------------------------------------トークンは、AIモデルが予測やコンテンツ生成、推論を行うためにトレーニングや推論中に処理する基本的なデータ単位です。1つのトークンは、言語によっては1文字程度からフレーズ全体までさまざまです。OpenAIによると、英語ではトークンはおおよそ75語に相当します。黄仁勲氏は、「推論時のトークンあたりの性能（ワットあたりのトークン数）」がクラウドサービス提供者にとって最も重要な収益指標だと述べています。クラウドプラットフォームの収益性は、1ワットあたりに処理または生成できるトークン数に直接関係しています。その点で、Nvidiaは競争上の優位性を持っています。Nvidiaは、GPU、CPU、ネットワークを含むAI計算用のラック規模のソリューションを提供し、クライアントのためにデータセンター全体を構築しています。これにより、同社はコンポーネント単位ではなくシステム全体のパフォーマンスと電力効率を最適化でき、重要な優位性を持ちます。「Nvidiaは1トークンあたりのコストが最も低く、Nvidiaを搭載したデータセンターは最も高い収益を生み出しています」と黄氏は述べています。さらに、Nvidiaは競合他社よりも充実したソフトウェア開発ツールのエコシステムも持っています。カスタムチップがNvidiaのAIインフラ支配に対する脅威になるとの声もありますが、カスタムチップには開発者がゼロから構築する必要のある専用ソフトウェアが必要です。Nvidiaのシステムはそのコストを排除し、AI計算プラットフォームをさらに魅力的にしています。大局的に見れば、Nvidiaは今後もAIインフラの業界標準であり続ける可能性が高く、その市場規模は急速に拡大しています。実際、ウォール街は今後3年間で同社の利益が年38％のペースで増加すると見積もっています。これにより、現在の株価収益率37倍は非常に魅力的に映ります。忍耐強い投資家は、今日この株式に投資することに安心感を持つべきです。
NvidiaのCEOジェンセン・フアンから株式投資家に素晴らしいニュースが届きました。今こそ買い時です。
Nvidia（NVDA 1.56％）は、2022年後半にOpenAIがChatGPTをリリースした後、人工知能（AI）投資テーマの中心的存在となり、投資家の注目を集めてきました。同社の株価は2023年1月以降、1,100％上昇しましたが、過去6か月間ではわずか1％の上昇にとどまっています。
幸いなことに、CEOの黄仁勲（ジェンセン・黄）は投資家にとって朗報をもたらしました。これにより、AI投資の持続性やNvidiaがAIインフラのリーダーシップを維持できるかどうかへの懸念が和らぐでしょう。以下に重要なポイントをまとめます。
画像出典：The Motley Fool。
黄仁勲氏は、2030年までにデータセンターの支出が年間3兆ドルから4兆ドルに達すると述べています
多くの投資家はAI投資の持続性について懸念していますが、黄CEOは2月の同社第4四半期決算発表の際にその懸念を払拭しようとしました。「計算需要は指数関数的に増加しており、エージェントAIの転換点が到来しています」と彼はアナリストに語りました。
企業はAIの軍拡競争に追いつくために、ますます複雑なモデルを開発しています。例えば、OpenAIが開発したGPT-3モデルは、確率に基づいてテキストを配置するもので、実質的には高度なオートコンプリートシステムです。しかし、GPT-5モデルは推論を通じて多段階の問題を解決します。
推論モデルはより計算集約的であり、そのためにより多くのNvidiaのGPUがトレーニングや推論に必要となります。推論モデルはより良い結果を生み出し、AIの用途範囲を拡大しますと、JPモルガンのストラテジスト、ステファニー・アリアガは述べています。「ほぼ1兆ドルの見出しの背後には、何十年もかけて進化してきた本当の計算プラットフォームの変革があり、それが産業やビジネスモデルを再構築しています」と彼女は言いました。
黄氏はまた、推論モデルの進化についても語っています。「今私たちが見ている波はエージェントAIの転換点であり、その次の転換点は物理的AIです。これはAIとこれらのエージェントシステムを物理的な応用に取り入れることを指します。」物理的AIは、自律型ロボットや車両などの自律機械に焦点を当てた新興分野です。「これは巨大なチャンスです」と彼はアナリストに語りました。
黄氏は、2030年までにデータセンターの支出が年間3兆ドルから4兆ドルに達すると予測しています。参考までに、2026年のトップ5のハイパースケーラー企業は、資本支出（capex）に7,000億ドルを投じると予測されており、今年の総capexは約1兆ドルになる可能性があります。したがって、黄氏は市場がこの10年で3倍から4倍に拡大すると考えており、年平均成長率は32％から41％の範囲になると見ています。
では、何が重要なのでしょうか？マッキンゼー・アンド・カンパニーは、データセンターのGPUとネットワーク機器がデータセンター支出の50％以上を占めていると推定しています。バーンスタインやTDコーエンも同様の見積もりをしています。Nvidiaは両市場で圧倒的なシェアを持ち、同社は間もなくデータセンター分野だけで数兆ドルの機会を手にする可能性があります。
黄仁勲氏は、Nvidiaのシステムが最も低コストで最大の収益を生み出していると述べています
トークンは、AIモデルが予測やコンテンツ生成、推論を行うためにトレーニングや推論中に処理する基本的なデータ単位です。1つのトークンは、言語によっては1文字程度からフレーズ全体までさまざまです。OpenAIによると、英語ではトークンはおおよそ75語に相当します。
黄仁勲氏は、「推論時のトークンあたりの性能（ワットあたりのトークン数）」がクラウドサービス提供者にとって最も重要な収益指標だと述べています。クラウドプラットフォームの収益性は、1ワットあたりに処理または生成できるトークン数に直接関係しています。その点で、Nvidiaは競争上の優位性を持っています。
Nvidiaは、GPU、CPU、ネットワークを含むAI計算用のラック規模のソリューションを提供し、クライアントのためにデータセンター全体を構築しています。これにより、同社はコンポーネント単位ではなくシステム全体のパフォーマンスと電力効率を最適化でき、重要な優位性を持ちます。「Nvidiaは1トークンあたりのコストが最も低く、Nvidiaを搭載したデータセンターは最も高い収益を生み出しています」と黄氏は述べています。
さらに、Nvidiaは競合他社よりも充実したソフトウェア開発ツールのエコシステムも持っています。カスタムチップがNvidiaのAIインフラ支配に対する脅威になるとの声もありますが、カスタムチップには開発者がゼロから構築する必要のある専用ソフトウェアが必要です。Nvidiaのシステムはそのコストを排除し、AI計算プラットフォームをさらに魅力的にしています。
大局的に見れば、Nvidiaは今後もAIインフラの業界標準であり続ける可能性が高く、その市場規模は急速に拡大しています。実際、ウォール街は今後3年間で同社の利益が年38％のペースで増加すると見積もっています。これにより、現在の株価収益率37倍は非常に魅力的に映ります。忍耐強い投資家は、今日この株式に投資することに安心感を持つべきです。