その強さは、NvidiaのGPUチップだけにあるのではありません。CEOのJensen Huangが「同社の『エンタープライズ全体（entire data center）』アプローチ」と呼ぶ部分にあります。Nvidiaは、GPU、CPU、ネットワーク機器、サブスクリプション型ソフトウェア、クラウドサービスを含む、フルスタックのコンピューティング・エコシステムを構築しました。これらはすべて、人工知能のワークロード向けに目的をもって作られています。
Morgan StanleyのアナリストJoseph Mooreは、本質的なジレンマを次のように言い表しています。「当社は、極度の熱狂のさなかであっても、その背景はAIへのエクスポージャーを後押しすると考えています――そしてNvidiaは、そのエクスポージャーを得るための最も明確な手段です。」これは保証ではありません。リスクを加味した評価です。Nvidiaの10対1の分割、そしてそれ以降に賭ける投資家は、歴史に反して賭けているのではなく、「今回のサイクルは違う」ということ、そして同社の競争上の優位がついにそのバリュエーションを正当化しているのだという見方に賭けているのです。正しいかどうかは、Nvidiaが市場支配力を、株価が抱く高い期待に見合う形の利益成長へと転換できるかどうかにかかっています。
Nvidiaの10:1株式分割は、AIの支配が深まる中、歴史的パターンに挑戦する可能性があります
2024年6月中旬にNvidiaが10対1の株式分割を完了したとき、この節目は単なる技術的な調整ではなく、投資家にとっての「覚悟（けじめ）」の瞬間を意味していました。株価はすでに過去1年で225%も上昇しており、ChatGPTの2022年後半のリリースをきっかけに拡大した爆発的な人工知能の導入による波に乗っていました。しかし、この10対1の株式分割――同社が上場して以来6回目――には、歴史的な重しが付いて回り、現時点の水準でNvidia株の購入を検討する投資家に立ち止まって考えさせるはずです。
NvidiaはAIチップ製造における事実上の標準規格であり、加速コンピューティング市場に対して比類のない支配力を持っています。とはいえ、歴史は、Nvidiaの株式分割が一貫して弱含みの局面の前触れになってきたことを示唆しています。ただし今回は、計算の前提が根本的に異なる可能性があります。
Nvidiaの雄牛たちを悩ませる実績
AI銘柄としてのその卓越さはさておき、Nvidiaの株式分割に関する歴史は、投資家にとって気の重い物語です。直近の10対1の分割を除くと、同社は上場企業として5回の株式分割を実施してきました。いずれも、続く12か月の間に投資家が目立った損失を被る結果になっています。
データは厳しい現実を描き出しています。Nvidiaの過去5回の株式分割（2000年6月、2001年9月、2006年4月、2007年9月、2021年7月）に続いて、株価はその後の12か月で平均23%下落しました。株価は直後の6か月では平均8%の上昇を記録したものの、その楽観は年末までに色褪せました。さらに2年経っても、株価は平均で3%の下落でした。
その5回のうち4回は、明らかに大きな市場の下落局面の直前でした。ドットコム・バブルでは、2000年から2002年にかけてS&P 500が49%崩れ、2008年の金融危機では、2007年10月から2009年3月にかけて57%の下落が引き起こされました。タイミングは不運でしたが、偶然ではありません――Nvidiaの爆発的な成長は、市場の転換点における警戒感を自然に呼び込みます。
それでも、これらの荒波を乗り越えた投資家は最終的に報われてきました。2024年6月までにNvidiaは、各分割の後に、そうした弱気相場の底からでも、驚異的な長期リターンをもたらしました。言い換えれば、忍耐は歴史的に報われてきたのです。
このサイクルを違うものにする競争上の堀
重要な問いは、Nvidiaが短期的な押し目を経験するかどうかではありません。歴史からすると、その可能性はあるからです。むしろ、過去のサイクルと比べて同社の競争力の土台が、根本的に強化されたのかどうかが問題になります。
その強さは、NvidiaのGPUチップだけにあるのではありません。CEOのJensen Huangが「同社の『エンタープライズ全体（entire data center）』アプローチ」と呼ぶ部分にあります。Nvidiaは、GPU、CPU、ネットワーク機器、サブスクリプション型ソフトウェア、クラウドサービスを含む、フルスタックのコンピューティング・エコシステムを構築しました。これらはすべて、人工知能のワークロード向けに目的をもって作られています。
中心となるのが、CUDAというNvidia独自の並列プログラミング・プラットフォームです。CUDAは単なるコードではありません。開発者がAIアプリケーションを効率よく構築できるようにする、フレームワークやソフトウェアライブラリ一式のエコシステム全体です。過去20年にわたり、CUDAの周りには数百ものソフトウェアツールやライブラリが作られてきました。その結果、乗り換えコストは競合が簡単に乗り越えられません。MorningstarアナリストのBrian Colelloの見解を引用すると、「CUDAはNvidiaに固有で、NvidiaのGPUでのみ動作します。また、このハードウェアとソフトウェアの統合が、AIにおける高い顧客の乗り換えコストを生み出し、Nvidiaの広い競争上の優位（モート）に寄与していると考えています。」
これは重要です。競合としてAMD、Amazon、Microsoft、Alphabetのような企業が、競争用のチップを開発しています。しかし彼らが挑んでいるのは、より高速なシリコンを作るよりはるかに難しいことです。つまり、Nvidiaが構築するのに何年もかかった、ソフトウェア・エコシステム全体を再現しようとしているのです。一方で、NvidiaはデータセンターGPU市場の90%以上、AI専用チップでは80%以上を支配しています。これらの市場シェアの優位は、「先行者であること」だけに関するものではなく、すでに多額の投資を行ってきたプラットフォームに、開発者とエンタープライズをロックインしていることに関係しています。
誰も答えたくないバリュエーションの問題
10対1の株式分割が行われた時点で、Nvidiaは株価収益率（PER）75.8倍で取引されていました。これはいかなる歴史的な基準から見ても成層圏級です。ウォール街のコンセンサスでは、同社は今後3〜5年で1株当たり利益を年率31.7%成長させると見込まれ、株価収益率成長率（PEG）比率は2.4倍になると推定されていました。これは実際にはNvidiaの3年平均の3.2倍を下回っており、控えめな平均回帰の余地がある可能性を示唆しています。
ただし、文脈が重要です。半導体産業は、真空の中に存在しません。Grand View Researchによると、AIのハードウェア、ソフトウェア、サービスに対する世界全体の支出は、2030年まで年率36.6%で複利成長すると予測されています。もしNvidiaが市場シェアを維持し、そしてその成長ペースに合わせる（あるいは上回る）ことができるなら、今日のバリュエーションは、最終的には合理的に、あるいは後から見て「割安」にさえ見えるかもしれません。
しかし、その緊張は本物です。Nvidiaは足元の利益の水準では高いように見える一方で、業界の長期的な成長見通しに対しては割安に見えます。投資家は、どちらの現実をより重視するかを選ばなければなりません。
本当の問い：確実性ではなく、リスク
では、今日Nvidiaの株主にとって10対1の株式分割は何を意味するのでしょうか。歴史的な前例は慎重さを示唆しています。他のNvidiaの10対1、あるいは2対1の株式分割の過去の実例でも、分割に続いて弱さが先行していました。とはいえ、そうした前例にはより少ない文脈しか含まれていませんでした。つまり、AI支出の急速な加速、CUDAのエコシステムが代替できない価値であること、そしてNvidiaの圧倒的な競争上の立場を織り込めていなかったのです。
Morgan StanleyのアナリストJoseph Mooreは、本質的なジレンマを次のように言い表しています。「当社は、極度の熱狂のさなかであっても、その背景はAIへのエクスポージャーを後押しすると考えています――そしてNvidiaは、そのエクスポージャーを得るための最も明確な手段です。」これは保証ではありません。リスクを加味した評価です。Nvidiaの10対1の分割、そしてそれ以降に賭ける投資家は、歴史に反して賭けているのではなく、「今回のサイクルは違う」ということ、そして同社の競争上の優位がついにそのバリュエーションを正当化しているのだという見方に賭けているのです。正しいかどうかは、Nvidiaが市場支配力を、株価が抱く高い期待に見合う形の利益成長へと転換できるかどうかにかかっています。