先月、ジェンセン・フアン（Jensen Huang）が投資家に向けてかなり重要な発言を投げてきたのを、ちょうどキャッチしました。AIインフラの領域を見ているなら、これは注目する価値があります。

つまり、Nvidiaは今年後半に次世代のVera Rubinプラットフォームを展開する予定で、仕様は正直かなりとんでもないです。いまのBlackwellチップと比べて、AIモデルの学習はGPUを75%少なくして済むという話に加え、推論（inference）のトークンコストが90%削減されるとのことです。背景として、これは実際に大規模なAIサービス運用の採算（経済性）を変えてしまうレベルの効率向上です。

ただ、面白くなるのはここからです。2月下旬の決算説明会（earnings call）で、ジェンセン・フアンが「この機会がどれほど巨大か」を強く印象づけるコメントをしていました。誰かが「顧客はデータセンター向けの莫大なcapex（設備投資）を、これまで通り続けられるのか？」と尋ねたところ、フアンは要するに、世界はこれまで古典的なコンピューティング・インフラに対して年間$400 billionドルほどを投じてきた、と述べました。しかしAIのワークロードに関しては、そのおよそ1,000倍の能力が必要だ、という示唆です。

昨年、フアンはAIデータセンター・インフラへの支出が、2030年までに年間$4 trillionドルに達する可能性があると話していました。当時は大きな数字に聞こえましたが、必要とされる計算能力の規模があまりにも大きい点、そして推論コストが下がり、利用が加速していく点を考えると、だいぶ現実味を帯びてきています。

数字を見てみると、Nvidiaは会計年度2026年の売上高として$215.9 billionを計上しており、前年同期比で65%増。データセンターの売上は$193.7 billionに達しています。会計年度2027年の第1四半期（Q1）については$78 billionドルを見込んでおり、これは77%の増加に相当します。もちろん、その大半はデータセンター事業からのものです。

驚くべきはバリュエーションです。株価は現在P/Eが36.1で、実は10年平均の61.6に対しては41%も下回っています。ウォール街の会計年度2027年の利益（earnings）に関するコンセンサスは1株あたり$8.23で、フォワードP/Eはわずか21.5です。比較すると、S&P 500は今日の時点でトレーリングP/Eが24.7で取引されています。つまり、業績が見通し通りになり、株価が動かなければ、Nvidiaは広い市場全体よりも実質的に割安になる可能性すらあります。

ここで価格目標を提示したいわけではありませんが、フアンが説明しているAIインフラ構築のインパクトの大きさを考え、それがバリュエーションが実際に歴史的平均と比べてどこに位置しているかを見てみると、現時点の水準でのリスク・リワードはかなり興味深いと言えます。今年開始されるVera Rubinの立ち上がりも、重要な触媒になり得ます。