まず、Vera Rubinプラットフォームです。これは単なる段階的なGPUの刷新ではありません。現在のBlackwellチップと比較してGPUの必要性を75％削減し、推論トークンのコストを90％削減するシステムの話です。参考までに言えば、これはAI企業の経済性を実際に変える効率性の向上です。出力生成にかかるコストを劇的に削減できれば、新たな需要の層が開かれます。

Nvidiaは現在サンプルを出荷しており、量産は今年後半に本格化する予定です。彼らのCFOは、主要なクラウドプロバイダー全てがこれを展開するだろうとほぼ断言しています。これはあまり聞かれない自信です。

しかし、ここからが本当に面白い部分です。収益発表の際、黄仁勲（ジェンセン・フアン）は長期的な容量需要について次のように述べました。彼は、過去には世界が年間約4,000億ドルを古典的なコンピューティングインフラに費やしてきたと指摘しました。彼の見解は？ AIのワークロードはそれの約千倍の容量を必要とするということです。彼は以前、AIインフラの支出が2030年までに年間4兆ドルに達する可能性があると見積もっています。

これは野心的な数字です。しかし、計算要件の数学的な整合性が取れていて、その推論コストの低下が採用を促進するなら、私たちが予想する以上に控えめな見積もりかもしれません。

評価について、私の注意を引いたのは次の点です。Nvidiaの株価収益率（P/E）は今のところ36.1です。妥当な数字に思えますが、これを過去10年の平均P/Eの61.6と比較すると、41％割引となっています。ウォール街の2027年度の利益予想は1株あたり8.23ドルで、これに基づく予想PERは21.5です。

参考までに、S&P 500はトレーリングのPERが約24.7で取引されています。つまり、Nvidiaがただ横ばいで推移すれば、相対的に見てより広範な市場よりも安くなる可能性があります。

問題は、黄仁勲が描いているこの機会の規模を考えると、この株価水準に長く留まるとは思えません。もし2027年度の予想が実現し、平均PERが過去の水準に近づけば、ここから大きな上昇余地が見込めます。

もちろん、これは投資アドバイスではありませんが、忍耐強い資本にとってはかなり魅力的な設定に見えます。AIのインフラ構築はまだ初期段階であり、Nvidiaは今やほぼ自社と競合している状態です。引き続き注目しておく価値はあります。

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