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わたしは、4年以上前からエヌビディアがAI革命の中核企業になると予測し、投資していました。
エヌビディア(NVDA)160万円くらい買いましたー🥰
— モモ@投資ブロガー (@momoblog0214) November 2, 2020
AI革命に期待✨ pic.twitter.com/BaOmc5RRTO
今回は、GTC2025の内容まとめとエヌビディアの将来を予測します。
NVIDIAのGPU Technology Conference（GTC）2025が、AI業界の新たな転換点を明確に示しました。
Jensen Huang CEOは2時間の基調講演で「AI計算要件は昨年の予測から100倍に急増している」と驚きの発言。
これはAIが単なる生成モデルから「推論」と「思考」のステージへと進化していることの証左といえるでしょう。
Blackwellの驚異的な性能向上からRubinまでの長期ロードマップ発表、さらにロボティクス向け基盤モデルGrootの登場まで、NVIDIAはAIエコシステム全体の進化を加速させています。
このGTCから読み取れるのは、私たちが目にしているAI革命がまだ序章に過ぎないという事実なのです。
投資家にとって、AIインフラ構築の黎明期がもたらす長期的機会を理解することが不可欠になりました。
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AI計算要件は前年比100倍に急増：推論AIの時代が到来
NVIDIA CEO Jensen Huangは、GTC 2025の基調講演で衝撃的な発言をしました。
「AIのスケーリング法則は予想以上に強靭で、計算要件は昨年の予測から100倍に急増している」と断言したのです。
この劇的な変化は、AIが「生成AI」から「推論AI」へと進化していることを示しています。
推論モデルが必要とする膨大なトークン処理量
従来のLLMと最新の推論モデルを比較したデモが講演中に紹介されました。
結婚式のテーブル配置という複雑な条件設定の問題に対し、従来のLLM（Llama 3）が439トークンで誤った回答を出す一方、DeepSeekのR1推論モデルは8,600トークン以上を生成して正確な回答を導き出したのです。
これは単なるトークン量の増加ではなく、質的な飛躍を意味しています。
「モデルが10倍複雑になり、10倍高速に動作させる必要があるため、計算量は容易に100倍になる」とHuangは説明しました。
この膨大なトークン処理が、AIの「思考」を支えているのです。
一問一答からステップバイステップの思考プロセスへの移行
AIは従来の「ワンショット回答」から、人間のような思考プロセスを模倣する段階に進化しています。
基調講演で示されたように、最新のAIは問題を細分化し、段階的に考え、複数のアプローチを試み、最適な解決策を選択するようになりました。
この「Chain of Thought（思考の連鎖）」や「consistency checking（整合性チェック）」といった技術により、AIは自分自身に対して「これは最善の解決策か？」と問いかけ、より精緻な思考を行います。
こうした内部対話が計算要件を飛躍的に増大させているのです。
計算能力と電力効率が今後のAI進化の鍵を握る
推論AIの普及に伴い、データセンターの制約要因は明確になりました。
それは「電力」です。
Huang CEOは「すべてのデータセンターは電力によって制限されている。
その電力の中で収益を最大化しなければならない」と強調しています。
具体的には、100MW規模のデータセンターは、Hopperベースなら1,400ラックで最大3億トークン/秒を生成可能ですが、
Blackwellなら600ラックで120億トークン/秒という驚異的な処理能力を実現できます。
これは理論上40倍の性能向上を意味し、NVIDIAが競合他社との差を広げる決定的な優位性となっています。
計算能力の向上と電力効率の最適化は、今後のAI進化の鍵を握るだけでなく、投資家にとっても重要な評価指標となるでしょう。
「トークン生成能力」と「応答速度」の両立こそが、AIファクトリーの収益性を左右する本質的要素なのです。
BlackwellはHopperを完全に陳腐化：40倍の性能向上で市場を席巻
NVIDIAの最新アーキテクチャBlackwellは、前世代のHopperを一気に時代遅れにしました。
Jensen HuangはGTCで「Blackwellが本格的に出荷され始めると、Hopperは無料で配っても誰も欲しがらなくなる」と発言。
この強気な発言の背景には、Blackwellの圧倒的な性能優位性があります。
NVIDIAのBlackwell Ultra（GB300）がもたらす破壊的革新
Blackwell Ultra（GB300）は2025年下半期に出荷予定ですが、すでに大きな注目を集めています。
基調講演によれば、GB300はGB200と比較して1.5倍の性能向上を実現し、FP4演算性能を50%向上させたとのこと。
さらにメモリ容量も50%増加し、AI推論処理のスループットを大幅に高めています。
この革新的アーキテクチャにより、CSP（クラウドサービスプロバイダー）上位4社だけで360万個のBlackwellチップが注文されており、これは2024年のHopperのピーク時出荷量130万個を大きく上回っています。
技術革新のサイクルが市場の需要を急激に押し上げている好例といえるでしょう。
HopperからBlackwellへの移行が示す驚異的な性能向上率
Blackwellは推論モデルにおいてHopperの40倍もの性能を実現しました。
具体的には、GPU1個あたりのトークン処理速度が3.5トークン/秒から116トークン/秒へ向上。電力効率は25倍も改善されています。
これを100MW規模のデータセンターで考えると、Hopperでは1,400ラックで最大3億トークン/秒だったのに対し、Blackwellでは600ラックで最大120億トークン/秒を生成可能に。
理論上40倍の処理能力向上は、AI事業者にとって無視できない経済的メリットをもたらしています。
MVLink 72アーキテクチャとDynamoソフトウェアがAIファクトリーを最適化
BlackwellのMVLink 72アーキテクチャは、同一ラック内の72個のGPUをあたかも一つの巨大なGPUのように機能させる革新的な技術です。
これにより、巨大なAIモデルを効率的に分散処理できるようになりました。
さらに、新たに発表されたNVIDIA Dynamoソフトウェアは、AIワークロードを動的に最適化するOS的役割を果たします。
Jensen Huangは「Dynamoを導入することでモデルの推論性能をさらに高められる」と強調。
パイプラインパラレル、テンソルパラレル、エキスパートパラレルなど複雑な並列処理を自動で最適化し、AIファクトリーの生産性を飛躍的に高めているのです。
この「ハードウェア×ソフトウェア」の統合的なアプローチこそが、NVIDIAの他社を圧倒する競争優位性の源泉となっています。
データセンター投資は3年以内に3倍増：1兆ドル市場の到来
AIの計算要件が急増する中、グローバルなデータセンター投資規模は想像を超えるペースで拡大しています。
GTC 2025でJensen Huangが語った「データセンター市場の未来像」は、投資家にとって見逃せない重要な指針となるでしょう。
Jensen Huangの大胆予測：2028年までに1兆ドル規模へ
「データセンター構築市場は1兆ドル規模に達すると以前から予測していましたが、その時期が予想より早まり、すぐに達成されるでしょう」とJensen Huangは基調講演で強調しました。
この予測は単なる楽観論ではなく、2つの市場動向に基づいています。
第一に、世界は汎用コンピューティングからアクセサレーテッド・コンピューティングへの「プラットフォームシフト」の転換点を迎えています。
第二に、企業が次世代ソフトウェアに必要なインフラ投資への認識を高めている点です。
従来の「ソフトウェアを書いてコンピュータで実行する」モデルから、「コンピュータがトークンを生成してソフトウェアを作り出す」モデルへの移行が、この巨大な設備投資を後押ししているのです。
分析によれば、2025年の市場規模は4,850億ドルと予測されており、2028年には1兆ドルに達する見込みです。
これはわずか3年間で3倍以上の成長を意味しています。
ビッグテックの設備投資が2025年に33%増加する理由
Microsoft、Meta、Alphabet、Amazonを中心とするビッグテック企業の設備投資は2025年に約3,300億ドルに達する見通しです。
これは前年比33%増、2023年と比較すると2倍以上の規模となります。
この急増の背景には、AIインフラ需要の爆発的増加があります。
特に注目すべきは、BlackwellがHopperと比較して40倍の推論性能を提供することで、同じ電力量から得られる収益性が飛躍的に向上した点です。
各社はAIモデルのトークン生成能力を最大化するため、最新世代のGPUインフラに積極投資しています。
Jensen Huangによれば「1ギガワット規模のデータセンターはNVIDIAにとって400億〜500億ドルの収益機会」となります。
2023年初頭から建設が始まった約9.5ギガワット規模のデータセンターだけでも、今後1〜3年間で3,800億〜4,750億ドルの収益機会が生まれる計算になるのです。
米中AIテクノロジー競争が投資を加速させる構図
グローバルなAI競争も投資を加速させる要因です。
アリババは過去10年間の投資額を上回る520億ドルを今後3年間で投資すると発表。
テンセントもAIチップ購入を加速させています。
アナリストは「AI支出は戦時中に増加する」と指摘し、米中両国がAI覇権争いで負けまいと投資を拡大している構図を浮き彫りにしています。
Stargate社の1,000億ドル規模のデータセンター建設開始や、Crusoe社による4.5ギガワットの天然ガス確保など、2025年に入って大規模データセンター案件が続々と発表されている事実も、市場の拡大を裏付けています。
この地政学的競争が、AI関連インフラへの投資を今後さらに押し上げる可能性が高いと言えるでしょう。
Rubin・Silicon Photonicsが牽引する次世代技術：2027年までのロードマップ
GTC 2025において、NVIDIAはBlackwellに続く次世代アーキテクチャ「Vera Rubin」と革新的なシリコンフォトニクス技術を発表し、2027年までの明確なロードマップを示しました。
これらの技術進化は、AIインフラの性能と効率性を飛躍的に高める可能性を秘めています。
Vera Rubin NVL576が実現する15エクサFLOPSの計算能力
2027年後半に登場予定のVera Rubin NVL576は、驚異的な15エクサFLOPS（FP4演算）の推論性能を実現します。
これはBlackwell Ultra（GB300）と比較して約14倍、現行のHopperアーキテクチャと比較すると約900倍もの性能向上を意味しています。
Rubin Ultra NVL576では、576個のRubin GPUが1つのラックに統合され、1ラックあたり600kWの電力で動作。
各GPUパッケージには4つのダイが搭載され、計算密度が大幅に向上。
さらに365TBのメモリを備え、FP8演算では5エクサFLOPSの訓練性能を発揮します。
このような性能向上により、例えばChatGPTレベルのモデル訓練時間が「Hopper：6ヶ月」→「Blackwell：1.5ヶ月」→「Rubin Ultra：約3日」と劇的に短縮される見込みです。
2030年までにはトレーニング時間が1日未満になる可能性さえあるのです。
シリコンフォトニクス技術による電力消費77%削減の革命
NVIDIAはデータセンターのスケールアウトにおける電力効率の課題を解決するため、革新的なシリコンフォトニクス技術を開発しました。
従来のトランシーバーは1個あたり30ワットの電力を消費し、1,000ドル以上のコストがかかっていましたが、新技術では電力消費を9ワットまで削減（77%減）しています。
具体的には、マイクロリングレゾネーター（MRM）と呼ばれる技術を用いた世界初の1.6Tbpsコパッケージドオプションを開発。
これにより数十万GPU規模のAIスーパーコンピューターにおいて、数十メガワット規模の電力削減が可能になります。
例えば60メガワットの削減は、Rubin Ultraラック100台分の電力に相当するため、その分をAI計算に回せるようになるのです。
年次アップデートサイクルがNVIDIAの技術的優位性を維持
NVIDIAは「年1回の新製品発表」という明確なサイクルを確立しており、これが同社の技術的優位性を揺るぎないものにしています。
Hopper（2022年）→Blackwell（2024年）→Rubin（2026年）という主要アーキテクチャの間に、Blackwell Ultra（2025年後半）、Rubin Ultra（2027年後半）といった中間アップデートを挟む戦略を採用。
さらに次世代アーキテクチャ「Feynman」も既に計画されており、長期的なロードマップが明確に示されています。
このような予測可能性は、顧客のAIインフラ投資計画の最適化を可能にすると同時に、競合他社に対する圧倒的なリードを維持する効果があります。
各世代で約4倍の性能向上を実現するNVIDIAの技術革新サイクルは、AI市場において他社を寄せ付けない圧倒的な優位性を確立しているのです。
AIの産業別展開：クラウドからエンタープライズ、そしてロボティクスへ
NVIDIAのAI技術は、クラウドから始まった展開が今や多様な産業領域へと急速に広がっています。
GTC 2025では、自動車産業向け自動運転技術、企業向けAIインフラ、そして次世代ロボティクスに関する重要な発表が行われました。
これらの動きはAI市場の裾野が急速に広がっていることを示しています。
GMとの自動運転パートナーシップが示す自動車産業の変革
GTC 2025でJensen Huangは、GMとの新たなパートナーシップを発表。
NVIDIAはGMの次世代自動運転車フリート構築を支援することになりました。
NVIDIAは自動運転技術開発に10年以上取り組んでおり、すでにTeslaやWaymoといった業界リーダーと協力関係を築いています。
「自動車の安全性」を重視する姿勢も印象的でした。
NVIDIAの自動車向け安全技術「Halos」は、700万行のコード全てが第三者によって安全評価を受けており、多様性、透明性、説明可能性を確保するための設計が施されています。
自動運転に不可欠な「データ」と「トレーニング」の課題も、Omniverse技術を活用した革新的アプローチで解決する様子が紹介されました。
DGX SparkとDGX Stationが実現する企業向けAIインフラ
Jensen Huangは個人向けAI開発プラットフォーム「DGX Spark」を発表。
MediaTekと共同開発したCPUを搭載し、20コアのCPUと128GBのGPUメモリ、1ペタフロップスの計算能力を備えています。
これは初代DGX1に匹敵する性能を持ち、価格は約15万ドル。
さらに大型の「DGX Station」も発表され、液冷式の美しいデザインで20ペタフロップスという圧倒的な計算能力を実現。
72コアのCPUとチップ間直接接続によるHBMメモリを搭載しています。
これらの製品はHP、Dell、Lenovo、ASUSなど主要メーカーから提供され、世界中の3,000万人のソフトウェアエンジニアや数百万人のデータサイエンティストの作業環境を変革するでしょう。
Jensen Huangは「2025年末までにNVIDIAの全ソフトウェアエンジニアがAIを活用するようになる」と述べ、企業のAI活用が加速する見通しを示しました。
Groot N1：人型ロボット向け基盤モデルの衝撃的登場
GTC 2025の最も衝撃的な発表の一つが、人型ロボット向け基盤モデル「Isaac Groot N1」です。
このモデルはOmniverseによるシミュレーションデータ生成と深層学習を組み合わせて開発されました。
Groot N1の特徴は「速く考える」システムと「ゆっくり考える」システムの二重アーキテクチャ。
環境理解や指示対応、行動計画をゆっくり考えるシステムで行い、実際のロボット動作制御を速く考えるシステムで実行します。
この設計により、一般的なオブジェクト操作や多段階タスクも柔軟に実行可能になりました。
さらにNVIDIAはGrootをオープンソース化すると発表。
物理AIとロボティクスの進化は目覚ましく、今後最大の産業へと成長する可能性があると評価されています。
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投資家視点：AIインフラ構築の初期段階がもたらす長期的成長機会
GTC 2025での一連の発表は、NVIDIA株が依然として長期投資先として魅力的である理由を浮き彫りにしています。
数々の技術革新と市場拡大の見通しから、AIインフラ構築がまだ初期段階であることが明らかになりました。
これは投資家にとって重要な示唆を含んでいます。
株価評価：現在の予想PERは割安水準
| 会計年度末 | 予想EPS | 成長率(Y/Y) | 予想PER |
|---|---|---|---|
| 2026-01-31 | $4.53 | 53.7% | 26.0倍 |
| 2027-01-31 | $5.76 | 27.0% | 20.4倍 |
NVIDIAの株価は2025年予想EPSの26.0倍、2026年予想EPSの20.4倍という水準で取引されています。
| PER(過去10年平均) | 61.2倍 |
| PER(過去5年平均) | 84.8倍 |
| 実績PER(過去12ヶ月) | 39.4倍 |
| 予想PER(今後12ヶ月) | 26.2倍 |
この評価倍率は、過去10年間の平均PERと比較して割安であり、2023年5月のHopper世代による業績急拡大前と同水準にあるのです。
この評価水準は、2025年度に53.7%増の4.53ドル、2026年度には27.0%増の5.76ドルという利益成長予測を考慮すると、極めて魅力的と言えるでしょう。
Jensen Huangが示したAI計算要件の爆発的増加と、それに伴うインフラ投資の加速を踏まえると、現在のバリュエーションは過度に慎重な見方を反映している可能性があります。
Blackwell出荷拡大に伴う2025年第3・第4四半期の業績加速予測
NVIDIAのBlackwell製品は既に上位4社のCSPだけで360万個が注文されており、これは2024年のHopper出荷ピーク時の130万個を大きく上回っています。
しかし、GB200 NVL72システムの本格的な出荷は2025年第3四半期以降と見られており、この時期からNVIDIAの売上と利益成長が再加速する可能性が高いでしょう。
さらに2025年後半にはBlackwell Ultra（GB300）の出荷も始まる予定で、これによりユーザーは現行のBlackwellからさらに1.5倍の性能向上を得られます。
このタイミングでの性能向上は、顧客のアップグレード意欲を高め、NVIDIAの売上成長をさらに押し上げると見られています。
アナリストの間では、「NVIDIAの株価は2025年第3〜第4四半期に大きく上昇する可能性が高い」との見方が広がっています。
特に業績加速のカタリストとなるBlackwell出荷拡大のタイミングに注目が集まっているのです。
競合他社との格差拡大がもたらす投資機会
NVIDIAが今回のGTCで示した技術ロードマップは、競合他社に対する圧倒的な優位性を浮き彫りにしています。
1年ごとの製品更新サイクルを確立し、各世代で約4倍の性能向上を実現する計画は、AMDやカスタムシリコンよりも数年先を行くものです。
特筆すべきは、NVIDIAがハードウェア（GPU）、ソフトウェア（CUDA、Dynamo）、ネットワーキング（MVLink、シリコンフォトニクス）の全てで独自の技術を開発・統合している点です。
この垂直統合型のエコシステムは、AIインフラ市場での優位性を強化し、利益率の維持にも貢献しています。
さらに、データセンター市場が2028年までに1兆ドル規模に成長するというJensen Huangの予測が実現すれば、NVIDIAはその主要な受益者となるでしょう。
特に「1ギガワットのデータセンターは400億〜500億ドルのNVIDIA製品を必要とする」という試算は、今後3年間で3倍以上に拡大する市場の中で、NVIDIAが持続的な成長を実現できる可能性を示しています。
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まとめ
GTC 2025から読み取れる最大のメッセージは、「AI革命はまだ始まったばかり」という事実です。
Jensen Huangが示した「AI計算要件は昨年の100倍に急増」という言葉は、私たちがAIの黎明期にいることを如実に物語っています。
Blackwellの40倍の性能向上から始まり、2027年までに展開されるRubin Ultraの15エクサFLOPSに至るロードマップは、NVIDIAが他社に対して数年のリードを保持していることを示しています。
この技術的優位性は単なる一時的なものではなく、年次のアップデートサイクルによって強化され続けるでしょう。
データセンター投資が2028年までに1兆ドル規模へと成長するという予測は、NVIDIAの収益機会の大きさを物語るものです。
特に「1ギガワットのデータセンターで400億〜500億ドルのNVIDIA製品が必要」という試算は、今後の成長性を裏付けています。
一方、DGX SparkやGrootなどの発表は、AIがクラウドからエンタープライズ、さらにはロボティクスへと急速に広がっていく姿を示しており、NVIDIAの市場機会はさらに拡大していくことでしょう。
投資家としては、現在の予想PERが過去最低水準にあることに注目すべきです。
2025年後半からのBlackwell出荷拡大に伴う業績加速も期待できるため、長期的な視点での投資機会と言えるでしょう。
AIインフラストラクチャの構築は、Jensen Huangが言うように本当に「まだ始まったばかり」なのです。
NVIDIAはこの巨大な波に乗って、今後も成長を続ける可能性が高いと言えるでしょう。
最後まで、お読みいただきありがとうございました。
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