財務の枠を超えて、エヌビディアの真のリスクと機会

原題:今夜Nvidiaの前にいくつかの思考
原作者 ： @ GavinSBaker
翻訳:Peggy, BlockBeats

編集後記:Nvidiaの収益コールの後、市場の焦点は多くの場合、収益、利益、ガイダンスの範囲にあります。しかし、この記事の著者@GavinSBaker氏は、Nvidiaの価値を決定づけるのは、1四半期分のデータだけでなく、AI需要がいつまで持続できるか、コンピューティング能力への投資が本当に持続可能な収益を生み出したかどうか、という議論を長期的な次元に移そうとしています。

記事は、テクノロジーサイクルの歴史的な経験から始まり 、 「 バブルと過剰建設」が再生するかどうかを議論しながら、現在のAIサイクルは、拡張ペースを弱める可能性がある電力と半導体の供給制約の課題に直面していると指摘しています。一方、GPUリース価格や旧モデルチップの高使用率は 、 「 AI ROI」の実環境での検証にもつながる。

以下は原文です。

Nvidiaに興味がある人にとって参考になる個人的な考察をいくつか紹介します。私の考えでは、この会社の周辺で真に議論する価値のあるコア変数は2つだけです。1つは需要の持続性、もう1つはGPUの有効寿命と密接に関係するAIへの投資収益率（ROI）です。

需要の持続性：歴史は繰り返すのか?

技術的な波の歴史的な経験から、ほぼすべての同様のサイクルは金融バブルとキャパシティの過剰拡大を経てきた。カルロタ・ペレスの著書『技術革命と金融資本』では、これを体系的に論じている。彼女は、鉄道、放送、インターネットなど、技術革新のたびに、金融市場はその長期的な可能性を早期に認識する傾向があり、それに伴う資本の熱狂がしばしばバブルを生む（モーブザンの「視点の多様性の崩壊」という概念によっても説明できる）と指摘する。バブルは過剰な建設につながり、過剰な建設は一時的な需要の減退を引き起こし、その後市場暴落につながります。そして基盤技術の過剰供給は、最終的に「黄金時代」への布石となります。インターネットの発展の軌跡はその典型である。

したがって、Nvidiaにとってカギとなるのは、今四半期の業績や来四半期の指導ではなく、バイイングサイドの機関が十分予測していることが多いからです。本当に重要なのは、1株当たり利益（EPS）の持続可能性であり、前年比成長率ではない。

現在の評価における暗黙の期待から、市場は判断を示しているように思われます。Nvidiaの収益は循環的なピークに近づいている可能性があり、根本的な懸念は設備投資の過剰拡大だ。市場の懸念は「バリュエーション・バブル」ではなく「ファンダメンタル・バブル 」 、 つまり設備投資によって生じる過剰建設の潜在的リスクであることを強調しておきたい。2027会計年度以降、Nvidiaが高い1桁の収益複合年間成長率（CAGR）を維持するという信頼を市場が得ることができれば、バリュエーションセンターは支持を得られるかもしれない。

今回は本当に違うのか?

「今回は違う」というのは、危険な判断であることが多い。しかし、現在のAIサイクルには確かにユニークな側面があります。電力（ワット）と高度なプロセスウェハという2つの主要な側面において、グローバルな制約が実質的にあり、これらの制約の緩和には数年かかる可能性があります。

このサプライサイドのハード制約が、実際にキャパシティ拡大を抑制したのかもしれない。ハイパースケールのクラウドプロバイダーは、理論的には条件さえ許せば積極的に拡張を続けるだろうが、実際には電力とウェハーの制限が拡大ペースを制限している。ペレスの著書に記された歴史的な技術革命とは異なり、当時、配備速度を制限するような供給上のボトルネックは存在しなかった。

特にテック株全体の評価が現時点では極端に高い水準ではないことを考えると、オーバービルディングがなければ、崩壊は起こりにくい。

これら2つのボトルネックの間では、電力よりもウェハの方が重要となる場合があります。ウェハ容量制御のペースは、AIサイクルを延長する上で重要な変数になる可能性がある。TSMCの経営陣は、短期的な積極的な拡大ではなく、業界の安定状態と長期的な価値を重視し、常に慎重であることで知られています。電力とウェハの制約がなければ、今後24か月のNVIDIAの成長はより速いかもしれないが、過剰構築のリスクも大幅に高まるだろう。

ある意味、供給制約が「AIサイクルの減速定常状態」の一因になっているのかもしれない。AIの高度なプロセスウェハへの依存度が高いことが、実はこのサイクルの変動を平準化する鍵となるかもしれない。

極端な仮定のシナリオを娯楽にするなら、計算能力の規模は現在の数百倍、場合によっては数千倍にまで拡大する必要があるかもしれない。このような拡大に要する時間それ自体が、社会適応と制度適応のための緩衝材となる。

歴史的な経験も参考となる：ジェームズ・ワットが蒸気機関を発明した後、鉄道システムが真に馬に取って代わるまで数十年かかった。AIの反復速度は速くなるかもしれないが、まだ非常に短期間で社会組織を完全に再構築する可能性は低い。

さらに重要なことは、人間の「一般的な知能」を達成するには、20～30ワットの電力しか必要としないということです。電力の可用性が制約される世界では、この効率の良さは長期的に持続するでしょう。したがって、よりスムーズで永続的なAIサイクルが、必ずしも社会にとって悪いことではないかもしれない。

GPUの寿命とAIの本当のROI

GPUのレンタル価格はトークンの経済的価値を根本的に反映しており 、 「 AI ROI」の中核的な指標となっている。理論的には、より高性能なチップの導入が続けば、AI投資収益率がプラスであっても、旧GPUモデルのレンタル価格は徐々に下がっていくはずだ。

しかし、就航から4年近くが経過したH100は、この2カ月でレンタル価格が大幅に上昇。これは、特にエージェント型AIとコード生成のシナリオにおいて、コンピューティング能力が現実的かつ実質的な経済的価値を生み出していることを意味する。

一方で、ブラックウェル導入後も6年前のA100は高い稼働率を維持し続けており、レンタル価格も大きな下落は見られていない。このことは、GPUの実効寿命が少なくとも6年であり、ほとんどの顧客の減価償却サイクルさえも上回る可能性があることを強く示唆している。

その影響は構造的であり、残価が以前の予想よりも高い場合、GPUの資金調達コストはさらに減少する。対照的に、単一のモデルまたは特定のユースケース向けに設計されたASICは、同様のライフサイクル上の優位性を持つ可能性は低い。ペースの速い反復環境では、専用チップの資本コストが高くなり、資金調達がより困難になります。

GPUの普遍性はある程度、堀の役目を果たしている。プリフィル機能とデコード機能が分離され、補完的なチップエコシステムが徐々に形成されていく中で、コンピューティングアーキテクチャは「シングルチップロジック」から「マルチチップ協調システム」へと進化しつつあります。AIインフラは、もはや単一のデバイスに依存するのではなく、高度に統合されたシステムエンジニアリングに依存しています。

プリフィルとデコードの分離により、NVIDIAエコシステムはTPUエコシステムよりも早い段階で構造調整を受ける可能性がある。異なるベンダー間の設計のトレードオフと相まって、推論コストにおける顧客の相対的な優位性が変化しています。

これまで一部のベンダーがトークン価格を下げて市場シェアを獲得するためにコスト優位性に頼っていた場合、この優位性が薄れると、市場の行動は合理性に傾くようになる。長期的には、これはAIのROI、特にコンピューティング能力の需要のトレーニングから推論への移行期に良い影響を与えるだろう。

この転換点は、どの四半期業績よりも注目に値するかもしれない。

最後の軽い願いは、NVIDIAが将来、再びスーパーヒーローをチップのコードネームとして使用することを願うことだ。驚くべきことに 、 「 グリーン・チーム」はこれまでに「バナー 」 （ マーベルのキャラクター「ハルク」の本名）という名前を使ったことがない。

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