70％の成長目標はまだ控えめ？NVIDIA投資家会議で「本音」：FY28に供給制限がなければ、事業規模は倍増の可能性！

NVIDIAの今後数年間の成長予測は、市場の想像以上に積極的である可能性が高い。

疾風取引デスクによると、JPモルガンは最新レポートで、直近の投資家会議にてNVIDIA経営陣がFY28の前年比70%成長フレームワークは需要側の上限ではないことを明確にし、もし供給制約がなければビジネス成長率は100%を超える可能性もあったと述べていることを指摘した。これは、現在NVIDIAの成長を抑制する核心的な問題が「需要が持続するかどうか」から「生産能力が追いつくかどうか」にシフトしたことを意味する。

さらに注目すべきは、AI需要自体が急速に拡大し続けており、需要構造も変化している点である。約18か月前、NVIDIAのトレーニングと推論の収入はそれぞれほぼ半分を占めていたが、現在は推論収入がトレーニングを上回り、その比率は今後も高まる見通しである。同時に、新興クラウドサービス事業者がもたらすAIコンピューティング基盤収入はすでに50%を超えており、成長の原動力は従来のメガクラウド事業者からより広範囲なAI計算力エコシステムへと拡大している。

供給側こそがNVIDIAがさらなる成長を実現できるかどうかのカギとなっている。経営陣は、先進的なウエハーとメモリを現在最も重要な2大ボトルネックとして名指しし、TSMC、Micron、SKハイニックス、Samsungと連携し供給拡大に取り組み続けている。特にHBMが依然として逼迫している現状で、主要部品の供給が改善されればNVIDIAが生産能力によって抑えられていた受注需要もさらに解放される見込みだ。

顧客構造の変化もまた、市場におけるNVIDIA成長の少数顧客への過度な依存に対する懸念を低減している。OpenAIとAnthropicは現在、エンドユーザー算出でNVIDIAビジネスの約20%を占めており、FY28には約25%に増加する可能性があるが、新興クラウドサービス事業者がAIコンピューティング基盤収入の50%超を占めている。

需要の継続的な拡大、推論の比率上昇、顧客のさらなる分散化などにより、NVIDIAの成長ストーリーは単純な「トレーニング計算力サイクル」から、より広範囲なAIインフラサイクルへと変化している。

FY28の70%成長は上限ではなく、供給こそ最大の制約

レポートでは、NVIDIAのインベスターリレーションズ＆戦略財務担当副社長Toshiya Hari氏が、FY28の前年比70%成長フレームワークは単一の顧客や事業が牽引しているのではなく、メガクラウド各社、新興クラウドサービス事業者、AIラボ、主権AI、企業、オンプレミス展開など多様な需要によって推進されていることを示したと述べている。

経営陣が早期に年度をまたいだ成長フレームワークを示した理由の一つは、市場のコンセンサスと社内判断との間に明らかなギャップが存在するためである。もしこの期待値ギャップが継続する場合、サプライチェーンパートナーの生産能力計画に影響を与える可能性がある。

さらに重要なのは、Hari氏が供給制約がなければNVIDIAのビジネス成長率は100%を超える可能性もあったと明言した点だ。

言い換えれば、70%の成長目標は現時点での供給状況下で経営陣が公に確認できるミニマムラインであり、需要側の本当の上限ではない。今後さらに生産能力が拡大されれば、NVIDIAの実際の成長余地はこの数値を大きく上回る可能性がある。

推論収入がトレーニングを上回り、AI需要は「カード購入」から持続運用へ

トレーニングと推論の収入構造も今回の会議での重要なテーマとなった。

NVIDIAのGPUは高いワークロード切替能力を持っており、例としてGrace Blackwellはモデル学習にも推論にも素早く用途転換できるため、両ビジネスの正確な分離は難しい。

しかし、経営陣は重要なタイムポイントとして、約18か月前はトレーニングと推論収入がそれぞれ50%程度であったが、現在は推論収入がトレーニングを上回り、この差は今後さらに拡大すると明かしている。

これはNVIDIAの需要構造が変化していることを意味する。トレーニングはAIインフラ拡張の重要な原動力だが、モデル規模拡大・AIアプリケーションの普及とともに、推論がより持続的な計算力需要の供給源となっており、NVIDIA収入の持続可能性向上も期待される。

先端ウエハーとHBM、依然として供給側の2大「首根っこ」

強い需要のなか、NVIDIAの最大の課題は依然としてサプライチェーンにある。

Hari氏は、来年の需要を満たすための主なボトルネックは先端ウエハーとメモリの2点に集中していると特に指摘。先端ウエハーは主にTSMC、HBMなどの高帯域幅メモリは Micron、SKハイニックス、Samsungが関与している。

NVIDIAはTSMCおよび三大メモリサプライヤーと継続してコミュニケーションを取り、主要部品の供給能力向上に重点を置いている。

つまり、AI需要が持続的に伸びるなか、HBM生産能力拡大がNVIDIAの成長ポテンシャル解放の前提となっている。Micron、SKハイニックスなどのHBMサプライヤーにとってもNVIDIAからの需要は依然として高い可視性がある。

顧客はもはやメガクラウド依存でなくなり、新興クラウド事業者が半数超に

NVIDIAの顧客構造も変化している。

Hari氏によれば、OpenAIとAnthropicは現在エンドユーザーの観点でNVIDIAビジネスの約20%を占め、FY28には25%程度になるとみられている。しかし両社は主にクラウド企業や新興クラウドサービス事業者を通じて計算力を獲得しているため、この数字はNVIDIAの直接的な顧客収入比に等しくはない。

注目すべきは、新興クラウドサービス事業者が現在AIコンピューティング基盤収入（ACIE）の50%超をすでに貢献していることだ。

これはNVIDIAの成長源泉が従来のメガクラウド事業者から、新興クラウド事業者やモデル企業、さらにはエンタープライズ顧客に拡大していることを示している。顧客と計算力需要の分散が進むことで、単一顧客依存リスクも一定程度低減できている。

オープンソース、クローズドソースは「二者択一」ではなく、モデルコスト低減は計算力需要を刺激

オープンソースとクローズドソースモデルの発展について、NVIDIA経営陣はこれまで同様「両方のモデルが長期的に共存し、AI技術進歩がいずれか一方に取って代わるものではない」との見解を示した。

NVIDIA自身もOpenAIやClaudeなどのクローズドモデルを併用し、またチップ設計などの主要ワークロードではオープンとクローズドのハイブリッドを選択している。

加えて、経営陣はモデル構築者の粗利益率が改善していると指摘した。NVIDIA GPUの継続的な進化により、1トークンあたりの計算コストが着実に低下し、モデル企業の採算性も向上している。

これが新たな需要循環を形成する可能性がある：計算コスト低減→モデル企業の収益性改善→AIアプリケーションの加速展開→推論需要増加→さらに計算力調達を促進。

資金調達モデルは自立可能か？NVIDIAが「循環資金調達」への疑義に正面から回答

市場で関心が高い資金調達問題について、経営陣は主に三種類の主要なスキームを説明した。その中には一部新興クラウド事業者との収益分配契約、PORTS-Pikeデータセンターキャンパス計画、さらにApollo、BlackRock、ブラックストーン、ブルックフィールド、GoldmanSachs、KKRなどと共同運営する5,000億ドルのプライベートキャピタルプラットフォームが含まれている。

収益分配契約の中心的な仕組みは、NVIDIAが基盤計算力価格をロックし、レンタル価格が基準を超過した際に、会社側がその上方利益の一部をシェアできるというもの。これによりNVIDIAはハードウェアの直接販売に加え、計算力インフラ運用からも継続的な収入を得るチャンスが生まれる。

市場での「循環資金調達」懸念に対し、経営陣は当該資金調達スキームの規模・上限はコントロールされており、その根底には強いエンド需要、エコシステムのリターン、最終的な計算力調達側の信用力があると強調した。

今回の会議情報からも分かる通り、NVIDIAが真に解決すべきはもはや「需要があるかどうか」ではなく、「いかにして需要を早急に供給に転化できるか」である。ウエハーやHBMなどのボトルネックが緩和し続けるなら、従前の70% FY28成長フレームワークには明確な上方修正の余地がありそうだ。