今夜のNvidiaに向けたいくつかの考察
原文作者：@GavinSBaker
編集：Peggy、BlockBeats
編集者注：英語版NVIDIAの決算発表後、市場の注目は通常、売上高、利益、および見通し範囲に集中する。しかし、本稿の著者@GavinSBakerは、議論をより長期的な視点に引き戻そうとしている。NVIDIAの価値を決定するのは四半期ごとのデータではなく、AI需要がどれほど持続するか、そして計算能力への投資が本当に持続可能なリターンを生み出しているかどうかである。
技術サイクルの歴史的経験に基づき、「バブルと過剰投資」が再現されるかどうかを考察するとともに、今回のAIサイクルでは電力とウェハーの供給ボトルネックが存在し、拡張ペースがより控えめになる可能性を指摘している。一方で、GPUのレンタル価格と旧型チップの高利用率は、「AIのROI」に現実的な検証を提供している。
以下为原文：
以下は個人的な観察ですが、NVIDIAに注目している方々にとって参考になるかもしれません。私の見解では、この企業を取り巻く真正の議論ポイントは2つの核心的変数のみです。1つ目は需要の持続性、2つ目はAIの投資収益率（ROI）であり、後者はGPUの有効使用寿命と密接に関連しています。
需要の持続性：歴史は繰り返されるか？
技術の波の歴史的経験から見ると、ほぼすべての類似サイクルは金融バブルと生産能力の過剰拡張を経験してきた。カロタ・ペレスは『Technological Revolutions and Financial Capital』でこれを体系的に論じている。彼女は、鉄道、ラジオ、インターネットなど、あらゆる技術革命において、金融市場がその長期的潜在力を早期に認識し、それに続く資本の熱狂がバブルを生み出す（これはマウボシンが言う「意見の多様性の崩壊」で説明できる）と指摘している。バブルは過剰建設をもたらし、過剰建設は段階的な需要の落ち込みを引き起こし、その結果市場は崩壊する。一方、基礎技術の供給過剰は最終的に「ゴールデンエイジ」の基盤を築く。インターネットの発展の道筋はその典型例である。
したがって、ナビダにとって重要なのは、四半期の業績や次四半期の見通しではなく、これらはすでに買い手機関によって十分に織り込まれている。真に重要なのは、その年の成長率ではなく、1株当たり利益（EPS）の持続可能性である。
現在の評価に組み込まれた期待値から見ると、市場はナビダの利益が段階的な高点に近づいているという判断を示しており、その背後には資本支出の過剰拡大への懸念が隐れています。重要なのは、市場が懸念しているのは「評価バブル」ではなく、「ファンダメンタルズバブル」、つまりキャップエックスによって引き起こされる潜在的な過剰建設リスクです。市場が2027会計年度以降もナビダが高単位数の収益年間成長率（CAGR）を維持できるという信頼を築けば、評価の中心は支えられるでしょう。
今回は本当に異なるのでしょうか？
「今回は違う」はしばしば危険な判断である。しかし、今回のAIサイクルには確かに異なる点がある：電力（watts）と先進プロセスウエハー（wafers）という二つの重要な次元で、世界全体が実質的なボトルネックに直面しており、これらの制約の緩和には数年かかる可能性がある。
このような供給側の硬直的制約は、むしろ生産能力の過剰拡張を抑制している可能性がある。超大規模クラウド事業者は、条件が整えば理論的にはさらに拡大を加速するが、現実には電力とワーフェルの制約がその拡大ペースを制限している。ペレスの著書で描かれた過去の技術革命とは異なり、当時はこのような供給のボトルネックが展開速度を制限するような状況は存在しなかった。
過剰な建設がなければ、崩壊は起こりにくい、特に現在のテクノロジー株全体の評価が極端に高いわけではない状況下では。
この二つのボトルネックのうち、ウェハは電力よりもより重要である可能性がある。ウェハの生産能力のペースが、AIサイクルの長期化を引き起こす重要な変数となる可能性がある。TSMCの経営陣は慎重さで知られており、短期的な過激な拡大よりも、産業の安定性と長期的価値を重視している。電力とウェハの制約がなければ、NVIDIAの今後24ヶ月の成長はさらに速くなる可能性があるが、その代わりに過剰投資のリスクも顕著に上昇する。
ある意味で、供給制約がAI全体のサイクルを「減速安定状態」に導いている可能性がある。AIが先進プロセスウエハーへの高い依存度を持つことが、このサイクルにおける劇的な変動を回避する鍵となる可能性がある。
一部の極端な仮定シナリオを実現するには、計算能力の規模を現在の数百倍、甚至は上千倍に拡大する必要がある可能性があります。この拡大に要する時間自体が、社会の調整と制度の適応にバッファを提供します。
歴史的な経験も参照となる：ジェームズ・ワットが回転式蒸気機関を発明した後、鉄道システムが馬を真正に置き換えるまでには数十年を要した。AIの進化速度はおそらくそれより速いが、社会構造を極短時間で再構築するほどではない。
より重要なのは、人間が「汎用知能」を実現するのに必要な電力はたった20～30ワットであるということです。電力が制限される世界では、この効率の優位性は長期にわたり続きます。したがって、より滑らかで持続的なAIのサイクルは、社会そのものにとって必ずしも悪いことではありません。
GPUの寿命とAIの実際のROI
GPUのレンタル価格は、本質的にトークンの経済的価値を反映し、「AI ROI」の核心指標でもある。理論的には、より高性能なチップが次々と投入されるにつれ、旧モデルのGPUのレンタル価格は、AIの投資収益率が正である場合でも徐々に低下すべきである。
しかし、過去2か月で、約4年間使用されてきたH100のレンタル価格は著しく上昇しました。これは、特にagentic AIやコード生成のシナリオにおいて、計算能力が実在し、顕著な経済的価値を生み出していることを意味します。
一方で、Blackwellの導入にもかかわらず、6年前のA100は依然として高い利用率を維持しており、レンタル価格は明確な緩和を示していない。これは、GPUの有効寿命が少なくとも6年以上、さらには多くの顧客の減価償却期間を上回る可能性を強く示唆している。
これによる影響は構造的なものです：残存価値が以前の予想を上回れば、GPUの資金調達コストはさらに低下します。一方、単一のモデルや特定の用途に特化したASICは、同様のライフサイクル上の利点を備えるのが難しいです。高速なイテレーション環境では、専門化されたチップの資本コストが高く、資金調達がより困難になります。
ある意味で、汎用性はGPUの競争優位性である。prefillとdecodeの機能分離と、それに伴うチップアーキテクチャの整備により、計算アーキテクチャは「単一チップ論理」から「複数チップ協調システム」へと進化している。AIインフラは単一デバイスに依存せず、高度に結合された一連のシステムエンジニアリングである。
prefill と decode 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く構造調整を完了する可能性がある。異なるメーカーの設計路線における選択の違いが重なり、顧客の推論コストにおける相対的優位性が変化している。
一部のメーカーがこれまでコスト優位を活かしてトークン価格を引き下げ、市場シェアを獲得していた場合、その優位性が弱まると、市場行動は合理化されるでしょう。長期的には、特に計算リソースの需要がトレーニングから推論へ移行する段階で、AIのROIに前向きな影響を与えるでしょう。
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ません。
最後の軽い願い：英語版NVIDIAが今後、スーパーヒーローをチップのコードネームとして再採用することを願っています。驚くべきことに、「グリーンチーム」はこれまで「Banner（マーベルのキャラクター、ハルクの本名）」という名前を一度も使用していません。
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