200億ドルのCPU投資について、Nvidiaについては誰も話していない

ニューディビアのCFOであるコレット・ケースは、5月にYahoo Financeに対して、同社が今会計年度において、CPU関連の収益は200億ドルです。つまり、独立したCPUサーバーと、スーパーチップ内に組み込まれたCPUを組み合わせるということです。彼女がその意見を述べた当初は、それが一般的な市場の議論として認識されることはほとんどありませんでした。しかし、GPUに関する話はもっと大きく取り上げられており、CUDAの優位性も、今や誰もが信じている理論となっています。

しかし、実際にAIの計算アーキテクチャがどのように変化しているかを見てみると、2022年以降、CPUの再発明がデータセンターにおいて最も重要なアーキテクチャ的変化となっている。

市場は8月26日に行われるNvidiaの2027年第2四半期の決算を予想しています。ウォール・ストリートの予測によると、収益は約920億ドルで、前年比で約96％の成長が見込まれています。その結果、株価は上昇しています。過去2週間で12％217ドル程度で取引されているが、これは52週間の高値である236.54ドルから約8％低い。この状況は、ニュースによる売りの典型的なパターンに見える。価格が高く、期待も高まっているため、業績予測や利益率に関する情報が悪化すれば、急激な反応が起こる可能性がある。

しかし、Nvidiaがどのような企業になっていくのかについての議論は、製品アーキテクチャに反映されていない。Nvidiaはもはや単なるGPUメーカーではない。AIインフラにおけるCPUとGPUの両方を手掛ける存在として位置づけているため、競争状況も変わってくる。

CPUの復活とは、単なる復活ではなく、新しい設計への移行である。

2023年以降、データセンターの情勢は単純になった。GPUとネットワークが重要な要素となっている。AIのトレーニングや推論に必要な計算処理がCPUから移り、その結果、インテルのサーバー事業は停滞した。しかし、この状況は逆転している。それはCPUが突然AI処理において優れた性能を持つようになったからではない。変化の原因は、ワークロード自体にある。

強化学習には大量のCPUクラスターが必要です。RL環境は一般的なプロセッサ上で実行されます。CPUが、GPUを忙しくさせるボトルネックになっている。AIモデルがツールを呼び出したり、データベースに問い合わせたり、インターネットを利用したりするようなエージェント型ワークロードでは、静的な推論よりもはるかに多くのCPUリソースが必要になります。そして、大規模な場合には、各GPUクラスターにはヘッドノードが必要です。これらのヘッドノードは、接続されたアクセラレーターを管理し、インターネットトラフィックを処理する役割を担います。また、電力予算はGPUの計算に割り当てられます。

供給側が需要を裏付けている。初期のAIブームを完全に逃したインテルは、2025年後半、データセンターのCPU需要が予想外に増加したと報告されました。現在、AMDはファンドリーツールの投資を増やしているが、PC用ワッファーよりもサーバー用ワッファーを優先している。AMDは2026年において、サーバーCPUの市場規模が「強い2桁の成長」を見込んでいる。Frontier AIラボは、クラウドプロバイダと競争して、大規模なGPUクラスターをサポートする専用CPU構成のコモディティx86サーバーを提供している。数万個のCPUがGPUにデータを供給している。

これは周期的な回復ではありません。AIの計算方式が構造的に変化しているのです。

Nvidiaは、両方の側で製品を開発している唯一の企業です。

Nvidiaが他の半導体企業とは異なる点は、CPUやGPUを一つの統合されたシステムとして設計している唯一の企業だということです。

現在、完全な実装が進められているGrace Blackwellでは、NvidiaのARMベースのGrace CPUとそのBlackwell GPUが組み合わせられています。NVLink-C2Cを利用して、プロセッサとアクセラレーター間で900GB/sのコヒーレント帯域幅が提供されます。CPUメモリはGPUメモリの拡張部分となります。このアーキテクチャにより、分散型システムにおけるデータ移動のボトルネックが解消され、性能が向上します。

Vera Rubinは、2026年のCESで発表された次世代製品であり、現在では量産が始まっています。さらに、その先を目指しています。これは、7個の特別に設計されたチップを1台のラックスケールのAIスーパーコンピュータに統合しており、そのコンピュータには220兆個のトランジスタがある。Vera CPUは、C2C帯域幅を1.8TB/sに倍増し、メモリ容量を1.5TBに3倍にする。また、176個のスレッドをサポートする空間多スレッド機能を持つオリンパス独自のコアも搭載されている。これは、強化学習のオーケストレーションやエージェンシーAIの制御フロー向けに特別に設計されたものである。

ジャンセン・ホアンは、総合的なCPU市場の機会を次のように述べています。Nvidiaが対応可能な2000億ドルそれは、彼をIntelやAMDと直接競争する状況に置く主張です。IntelやAMDは、現在、サーバーCPU市場を支配している企業です。しかし、GraceやVeraのアーキテクチャは、あらゆる汎用CPUワークロードを獲得しようとしているわけではありません。彼らが目指しているのは一つだけ：Rubin GPUをAIシステムで最大限活用することです。

建築の背後にある数字が変わる

財政的な証拠は、収入の推移にある。Nvidiaのデータセンター事業の収入は、2025年第3四半期の350億ドルから、2026年第4四半期には390億ドル、2026年第1四半期には440億ドル、そして2026年第2四半期には470億ドルにまで増加した。各四半期ごとに、前の四半期より約10～12％増加している。これは、年間2000億ドル近い収入を得ている企業にとって、非常に滑らかな成長曲線である。

200億ドルのCPUの需要という数字は、単なる数値としてだけでなく、GPUのみを利用した設計から、どれだけ多くのインフラ投資が移行しているかを示すものです。背景を考えると、Nvidiaの2027年度の総収入は3000億ドルに達すると予想されます。その場合、CPUの割合は約7％になります。これは小さな数字に思えますが、実際にはCPU層はAIインフラの予算において後回しにされることが多かったのです。つまり、コスト中心の要素に過ぎませんでした。もしNvidiaがGPUと共にこのCPU層を手掛けることができれば、加速器とオーケストレーターの両方から収益を得ることができるということです。これこそが、ハードウェアからソフトウェアへの価値移転の具体的な形態です。

利益率は、その会社の成績を物語っています。最新の四半期報告では、粗利益率は75％でした。営業利益率は64％であり、前年比で65％の増加を見せており、過去12ヶ月間で1190億ドルに達しています。財務状況では、132億ドルの現金があり、負債は640億ドルです。これにより、負債対株式比率はわずか4.3％です。これは、レバレッジを利用して運営されている会社ではありません。これは、自社の次世代アーキテクチャの開発に資金を提供する「現金の機械」です。

市場が不足しているかもしれないもの

2027年第2四半期の約920億ドルの収益予測は、また一つの好成績となるでしょう。しかし、本当の問題は、Nvidiaが売上面で優位に立つかどうかではありません。実際の問題は、GPU中心からシステム中心のAIインフラへの移行を市場が正しく評価しているかどうかです。

ブラックウェルは、月間100万個のGPUを生産できるようになっている。Vera Rubinもすでに本格的に生産が行われている。VeraのCPUのみを搭載したサーバーは、2年前には全く収益がなかったものですが、今では新たな収益源となっています。もし黄が言うように、CPU市場が実際に2000億ドルもの規模であるなら、Nvidiaがその一部を手に入れることができれば、TAMの拡大だけでも現在の評価価値を正当化するものです。

Nvidiaの株価は、前年同期比で70％の収益成長を遂げている企業にとっては普通のことですが、連続的な売上高に対しては21倍という高い比率になっています。PEG比率は0.30であり、これは利益成長が株価評価倍数を上回っていることを示しています。市場がNvidiaを過小評価しているかもしれないのは、全システムを自社で提供するという競争上の利点です。AMDはGPUアーキテクチャにおいて競争できます。MI400やMI500チップは、純粋な計算機能において他の競合製品に追いついています。しかし、競合製品の中には、ラックスケールでのCPU-GPU-ネットワーク-DPUの一貫したアーキテクチャを持つものはありません。

重要なリスク

ニュースを売り出すリスクは実際に存在します。この株価は2週間で12％上昇しています。ゴールドマン・サックスのアナリスト、ジェームズ・シュナイダーは、最近の動きを受けてNvidiaの基準が高くなったと警告しています。例えば、Ciscoも強い業績を発表した後、6ヶ月で65％も下落しました。もしNvidiaが第2四半期の収益が予想通りであるにもかかわらず、第3四半期や2027年度全体の予測が期待値を少し下回る場合、株価は急激に10～15％下落する可能性があります。

第二のリスクは、CPU側での実行です。Grace CPUはそれに悩まされていました。Neoverse V2コアにおけるブランチ予測の制限その結果、最適化されていないHPCやAIワークロードの性能が低下してしまいました。Vera社のカスタムオリンパスコアは、この問題を解決するために設計されていますが、初期の実装結果から、このアーキテクチャが大規模なRL環境で必要とされるスループットを実現できるかどうかがわかります。もしCPUの性能が期待に達しないとしても、それは大きな打撃ではなく、致命的ではありません。GPU事業こそが核心的な役割です。

第三のリスク、そして割り当てにおいて最も重要だと思われるリスクは、機会費用です。Nvidiaの株価は過去120日間で約22％上昇し、今年初めからは約17％上昇しています。これは順調な数値ですが、市場がこの会社に対して期待している水準には達していません。5.26兆ドルという市場価値は、Blackwell社の成功、Vera社の導入、そしてCPU市場の機会を反映しています。残りの上昇可能性は、Vera Rubinの採用が予想以上に加速すること、Huangが述べているような規模でのCPU市場の実現、そしてソフトウェアの収益化にかかっています。しかし、ソフトウェアの収益化については、何年もの間問題となってきましたが、まだ実質的な収益として現れていないのです。

資本が行く場所

Nvidiaは、AIインフラの移行において正しい方向に進んでいると私は考えます。GPUのみを利用する計算から、システムレベルのAIエンジニアリングへの移行が実際に起こっており、Nvidiaはこれら両方の分野で利益を得ることができる唯一の企業です。Vera Rubinは、チップではなくデータセンターが計算の単位となる最初のアーキテクチャです。そして、エージェント型AIや強化学習が発展していくにつれて、この点がより重要になります。

しかし、次の6日間において重要なのは、長期的な位置づけではなく、タイミングと配分のことです。

もしQ2の収益が920億ドルに近く、予測と業績見通しが1兆ドルの売上率を維持することを示すなら、ニュースを売却するリスクは解消され、株価は52週間の高値を再確認する可能性があります。もし業績が良好だが、業績見通しが適切でない場合、または利益率に関する情報からCPUの負荷による圧力があることがわかった場合、発表前の12％の上昇は不安定になります。

私の意見では、アーキテクチャに関する話題は長期的な持続性を持っているが、8月26日以前の短期間におけるリスクとリワードの関係からすると、より小さな投資が適しています。200億ドルのCPU関連の機会は確かに存在しますが、それは2027年から2028年の話であり、2026年の四半期の話ではありません。予算決定前の上昇局面で20～30％を削減し、報告後の下落時に再び投資を加えることで、リスクと実際に評価されているタイムラインが一致するようになります。

この議論の焦点は、NvidiaがAIインフラ分野で依然として支配的な地位を保つかどうかではない。重要なのは、今後12ヶ月間の収益性が、より大きなAI市場全体と比べて同じくらい魅力的かどうかということだ。そこでは、より低い成長率で、しかし同等に優れたアーキテクチャを持つ企業が、次の成長局面においてより良い参入点を提供する可能性がある。