AIのサイクルはピークに達していない――単に回転しているだけです。

7月末に終了した四半期について、Nvidiaは報告しました。962億ドルの収入で、前年比106％の増加となった。、と共に粗利益率は75％そしてGAAP純利益は597億ドルわずか3ヶ月の間に。AI構築を担う部門であるデータセンター事業だけでも、成長した。前年比117％で、890億ドルに達した需要側の視点から見ても、このサイクルは終わることはない。重要なのは、AIが崩壊するバブルなのかどうかではなく、このサイクルの中で競争がどこで起こっているかということです。なぜなら、それが誰が利益を維持できるかを決めるからです。そして、それは2年前とは異なります。

このサイクルは、モデルの作成から実行に移行しました。

データセンターには2つの異なる役割があり、業界はそれらの役割を交互に行っている。トレーニングというのは、AIモデルを構築する一時的な作業であり、巨大な計算能力を使ってモデルの知能を高めるのだ。その後は、モデルが利用されるたびに、いつも同じことが起こる。例えば、チャットボットに質問を投げかけると、そのボットが答えを出す前に「考える」ということだ。インフェインタンスは決して止まらない。それは繰り返し行われ、ユーザーやクエリに応じて増加する。また、トレーニングとは異なる経済的要素が影響する。それは遅延時間、効率性、そして回答1件あたりのコストであり、純粋なパワーのピーク値ではない。

この区別は、推論モデルのおかげで重要なものとなっています。最新のフロンティアモデルは単に答えを出すだけではなく、より良い答えを得るために、推論時に多くの計算を行います。業界内の研究チームも、進歩の原動力としてこのモデルを捉えています。トレーニングコンピュータのスケールアップから、推論コンピュータのスケールアップへと移行するそうなると、サイクルの争点となる部分は、コスト効率や建築的側面の差が最も重要になる段階に移ってしまいます。そして、最初の段階で優位だった建築様式が、必ずしも次の段階でも優位であるわけではありません。

Nvidiaの回答：トレーニング用のものではなく、推論用のマシンです。

これは、Nvidiaの最新製品ラインにおける背景です。同社の新しいRubinプラットフォームは、主に推論市場を対象としており、経営陣はその価値を数値化しています。Rubinでトークンを生成するのには、以前のBlackwell方式での生成に比べて10分の1のコストがかかります。、そして1兆パラメータを持つモデルを学習するには、ブラックウェルが必要とするGPUの量の4分の1しか必要ない。つまり、Nvidiaは、推論段階で重要となるコストや効率性といった要素において競争しているのです。

市場はすでに購入注文と共に投票を行った。Nvidiaは期待している。ヴェラ・ルビン社は、約200億ドルのデータセンター収入を生み出すだろう。現在の四半期では、このセグメントの約20％が、前四半期と比べてほぼゼロになった。CFOはそれをこう表現した。会社史上最速の製品リリース、とともに主要なハイパースケール企業、AIクラウドサービスプロバイダー、システムOEMからの購入注文が多数あります。チーフエグゼクティブのジェンセン・ホアンは、こう予測しています。ブラックウェル・アンド・ルービンアーキテクチャに関する2025年から2027年の累積需要は、1兆ドルを超えるだろう。— これは、ちょうど1年前にNvidiaが発表した数値の2倍です。

見出しの大きさは無視して、その方向性に注目しましょう。Nvidiaは単に同じ製品をさらに多く販売しているだけではありません。彼らは製品の位置づけを変え、新しいサイクルにおいて重要な地位を握ろうとしています。数値からも、購入者がそれに従っていることがわかります。「私たちがどの段階にあるか」というのは、製品レベルでの意味です。つまり、インフィレーション時代の初期段階にあり、ハードウェア供給業者は依然として高い価格を設定することができます。なぜなら、能力が不足しており、作業量も新しいからです。

リスクとは、決して需要ではない。実際には、建設にかかる費用を負担するのは誰かということだ。

このサイクルにおいて注目すべき点は、Nvidiaの損益計算書には記載されていない。それは、購入者側のバランスシートにあるのだ。最大5社のクラウドおよびAIインフラ事業者が、2026年に対して6600億ドルから6900億ドルの資本支出を行うことに合意している。2025年時点の約2倍になるここで、私が何度も繰り返している二重の信号があります。供給の約束が増えるということは、需要の強さと見なされます。しかし、それは同時にレバレッジの上昇とも言えます。その投資額1ドルは、ほとんどの購入者がまだ大規模に収益を上げることができないAI製品から得られる収入によって返済されなければなりません。資金調達は、需要が高まる前に行われる可能性があります。

Nvidiaの行動から、その差がどれほど大きいかがわかります。大規模クラウドサービスプロバイダーの収入を待つことなく、このプロジェクトを実現するため、Nvidiaはアポロ、ブラックロック、ブラックストーン、ブルックフィールド、ゴールドマンサクス、KKRといった企業とのパートナーシップを結んだと発表しました。5000億ドル以上の第三者資本を動員するAIインフラのためにです。民間資金がこのプロセスの資金調達を担っています。これは、需要の高さを裏付けるものであり、返済リスクも迅速に再評価できる資本市場に委ねられています。需要が堅調である場合でも、これは重要な変化です。

パワーというのは、第二の制約要因です。ボトルネックは、チップの供給から電力網へと移り変わっています。動力が得られない場合、それは金融的な負担となり、購入者がどれだけ欲しがっていても、その履行や実施を遅らせたり、中止したりすることができます。意欲的な顧客というのは、実際に動力が供給されるデータセンターとは異なります。

その再定義こそが、実際に小売投資家が必要とする教訓です。このサイクルを「AIは過大評価されているか？」という観点で判断してはいけません。需要のデータを見ると、そうではないことがわかりますし、数値もそれに近いものではありません。むしろ、今、どこに価値が生まれているのか、そしてその投資をした人々が報酬を得られるかどうかを考えるべきです。その点において、このサイクルは進行しているが、依然として健全な状態です。Nvidiaは1年で収益と利益を2倍にしましたが、株価は今年初めまでにわずか17％しか上昇していません。なぜなら、2倍になった基準値はすでに約5.3兆ドルの市場価値に一部含まれていたからです。長期的な視点からは理にかなっていますが、短期的なリターンはもはやAI投資の最も簡単な部分ではありません。それが、勝者を手に入れることと、サイクルを間違えることの違いです。