NvidiaとBroadcom：持続可能なAIインフラ企業

5大クラウドサービスプロバイダーは、ある程度の規模になる見込みです。今年、AIインフラに6600億ドルから6900億ドルが投じられる。これは2025年時点の水準のほぼ2倍に相当する。その洪水のせいで、GPUメーカーからケーブルトレイメーカーに至るまで、すべてが「AIインフラ」と呼ばれるようになってしまった。しかし、資金はすべて一つの経路を通じて流れるわけではない。それは、構造的に異なる二つのビジネスを支援しているのだ。同じ基準でそれらを評価することが、小売投資家が虚構の価格を支払う原因となるのだ。

彼らを区別する簡単な方法があります。どの会社が最も優れた仕様書を持っているかを尋ねるのではなく、トークン1個あたりのコストを誰が負担しているかを尋ねればいいのです。つまり、実際にモデルを大規模に運用する際のコストです。この一つの質問によって、価値のある会社と、みんなが話している会社を区別できるのです。

構築の中心にあるトレードオフ

データセンターの規模において、AIワークロードに与える制約となるのは、ほとんどテラフロップスという数値ではありません。重要なのは、1ドルあたり何トークンを生み出せるか、そして1ワットのエネルギーを使ってどれだけ多くのデータを処理できるかです。大量のデータを処理する際には、メモリ帯域幅や利用効率が重要になります。これが市場の仕組みを説明する経済的な要因です。

Nvidiaは、一般的な解決策として、ソフトウェアエコシステムを含んだ1つのGPUプラットフォームを提供しています。これにより、ほぼすべてのモデルが動作できます。一方、十分に大きいハイパスカリー企業は、自社の特定のワークロードに特化したチップを購入することができます。そうすれば、1ドルあたりより多くのトークンを得ることができます。しかし、それは設計コストを回収できるだけの規模があるからです。これがカスタムシリコンの特徴です。Nvidiaの支配地位にとって最も大きな構造的脅威であり、AMDよりも大きい。どちらの方法も収益性はあります。ただし、利益率やリスクの度合いが異なります。

マージンを保つプラットフォーム

Nvidiaは依然として受け入れている。AIアクセラレーター市場において、5ドルのうち約4ドルがその真の強みは、GPUのチップ自体ではなく、その周辺のソフトウェアや相互接続機構です。独立した分析によると、Nvidiaのソフトウェア構成の効率性は93％近くであり、他の競合企業のソフトウェアでは80～85％程度に過ぎません。この差額は、どんな高性能モデルよりも重要な価値があります。

その「堀」は財務データにも表れている。Nvidiaは、売上高の約47％を自由現金フローに変換している。さらに、粗利益率は約74％であり、売上高も年間80％以上の成長率で増加している。それでも、株価は過去の収益に対して27倍の水準にある。このような速い成長速度を持つ企業にとって、ソフトウェアによる優位性と、このような効率的な収益化の仕組みは珍しいことだ。

現在の実行検証方式はVera Rubinプラットフォームです。Nvidiaによると、これはかつてないほど迅速な実行が可能になるものだそうです。1四半期で約200億ドルのデータセンター収益を達成し、これは同セグメントの約5分の1に相当します。、とともに1台あたり500万ドルから700万8000ドル程度の価格のラックスケールシステムです。CFOが、その製品の普及速度が会社史上最高であると言っているのですから、それは検証する価値のある主張です。しかし、すでに主要な購入者に対して注文が出されており、最初の製品も出荷されています。現時点では、その話は正しいようです。

3倍に増えた慣習的な背骨

ブロードコムはもう一方の勢力です。彼らはNvidiaと一般向けGPUの分野で競争しません。代わりに、大規模クラウド企業が自社用に作るカスタムチップや、それらのチップをつなぐネットワーク構成要素を開発しています。AI半導体事業の収益は、7月終了の四半期で166億ドルに3倍以上に増加した。そして、そのカスタムアクセラレーターは、現在約総収入の40％顧客リスト——Google、Meta、OpenAI、Anthropic— それはAIの関係者一覧です。

これがTCOの主張です。つまり、これらの企業は十分な規模を持っており、Nvidiaの利益率を乗り越えることができます。一度の設計コストを、大規模な市場での経済的支配権と交換するのです。Broadcomは彼らの武器供給業者であり、Nvidiaが得る利益率とほぼ同じくらいの利益を得ています。約43％のフリーチャー・キャッシュフローの利益率ですが、倍率は45倍程度です。

問題は、集中の反面性です。権力が少数の買い手の手に渡ると、ニュースの流れも彼らの意向によって決まってしまいます。例えば、Googleが競合企業であるMarvellとカスタムチップの契約を結んだとき、Broadcomは約5％下がりました。この権限により、Googleは2033年度までに約120億ドルのマーベル株を購入できる。— 忠実な顧客でさえ、別の供給業者を望むことがある。そして、自分自身も…四半期のガイダンスについては、今四半期のアナリストの予想に合わない。数億ドルで、継続的な取引において株価がさらに5％下がった。このような急速な成長は、持続するという保証はない。

最も有名な人物も同じ試験に合格しない

そうなると、『Retail Commentary』という名前が引き続き注目されています。AMDは今年、130％以上も上昇しています。仕様表を見ると、まさに真の競争相手のようです。MI350Xは、NvidiaのB200と同じくFP8コンピューティング性能を持ち、さらに多くのメモリを搭載しています。これこそが、安価な推論のための方法なのです。

しかし、実際の状況は論文に記されているものとは異なります。独立したテストによると、AMDチップが使われていることがわかります。持続的な負荷下では、クロックスロッティングが激しくなり、そのROCmソフトウェアスタックはNvidiaの利用効率の80～85％で動作するため、実際のトレーニング時の性能差は10～25％になる。仕様書と比較しても、メモリの利点によりAMDは本当に有利です。推論時のトークンあたりの競争費用— 実際に存在する市場のニッチ分野です。問題は、その市場がどのくらいの価格をつけているかということです。およそ129倍の配当率であり、利益率は23％、資本収益率は8％です。この倍数は、まだ実現されていない利益率や実行力を補うためのものです。

ペル・トークンテストに関して言えば、Nvidiaはこのテストに合格します。なぜなら、汎用チップを効率的に動作させるソフトウェアを持っているからです。また、その価格は利益の27倍です。Broadcomもこのテストに合格します。なぜなら、ハイパースケール企業が自社のサービスコストをコントロールするための方法だからです。また、AI事業の収益を3倍にしたことで、需要があることを証明しました。AMDは、特定の分野での推論処理においてのみこのテストに合格しますが、その価格はほぼ完全な成功を前提としています。そのため、3つの企業の中では、最も説得力があるとは言えないのです。

実際に構築が行われているのですが、問題は、その上に立つためにどれだけの費用を支払うかということです。低い割引率でその基盤を所有するか、それともカスタムシリコンベースの基盤を所有し、10億ドルもするユーザーがまた10億ドルもの収益源になることを受け入れるか、どちらも防御可能です。しかし、他の会社よりも低い割引率で最も少ない利益を得るためには、より大きな信頼が必要です。