エヌビディアのフロンティア・ラボ向け計算能力は全体の25〜30%、ギガワットあたり売上高は400億ドル突破：ソフトライセンスやレベニューシェアが新たな成長ベクトルに浮上
ジェンスン・フアンCEOインタビュー（BG2ポッドキャスト、ホワイトハウスのスーパーインテリジェンス合意から数日後の2026年10月15日収録）
ブラッド・ガーストナー氏およびクラーク・タン氏との間で実施された、エヌビディア（Nvidia）のジェンスン・フアンCEOによる3回目の「BG2」ポッドキャストにおいて、最も有益だった開示は、AI特需がわずか2社の顧客に依存しているとの懸念に対する反論として示された、同社需要のセグメンテーション（市場細分化）である。フアン氏は、エヌビディアが世界中のAIインフラストラクチャの売上シェアの約80%を占めていると述べ、同社の事業をほぼ均等な3つの領域に分類した。約3分の1は、データ処理、シミュレーション、量子化学、グラフィックス、そしてビザ（Visa）やマスターカード（Mastercard）における不正検知などの伝統的な機械学習といった「古典的コンピューティング」である。同氏は、このセグメントは「いかなるAIラボが存在しなくとも存在する」ものであり、年率30〜40%で成長していると語った。計算能力のもう25〜30%はフロンティア・ラボ向けに割り当てられている。フアン氏は、ラボの数は2社ではなく5〜6社あるとし、メタ（Meta）の「Muse」の取り組み、xAIの「Grok」、グーグル（Google）の「Gemini」、そして今年顧客となったアントロピック（Anthropic）の名前を挙げた。残りの3分の1は、物理AI、生物学AI、材料AIなどの分野でエヌビディアの計算能力をレンタルする数千社のスタートアップであり、同氏はこの事業を「未来のAWS」にたとえた。
この枠組みは、市場がオープンAI（OpenAI）やアントロピックの売上に過度に囚われている現状に狙いを定めたものだ。フアン氏は、これら2つのラボについて「歴史上最も重要なテクノロジー企業のうちの2社になるだろう」と述べつつも、「成功するために1兆ドル規模の売上高に近づく必要は全くない」と付け加えた。さらに「我々はそこにあまりにも大きなプレッシャーをかけすぎている」との見解を示した。ただし留意すべき点として、フアン氏はガーストナー氏の中心的な問いである投資回収（ペイバック）の懸念に直接答えなかった。ガーストナー氏は、フロンティアおよび推論ラボの今年の売上高は約2,000億ドルであり、設備投資を正当化するためにはこれが4,000億ドル、さらに8,000億ドルへと倍増する必要があると試算していた。フアン氏は代わりにトップダウンの議論へと話を誘導し、投資家はこれを踏まえて判断すべきである。
ギガワットあたりのコンテンツ価値とシェア拡大
フアン氏は、データセンターにおける1ドルあたりのうち、エヌビディアが現在どれだけの価値を捕捉しているかを数値化した。同社がギガワットあたりから得るコンテンツ価値は、かつての約180億ドルから200億ドル台前半、そして現在は「400億ドル超」に上昇しており、エヌビディアがネットワーキング、CPU、ストレージ、セキュリティソフトウェアを追加するにつれて、さらに上昇し続けると見込んでいる。その後、総コストを引き合いに出し、汎用コンピューティングはギガワットあたり50億ドル、「Vera Rubin」のギガワットあたりは500億ドルになると指摘した。フアン氏はエヌビディアを「最大かつ最も急速に成長しているネットワーキング企業」と表現し、「主要なCPU企業の1つになり、間違いなく最も急速に成長するCPU企業になるだろう」と述べた。また、豪州での2ギガワットの発表案件は、エヌビディアにとって約80億ドルの価値があると引き合いに出した。
同氏はまた、市場シェアに関するめったに明かされない見方も示した。6年前、世界の設備投資におけるエヌビディアのシェアは1桁台だった。現在では、クラウドサービスプロバイダー（CSP）向けで約40%、オンプレミスおよびネオクラウドの展開を含むCSP以外では約80%に達しており、事業の双方がそれぞれ年率でおおむね倍増している。フアン氏の主張は、電力制約のある世界において、買い手を「ワットあたりのトークン効率」が最も高い方向へと向かわせ、それがエヌビディアに有利に働くというものだ。「誰もが驚いたことに、我々は巨大企業であり市場シェアが高いにもかかわらず、そのシェアは実際にはさらに拡大している」と語った。設備投資におけるエヌビディアのシェアが上昇しているのは、ギガワットあたりにより多くのコンテンツを販売しているためでもある。
新たなビジネスモデル：ソフトウェアライセンスとレベニューシェア
フアン氏は、ハードウェアの販売とは無関係であり、導入済み基盤（インストールベース）に結びついた2つの成長ベクトルを提示した。第1は、エンタープライズ向けのソフトウェアライセンスである。クラウドプロバイダーはエヌビディアのソフトウェアをオープンソースとして採用し、独自のスタックを実行することができるが、ほとんどの企業はITの深みが不足しており、AIがトレーニングから展開（推論）へと移行するにつれて、責任を負ってくれるベンダーを求めている。「我々は、私たちが生きている限り、それをサポートし、維持し、安全かつセキュアに保つためのSLA（サービス品質保証）を負っている」と彼は述べた。GPU1基あたり年間数千ドルという単純計算を用い、エヌビディアが年間約2,000万基のGPUを出荷し、その半分が企業向けに向かうと仮定すれば、これは「非常に、非常に巨大な規模」になると表現した。
第2は、エヌビディアのスタック、オフテイク（全量引き取り）、および資金調達サポートに依存するクラウド企業とのレベニューシェアである。こうした関係において、エヌビディアは「投資を行い」、初期のハードウェア販売を確保すると同時に、4年から10年間にわたりオフテイクとソフトウェアのサポートを提供する見返りとして、将来にわたるレベニューシェアを獲得するという。フアン氏はまた、投資集約的なフェーズが終わりに近づいているとのシグナルを送った。オープンAIやアントロピックへの出資という機会は「二度と巡ってこない」こと、そしてフリーキャッシュフローが急増していることから、キャッシュフローに占める投資の割合は急速に低下する見通しだ。エヌビディアはフリーキャッシュフローの50%超を自社株買いを通じて還元しており、前四半期にはその割合が「60数%」に達したとフアン氏は述べた。ガーストナー氏は、エヌビディアが2年間で会社全体の最大10%に相当する株式を買い戻す可能性があると試算した。
需要が供給を上回り、制約は「土地、電力、シェル」
セミアナリシス（SemiAnalysis）による、来年は43ギガワット、その翌年はさらに40ギガワットのAI計算能力が稼働するという予測について問われたフアン氏は、「需要は間違いなくそこにあり、それを上回っている」と述べた。同氏は障害として物理的な世界、すなわち土地、許認可、発電、熟練労働者、地域のモラトリアム（開発凍結）を挙げた。同氏の予測では、「土地、電力、シェル（建物やインフラ外殻）」がその数字を達成する上での最も重大な制約の1つになるという。ガーストナー氏は、投資家は発表されたチップ容量が約50ギガワットにのぼる一方で、電力供給能力は35〜40ギガワットにとどまると耳にしていると指摘した。フアン氏はこの乖離を否定せず、米国が歩調を合わせきれていない現状は「好ましくない」と述べた。同氏は、エヌビディアがあらゆるクラウド、ネオクラウド、OEM、地域に販売しているため、あるサイトが停滞しても「サプライチェーンをそれに応じて調整する」ことが可能であり、最もリスクが遮断されたベンダーであると主張した。
供給に関してフアン氏は、以前の見通しを公表して以降、注文が「ほぼ毎週、毎日」入り続けていると述べた。公にその見通しを示した理由について、顧客が望む量よりもはるかに少ない割り当てしかできず、1社ずつ失望させることを避けたかったからだと説明した。上流のボトルネックとして基板（サブストレート）を挙げ、パッケージが大型化し1パッケージあたりのチップ数が増加するにつれて材料消費量が増える一方、熱膨張率や反りの問題を考慮すると、有機材料を精密に製造することは困難であるためだ。シリコンフォトニクスも供給制約を受けている。同氏の結論は率直なものだった。「そのギャップを数年で埋めるのは困難だろう」。
アナリスト予想の上方修正と「Vera Rubin Ultra」の受注見通し
ガーストナー氏は、エヌビディアに対する市場のコンセンサス予想が1年で100%から200%上昇したことを示すチャートを提示した。1年前、コンセンサスは2027年の売上高を横ばいから減速と見ていたが、現在は約74%の成長を予測している。一方、株価は約20%しか上昇しておらず、株価収益率（PER）は13〜14倍で取引されている。これに対するフアン氏の説明は、同社の「経済的な堀（モート）」の存在だった。堀はさらに深くなっており、顧客は実物を事前にベンチマーク評価することがもはや不可能なほどの複雑さを持つシステムであるため、「Vera Rubin Ultra」に対して見もせずに500億〜1000億ドルの発注を行うだろうと述べた。「我々は文字通り唯一無二の存在だ」と述べ、エヌビディアがTSMCに依存している信頼関係になぞらえた。
設備投資の数学：代替性、ムーアの法則、3兆〜4兆ドルの巨大市場
フアン氏は、AIインフラストラクチャへの年間支出が今十年（2020年代）末までに3兆〜4兆ドル、「4兆ドルに近い水準」に達し、そのうち約1.5兆ドルが計算能力になると改めて強調した。AI登場前の計算能力市場は約5,000億ドル規模であった。同氏の論拠には3つの要素がある。第1に、ムーアの法則は終焉を迎えたため、2倍の容量を実現するには現在では2倍のコストがかかる。第2に、プラットフォームの移行は新たなスタートアップを引き寄せる。第3に、エヌビディアの汎用アーキテクチャは、ワークロード、モデル、地域を跨いで代替性（ファンジビリティ）があり、これがリスクを低下させる。「特化は代替性の敵であり、特化は耐久性の敵である」と同氏は述べた。この論理の連鎖において、代替性と耐久性こそが、収益性、資金調達力、そして最低の総保有コスト（TCO）を生み出すのだ。これは、競合企業を名指しすることはなかったものの、カスタムシリコンに対する同氏の反論でもある。同氏は、リフレッシュ投資を含めた年間の総キャパシティ構築額は、10兆ドル規模に達しても驚かないと述べた。
オープンモデルと垂直統合型スーパーインテリジェンスのテーゼ
フアン氏によれば、エヌビディアの計算能力を利用するスタートアップの約80%がオープンモデルを使用している。彼らはフロンティア・ラボと競合しているのではなく、ドメイン特化型のスーパーインテリジェンスに到達するために、独自のデータを用いてモデル（多くの場合、エヌビディアの「Nemotron」）をカスタマイズしているのだという。閉じたラボが汎用知能（AGI）を追求する一方、垂直型の企業は「自らのドメインにおけるスーパーインテリジェンス」を達成するというのが同氏の見解だ。これが、エヌビディアがオープンモデルを支持する商業的な論理であり、計算能力を借りる顧客層をラボ以外の広範な領域に拡大させる原動力となっている。
物理AIはすでに有意味なビジネスに
フアン氏は、物理AIに関する自身の以前の1,000億ドルという予測は「過小評価だった」と述べた。エヌビディアは今年上半期だけで100億ドルを売り上げた。前会計年度では初の100億ドル企業となり、その前年の50億ドルから拡大した。この分野は、医療画像処理、センシングおよび無線ネットワーク、自動運転車、ロボティクス、検査、地理空間作業にわたっている。物理AIプラットフォームの構築には3つのコンピューターが必要であると彼は説明した。すなわち、頭脳をトレーニングするためのコンピューター、システムが学習を行うオムニバース（Omniverse）上でデジタルツインを実行するコンピューター、そしてロボットや自動車、手術器具に組み込まれるコンピューターの3つだ。さらに、エージェントが生のウェブ上で学習を行うのを防ぐため、フロンティア・ラボもインターネットのデジタルツインを必要とするだろうと主張した。同氏は、エヌビディアが将来的に「チップ企業」として分類されなくなる可能性を示唆し、あらゆる産業に適用される自動車業界さながらのプレイブックについて語った。
宇宙空間のデータセンター
フアン氏によると、エヌビディアとスペースX（SpaceX）のエンジニアリングチームは、宇宙および地球上での使用を想定した新しいサーバーアーキテクチャの開発において「極めて密接に」協力している。経済的な観点から、打ち上げコストは高価値システムのコスト全体から見ればごく一部に過ぎないため、軌道上では最も生産性の高い計算能力のみが理にかなうと主張した。Vera Rubinであれば打ち上げコストを正当化できるとし、アイドル状態の衛星をレンタルすることはできないため、代替性が重要になると述べた。ガーストナー氏が2029年までの500メガワット計画について尋ねた際、タイムスケジュールについてはイーロン・マスク氏の判断に委ねた。またフアン氏は、マスク氏の事業が現在ではエンタープライズではなく、エヌビディアのクラウドサービスプロバイダー部門のカテゴリーとして報告されていると言及した。ガーストナー氏は、マスク氏が約400億ドルを調達中で、2027年末までに10ギガワットを目標としており、100万個を超えるVera Rubinチップを購入する可能性があると指摘した。フアン氏は、トレーニング、展開（Grokの需要は「急増している」）、そして他者への計算能力のレンタルを組み合わせているマスク氏のやり方は異例であり、グーグルが唯一の比較対象であると指摘した。
知能のコストと計算能力需要の源泉
フアン氏は、知能のコストが急速に低下すると予想している。ガーストナー氏は、1万個の協調エージェントが関与した最近のナビエストークス方程式（Navier-Stokes）関連の成果における計算コストは約400万ドルであったと指摘し、フアン氏は同様の取り組みが数年以内に5倍から10倍安くなる可能性があると述べた。初期のGPTのトレーニングには1,000万〜2,000万ドルかかった可能性がある一方、現在はわずか100ドル程度にまで低下する可能性がある一方で、モデルの野望は3兆、10兆、30兆パラメータへと拡大し、利用量は百万倍に増加したと指摘した。同氏は知能に対する需要を「かなり飽くなきもの」と呼んだ。また、オープンAIの成果は長年の先行する数学的研究の上に築かれたものであり、多くの分野が網羅的な探索を必要とする同様の「崖っぷち（ precipice）」にあると述べた。過去1年間の最大のブレイクスルーとして、ワーキングメモリやナレッジグラフを含む「メモリ」と「ツール使用」を挙げ、エージェントはコーディングを超えて、デザイン、クリエイティブ、科学的作業へと領域を広げていると語った。
安全性の枠組みと政策の背景
フアン氏は、安全性を能力から切り離せないものと位置づけ、自動車のエアバッグやブレーキシステムにたとえ、「安全かつセキュアに構築しなければ、AIテクノロジー産業は存在しなくなるだろう」と述べた。エンジニアリング上の処方箋として、ゼロトラストなコンテナ化、信頼の向上に伴って拡大する最小限のアクセス権、そしてエスカレーションやシステムのシャットダウンが可能なアウトオブバンド（帯域外）監視を挙げた。エヌビディアはこの目的のために「OpenShell」を立ち上げ、100社を超える企業が参加している。ガーストナー氏はこれを3本脚の椅子にたとえた。すなわち、商務省による連邦政府のフロンティアモデル審査、監査と取締役会の監督を伴うホワイトハウスのスーパーインテリジェンス合意、そして業界調整グループである。同氏は、政府が今年初めに輸出管理権限のもとで「Mythos」というモデルを市場から強制的に引き揚げられることを実証したと指摘した。フアン氏は、新たな法律を求める政策立案者に対し、まず既存の措置について「来て学んでほしい」と促し、ホワイトハウスの協議の場で無謀な行動を望む者は誰も見当たらなかったと語った。また、「アメリカの勝利」とはテクノロジー業界だけでなく、あらゆる産業が恩恵を受けることを意味すると主張した。
楽観主義と、ナラティブに関する留意点
フアン氏は、向こう5年間が順調に進むことについて「99.99%」確信しており、破滅を予測する人々は「人間の能力を過小評価している」と述べて締めくくった。また、AIは検索、リテール、物流ですでに基盤となっているにもかかわらず、一般には目に見えない「ソフトマター（柔らかい物質）」であるため、コミュニケーション上の問題が存在することも認めた。ケインズが1930年に予測した「週15時間労働」を引き合いに出し、AIが人々に多くの余暇をもたらすという見方には異を唱えた。ケインズは経済の本質を正しく捉えたが人間の精神については誤っていたとし、自身はこれまでになくハードに働いていると語った。今回の対話で特筆すべきは、ラボの売上高が2回倍増できるかという問いに対する直接的な回答など、フアン氏が言及を避けた点である。エヌビディアの需要の耐久性に関する彼の論拠は、エンド市場の投資回収の証明に基づくものではなく、顧客の裾野の広さ、供給の稀少性、そしてシェア拡大に基づいている。