ジェンセン・ファンが最新の決算説明会でなかなか度肝を抜く数字を投げてきたのを見て、これが今後数年にとって何を意味するのか、みんなが過小評価していると思います。

というわけで、Nvidiaは今年後半からVera Rubinプラットフォームを出荷し始めるところで、その仕様は正直、ぶっ飛んでいます。Blackwellと比べて75% fewer GPUsでAIモデルを学習できるうえに、推論トークンのコストを90%削減する、という話です。補足すると、トークンは基本的にAIモデルが生成するデータの断片で、そしてトークンを作るのにお金がかかります。これほどまでにコストを大幅に切り下げられるなら、AI企業が利用規模とマージンを拡大するための大きなブレイクスルーになります。

でも、いちばん面白いのはここからです。決算説明会の中で、ジェンセン・ファンがこうしたコメントをしていて、私の頭に残りました。彼は「これまで世界は、古典的なコンピューティング基盤に年間約 $400 billionドルを費やしてきたが、AIワークロードに必要な能力はその千倍だ」と言ったのです。これは誤記ではありません。千倍です。さらに彼は、AIデータセンターのインフラに対する支出は、2030年までに年間$4 trillionドルに達する可能性があるとも言い続けています。

さて、これは野心的に聞こえますが、実際に何が起きているのかを考えてみてください。Nvidiaは会計年度2026年の売上として215.9 billionドルを計上しており、前年比で65%増です。データセンターの売上だけでも193.7 billionドルで、68%伸びています。彼らはFY2027の第1四半期の売上を$78 billionドルと見込んでおり、これは77%の上昇です。そして、ほぼそれらの成長はデータセンターによってもたらされる、と言っています。

ヤバいのは、Nvidiaが今ほとんど「自社の競合」とばかり戦っていることであって、競合他社と戦っているわけではない点です。需要はいまだ供給を上回っています。Vera Rubinプラットフォームは次のレベルの“関数のステップが跳ねる”ような改善になりますし、ジェンセン・ファンはインフラ投資が当面、減速しないとかなり確信しているようです。

バリュエーションの観点では、株は現在P/Eが36.1で取引されていますが、これは実際には過去10年平均の61.6を41%下回っています。ウォール街は、会計年度2027年の利益が$8.23まで伸びると見込んでおり、その場合のフォワードP/Eは21.5にとどまります。参考までに、S&P 500はトレーリングP/Eが24.7で取引されています。つまり、Nvidiaが今後1年であまり上がらなかったとしても、広い市場全体よりも割安になり得るわけです。

もしウォール街の利益予想が当たった場合、株価は歴史的な平均バリュエーションに合わせるために、ざっくり2倍近くになる必要があります。これは、推論コストが下がり続けることでAIの採用が加速してもたらす上振れを織り込む前の話です。今年の後半に向かう今、間違いなく注目に値します。