著者 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AIエージェントがこのニュースについて考えること
ハイパースケーラーのカスタムチップからの競争にもかかわらず、NvidiaのCUDAエコシステム、ソフトウェアの堀、およびTSMCでの支配的な規模は、AIチップセットの市場リーダーシップを維持するために有利な立場にあります。主なリスクはTSMCでの潜在的な容量制約ですが、主な機会は、自社開発チップが増加してもソフトウェアとツールを通じて収益化するNvidiaの能力にあります。
リスク: TSMCでの潜在的な容量制約
機会: ソフトウェアとツールを通じた収益化
本分析は StockScreener パイプラインで生成されます — 4 つの主要な LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）が同じプロンプトを受け取り、組み込みの幻覚防止ガードが備わっています。 方法論を読む →
AmazonやAlphabetのようなハイパースケーラーは、カスタムAIプロセッサに対する健全な需要を見ています。
これらの企業は、社内チップへのアクセスをサードパーティにリースしており、すでに収益性の高い契約を獲得しています。
彼らの進歩は、過去3年半にわたりAIチップで支配的なプレーヤーであったNvidiaにとって良いニュースではありません。
Nvidia（NASDAQ: NVDA）は、人工知能（AI）チップブームの最大の受益者の一つでした。そのグラフィックス処理ユニット（GPU）は並列プロセッサであり、特定の種類の非常に複雑な計算を多数の小さな部分に分解し、各タスクを順番に処理するのではなく、それらの小さな計算すべてを同時に実行するように設計されています。そして、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングプロセスは、GPUが得意とする種類のタスクに大きく依存していることが判明しました。
その結果、過去数年間で、Nvidiaの業界をリードするGPUの需要は急騰し、同社の収益と利益の驚異的な成長を牽引しました。
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Amazon（NASDAQ: AMZN）、Microsoft、Meta Platforms、Alphabet（NASDAQ: GOOG）（NASDAQ: GOOGL）のGoogleなどの主要なハイパースケーラーおよびAI企業は、強力なAIモデルをトレーニングするために長年Nvidiaのハードウェアに依存してきました。
注目すべきは、Nvidiaの競合他社は、そのAIチップの支配にほとんど影響を与えられていないということです。IDCによると、同社はAIデータセンターチップ市場の推定81％を支配しています。Nvidia株の投資家にとって良いニュースは、同社の急成長が続く可能性があるということです。同社は、2026年と2027年のBlackwellおよびVera Rubinアーキテクチャの総売上高を1兆ドルと予測しています。
しかし、NvidiaのAIチップにおける地位が徐々に弱まっているという十分な証拠があります。
LLMのトレーニングには多くのコンピューティングパワーが必要なため、Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetなどが数百万個のNvidia GPUを購入しています。しかし、これらの顧客は、データセンターでAIワークロードを費用対効果の高い方法で実行するための独自のチップも設計しています。Nvidiaの人気グラフィックカードに関連する高コストと供給制約は、これらの顧客が長年社内で独自のチップを開発してきた理由を説明しています。
例えば、Googleは2015年に最初の世代のTensor Processing Unit（TPU）を発売しましたが、Amazonの社内Trainiumカスタムチップは2020年12月に発売されました。両社は長年にわたりチップを改良してきました。実際、現在これらのチップをサードパーティに販売しています。
例えば、Amazonは最近、2026年第1四半期にチップ事業が前期比40％の成長を記録したことを明らかにしました。Amazonの半導体事業の年間収益ランレートは現在200億ドルを超えています。さらに、「Magnificent Seven」の企業は、AWSデータセンターで使用するためのチップの「販売」を含めると、セグメントの収益ランレートが前年比で3桁パーセントで改善していると述べています。
さらに重要な点は、セグメントの年間ランレートは、AWSデータセンターでの使用のために自社へのチップの「販売」を含めると、500億ドルに近くなるということです。さらに、AmazonのTrainiumチップの需要は非常に強く、アクセスは完全に予約されています。同社のカスタムAIプロセッサは、Anthropic、OpenAI、Uber、さらにはエージェンティックAIアプリケーションをサポートするためにAmazonの社内Graviton中央処理装置（CPU）を使用しているMeta Platformsによって展開されています。
実際、AmazonはTrainium AIチップの購入コミットメントを2250億ドルも抱えており、半導体事業が素晴らしい成長を遂げる準備ができていることを明確に示唆しています。
一方、GoogleもAIチップ市場で波紋を広げています。このテクノロジー大手は、TPUの展開に関してMeta PlatformsおよびAnthropicと大規模な契約を結んでいます。CEOのSundar Pichaiは、TPU事業を主要な成長ドライバーの1つと見なしており、同社は現在、より多くの顧客にチップを販売しています。
Alphabetの最新の決算説明会で、Pichai氏は次のように述べています。
AIラボ、資本市場企業、および高性能コンピューティングアプリケーションからのTPU需要が増加するにつれて、私たちはハードウェア構成で選択された顧客にTPUをデータセンターで提供し始め、アドレス可能な市場機会を拡大します。
このアドレス可能な機会は、長期的には非常に大きい可能性があります。GoogleはまだTPU事業の規模を公表していませんが、投資会社D.A. Davidsonは、同社が真剣にサードパーティにチップを販売することを決定した場合、長期的には9000億ドルの価値がある可能性があると推定しています。
現在、GoogleはTPU事業に真剣に取り組んでおり、それはNvidiaのAIチップ帝国にとってさらなる問題を引き起こす可能性が高いです。
Nvidiaは、顧客が競合他社に変わるのをただ見ているわけではありません。AmazonとGoogleのカスタムプロセッサが大きな注目を集めている理由は、それらがアプリケーション固有集積回路であるためです。これは、Nvidiaのより柔軟なGPUとは対照的に、比較的狭い範囲のワークロードを処理するように最適化されたチップであり、幅広いタスクに適しています。したがって、カスタムチップはAI推論タスクをより効率的に実行でき、データセンターの総運用コストを削減できます。
Nvidiaは、AmazonやGoogleのような企業からの脅威に対し、GPUでのAI推論コストを大幅に削減するハードウェアの改善によって対抗しています。また、Nvidiaは、Vera Rubinプラットフォームの一部としてのみ提供するのではなく、初めてVeraサーバーCPUをスタンドアロン製品として提供することを決定しました。同社は、VeraサーバーCPUに対する強い関心があるため、この動きをしました。実際、同社はサーバーCPU事業が数十億ドル規模の事業になる可能性があると考えています。
Nvidiaの製品開発における限界を押し広げる努力は、台頭する競争を撃退するのに役立つはずです。また、投資家は、AIチップ市場が急速に拡大し続けていることを忘れてはなりません。Bank of Americaは、世界の半導体市場が2030年に2兆ドルの収益を記録する可能性があると推定しています。一方、Gartnerは、AIチップが10年末までに世界の半導体市場の半分を占めると推定しています。
したがって、この分野で複数の主要プレーヤーが成功するための十分な余地があります。Nvidiaは昨年、データセンターで1940億ドルの収益を報告しましたが、アドレス可能な市場の規模は、このセグメントでまだ大きな成長の余地があることを示唆しています。さらに、同社は支配を維持するための措置を講じています。そのため、アナリストがNvidiaの見通しについて依然として強気である理由を理解するのは簡単です。AIチップで市場シェアを失ったとしても、データセンターの売上高は引き続き健全な成長を記録できます。
さらに、同社のフォワード収益倍率は24倍であり、テクノロジー中心のNasdaq Composite指数の平均収益倍率40.6倍をはるかに下回っています。同社の収益成長の可能性は、現在割安であることを示唆しています。データセンターチップ市場で競争が激化しているにもかかわらず、このAI株を保有し続けることが理にかなっている理由です。
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Bank of AmericaはMotley Fool Moneyの広告パートナーです。Harsh Chauhanは、言及されている株式のいずれにもポジションを持っていません。Motley Foolは、Alphabet、Amazon、Meta Platforms、Microsoft、Nvidiaのポジションを持ち、推奨しています。Motley FoolはGartnerを推奨しています。Motley Foolは開示ポリシーを持っています。
ここに記載されている見解や意見は、著者の見解や意見であり、Nasdaq, Inc.の見解や意見を必ずしも反映するものではありません。
4つの主要AIモデルがこの記事を議論
"24倍のフォワード収益でのNvidiaの評価額は、カスタムシリコンへのわずかな市場シェアの侵食に関係なく、フルスタックデータセンタープロバイダーへの進化を大幅に割り引いています。"
ハイパースケーラーがカスタムシリコンを構築してNvidiaを「殺している」という物語は、トレーニングと推論の区別を無視しています。AmazonのTrainiumとGoogleのTPUはコスト最適化された推論で牽引力を得ていますが、NvidiaのCUDAエコシステムは最先端モデルトレーニングのゴールドスタンダードのままです。Nvidiaは、BlackwellとVeraでコンポーネントサプライヤーからフルスタックデータセンターアーキテクトへと移行しています。記事の評価額の議論（24倍のフォワードP/Eを引用）は最も説得力のあるシグナルです。Nvidiaが2030年までに1兆ドルのTAMで60〜70％の市場シェアを維持した場合、現在の倍率は終端成長の巨大な誤価格設定を示唆しています。本当のリスクは競争ではなく、LLMのスケーリング法則の潜在的なプラトーであり、巨大なGPUクラスターの必要性を低下させることです。
ハイパースケーラーがTritonやPyTorch 2.0のようなオープンソースフレームワークへの業界シフトを成功させた場合、Nvidiaの独自のCUDAソフトウェアの「堀」は蒸発し、ハードウェアは一晩でコモディティ化する可能性があります。
"ハイパースケーラーのカスタムチップは推論効率をターゲットとしていますが、数兆ドル規模で拡大する市場におけるNvidiaのトレーニング支配またはCUDAの堀を覆すことはできません。"
この記事の弱気なタイトルは脅威を誇張しています。Amazonの200億ドルの外部チップ実行率（2026年第1四半期）とGoogleの未熟なTPU販売は、Nvidiaの昨年の1940億ドルのデータセンター収益と81％のAIチップシェア（IDC）と比較すると見劣りします。Trainium/TPUのようなカスタムASICは推論コスト削減に優れていますが、LLMトレーニングにおけるNvidia GPUの柔軟性を欠いており、CUDAエコシステムはハイパースケーラーをロックインしています（依然としてH100/B200に数十億ドルを費やしています）。NvidiaのBlackwell/Vera Rubinの1兆ドル予測（2026-27年）、推論最適化、およびスタンドアロンVera CPUは、2兆ドルの半導体市場（BofA 2030年）で効果的に対抗します。フォワード24倍P/E対Nasdaqの40倍は、100％以上の成長の中で大幅な割安を示唆しています。
ハイパースケーラーの2250億ドルのTrainiumコミットメントとTPU契約が、Nvidiaの推論収益の20〜30％（トレーニングよりも速く成長）を急速に置き換えるまで拡大し、OpenAI/Anthropicによるサプライチェーンの多様化と組み合わされた場合、Nvidiaの価格決定力と利益率は予想よりも速く侵食される可能性があります。
"カスタムチップはハイパースケーラーにとって利益率のプレイであり、Nvidiaの収益キラーではありません。対処可能な市場は、単一の競合他社がシェアを獲得できるよりも速く拡大しています。"
この記事は市場シェアの損失と収益の減少を混同しています。これは重大な誤りです。はい、AmazonとGoogleはカスタムチップを構築していますが、Nvidiaの昨年のデータセンター収益は前年比約126％増加しました。市場が年間40％以上成長している市場で20ポイントの市場シェアを失ったとしても、Nvidiaの絶対的な収益は依然として増加します。この記事はAmazonの200億ドルのチップ実行率とGoogleの仮説的な9000億ドルの機会を引用していますが、どちらもNvidiaの既存の基盤やソフトウェアエコシステム（CUDA）を置き換えるものではありません。本当のリスクは競争ではなく、ハイパースケーラーの設備投資の激しさが緩和され、すべての半導体需要が同時に圧迫されるかどうかです。
ハイパースケーラーが24か月以内に自社開発チップの利用率を60％以上に達成し、Nvidia GPUの注文を40％削減した場合、市場拡大にもかかわらずNvidiaのデータセンター成長は一桁台に減速する可能性があり、これは真のシェア損失の物語となり、潮目シナリオの上昇ではなくなります。
"ハイパースケーラーが自社開発AIチップを十分に速くスケールさせてNvidia GPUへの依存を大幅に減らすことができれば、Nvidiaの競争優位性は侵食される可能性があり、数年間のサイクルで利益率の圧縮とシェア損失のリスクがあります。"
この記事は、Nvidiaの支配に対するもっともらしいリスクを前面に出しています。ハイパースケーラーが自社開発チップを構築することで、シェアが侵食され、競争が激化する可能性があります。しかし、Nvidiaの堀は、生のGPUパワー以上のものに基づいています。CUDAソフトウェア、広大なエコシステム、および数年間のデータセンター需要サイクルがそれを保護しています。自社開発チップは、狭いワークロードを最適化し、大規模で継続的な設備投資を必要とします。Trainium/TPUのようなチップが牽引力を得たとしても、Nvidiaは汎用性、ツール、および規模で勝利することができます。TAMの予測（例：9000億ドルのTPU市場、2030年までに2兆ドルの半導体収益）は楽観的であり、積極的な採用に依存しています。本当のテストは、ハイパースケーラーがパフォーマンスと信頼性を犠牲にすることなく、規模でコストの同等性を達成できるかどうかです。
この議論は、Nvidiaが自社開発チップへの急速な移行に耐えられると仮定しています。ハイパースケーラーが加速した場合、長いリードタイム、統合コスト、およびパフォーマンスギャップが累積し、予想よりも速くNvidiaのシェアと利益率を圧迫する可能性があります。
"TSMCのCoWoS容量の制約は、需要に関係なくNvidiaの市場シェアを侵食する可能性のある重要な供給サイドのボトルネックを表しています。"
Claude、あなたは地政学的およびサプライチェーンのリスクを見落としています。TSMCです。ハイパースケーラーはチップを構築しているだけではありません。彼らは同じ限られたCoWoSパッケージング容量を競合しています。NvidiaがTSMCでの優先的地位を失った場合、彼らの「堀」は関係ありません。需要が残っていても、容量の制約によりBlackwellユニットを出荷できない場合、GoogleとAmazonが独自の専用ラインを確保している間に、誰もが24倍のフォワードP/Eに十分に価格設定していない供給サイドの利益率圧縮を引き起こす可能性があります。
"Nvidiaの規模は、小規模なハイパースケーラーのボリュームよりもTSMCの優先順位を保証し、供給リスクを堀に転換させます。"
Gemini、あなたのTSMC CoWoSのポイントは、Nvidiaの支配的な規模を見落としています。TSMCの最大の顧客（収益の約20％）として、NvidiaはHBMパッケージングの複数年の優先契約を確保していますが、ハイパースケーラーのTrainium/TPUのボリュームは5〜10倍小さいです。容量争いはNvidiaに有利に働き、侵食しません。これは第4四半期FY24の供給割り当てによって証明されています。対称的な台湾のリスクはすべてに影響しますが、NvidiaのRubin GPU（Blackwellの2倍のパフォーマンス）はギャップを広げます。
"NvidiaのTSMCレバレッジは現実ですが、静的な需要パターンを仮定しています。ハイパースケーラーの設備投資配分の構造的な変化は、歴史的な前例が示唆するよりも速くその利点を侵食する可能性があります。"
GrokのTSMC規模の議論は妥当ですが、タイミングのリスクを見落としています。NvidiaのCoWoS優先順位は*今日*有効です。ハイパースケーラーのカスタムチップロードマップがBlackwellのランプアップよりも早く成熟した場合（2026年のタイムラインを考えるとあり得る）、TSMCはサイクル中に容量を再配分する可能性があります。Nvidiaの顧客シェア20％は、需要が構造的に変化した場合、優先順位を保証しません。本当の質問は、2027年までに推論チップがコストで90％の同等性に達した場合、Rubinの2倍のパフォーマンスが設備投資プレミアムを正当化するかどうかです。
"CoWoS容量のリスクは存在しますが、Nvidiaのソフトウェアの堀と柔軟なVera Rubinオプションは、純粋なハードウェアベットが見逃すオプション性を作成します。"
Gemini、CoWoS容量のリスクは現実ですが、Nvidiaにとってブラックスワンではありません。より大きな見落としは、ハイパースケーラーの設備投資のどの程度が純粋なシリコンではなく、ソフトウェアで可能になるアクセラレーションに向けられているかです。自社開発チップが増加した場合、NvidiaはGPU出荷だけでなく、CUDA、ツール、および複数年のデータセンター需要サイクルを通じて収益化できます。容量の絞りはすべてのプレーヤーを圧縮しますが、Nvidiaのソフトウェアの堀とVera Rubinの柔軟性は、純粋なハードウェア純粋主義者が過小評価しているオプション性を提供します。
ハイパースケーラーのカスタムチップからの競争にもかかわらず、NvidiaのCUDAエコシステム、ソフトウェアの堀、およびTSMCでの支配的な規模は、AIチップセットの市場リーダーシップを維持するために有利な立場にあります。主なリスクはTSMCでの潜在的な容量制約ですが、主な機会は、自社開発チップが増加してもソフトウェアとツールを通じて収益化するNvidiaの能力にあります。
ソフトウェアとツールを通じた収益化
TSMCでの潜在的な容量制約