NVIDIA経営陣が説明：市場を震撼させた70%の売上高ガイダンスの根拠は？

NVIDIAが異例の複数年度にわたる売上高見通しを市場に提供し、直ちに広範な注目を集めた。

JPモルガンが9月2日に発表した最新リポートによると、NVIDIAの投資家向け広報および戦略財務担当バイスプレジデントであるToshiya Hari氏との最近のやり取りに基づき、この前年比70%成長という枠組みは単一の要因によるものではなく、ハイパースケーラー、新興クラウドサービスプロバイダー、AI研究所、ソブリンAI、そして企業向け需要の全面的な加速を基盤としているという。さらに重要なのは、経営陣が明確に述べた点だ。供給制約がなければ、事業成長率は倍になる可能性さえある——現在の成長を制約する核心的変数は供給であり、需要ではない。

NVIDIAが2028会計年度の将来ガイダンスを自ら開示した直接の動機は、市場コンセンサスと社内判断との間の著しい乖離を埋めることにある。経営陣は、このギャップが放置されれば、サプライチェーンパートナーの計画に実質的な課題をもたらす可能性があると考えている。この発言は、70%という成長目標が経営陣にとって十分に裏付けられた「快適なレンジ」であり、積極的な予測ではないことを意味し、その暗黙の上振れ余地は市場の現在の価格付けをはるかに上回る。

同時に、NVIDIAは顧客構成、推論事業の比率、供給ボトルネック、資金調達の取り決めなど、複数の側面で重要なシグナルを発しており、このAIチップ大手の中期的な成長見通しをさらに描き出している。JPモルガンはNVIDIAに対するオーバーウェイト評価を維持し、目標株価を320ドルとしている。これは現在の株価224.41ドル（9月2日終値）に対して約43%の上振れ余地を示唆する。

成長の真の天井は需要ではなく供給

リポートによると、JPモルガンはNVIDIAの投資家向け広報および戦略財務担当バイスプレジデントであるToshiya Hari氏とのやり取りの中で、NVIDIA経営陣が70%という成長枠組みに対して明確な自信を示している一方で、その境界線も定めていることを確認した。これは供給制約を受けた数字であり、需要制約を受けた数字ではない。

JPモルガンのリポートによると、Toshiya Hari氏はやり取りの中で、供給制約を除外すれば、NVIDIAの事業成長率は前年比で倍になる可能性があると指摘した。この発言は、現在のガイダンスの保守的な性質を直接的に明らかにしている。70%は現実の供給条件下での予想であり、同社が到達可能な需要の上限ではない。

経営陣はまた、複数年度の見通しを提供する決定は、市場コンセンサスと社内の観測との間に「意味のあるギャップ」が存在することが一因だと説明した。自ら開示しなければ、この情報の非対称性がサプライチェーンパートナーの生産能力計画にミスマッチを生じさせ、ひいてはNVIDIA自身の納入能力を制約する可能性がある。言い換えれば、今回の将来ガイダンスは投資家へのシグナルであると同時に、サプライチェーンエコシステムへの積極的なマネジメントでもある。

先端ウェハとメモリ：サプライチェーンの二大核心ボトルネック

供給制約の具体的な内訳について、Toshiya Hari氏は最も重要な2つの材料を名指しした。先端ウェハとメモリであり、これらをNVIDIAの部品表（BOM）において最も比重の高い2項目として挙げた。

JPモルガンのリポートによると、NVIDIAは現在、TSMCおよび3社のメモリサプライヤー——Micron、SK Hynix、Samsung——と緊密なコミュニケーションを維持しており、中心的な議題はいずれも供給能力の向上をめぐるものだ。

同行は、Toshiya Hari氏のこの発言が、NVIDIAのサプライチェーン管理が受動的に生産能力の解放を待つ段階ではなく、高強度の積極的な調整段階に入ったことを示しているとみている。上記のボトルネックの緩和ペースが、NVIDIAがFY28に70%の基準を超える成長を達成できるかどうかを直接左右する。サプライチェーンの改善余地こそが、業績の上振れ余地である。

推論事業の比率は拡大継続も、プラットフォームの汎用性が定量化を困難に

推論（inference）と訓練（training）の収益構成は、市場が長期的に注目するテーマだ。Toshiya Hari氏はやり取りの中で、これまでで最も明確な方向性の判断を示した。約18か月前には、訓練と推論の収益比率はおおよそ半々だったが、現在は推論が訓練を上回っており、この傾向は続くと予想されるという。

しかし、リポートによると、経営陣は同時に、両者の正確な分割比率を定量化することには固有の難しさがあると指摘した。その理由は、NVIDIAプラットフォームの高度な汎用性（fungibility）にある。Grace Blackwell製品を例にとると、顧客はまずそれを訓練ワークロードに使用し、その後、同じハードウェア資産を推論タスクに転用することができる。この柔軟性はNVIDIAプラットフォームの競争力の表れである一方、外部による収益構造の分解分析には限界がある。

顧客構成は多様化が続き、新興クラウドプロバイダーが5割超を貢献

NVIDIAの収益源は、ハイパースケーラーからより広範なエコシステムへと拡大している。Toshiya Hari氏の説明によると、OpenAIとAnthropicという2社の主要なフロンティアモデル構築者は、現在、最終消費段階でNVIDIA事業の約20%を占めており、FY28にはこの比率が約25%に上昇すると予想される。

注目すべきは、上記の数字が最終消費レベルでの比率を反映したものであり、NVIDIAの直接顧客構成ではないということだ。NVIDIAは通常、計算能力をハイパースケーラーや新興クラウドサービスプロバイダーに販売し、後者がモデル構築者に計算能力を販売する。

直接顧客レベルでは、新興クラウドサービスプロバイダー（neoclouds）の貢献はもはや無視できない。JPモルガンのリポートによると、新興クラウドサービスプロバイダーは現在、NVIDIAのACIE（加速コンピューティングおよびAIインフラエコシステム）事業の50%以上を占めており、NVIDIAの成長エンジンがもはや少数の大手クラウドプロバイダーに一方的に依存しているのではなく、より広範な計算能力の構築・賃貸エコシステムによって共同で駆動されていることを示している。

オープンソース対クローズドソース：NVIDIAの答えは「両方必要」

オープンソースとクローズドソースの大規模言語モデル（LLM）の優劣をめぐる市場の論争に対し、NVIDIA経営陣は明確な立場を示した。両者は二者択一の競争関係ではなく、AIの持続的な進化にはオープンソースとクローズドソースのモデルの協調的な発展が必要だという。

Toshiya Hari氏は、NVIDIA社内ではOpenAIやClaudeなどのクローズドソースモデルを広範に使用しており、チップ設計などの重要なタスクシナリオでは、クローズドソースとオープンソースを組み合わせたアプローチを採用していると述べた。経営陣の核心的なロジックは、モデル構築者が商業化を実現し、経済モデルを継続的に改善できる限り、需要はNVIDIAなどのチップサプライヤーへと持続的に伝導するというものだ。

さらに経営陣は、モデル構築者の粗利益率（GM）が改善しているように見えることにも言及した。これはある程度、NVIDIAプラットフォームが推進する世代ごとのトークンあたりコスト低下によるものだ。モデルの経済性の改善は、NVIDIAチップへの需要に対する正のフィードバックループを構成している。

融資スキームは将来需要の下支えが目的、経営陣は「循環融資」の疑念を否定

NVIDIAが最近打ち出した複数の融資スキームが市場の注目を集めており、経営陣は今回のやり取りの中で体系的に説明した。

JPモルガンのリポートによると、関連するスキームには、一部の新興クラウドサービスプロバイダーと締結したレベニューシェア契約、PORTS-Pikeデータセンターパーク計画、そしてApollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、KKRなどの機関と共同で構築した5000億ドルのプライベートキャピタル融資プラットフォームが含まれる。

レベニューシェア契約に関して、NVIDIAのメカニズムは、計算能力の賃貸に基礎価格の下限を設定し、市場の賃貸価格が基準を上回った場合に上振れ利益を共有するというもので、これにより中核的なハードウェア販売に加えて経常的な収益オプションを形成する。

外部からの「循環融資」への懸念に対し、経営陣は、関連する融資スキームは規模が適度で上限が設定されており、強固な基礎的需要、エコシステムのリターン、そして最終的な計算能力購入者の信用状況によって裏付けられていると明確に述べた。NVIDIAはこれらの融資ツールを、AIインフラの将来需要を支援する手段として位置付けており、財務レバレッジ操作ではないとしている。