2月24日、モルガン·スタンレーのアナリストジョセフ·ムーアとメイソン·ウェインは、最新の報告書で、過去2 ヶ月間にNvidiaのホッパーアーキテクチャチップ需要が大幅に回復し、次世代ブラックウェルチップGB200技術的なボトルネックも突破されているが、未解決の輸出管理政策はまだ今後の決算報告書に影を落としていると指摘した。

この報告書は、NVIDIAの四半期の売上高が市場コンセンサスの420億ドルと同等であると予測し、現在の株価から約13%の潜在的な上昇である152ドルの価格目標を維持するために“過剰”評価を維持した。翌日（2月26日）、AIチップの世界的リーダーは重要な四半期ごとの報告書を発表し、ジェネレーティブAIによるコンピューティングパワー需要の爆発とサプライチェーンの地政学的混乱の継続によって、市場の期待と疑念が絡み合っています。

ビジネスのファンダメンタルズから、NVIDIAの堀はまだ堅牢です。

2025年度第3四半期（2024年10月期）の売上高は前年同期比94%増の351億ドル、純利益は109%増の193億ドルとなりました。データセンター事業は売上高の87.6%を占め、前年同期比112%増の112%となりました。この成長を支えているのは、Hopperアーキテクチャ（H 100/H200）の継続的なスケールアップとBlackwellの生産能力の増加です。ブラックウェルの代替によるホッパー需要の減速が懸念されていましたが、DAMOの調査によると、クラウドサービスプロバイダーのホッパーの購入意欲は、輸出規制強化への懸念から顧客が事前に注文したことによるものもあり、一部は“過渡的需要”です。

Huang氏は決算説明会で、ホッパーの需要は2026年度まで続き、ブラックウェルの納入量は2025年第4四半期までに“数十億ドル”に達し、増加を続けると予想していると強調しました。新しいアーキテクチャと新しいアーキテクチャのこの“共生”現象は、コンピューティングパワー要件の多層的な性質を反映しています。Hopperは現在のデータセンターで従来のデータ処理と中小規模AIトレーニングを加速する主な役割を果たしていますが、Blackwellは1000億のパラメータを必要とする大規模なモデルトレーニングと推論を必要とするヘッドラインクライアントをターゲットにしています。

しかし、技術の反復とサプライチェーン管理の複雑さは、NVIDIAの粗利益率の回復力をテストしています。Blackwellシステムの“前例のない複雑さ”（空冷/液冷、NVLinkのマルチバージョンポートフォリオ、GraceとX 86アーキテクチャの互換性など）により、初期生産コストが高く、非GAAPベースの粗利益率は生産開始時には約70%に低下すると予想されていますが、歩留まりの改善とスケール効果により、数四半期以内に75%に回復する見込みです。この変動は、ラインの成熟と供給改善により利益の柱となっているホッパーのマージンとは対照的です。

しかし、Huang氏の長期的なロジックは明確です。Blackwellはアーキテクチャイノベーション（マルチチップ統合など）を通じてシングルチップのパフォーマンスボトルネックを突破し、その“ワットあたりのコンピューティングパワー”の利点は、顧客が電力制約の下でデータセンターの利益を最大化し、Nvidiaの価格決定力を強化するのに役立ちます。

真の不確実性は地政学から来る。

米国の中国AIチップ輸出管理は“ダモクレスの剣”のようなものであり、NVIDIAは中国市場向けに性能を低下させたH 20チップをカスタマイズすることを余儀なくされたが、2025年度第3四半期の中国本土と香港市場の売上高は前年同期比34%にとどまり、米国（135%）やシンガポール（185%）をはるかに下回った。Damarは、顧客が低性能製品や海外トレーニングを購入することで制限を回避できると考えていますが、規制がさらに強化された場合（チップ相互接続帯域幅やコンピューティング密度の制限など）、Nvidiaのグローバル市場シェアは現地メーカーによって侵食される可能性があります。

一方、ソブリンAI（各国が独自に構築したAIインフラ）の台頭により、NVIDIAは新たな市場を開拓したが、中国への制限製品の輸出ライセンスをまだ取得しておらず、パートナーも承認していないことを決算報告書で認めた。この“東は明るくない西は明るくない”パターンは、短期的なリスクを緩和するが、長期的な成長リスクを排除することはできない。

より深いパラドックスは、ジェネレーティブAIの軍拡競争が企業レベルから国家戦略へと拡大していることです。Nvidiaは、データセンターが汎用コンピューティングプラットフォームからインテリジェンスの生産に特化した施設へと移行する“AIファクトリー”の概念について、電話会議で何度も言及しており、Blackwellはそのようなファクトリーの“コアエンジン”です。GoogleやMicrosoftなどのクラウド大手に加えて、TeslaやxAIなどの垂直企業がスーパーコンピューティングクラスタの構築に投資しており（10万個のHopper GPUを搭載したxAI Colossusクラスタなど）、日本のソフトバンクでさえBlackwellをベースにした国内最強のAIスーパーコンピューティングを構築しています。

Huang氏は、現在のトレンドを“2つの根本的なシフト”と定義しています。CPUからGPUへのコンピューティング移行の加速と、コーディングから機械学習へのソフトウェア開発革命です。これら2つのトレンドの共鳴により、NVIDIAの生態学的障壁はハードウェア自体をはるかに超えています。CUDAソフトウェアスタック、AIエンタープライズプラットフォーム、グローバルパートナーとの深い統合は、複製が困難な“フルスタックの利点”を構成しています。

投資家にとって、NVIDIAの短期的なボラティリティと長期的な価値は弁証法的に見る必要があります。輸出規制が業績ガイダンスを圧迫する可能性がある一方で、ジェネレーティブAIのインフラ構築はまだ初期段階にあります。Huang氏によると、次世代の大規模モデルのトレーニング計算能力要件は、現在のモデルよりも10-40倍高くなる可能性があり、Blackwellの設計はそのような指数関数的な成長のためのものです。

さらに、推論市場の爆発（NVIDIAのインストールされたデバイスベースの60%以上を占める）とAgentic AIの台頭は、在庫ハードウェアの継続的な収益化チャネルを提供します。Nvidiaが技術ロードマップ（2026年のRubinプラットフォームなど）を予定通り進めることができれば、その独占はさらに強化されます。しかしながら、規制リスク（司法省の反トラスト調査の噂など）やサプライチェーンのレジリエンス（CoWoSパッケージングとHBMのメモリ容量）については、引き続き注意が必要です。

2月24日の市場前までに、Nvidiaの株価はわずか1%上昇し、市場は政策リスクを部分的に消化し、代わりにAIコンピューティングパワーが必要なだけに賭けているようです。3兆6千億ドル規模の巨大企業は岐路に立っています。技術革新は未来を定義する力を与えますが、地政学的な波は瞬時にコースを変える可能性があります。唯一確かなことは、汎用コンピューティングから加速コンピューティングへの移行の流れの中で、NVIDIAはかけがえのない“渡し守”であり続けることです。