わたしが厳選したフィジカルAIインフラ11銘柄｜さよ11の全貌
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さよすけ未来投資ラボ
NVIDIAのビジネスモデル｜強さの正体とRubinの狙い
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AI関連のニュースを辿るとNVIDIAに行き着きます。NVIDIAは既にGPUの会社ではありません。その要因として大きく２つあると思っています。
一つ目はエコシステム。NVIDIAが開示している数字では、CUDAを使う開発者は750万人を超えています。性能だけならいつか追いつかれるかもしれません。でも、ソフトも人材もNVIDIA前提の世界になっていると、抜け出すのは容易ではありません。
二つ目がファイナンスです。決算書を見てみると、NVIDIAの株式投資は990億ドルとなっています。AI事業者のデータセンター契約に保証を出し、AIクラウド事業者の売れ残り容量を買い取る契約も結んでいます。チップを売るだけでなく、買い手が困らないよう資金や場所まで整えているのです。
つまり、NVIDIAはAI市場の土台そのものと言えます。
だとすると、市場の動向や需給を追うにはNVIDIAの戦略を追うのがいちばん早いのではないでしょうか。次にNVIDIAが何を作り、どこに出資し、何をどれだけ買い込むのか。メモリ、光、電力、冷却といった周辺分野の需要の変化を読む鍵はそこにあるのではないでしょうか。
この記事では、NVIDIAの強みと次世代プラットフォームであるRubinの思想と戦略を分析します。
NVIDIAの現在地
いま、NVIDIAはAI市場のどこにいるのでしょうか。
直近四半期(2026年5〜7月期)の売上は962億ドルで、前年同期のほぼ2倍でした。2026年2〜7月期の上期だけで、前年度1年分の売上の8割を超えています。そのうち9割超がデータセンター向けで、売上のほとんどをAIが占めている状態です。
さらに注目したいのは買い手の偏りです。上期は上位3社で売上の4割超を占めました。会社名は開示されていませんが、その先にはAIに巨額の投資をしているハイパースケーラーやAI企業がいることでしょう。
AI需要の中心にNVIDIAがいて、その需要を握っているのは少数の買い手です。彼らの投資判断がそのままNVIDIAの数字ということになります。そして、NVIDIAが何を作るかによって、メモリや電力、冷却といった周辺分野の需要まで決まります。
だからNVIDIAの動きを追うことが、市場の需給を見極める手段になるとわたしは考えています。
次の章では、なぜNVIDIAが選ばれるのかを見ていきます。
強さの正体はエコシステム
NVIDIAが売っているのはGPUだけではありません。決算書では、チップ、ネットワーク、システム、ソフトウェア、アルゴリズムを一体で設計することを強みとして説明しています。たとえばBlackwellは、72個のGPUと36個のCPUを液冷のラック一台にまとめた形で届けられます。何十万個ものGPUをつなぎ、ひとつの巨大なコンピューターとして動かせる設計になっています。
これを支えているのがネットワークです。NVIDIAは2020年にMellanoxを買収し、GPUを接続する技術を取り込みました。それからソフトウェア。CUDAは2000年代から使われているとのことで、数百のライブラリが積み上がっています。NVIDIAは技術者の半数以上がソフトウェア担当で構成されており、この領域の重要性を表しています。
顧客から見ると、GPU単体ではなくネットワークやソフトウェアまで含めたエコシステムです。GPUだけ他社製品に切り替えたとしても、ネットワークやソフトウェアは流用できず再構成する羽目になります。このスイッチングコストの高さこそ、NVIDIAの強さだと考えています。
ハイパースケーラーも自社チップの内製化を進めており、競合がいないわけではありません。ただ、NVIDIAはNVLink Fusionという仕組みで、他社チップもNVIDIAチップに接続できるようにしています。競合を排除するのではなく、先行する自社システムに取り込んでしまう戦略は流石だと感じます。
ここで需給の話に戻すと、NVIDIAのシステムはGPUだけでなくメモリ、ネットワーク、光、電力、冷却などが一体になっています。なので、NVIDIAがアーキテクチャを変えれば周辺需要もまとめて変化します。
NVIDIAはAI市場を作っている
NVIDIAはAI事業者へ積極的に出資しています。
NVIDIAが保有する株式は約990億ドルで、今後もさらに250億ドルの出資が計画されています。出資の目的はエコシステムを育て、自社の競争力を高めることと説明しており、投資先企業は、直接もしくは間接的にNVIDIAと関わることになります。
AI事業者は資金もデータセンターを建設する場所も電力も足りていません。NVIDIAもこれらが不足すると将来の売上に影響する可能性を認めています。AI事業者への出資はその不足を埋め、積極的な投資を引き出す手段なのです。
さらにAI事業者のリース契約に対しては、支払いが滞った場合の保証を出しています。2026年8月に、OpenAI関連の会社が使う約4.25ギガワットのデータセンターに、上限1,050億ドルの保証を結びました。その引き換えに、このデータセンターではNVIDIAのAIインフラを使う契約になっています。
AI事業者が使い切れない計算能力をNVIDIAが買い取る契約もあります。AI事業者が資金を得て、NVIDIAのAIインフラを導入する。出資も保証も、その流れを途切れさせないための仕組みになっています。こうしたNVIDIAの動きは、まだ評価されていない次の需要を見つける手掛かりになるかもしれません。
Rubinが目指していること
次にNVIDIAの次世代プラットフォーム、Rubinを見ていきます。
Rubinが目指すのはコストの削減です。Rubinの推論コストは、Blackwellの約10分の1とされています。その狙いはAI事業者が稼ぎやすくすることです。
コストを下げるにはGPUの性能向上だけでは限界があります。メモリ、ネットワーク、冷却、電力など、ひとつでもボトルネックがあれば全体コストに影響が出てしまいます。だからNVIDIAはデータセンター全体を最適化しようとしています。
Blackwellは72個のGPUを液冷のラック1台にまとめた製品でした。Rubinも同じ72GPUですが、役割の違う5種類のラックを組み合わせ、一つのAIスーパーコンピューターとして動かす形で売り出しています。AIデータセンターの設計から運用までを支えるDSXというプラットフォームも用意しました。NVIDIAの製品は一つのデータセンターになろうとしています。
Rubin Ultraで登場するKyberラックは、1ラックで約600キロワットを使うとされています。これほどの電力は従来の配電設備では賄えないため、電力設備を800ボルト直流方式に切り替える方針です。まさにNVIDIAの設計によって新たな需要が生まれようとしています。
設計の範囲が広がるほど、影響を受ける分野も広がっていきます。メモリ、光、液冷、電力など、NVIDIAを起点にまだ注目されていない需要を掘り起こしていきたいと考えています。
まとめ
NVIDIAはAI市場を作る企業へと変化してきました。エコシステム、ファイナンス、そして新たな需要を生み出すアーキテクチャ。
成長銘柄を先取りしたければ、NVIDIAの戦略を深掘りするのが近道かもしれません。
ABOUT ME
高配当株中心のなんとなく投資から、フィジカルAIインフラへの長期集中投資へとスタイルを転換。日本株・米国株・積立FXを組み合わせながら、「未来に理由がある」投資だけを厳選するポートフォリオを実践中。自身の運用経験と思考プロセスをそのまま発信しています。
