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    Home»Finance»エヌビディア、2025年第4四半期の決算発表前の見通し
    Finance

    エヌビディア、2025年第4四半期の決算発表前の見通し

    2025-02-25By ZTYLEZMAN
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    Nvidia Corp.(エヌビディア)は、2025年1月の第4四半期の決算発表を水曜日に控えている。今期の売上高は約380億ドル(約5兆円)に達する見込みで、前年同期比で72%の増加が見込まれている。この結果は、エヌビディアの2年連続での売上倍増を締めくくるものとなり、特にデータセンター向けのグラフィックス処理ユニット(GPU)が、OpenAIのChatGPTのような人工知能サービスの構築に不可欠なハードウェアとしての役割を果たしていることが要因である。エヌビディアの株価は過去2年間で478%上昇し、時には時価総額3兆ドルを超えるアメリカで最も価値のある企業となった。

    しかしながら、最近は投資家からの懸念も広がっており、エヌビディアの重要顧客がコスト削減に向かう兆候が見られることが特に注目されている。現在、エヌビディアの株価は昨年10月の水準で取引されており、最近の中国におけるAIのブレークスルーも影を落としている。エヌビディアの売上の大部分は、巨額のサーバーファームを構築して他社にレンタルするクラウド企業、通称「ハイパースケーラー」と呼ばれる企業へと向けられている。エヌビディアは、2024年度において単一の顧客が売上の19%を占めていると報告している。

    また、Morgan Stanleyのアナリストによると、2025年度にはMicrosoftがエヌビディアの最新AIチップBlackwellへの支出の約35%を占めると予想されている。さらに、Googleが32.2%、Oracleが7.4%、Amazonが6.2%と続く。このような状況下で、Microsoftや競合他社が支出計画を引き下げる兆候は、エヌビディアの株価に直接的な影響を与える可能性がある。

    先週、TD Cowenのアナリストは、Microsoftがプライベートデータセンターオペレーターとの契約をキャンセルし、新規契約の交渉を遅らせ、国際データセンターへの支出計画を米国施設にシフトしたと報告した。この情報は、AIインフラの成長持続性に対する不安を引き起こし、エヌビディアのチップ需要に影響を与える可能性がある。また、TD CowenのMichael Elias氏は、Microsoftの潜在的な供給過剰ポジションを指摘し、金曜日にエヌビディアの株は4%下落した。

    一方で、Microsoftは2025年度に80億ドルのインフラ投資を継続する意向を示し、全地域での成長を見込んでいると報告した。

    最近の1ヶ月間、多くのエヌビディアの顧客は大型投資を発表しており、Alphabetは今年750億ドルの資本支出を計画し、Metaは最大650億ドル、Amazonは1000億ドルの支出を見込んでいる。アナリストによれば、AIインフラの資本支出の約半分がエヌビディアに流れるとされており、多くのハイパースケーラーがAMDのGPUを活用し、自社のAIチップの開発に取り組んでいるが、最新のAIチップ市場ではエヌビディアが大半を占めている。

    これまで、これらのチップは主に先端AIモデルのトレーニングに使用されており、このプロセスには数億ドルのコストがかかる。OpenAI、Google、AnthropicなどがAIを開発した後、顧客にサービスを提供するためにエヌビディアのGPUが必要とされる。そのため、エヌビディアは今後も収益の成長を見込んでいる。

    また、先月、中国のスタートアップDeepSeekが効率的な「蒸留型」AIモデルを発表したことも、エヌビディアにとっての新たな挑戦となっている。このモデルは、高いパフォーマンスを発揮し、数十億ドルのエヌビディアのGPUが必要ではないことを示唆しているため、エヌビディアの株価を一時的に下落させ、時価総額は約6000億ドル減少した。

    エヌビディアの社長兼CEOであるJensen Huang氏は、水曜日にAIが今後もさらに多くのGPU容量を必要とする理由を説明する機会を得ることになる。Huang氏は最近、AIモデルを開発する際にデータと計算の使用が増えるほどモデルの性能が向上する「スケーリング法則」について言及していた。Huang氏は、DeepSeekのR1モデルは、エヌビディアが「テストタイムスケーリング」と呼ぶ新たな視点を示唆していると主張している。AIの改善には、より多くのGPUをAIの展開過程、すなわち推論に投入することが必要であると説明しており、これによりチャットボットは問題を「考え」るために多くのデータを生成することが可能になる。

    エヌビディアのAIモデルは、製作段階で数回のトレーニングを受けるが、実際には毎月数百万回呼び出されるため、推論における計算を増やすことは、顧客に提供するためにより多くのエヌビディアのチップを必要とする。Huang氏は、AIモデルの進化に関する市場の反応が「AIは終わりだ」という誤解を生んでいると考えており、それは全く逆であると強調している。

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