NVIDIA GTC 2025：ゲームチェンジャーか、AIブームの頂点か？
ジェンセン・フアンのビジョン：AIの次の時代
NVIDIAのCEO、ジェンセン・フアンは、いつものレザージャケット姿でGTC 2025の舞台に立ち、今日のAIの状況をはるかに超えたビジョンを語りました。彼は、業界の軌道を次の3つの段階に分けて説明しました。
- 生成AI – 現在主流となっているパラダイム。
- Agentic AI – 人間の介入を最小限に抑えて自律的に意思決定できるモデル。
- Physical AI – AIをロボット工学や現実世界のアプリケーションに統合する、次のフロンティア。
フアンは、業界のほとんどがAIのスケーリングを根本的に誤解していると強調しました。一般的に考えられているのとは異なり、スケーリングは停滞しているのではなく、新しいアーキテクチャの革新、高度な製造プロセス、およびモデル効率の向上によって加速しています。
ハードウェアの発表：Blackwellとその先
Grace Blackwell、本格的な生産へ
NVIDIAは、次世代のGrace Blackwellアーキテクチャを正式に発表しました。これには、TSMCの4nmプロセスで製造され、最大2080億個のトランジスタを搭載したGB200およびB200チップが含まれます。これらのチップは、データセンターのパフォーマンスを再定義するとされています。
- Lenovo、Dell、Microsoft、AWS、Meta、Googleからのラックが発表されました。
- Blackwellスーパーコンピューターが発表され、フルスケールの自動車20台分に相当する処理能力を統合しています。
- 特定のワークロードでHopperと比較して25倍の性能向上、推論モデルで40倍の性能向上。
長期的なチップのロードマップ
- 2025年下半期：Blackwell Ultraチップと新しいイーサネットベースの接続に移行。
- 2026年下半期：集積シリコンフォトニクスチップの展開。
- 2027年下半期：Rubin Ultraプラットフォームのデビュー。
- 2028年：物理学者リチャード・ファインマンにちなんで名付けられたFeynmanアーキテクチャの導入。コンピューティング効率とAIアクセラレーションを再定義する可能性があります。
AIソフトウェアとパーソナルコンピューティングの拡大
Dynamo：「AIオペレーティングシステム」
NVIDIAは、大規模なコンピューティングファクトリー向けのAIオペレーティングシステムとして機能するように設計されたオープンソースのソフトウェアスイートであるDynamoを発表しました。Dynamoは、LLMでのトークン生成を最適化し、スケーリングのボトルネックに対処する分散推論サービスに焦点を当てています。
AIパーソナルコンピューティングが形に
- DGX SparkおよびDGX Station：Grace Blackwellを搭載した新しいパーソナルAIコンピューティングワークステーション。
- 予約受付開始。出荷は2025年後半を予定。
ロボット工学とPhysical AI：NVIDIAの自動化への大きな賭け
Isaac GR00T N1：オープンソースのヒューマノイドロボット工学
NVIDIAは、世界初のオープンソースのヒューマノイドロボット機能モデルであるIsaac GR00T N1を、ロボット工学の開発を加速することを目的としたシミュレーションフレームワークとともに発表しました。
Project Blue：GoogleおよびDisney Researchとの共同ロボット工学
GoogleおよびDisney Researchとの共同作業であるProject Blueは、NVIDIAのGR00T N1ユニバーサル基盤モデルと、2025年後半に発売予定のNewton Physics Engineを統合することにより、ヒューマノイドロボット工学を進歩させることを目指しています。
戦略的パートナーシップ：NVIDIAの影響力を拡大
自動車
- General Motorsは、NVIDIAのAIを自律運転スタックと工場自動化に統合し、2030年までにSuper Cruise運転支援技術から年間20億ドルの収益を目標としています。
- トヨタ自動車と現代自動車も、テスラの自動運転システムと直接競合するために、NVIDIAのAIスタックを活用することについて協議しています。
電気通信
- Cisco、T-Mobile、Mitre、Booz Allenと提携して、AI駆動の6Gワイヤレステクノロジーを開発。
ヘルスケア
- GE HealthCareとの提携により、AIを診断イメージングに統合。
サイバーセキュリティ
- CrowdStrikeと提携して、AI強化されたサイバーセキュリティソリューションを開発。
エンタープライズおよび金融
- EYがNVIDIAと協力してEY.AI Agenticプラットフォームを立ち上げ。
半導体と量子コンピューティング
- TSMCとの提携により、将来のAIワークロード向けに光ネットワークチップを共同開発。
- 量子コンピューティング研究ハブを設立し、量子支援AIコンピューティングの進歩を加速。
市場の反応：投資家にとって現実のチェック？
NVIDIAの株価は、GTC 2025イベントの初日に3.3％下落し、過大評価とAI駆動の成長の持続可能性に対する懸念を反映しました。テスラ、Meta、Google、Amazon、Microsoft、Appleなどの他のテクノロジー株も下落しました。TSMCの米国預託証券（ADR）は1.38％下落し、AMDは1.03％下落しました。
NVIDIAの評価は正当化されるのか？
NVIDIAはAI主導の高揚感の波に乗ってきましたが、その非常に高い予想PERは懸念を高めています。AIにはハイエンドGPUの無限のスケーリングが必要になるという仮定は、効率の向上により需要が費用対効果の高い代替手段にシフトする場合、誤っている可能性があります。
新興競争：DeepSeekと中国のAI推進
DeepSeekの破壊的なモデル効率
中国のAIスタートアップDeepSeekは、最先端のAIを従来のモデルよりも95％少ないGPUで実行できることを証明しています。オープンソース技術と最適化された推論モデルを活用することにより、DeepSeekは、NVIDIAのハイエンドチップのみが最先端のAIを駆動できるという考えに挑戦しています。
中国の国内半導体の成長
Cambricon、Iluvatar CoreX、Biren Technologyなどの企業は、政府の強力な支援を受けて、国内AIチップの代替品を急速に開発しています。米国の輸出制限により、NVIDIAの中国へのアクセスが制限されているため、これらの企業は市場シェアを獲得するのに有利な立場にあります。
投資家のリスクと市場のダイナミクス
NVIDIAの市場の脆弱性
- テクノロジー大手による注文の縮小？ 企業がハイブリッドAIアーキテクチャを優先してGPUの購入を減らした場合、NVIDIAの成長の前提が崩れる可能性があります。
- 地政学的リスク：米中間の緊張と半導体の輸出制限により、中国市場におけるNVIDIAの存在感がさらに低下する可能性があります。
- 価格圧力：代替アーキテクチャを開発している競合他社は、時間の経過とともにNVIDIAの価格決定力を弱める可能性があります。
潜在的な市場シナリオ
- 評価の修正：AIコンピューティングに対する業界の需要が減速した場合、NVIDIAの時価総額は大幅に減少する可能性があります。
- GPU市場の断片化：NVIDIAがハイエンドトレーニングを支配し、費用対効果の高い代替手段が推論ワークロードを引き継ぐ、二層市場が出現する可能性があります。
- M＆Aと業界の統合：NVIDIAは、成長を維持するために、新興の競合他社を買収するか、ビジネスモデルを多様化する必要があるかもしれません。
結論：AIとNVIDIAにとって重要な瞬間
NVIDIAはAIコンピューティングの紛れもないリーダーですが、その支配は新たな脅威に直面しています。DeepSeekの効率的なモデルから中国の半導体独立への推進まで、AIハードウェア市場はこれまで以上に急速に進化しています。
投資家にとって、大きな疑問は、NVIDIAの評価が現実を反映しているのか、それともAIの誇大広告サイクルが修正される時期が来ているのかということです。地政学的リスク、競争力のある代替手段、および変化するAIインフラストラクチャのニーズにより、NVIDIAの長期的な成長は決して保証されていません。
NVIDIAはAIの優位性の頂点にあるのか、それともこれは新たな時代の始まりにすぎないのでしょうか？