計算需要の予期せぬ急増
Nvidia (NVDA) の CEO である Jensen Huang 氏は、中国の DeepSeek R1 のような、費用対効果の高いトレーニングによって優れた能力を誇る新しい AI モデルの出現に、パニックボタンを押すことはありません。代わりに、Huang 氏はこの瞬間を捉え、はるかに重要なトレンドを強調しています。世界は、想像を絶するほどの計算能力の増加を必要とする寸前にあります。この急増は、推論型 AI とエージェント型 AI アプリケーションという急成長分野によって推進されており、需要は以前の予測をはるかに超えています。
Nvidia の GTC 2025 での基調講演で、Huang 氏は、わずか 1 年前に業界全体で行われた重大な計算ミスを指摘しました。「AI のスケーリング則は、より回復力があり、実際には超加速しています」と彼は説明しました。エージェント型 AI と推論能力から生じる計算要件は、単に漸増的に高いだけではありません。Huang 氏の見積もりでは、「昨年この時期に必要だと考えていた量の 100 倍は軽く超えています」。
この変化の大きさを理解するには、エージェント型 AI と推論型 AI が何を伴うかを理解することが不可欠です。エージェント型 AI は、学習した行動と目標に基づいて、ユーザーに代わって自律的に行動し、主導権を握り、意思決定を行うことができるシステムを指します。コマンドに応答するだけでなく、積極的にスケジュールを管理し、ニーズを予測し、さらにはユーザーに代わって交渉を行うデジタルアシスタントを想像してみてください。
一方、推論型 AI は、複雑な問題をより小さく管理しやすいステップに分解するという人間の認知プロセスを模倣します。論理と演繹を適用して、ユーザーのクエリに対する最適な答えに到達することであり、単純なパターン認識を超えて真の問題解決に移行します。これは、質問の what だけでなく、why を理解できる種類の AI です。
DeepSeek R1: 危機ではなく、触媒
1 月下旬の DeepSeek の R1 の出現は、当初、ウォール街に懸念の波紋を送りました。同社の推論モデルが OpenAI のモデルの能力に匹敵するという主張と、より広範な DeepSeek V3 モデルが比較的控えめな 500 万ドルでトレーニングされたという事実は、AI の状況が劇的に変化するのではないかという懸念を引き起こしました。シリコンバレーが同等のモデルに数千万ドルを投資したことは、突然過剰に思えました。
この認識された混乱は、一時的ではありましたが、重大な市場の反応を引き起こしました。クラウド企業が Nvidia のチップに数十億ドルを費やす必要がなくなることを恐れた投資家は、売りを開始し、Nvidia の市場価値は約 6,000 億ドル急落しました。市場は本質的に、一見同等の AI 能力がわずかなコストで達成できる世界で、Nvidia の高性能ハードウェアに対する将来の需要に疑問を呈していました。
外部の課題への対応: 関税と輸出規制
DeepSeek の懸念に加えて、Nvidia は地政学的要因に関連する逆風にも直面しています。トランプ大統領の関税の脅威と、中国向けのチップに対する米国の輸出規制が再開される可能性は、同社の見通しに不確実性の層を追加しました。これらの外部からの圧力は、Nvidia の直接的な制御の範囲外であり、同社の株価が年初来で 14% 下落した一因となっていますが、過去 12 か月では 30% 上昇しています。
Nvidia は例外を求めるロビー活動を行い、戦略を適応させることができますが、関税と輸出規制によってもたらされる根本的な課題は、同社の軌道に影響を与える重要な外部要因であり続けています。これらは技術的なハードルではなく、政治的および経済的なハードルであり、異なる一連の対応を必要とします。
Huang 氏のビジョン: Blackwell Ultra、Vera Rubin、そして CUDA の力
しかし、Huang 氏は GTC 2025 の基調講演を利用して、DeepSeek の出現によって提起された懸念に直接対処し、潜在的な混乱の物語を、計り知れない機会の物語に変えました。2 時間のプレゼンテーションを通して、彼は、推論モデルが強力なハードウェアの必要性を減らすどころか、実際には Nvidia の新しい Blackwell Ultra や Vera Rubin スーパーチップのようなチップから 利益を得る ことを、細心の注意を払って説明しました。
彼の主張は、AI の高度化、特にヒューマノイドロボットや自動運転車のような物理的な AI の出現が、計算能力に対する需要を 加速させる だけだという考えに基づいています。これらのアプリケーションは、膨大な量の感覚データのリアルタイム処理、複雑な意思決定能力、および安全で信頼できる方法で物理世界と相互作用する能力を必要とします。これは、比較的限られたリソースでトレーニングされた最も高度な AI モデルの能力さえもはるかに超えるレベルの複雑さです。
Huang 氏はまた、Nvidia の CUDA ソフトウェアプラットフォームの重要な役割を強調しました。CUDA を使用すると、開発者は従来のグラフィックスアプリケーションをはるかに超えて、汎用処理に Nvidia のチップの可能性を最大限に活用できます。これにより、Nvidia のハードウェアの機能とパフォーマンスを複製するには、CUDA エコシステムに関する深い理解と統合が必要になるため、競合他社にとって大きな参入障壁が生まれます。
さらに、Huang 氏は、仮想世界を作成し、現実世界のシナリオをシミュレートするための強力なツールである Nvidia の Omniverse シミュレーションプラットフォームを強調しました。Omniverse は単なるゲーム用ではありません。これは、AI システム、特にロボットや自動運転車のような物理的な相互作用のために設計された AI システムの開発とテストにおける重要なコンポーネントです。これにより、開発者は安全で制御された環境で AI モデルをトレーニングおよび改良し、開発サイクルを加速し、現実世界での展開に関連するリスクを軽減できます。
ウォール街の複雑な反応とアナリストの楽観主義
Huang 氏の説得力のあるプレゼンテーションにもかかわらず、ウォール街の即時の反応はやや控えめでした。Nvidia の株価は、基調講演の日に 3% 以上下落しました。しかし、アナリストは、Huang 氏が明確に述べた計算需要の根本的な変化を認識しており、同社の長期的な見通しについて概ね楽観的です。
KeyBanc Capital Markets のアナリストである John Vinh 氏は、基調講演後の投資家向けメモで、Nvidia の CUDA ソフトウェアスタックによって作成された「大きな参入障壁」を強調しました。彼は「競争上のリスクは限定的」であると見ており、Nvidia が「クラウドおよびエンタープライズで最も急速に成長しているワークロードの 1 つを支配し続ける」と予想しています。Vinh 氏はまた、Omniverse を「メタバースアプリケーション向けの新しいソフトウェアサブスクリプション収益ストリーム」として指摘し、成長と拡大に伴い、Nvidia の市場評価をさらに高める可能性があると述べました。
アナリストの楽観主義の核心は、Nvidia が単に AI の波に乗っているだけでなく、積極的にそれを形作っているという信念にあります。同社のハードウェア、ソフトウェア、およびシミュレーションプラットフォームへの投資は、理論的な基盤から実用的なアプリケーションまで、AI の進化における中心的なプレーヤーとしての地位を確立しています。
AI の拡大する地平: 現在の能力を超えて
Nvidia の GTC 2025 から浮かび上がってきた物語は、現在の AI の需要を満たすことだけではありません。AI が進化し続けるにつれて、それらの需要が指数関数的に増加することを予測することです。推論型 AI とエージェント型 AI への移行は、物理的な AI アプリケーションの台頭と相まって、計算環境の根本的な変化を表しています。
DeepSeek R1 のような AI モデルの能力は、印象的ではありますが、最終的には、AI システムがはるかに大きな処理能力を必要とする未来への足がかりにすぎません。これは Nvidia の優位性に対する脅威ではありません。それは同社の戦略的ビジョンの肯定です。同社は単に現在の AI の状態に反応しているだけではありません。AI を活用した未来のためのインフラストラクチャを積極的に構築しています。この未来には、より強力なチップだけでなく、洗練されたソフトウェアエコシステムと高度なシミュレーションツールも必要になります。これらはすべて、Nvidia が多額の投資を行っている分野です。
関税や輸出規制などの外部要因によってもたらされる課題は残っていますが、根底にある技術的な傾向は明らかです。計算能力に対する需要は爆発的に増加するように設定されており、Nvidia はこの前例のない成長を活用できる独自の立場にあります。同社の長期的な成功は、技術的に革新する能力だけでなく、複雑な地政学的状況を乗り切り、急速に進化する人工知能の世界でリーダーシップの地位を維持する能力にもかかっています。