※この記事にアフィリエイト広告はありません
巷ではNVIDIAの話題で持ち切りで、職場でもNVIDIAの話題が増えてきています。
加熱している状況だからこそ、私自身が冷静になるために、
⓪直近の決算
①NVIDIA株をいつから買い始めたのか？
②何故買ったのか？
③何故持ち続けているのか？
④NVIDIAの何が凄いのか？
⑤今後も持ち続けるか？
について本記事にて整理したいと思います。
(本当はもっと前からこの記事を出したかったですが、ある程度リターンで結果を出してからの方が説得力が出てくると思いまして...)
⓪直近の決算まとめ
2025年第1四半期決算(2024.5.22)
︎︎︎︎︎︎✔EPSは予想$5.59に対して$6.12だった。
✔売上高は予想$24.65Bに対して$26B、売上高成長率は前年同期比で+262%だった。
✔2025年第2四半期決算のガイダンス売上高は予想$268.8Bに対し、新ガイダンスとして
$274.4B〜$285.6Bが提示された。
✔Data Center部門の前年同期比での売上成長率は＋427%、Gamingは＋18.2%、Professional Visualizationは＋44.8%、Autoは+11.2%だった。
✔今回決算での売上総利益率は78.4%だった。
✔株式10分割を発表した。
⇒記載の通りですが、皆さんの予想通り、データセンター向けAIサーバー用GPU(いわゆるHPC)が売上と利益に大きく貢献しているようです。
HopperアーキテクチャのGH100がシステムと一緒にたくさん売れているのでしょうね。
技術的な解説記事はネットに転がっているものを見ていただきたいですが、CUDA処理用のCore総数は18,432個もあるようです。意味不明ですね。
①NVIDIA株をいつから買い始めたのか？
2020年の夏頃から買い始めました。
そこから2021年春頃まで横ばいが続きましたので、何回かスポット買いした記憶があります。
株式の平均取得単価は127USDで、保有株数は68株です。
②何故買ったのか？
並列計算処理に対し、プラットフォーム(ソフトウェア)とハードウェアの両方を持っており、他者の参入障壁が非常に高いと感じたためです。
※詳細については④にて記載します
③何故持ち続けているのか？
上記の参入障壁が崩れないどころか、年月を経て、更に強固になっていると認識しているためです。
''学習と推論''という点でCPUに比べて優位性があり、これは昨今の生成AI開発に限らず、計算効率の面であらゆる科学技術の発展に必要なものだと考えております。
④NVIDIAの何が凄いのか？
「プラットフォーム(ソフトウェア)とハードウェアの両方」とありますが、詳しく説明いたします。
ソフトウェアプラットフォームはCUDA(クーダ)と呼ばれる並列計算処理を行うためのプログラム開発基盤・実行環境のことを指します。
元々はゲームのグラフィック処理を行う目的で、単純な計算を並列実行するためにGPUというハードが使用されておりました。
この並列計算はグラフィック処理以外にも活用できる場面がたくさんあると目をつけた同社がリリースしたのが、GPUによる計算を目的としたプラットフォームである''CUDA''になります。
「NVIDIAはGPUを作って売っている会社(正確には作っているのはTSMC)」というイメージを持たれている方が大勢いらっしゃいますが、私はソフトウェアプラットフォームであるCUDAこそが、同社の競争力の根幹だと考えております。
というのも、同社が2006年にCUDAをリリースし、そこから多くのソフトウェア人材を囲い込み、多額の資金を投じてCUDAエコシステムを発展させることで、GPUを科学計算用途にも応用させ、それが結果的に深層学習にも利用され、今日のAI開発にとって必要不可欠なものになっているためです。
(そしてCUDAを利用するためには、NVIDIAが提供するGPUを用意する必要があるというワケです。)
ハードウェアとしての半導体を研究開発設計から製造まで垂直統合している会社はあれど、ソフトウェアとそこに使用されるハードウェアとしての半導体を垂直統合させ、かつここまで洗練された仕組みを作っている会社を他に知りません。
(方向性は異なりますが、考え方はAppleと近いかもしれませんね)
CUDAの並列計算資源を使いたい世界中の研究者や開発者や設計者が、研究・開発・設計をすればするほど、プラットフォーマーであるNVIDIAのエコシステムは更に強いものになり、参入障壁は益々高くなっていくでしょう。
ちなみにソフトウェアとハードウェアの両輪を有する競合としては、AMDが該当し、同社も2016年にCUDAに相当するシステムであるROCmをリリースし、NVIDIAを追いかけている状況です。
またGAFAMは対抗策(依存からの脱却や電力効率の面)として、自社で独自チップを設計し始めているようですが、半導体としての設計ノウハウの差に加え、デファクトスタンダードと化したNVIDIAの城であるCUDAに最適化するように設計しなければいけない制限(諸説あり)がある等の事情があり、計算能力(パフォーマンス)でNVIDIAを上回ることは難しいことが予想されます。
これはご存知ではない方もいらっしゃるかもしれませんが、NVIDIAはCUDAとGPUだけではありません。
CPUとしての役割を持つGraceアーキテクチャを2021年4月に発表しました。
これにより彼らにとって念願であるGPUとCPUの統合が可能になりました。
半導体は外部製品を使用すればするほど、役割の異なる半導体同士を組み合わせる際に様々な制約が生じます。(設計思想の異なる半導体同士を接続してパフォーマンスを発揮することは難しいです)
とりわけ演算の役割を持つ半導体ほど、CPUから指示を出す→GPUで大量の計算処理をする、このトータルの''処理速度''が重視されるため、それが顕著に現れます。
またCPU以外にもデータ処理ユニットの役割を持つDPUも彼らの得意分野になります。
DPUとはネットワーク通信で発生するパケット損失を限りなくゼロに近づけるための処理を行うもので、年々増加するネットワーク内のトラフィック増加に対処するために必要なものになります。
パケット損失が多いと遅延の発生や、アプリケーションに問題が発生する可能性が出てくるため、高機能計算を目的とするデータセンター(HPC)向けに活用される技術です。
2020年4月に買収完了したMellanoxがその役割を担っています。
色々と書きましたが、NVIDIAは高機能計算領域の発展のため、各方面に手を広げ、それらを1つに統合することで、ユーザーは最大限のパフォーマンスを発揮することができるのです。
⑤現在のリターンは？今後も持ち続けるか？
5月26日(日)時点のリターンはドル建てで＋738.34%、円建てで＋1,138.71%になります。
マイニングバブルの時のように、短期的には株価の変動はあるかもしれませんが、人類が科学を追究する限り、またそのためにCUDAのエコシステムが利用され続ける限りは、同社株式を保有し続けるつもりで考えています。
以上です。
※まだまだ書きたいことはあるので、追記更新するかもしれません。
