エヌビディアの10年後の株価を握る壮大な取組3選!生成AI/メタバース/自動運転の近未来技術を支えるのは…

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エヌビディアの10年後の株価を予想!AI/メタバース/自動運転をリードする注目取り組み3選
疑問
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エヌビディア株の将来性は?

エヌビディアはアメリカ発、グローバルな半導体メーカー。

1999年にGPUと呼ばれる、文字だけでなく画像も処理できる高性能な半導体を開発し、一躍有名になりました。

上場以来、ピーク時で株価は300倍以上にもなっている、投資家にも注目の銘柄です。

生成AIや自動運転が全盛を極める昨今において、株価は上昇基調にありますが、今後の値動きが気になる方も多いでしょう。

この記事の内容

エヌビディアの10年後の株価を考えるヒントとなる、エヌビディアの最新の取り組みをご紹介します。

現在のテクノロジーの進歩は、エヌビディアの進歩と言っても過言ではありません。

エヌビディアへの投資を検討している方は必見です。

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エヌビディアの10年後の株価:
ビジネスモデル

最新の取り組みの前に、まずはエヌビディアの基礎的なビジネスをおさらいしていきましょう。

エヌビディアは世界的な半導体メーカーです。

そもそも半導体とは?

半導体とは、

  • 家電
  • PC

など、身の回りのあらゆる電子機器に用いられている部品です。

簡単に言うと、電子機器の脳みそ。

機器の処理性能は搭載されている半導体の性能によりほぼ決まるくらい、重要な部品です。


特に、昨今の生成AIや自動運転といった最先端領域においては、膨大なデータを処理できる高性能な半導体が必要です。

半導体へのニーズは年々高まっており、10年後もそのニーズは不変と考えられます。

半導体が不足すると…

身近なところで言うと、車が買えない、家電が値上がりした、などといった影響が出ます。

コロナ後、半導体不足により車の生産などが滞ってしまったニュースは記憶に新しいですよね。

私たちの日々の生活だけでなく、あらゆるビジネスにも大きな影響を与えています。

エヌビディアの凄さは?

エヌビディアの強みは、なんと言っても、自ら発明したGPU(半導体)

非常に高性能な半導体なため、世界中の先端サービスに広く用いられています。

特に、データセンター向けの半導体で圧倒的なシェアを誇リます(95%とも言われます)。

AWS、GCP、Azureのメガクラウド3社全てが、自社データセンターに採用しています。

現代の高性能・低遅延のパブリッククラウドに、エヌビディアのGPUは不可欠なのです。


さらに、世界の上位500台のスーパーコンピューターのうち、7割がエヌビディアのGPUを採用しているとも言われています。

生活者が直接利用するサービスは提供していませんが、GAFAMにも劣らない影響力を持つ、縁の下の力持ち的な存在です。

エヌビディアの10年後の株価:
今後を占う注目の取り組み4選

これまでの技術革新を支えてきたエヌビディアですが、10年後の株価はどうなるでしょうか?

実はエヌビディアは、GPUを中心とした領域特化型のサービスを複数展開しています。

その中でも、今後世の中のトレンドとなるのがほぼ確実の4つの領域について、エヌビディアの取り組みを紹介します。

  • Generative AI(生成AI)
  • メタバース
  • 自動運転車
  • ヘルスケア

それでは、早速確認をしましょう。

エヌビディアの取り組み①
Generative AI(生成AI)

GenerativeAI(生成AI)は、ChatGPTの出現で一躍有名になりました。

10年後の私たちの生活を大きく変えていることでしょう。

実は、この技術革新にはエヌビディアが大きく貢献しています。

ChatGPTの開発元”OpenAI”のデータセンターでは、数万のエヌビディアGPUが稼働しているのです。

さらに、エヌビディアはこの知見を活かし、生成AIを用いたアプリ開発に特化した開発プラットフォーム「Nemo framework」を開発しました。

これにより、中小規模の企業でも生成AIを用いたアプリ開発が容易になります。

Nemo framework

生成AIモデルが内蔵されているだけでなく、アプリ開発に必要な一連の機能が標準搭載されています。

これにより、企業は生成AIを用いたアプリ開発を効率良く行うことができます。

AdobeやAWSといった一流企業が早くも提携・採用しています。

  • Adobeは、エヌビディアのプラットフォームを活用することで、既存のAdobeアプリに生成AIを組み込むことを発表
  • AWSもエヌビディアとの提携を発表しており、AWS上で生成AIモデルのトレーニングや、アプリ開発ができる機能を提供

他にも、生成AIモデルを作れるスパコン機能をクラウド上でレンタルするサービスを開始しています。

生成AI開発には高性能GPUが不可欠であり、それを支えているのはエヌビディアです。

生成AIの普及で、エヌビディアのビジネスが潤うことは、ほぼ間違い無いでしょう。

【2023/10/17 追記】
生成AIに関して、Google CloudやHugging Face、SnowflakeやServiceNowといった大手テック企業との協業を次々と発表しています。

注目:IT大手のデータセンターへの大規模投資

ChatGPTをはじめとする生成AIが一躍ブームになっており、IT大手は競うように生成AIへの投資をしています。

その中でもエヌビディアの10年後の株価を考える上で注目すべきは、各社のデータセンターへの投資です。

生成AIを作るには、いかに大量のデータを効率良く学習させるかが肝なので、データセンターが競争力の要なのです。

例えば、マイクロソフトとオープンAIは1,000億ドル(日本円で約15兆円)をデータセンターに投じることを発表しました。

投資の大部分は必要なAIチップの調達に隔てられるという話もあり、エヌビディアが恩恵を受けるのは間違いないでしょう。

マイクロソフトが開発中の4段階目のオープンAI向けスーパーコンピューターは26年に投入される見通しで、スターゲートは5段階目となるという。4、5段階目の開発コストの大部分は、必要なAIチップの獲得に関連するものになるという。

また、アマゾンは今後15年間で1,500億ドル(日本円で約30兆円)のデータセンターへの投資を発表しました。

なお、エヌビディアはデータセンター向けGPUで95%のシェアを独占しており、今後も生成AIの恩恵を受けるのはエヌビディアと考えて間違いないでしょう。

エヌビディアの取り組み②
メタバース

エヌビディアは、メタバースアプリを作成・運用するプラットフォーム「Ommiverse Cloud」を提供しています。

Ommiverse Cloudの主な用途は下記2つです。

  • クリエイター、開発者向けのメタバースアプリ開発支援
  • 企業向けの業務効率化支援

現時点で豊富な事例を持つのは、後者の企業向け支援です。

主に製造業向けに、デジタルツインや仮想のシュミレーション空間を生成することによる生産効率化を支援しています。

業務効率化支援の事例

BMWはOmmniverse Cloudを活用して、仮想空間にバーチャルファクトリーを開発しました。

自動車工場は、限られたスペースの中で、需要に応じた様々な車種を生産する必要があります。

その時々で生産ラインを最適化する必要がありますが、そのシュミレーションをOmmnivers Cloud上で行うことで、既存の生産ラインに影響を及ぼすことなく、最適なライン設計ができるようになりました。

その他、シーメンスなどの世界的企業が、工場や倉庫の効率化にOmmniversCloudを導入しています。

メタバースの市場規模は2030年には80兆円弱になると予想されています。2021年比較の約40倍です。

メタバースが発展途上の現在においても、これほどの実例を持つのは、エヌビディアの大きな強みとなるでしょう。

生成AI同様に、メタバースにおいても、エヌビディアのGPUが不可欠になる日が来るかもしれません。

なお、2024年現在では、Amazonの物流倉庫や英国の原子力発電所など、着々と採用されているようです。

エヌビディアの取り組み③
自動運転車

自動運転には高精度なセンサー(ハードウェア)や、AI(ソフトウェア)不可欠です。

エヌビディアは、自動運転車の開発に必要なインフラを提供しています。

まず特徴的なのが、自動運転のソフトウェア開発に最適化されたOS、”DRIVE OS”です。

DRIVE OS

最先端GPUはもちろんのこと、車載センサーなどのハードウェアや、AIモデルとの連携機能などが含まれています。

これを活用することで、企業は自動運転車の開発が容易になります。

また、OSだけではなく、アプリケーションも提供しています。

アプリケーション

下記はエヌビディアが提供しているアプリケーションの一例です。

  • 自動運転車用の地図の作成、更新を行うDRIVE MAP
  • 車室内をセンシングするDRIVE IX
  • 対話型AIでドライバーのデジタルアシスタントとなるDRIVE Concierge

このような自動運転車の開発に不可欠なOSやソフトウェアの開発を、下記の企業と共同で進めています。

  • ボルボやベンツ、ヒュンダイといった自動車メーカー
  • アマゾン傘下のロボタクシー開発のZoox
  • 同じくAmazonが出資している自動運転トラック開発のPlus





その他、振興EVメーカーが続々とNVIDIA DRIVEを採用しているというニュースもあります。

また、BYDなど7社が自動運転システム開発にNVIDIAの半導体を採用しています。

このように、本格的な普及はこれからの自動運転車ですが、エヌビディアは強みのGPUを活かし、ビジネスの種まきをしています。

5年後、10年後とあらゆる自動運転車にエヌビディアのOSやアプリが組み込まれる日が来るかもしれません。

生成AIやメタバース、自動運転と次世代テクノロジーの心臓部を押さえています。



エヌビディアの取り組み④
ヘルスケア

世界が豊かになり平均寿命が伸びる中で、健康に関する人々の意識はどんどん高まっています。

そんな中、GAFAMをはじめとしたテック企業を中心に、ヘルスケア領域へのテクノロジー活用の動きが出始めています。

エヌビディアは、ヘルスケアにおいても持ち前のGPUを武器に、注目の取組をしています。

創薬(Clara Discovery)

創薬には、

  • タンパク質構造予測
  • 医薬品候補のスキャン
  • 分子シミュレーション …

などなど、様々なステップを踏む必要があります。

従来、これらのプロセスをマニュアルで行っていましたが、それには膨大な時間がかかっていました


これに対して、エヌビディアは創薬の高速化を支援するサービスを提供しています。

  • RELION、MELD:タンパク質構造の予測
  • AutoDock :見つけた標的タンパク質構造に対する創薬候補のスクリーニング

特に、タンパク質構造の予測は、Googleやメタも注力する、ヘルスケア領域のテクノロジー活用で注目の領域です。

ゲノム解析(Clara Parabricks)

ゲノム解析とは、人のDNA配列の情報を分析することで、医療に役立てることです。


例えば、ゲノム解析をすることで、その人が遺伝的にかかりやすい疾患を特定できるなど、予防医療への適用もされ始めています。

Clara parabricksでは、エヌビディアのGPU を利用することで、ハイスループットかつ精度の高いDNAおよび RNA解析が可能になります。


従来のCPUのみのゲノム解析と比べて最大 80 倍の高速化を実現し、コンピューティングコストを最大50%削減します。

医療向けAIデバイス開発プラットフォーム(Clara Loloschan)

Clara Loloschanは、医療現場で用いられるAIシステム開発に最適化された開発プラットフォームです。

医療用のAIシステムを開発する際によく使われる機能やデータモデルなどが最初から搭載されているので、ゼロから開発するよりも効率性が飛躍的に向上します。

エヌビディアの最先端のGPUに加え、医療用AIシステム開発を効率化する便利機能がついているようなイメージ。


例えば、外科手術において、外科手術環境を3Dのデジタルツインでシミュレーションすることで、手術効率が向上し、手術室での患者の時間が短縮されます。

スマートホスピタルと画像処理(Clara Guardin)

Clara Guardian は、スマートセンサーとマルチモーダルAIを組み合わせて医療機関での患者ケアを改善するシステムです。

主なユースケースは下記です。

  • 検温
  • ソーシャルディスタンスの確保
  • 患者の監視・対応
  • 手術のワークフロー自動化
  • 手術の分析

エヌビディアがエッジAIを搭載したアプリケーション開発フレームワークを提供し、パートナー会社がその上にアプリを開発するスキームとなっています。

医療用スーパーコンピューター(Cambridge-1)

Cambridge-1は、

  • デジタルバイオロジー
  • ゲノミクス
  • 量子コンピューティング
  • AI

の研究発展のため、エヌビディアが専用に構築した初のスーパーコンピューター。

英国の主要な科学者や研究者が、画期的な科学のテーマにおいて共同で取り組むことを可能にします。

エヌビディアの10年後の株価:成長ストーリーが崩れるパターンを考察

全盛を極めているエヌビディアですが、5年後、10年後に向けて視覚はないのでしょうか?

個人的には、エヌビディアの牙城が崩れるとしたら下記のような観点かと思います。

①生成AI投資の減退

昨今、エヌビディアのビジネスが加速度的に伸びている理由は、ひとえに大手IT企業の生成AI投資が活発だからです。

上記で紹介したように、各社データセンターの整備を急いでおり、そのGPUにエヌビディアが独占的なシェアを築いています。

なので、反対に世の中の生成AIへの投資ニーズが減退した時、エヌビディアは今ほどの勢いを保てないでしょう。

生成AIへの投資ニーズが減退するタイミングとしては、
・生成AIへの投資が一巡する
・米国が景気後退に陥り、各社が新規投資に慎重になる
といったシーンが考えられます。

一方、まだまだ生成AIは始まったばかりで、各社業務への組み込みはこれからです。

今後数年のスパンで見ると、益々生成AIの需要が増えていくと見ています。

②大手ITのGPU内製化

次に考えられるのが、大手ITが内製化に成功するパターンです。

大手IT各社は、GPU調達のために巨額のお金をエヌビディアに支払っていますが、正直、ビジネスとして望ましい状態ではないでしょう。

自社のビジネスを伸ばそうとすると、比例して外部支払いが発生してしまうためです。

実際に、大手ITには、製造プロセスを内製化する動きがあります。

例えば、Appleは長年Macbookの半導体をintelから調達していましたが、2020年に、独自の半導体(M1チップ)を採用しました。

これにより、Appleは自社で製造プロセスをコントロールできるようになり、より高度なUXや利益率の高いビジネスを実現しました。

一方、intelは「PC用の半導体といえばintel」といった存在でしたが、その地位を奪われてしまい、業績はここ数年振いません。

実際、マイクロソフトは半導体チップの内製化は試みているようなので、中長期には同じようなことが起きるかもしれません。

もちろん、Appleも半導体を内製化するのに相応の年月がかかったことから、今後5年・10年といったスパンの話でしょう。

エヌビディアの10年後の株価:(参考)エヌビディアとARMの関係性

2023/9にソフトバンクグループ傘下のアームホールディングスがナスダックに上場しました。

エヌビディアと同じ半導体関連の企業ですが、競合ではなく補完関係にあります。

  • エヌビディアは半導体のハードウェアを作る会社
  • アームは半導体を作るためのCPUの設計を提供する会社

という形です。

ARMが作った設計図をエヌビディアが購入し、半導体を作っているというわけです。

例えば、スマホ向け半導体設計では95%のシェアを誇るなど、とても高い競争力があります。

アームの時価総額はエヌビディアに比べるとまだまだ小さいので、10年後の株価という意味では、ARMにも大きな期待ができそうです。

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エヌビディア株の10年後:
まとめ

本記事では、エヌビディアの10年後の株価を考えるためのヒントとなる最新の取り組みを紹介しました。

この記事のまとめ

エヌビディアは生成AI、メタバース、自動運転、ヘルスケアといったトレンドに関して、しっかりと足場を固めてきています。

この内容を参考に、エヌビディアの10年後の株価を考えてみてはいかがでしょうか。

米国株投資で、より豊かな人生を描きましょう!

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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