Nvidia の 2026 年の計画を理解するには、同社が 2025 年に行った最も重要な動きを振り返り、それらが 2026 年にどのように発展するかを予測する必要があります。
エヌビディア (NVDA) は、多くの投資家やアナリストを驚かせ、少し混乱させさえした取引で今年を終えました。混乱に拍車をかけたのは、CNBCがこのニュースを報じた際、NvidiaがGroqを約200億ドルで買収すると報じたが、Groqの公式発表が出ると、この契約は非独占的ライセンス契約と人材獲得契約であり、同社の買収ではないことが明らかになった。
TheStreetと共有したリサーチノートの中で、バンク・オブ・アメリカのアナリスト、ヴィヴェク・アリア氏がこの取引に関して提起した主な疑問は次のとおりだ。
Groq が言及している「非独占的ライセンス契約」とは何を意味しますか? Nvidia がこのテクノロジーを自社で開発した可能性はありますか?まだ独立した企業である Groq Cloud は、Nvidia の LPU ベースのサービスを低価格で提供できるでしょうか?
これらの質問をし、この協定を驚くべきものだと主張したにもかかわらず、アリア氏は、この協定は戦略的で補完的なものであると述べた。同氏はエヌビディア株の評価を「買い」とし、目標株価を２７５ドルと繰り返した。
Groq の取引を理解するには、Groq テクノロジーとは何か、そしてそれがテクノロジー業界の支配的な戦略をどのように変えたかを調べる必要があります。
Nvidia の将来のチップは LPU です。
シャッターストック
グロクとは何ですか？
Groq の主な事業は、人工知能推論プラットフォームである GroqCloud です。 AI 推論は、すでにトレーニングされた AI モデルから応答を生成するプロセスです。
Groq は、開発者に会社のハードウェア上で AI モデルを実行し、競争力のある価格で非常に迅速に応答を得る方法を提供します。比較的小規模な新興企業が大手企業と競争し、AI 推論に競争力のある価格を提供できる理由は、ハードウェアにあります。
同社の推論プラットフォームは、言語処理ユニット (LPU) と呼ばれる特定用途向け集積回路 (ASIC) チップを使用しており、LLM 推論専用に開発および最適化されています。
GPU はゲーム、3D レンダリング、暗号通貨マイニング、AI トレーニング、AI 推論などのさまざまな計算に使用できますが、Groq の LPU チップの目的は AI 推論のみです。
これは、彼らが非常に集中力を持っていることを意味し、特定のタスクでは何倍も効率的になります。
Nvidia は Groq との契約から何を得るのでしょうか?
Gemini 3 がリリースされたとき、Google は、Gemini 3 が 100% テンソル プロセッシング ユニット (TPU) でトレーニングされており、もちろん TPU で推論も実行していると宣伝しました。 TPU も ASIC チップであることは正しく推測できたかもしれません。
Gemini Nvidia の X (旧 Twitter) への投稿に関するニュースを受けて:
「私たちは Google の成功に興奮しています。Google は AI 分野で大きな進歩を遂げており、私たちはそれらに貢献し続けます。NVIDIA は業界の世代を先取りしています。NVIDIA は、あらゆる AI モデルを実行し、コンピューティングが行われる場所であればどこでも実行できる唯一のプラットフォームです。NVIDIA は、特定の AI フレームワークや機能用に設計された ASIC よりも優れたパフォーマンス、多用途性、代替性を提供します。」
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Nvidia が投稿の中で Gemini について言及する必要性を感じていたという事実は、同社が適切に設計された ASIC チップの競争力を懸念していたことを示しており、今回その証拠が得られました。
Groq は Nvidia との契約について次の発表を行いました。「この契約の一環として、Groq の創設者である Jonathan Ross、Groq の社長である Sunny Madra、および Groq チームの他のメンバーが Nvidia に加わり、ライセンスされたテクノロジーの進歩と拡大をサポートします。」
Jonathan Ross が Google で何をしているか知っていますか?もちろん、彼は Google の第一世代 TPU デザイナーの 1 人でした。 Groq の LPU テクノロジー スタックのライセンスを供与し、その人材チームを「買収」するという Nvidia の決定は、ASIC チップが AI の未来を表すということを静かに認めたものです。
Groq との契約の非独占的ライセンス部分は Nvidia にとって何を意味しますか?
非独占的ライセンス契約が政府の監視を避ける唯一の方法だった。ここでのアプローチは、Apple 戦略とメタ戦略を組み合わせたものです。 Apple はカスタム ARM チップを製造しており、ARM と非独占的ライセンス契約を結んでいます。
しかし、Apple のチップが優れているのは、Apple だけが惹きつけることができる才能です。これまでのところ、競合するARMチップは追いつくことができていない。
Nvidiaは、Scale AIへの投資であるMetaの動きを真似し、この取引で優秀な人材を確保した。 Scale AIとの契約全体は、Scale AIへの投資というよりも、Alexandr WangをMetaのスーパーインテリジェンス部門のリーダーに据えることに重点があったことが判明した。
これはテクノロジー業界における新たな支配的な戦略であり、企業全体よりも人材の価値が高くなります。
Nvidia と Groq の契約に特別な機能がないと仮定すると、非独占的ライセンスは、他の企業が LPU 設計をライセンスし、同様の LPU を構築できることを意味します。 Nvidia は人材を獲得できないことに満足しており、ライセンスだけでは何も素晴らしいものは生み出せないと私は確信しています。
Arya の 2 番目の質問、Nvidia が独自の LPU を構築できたかどうかという質問は、不必要な質問のように思えます。たとえ同社がそのようなチップを開発できたとしても（特許の問題がないと仮定して）、望ましい期間内に開発することはできなかっただろう。
これは、Nvidia が TPU について懸念し始めたのが少し遅かったという私の指摘を強調しています。
Groq-Nvidia ライセンス契約の広範な影響
Arya の 3 番目の質問に答えるには、まず Nvidia の LPU に対する戦略を決定する必要があります。 CNBCが入手した従業員宛ての電子メールの中で、NvidiaのCEOジェンセン・ファン氏は次のように書いている。
「私たちは、Groq の低遅延プロセッサを NVIDIA AI ファクトリー アーキテクチャに統合して、プラットフォームを拡張して、より広範囲の AI 推論とリアルタイム ワークロードを提供する予定です。」
ファン氏は以前からAIファクトリーのアイデアを推進しており、さらに注力しているようだ。この新しい LPU 計画により、最終的にすべてがうまくいき、推論への突然の移行は非常に興味深く、示唆に富んだものでした。
AGI や超知能の追求についての誇大宣伝の後、市場は推論へと移行しつつあります。人生を変えるような素晴らしいテクノロジーに到達しない限り、トレーニングしやすさが最も重要だと考えるでしょう。
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問題は、LLM がピークに達していることです。推論と「AI ファクトリー」への移行は Huang 氏の秘密の転換点ですが、LPU はパズルの 1 ピースにすぎません。 Nvidia は最近、オープン モデル、データ、ライブラリの Nvidia Nemotron 3 ファミリを発表しました。これらのモデルは、最新のピボットである AI ファクトリーとソブリン AI の重要なコンポーネントです。
データの所有権、プライバシー、モデルの微調整は、主権型 AI を導入する余裕のある企業や組織が主権型 AI を望む理由の一部です。これが、ASIC チップと同様に、オープンソース、そして少なくともオープンウェイト モデルが未来である理由です。
Wired が報じているように、AI のトップカンファレンスである NeurIPS で発表された何百もの学術論文が Qwen を使用していることから、この方向へのゆっくりとした着実な変化が見られます。
「多くの科学者が Qwen を使用しています。それは、Qwen が最高の無差別重量モデルだからです」と、無差別重量モデルを提唱するために設立された非営利団体 Laude Institute の共同創設者、アンディ コンウィンスキー氏は Wired に語った。
Huang 氏の計画は、トレーニング GPU とスターター ソフトウェア プラットフォームである Nemotron を組み合わせて、LPU が提供する最小の消費電力で最速の推論を提供する完全主権型 AI ソリューションのようです。
Arya 氏はメモに次のようにも書いています。「私たちは、GPU と LPU がラック内に共存し、NVDA の NVLInk ネットワーキング ファブリックにシームレスに接続する将来の NVDA プラットフォームを構想しています。」
この考え方は間違いであると、私はきっぱりと言います。
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LPU は、非常に高価で非常に高速な、いわゆる SRAM メモリに基づいたまったく異なるメモリ モデルを備えています。 Groq によると、同社の LPU は多次元同期プロトコルを介して直接接続されており、数百のチップが単一のコアのように動作するように調整されています。
Groq は、自社のチップ間相互接続テクノロジーを RealScale と呼んでいます。 LPU には、GPU と比較してもう 1 つの重要な違いがあります。つまり決定的なのです。これらのアーキテクチャの違いは、LPU チップと GPU チップが連携して同じソフトウェアを実行 (推論を実行) できないことを意味し、これらを同じラックに配置すると問題が発生し、事態が複雑になります。
どの LPU にもメモリはほとんどありません。大規模な LLM モデルを実行するには、多数の LPU が必要です。これは、モデルを実行するために必要な LPU ラックの数を決定します。
同じラック内で GPU との混合を可能にするために、Nvidia が Groq とは大きく異なる方法で LPU を開発することは確かに可能ですが、これには開発に大幅に時間がかかるでしょう。ファン氏のAI工場計画では開発スピードが最優先事項だと思います。
いずれにせよ、チップの設計には少なくとも 1 年かかることを考えると、Nvidia が 2026 年に LPU を発売する可能性は非常に低いです。Groq の取引と推論のピボットは、OpenAI で何が起こるかを注意深く監視する必要があることを示しています。
OpenAIとNvidiaの契約には依然として疑問が残る
12月19日、ロイター通信は、ソフトバンクグループがOpenAIへの225億ドルの資金調達コミットメントの完了に向けて急いでいると報じた。ソフトバンクがその資金を年末までに投資すると約束していることを考えると、かなり厳しい金額だ。
最後の瞬間まで待っていたら、会社はそれが良い投資かどうか確信が持てなくなります。
12 月 2 日のロイターの報道によると、スタートアップ企業に最大 1,000 億ドルを投資するという NVIDIA と OpenAI の間の契約はまだまとまっていません。 Forbes によると、OpenAI は 2030 年までキャッシュフローがプラスになることはないと予想しています。
Nvidia が OpenAI との取引を急いでいない理由は簡単にわかります。 OpenAI にとっての最良のシナリオは、まず Nvidia の IPO を待つことですが、最悪のシナリオは、もちろん合意が得られないことです。
OpenAIがさらなる投資を確保できなければ、ドミノ効果が起こり、Oracle、Nvidia、Microsoftが最も大きな打撃を受けることになるだろう。 Nvidia の AI ファクトリー戦略は、同社が顧客としての OpenAI への依存から身を守るための優れた方法です。
Nvidia と Intel のパートナーシップから何が期待できるでしょうか?
リークによると、Intel Serpent Lake は統合 Nvidia GPU を搭載した最初のチップとなり、2027 年までにリリースされない予定です。PC GAMER が報じているように、彼らはさらに楽観的であり、2028 年になる可能性が高いとのことです。
Nvidia の収益構成と 2026 年の予測
Nvidia の予測を含む最新のバンク・オブ・アメリカ調査ノートは 11 月のものです。 Arya 氏と彼のチームは、Nvidia の 2026 会計年度の売上高が 2,128 億 3,000 万ドル、非 GAAP ベースの EPS が 4.66 ドルになると推定しています。 Nvidia は第 3 四半期のゲーム収益についてコンセンサス予想を 4% 下回りました。 PC GAMER のレポートによると、VRAM 供給の問題により、Nvidia が 2026 年にゲーム用 GPU の生産を最大 40% 削減するという噂がありました。
メモリ業界が AI に全力を注ぐ中、RAM 価格の高騰により、ゲーム PC の売上と生産が減少するという副作用が予想され、ゲーム収益が再びコンセンサスを逃す可能性があります。
同様の状況が自動車分野でも明らかです。エヌビディアが第３・四半期のコンセンサス予想を６％下回ったためだ。同社の第４・四半期見通しはコンセンサス予想の７億ドル（５億９２００万ドル）を大幅に下回っている。
第 4 四半期のプロ ビジュアライゼーション部門に関する同社のガイダンスは 7 億 6,000 万ドルと楽観的であり、コンセンサスである 6 億 4,300 万ドルを上回っています。第 4 四半期の暗号通貨セクターの見通しを含む OEM は、1 億 7,200 万ドルに対し、1 億 7,400 万ドルでコンセンサスに近かった。
データセンター以外の収益セグメントは、第 4 四半期の Nvidia の予測 512 億ドルとコンセンサス予測 570 億ドルに比べると小さく見えます。同社は最も利益率の高い製品に注力するため、データセンター以外の部門からの収益は引き続き縮小するだろう。
Vera Rubin 製品ラインの発売は、2026 年の決定的な瞬間となるでしょう。なぜなら、このチップが約束されたパフォーマンスと効率の向上を実現できれば、Nvidia の覇権に対するあらゆる疑念が打ち砕かれるからです。
来年は Nvidia の年になります。 Android Headlines が報じたように、Google が TPU 用の HBM の出荷を確保できなかったという噂が真実であれば特にそうです。
Huang 氏は、Google TPU を過小評価している瞬間を除いて、常に競合他社の数歩先を行っているため、この噂が真実であることが判明したとしても驚かないでしょう。
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