エヌビディア株、決算後になぜ下落？コール分析。粗利益率に注目集まる

2024年11月21日 08:48

Q3売上高、アナリスト予想を若干上回るも、Blackwellでの粗利率が低下することが懸念を招いている模様

粗利益率に対する懸念

コールにて、アナリストからは、Blackwellの投入が粗利益率に与える影響について多くの質問が寄せられた。CFOの説明では、粗利益率は短期的には低下すると回答。しかし、長期的には新製品が市場に浸透し、利益率は改善する見込みと述べている。

しかしながら、競合他社であるAMDやIntelと比較すると、エヌビディアは、優位に立っている。

コールポイント

Blackwellチップの生産が「フルスピード」で進行中
Blackwellの収益、従来の予測を上回る見込み
アナリストは粗利益率について懸念を表明

エヌビディアのQ3の売上高はアナリスト予想を上回る結果となったが、一部の高い期待には届かず。
CFOは粗利益率が来年後半には70%台半ばに到達する可能性があるとコメント。しかし、Blackwellのコストにより、当初は利益率が圧迫されると説明。
データセンターセンター向け売上は、マイクロソフトやアマゾンのAWSなどの大手ハイテクなどのクラウドサービスプロバイダーに依存している。大手ハイテクがデータセンターの売上の50%を占めており、前回の45%から増加。
最新のAI製品であるBlackwellについて、Nvidiaは今四半期に出荷を開始すると発表。需要は2026年度に至るまで供給を上回る見込み。
ジェンセン・フアンCEOは、AI需要が大手テック企業からの強い需要に支えられ、爆発的な成長を続けると強調。各大手ハイテク企業がNvidiaの最新チップの導入を競っていることを裏付けるものとも。

コールでの主な発言まとめ

AIとデータセンターのモダナイズ化
- AI時代の到来を「新たな産業革命」と位置づけ、グローバルなデータセンターの近代化に伴いNvidiaの需要が続くとしている。
BlackwellとHopperの需要動向
- Blackwellの生産は「フルスピード」で進行中。今四半期に従来予測以上の出荷を達成する見込み。Hopperも需要が堅調で、四半期ベースでの収益成長が期待されるとのこと。
粗利益率と事業戦略
- 粗利益率はBlackwellの導入初期には70%台前半にとどまるが、来年後半には75%近くまで改善する見込み。比較として、AMDの利益率はNvidiaより約20%低く、Intelはその半分程度にとどまる。
AIの普及と今後の展望
- 世界中のAIスタートアップが成長し、AIが日常生活に浸透することで、Nvidiaの技術が幅広い分野で利用されると期待しているよう。
中国市場と地政学的リスク
中国市場を引き続き重要な市場と位置付けている。懸念されているトランプの関税や半導体規制に関しては、「新しい規制が導入すれば、それに適応する」と述べている。
ネットワーキング
ネットワーキング分野での成長が顕著で、地域クラウドやAIファクトリーへの需要が特に欧州とアジア太平洋地域で拡大。

感想

Nvidiaの最新の決算では、AI需要の強さを証明するも、期待値の高さが株価に影響を与えたながれ。Blackwell中期的にが成功して、再び粗利率が安定すれば、長期的な成長が見込まれると言える。

こんにちは。私はジェイと申します。本日のカンファレンスのオペレーターを担当させていただきます。NVIDIAの第3四半期の収益報告会に、皆様をお迎えいたします。雑音が入らないよう、すべての回線をミュートに設定いたしました。

スピーカーの挨拶の後、質疑応答の時間となります。オペレーターの指示に従ってください。ありがとうございます。スチュワート・ステッカー、カンファレンスを開始してください。

決算カンファレンスコール

スチュワート・ステッカー - 投資家向け広報担当シニアディレクター

ありがとうございます。皆さん、こんにちは。2025年度第3四半期のNVIDIAカンファレンスコールへようこそ。本日、NVIDIAよりジェンセン・フアン社長兼CEO、コレット・クレス上級副社長兼CFOが参加いたします。本日のカンファレンスコールは、NVIDIAの投資家向けウェブサイトでライブ配信されます。

このウェブ放送は、2025年度第4四半期の財務結果に関する電話会議まで、再生が可能です。本日の電話会議の内容は、NVIDIAの所有物です。当社の書面による事前の承諾なしに、複製または転記することはできません。本電話会議では、現在の期待に基づく将来の見通しに関する記述を行う場合があります。

これらは重大なリスクや不確定要素を伴うものであり、実際の結果は大幅に異なる可能性があります。当社の将来の財務業績および事業に影響を与える可能性のある要因については、本日の収益報告書、最新のフォーム10-Kおよび10-Q、および証券取引委員会にフォーム8-Kで提出する可能性のある報告書に記載されています。当社のすべての声明は、本日2014年11月20日現在、当社が現在入手可能な情報に基づいて行われています。法律で義務付けられている場合を除き、当社は、いかなる声明についても、その更新を行う義務を負いません。

この電話会議では、非 GAAP 財務指標について説明します。これらの非 GAAP 財務指標と GAAP 財務指標の調整表は、当社のウェブサイトに掲載されているCFO による解説でご覧いただけます。それでは、コレットに電話会議を進行してもらいます。

コレット・M・クレス（最高財務責任者、執行副社長

）スチュワート、ありがとうございます。第3四半期も記録的な四半期となりました。当社は引き続き驚異的な成長を遂げています。売上高は351億ドルで、前期比17%増、前年同期比94%増となり、当社の予想325億ドルを大きく上回りました。

すべての市場プラットフォームが、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングとAIの採用により、前期比および前年同期比で力強い成長を記録しました。データセンターから始めましょう。データセンターでもまた、新たな記録が達成されました。売上高は308億ドルで、前期比17%増、前年同期比112%増となりました。

NVIDIA Hopperの需要は非常に高く、NVIDIA H200の販売は連続して大幅に増加し、2桁の数十億ドルに達しました。これは、当社の歴史上、最も急速に販売が伸びた製品です。H200は、推論性能を最大2倍に高速化し、TCOを最大50%改善します。クラウドサービスプロバイダーは、データセンターの売上のおよそ半分を占め、前年比で2倍以上の収益増加となりました。 CSPは、ビジネスを成長させ、AIトレーニングと推論ワークロードに対する急速に高まる需要に応えるために、NVIDIA H200インフラストラクチャと高速ネットワークを展開し、数万のDPUにスケールするインストールを行いました。

NVIDIA H200を搭載したクラウドインスタンスは現在、AWS、CoreWeave、Microsoft Azureから利用可能となっており、Google CloudとOCIもまもなく利用可能となります。大手CSPの大幅な成長に伴い、北米、インド、アジア太平洋地域でNVIDIA Cloudインスタンスと独自のクラウド構築が急増したため、NVIDIA GPUの地域クラウド収益は前年比で急増しました。企業がNVIDIA Hopperインフラストラクチャを拡張し、次世代AIモデルのトレーニング、マルチモーダル、エージェントAI、ディープラーニング・レコメンデーション・エンジン、生成AI推論およびコンテンツ作成のワークロードをサポートしたことで、消費者向けインターネットの収益は前年比で2倍以上に増加しました。NVIDIA AmpereおよびHopperインフラストラクチャは、顧客の推論収益の成長を促進しています。

NVIDIAは世界最大の推論プラットフォームです。当社の広範な導入実績と豊富なソフトウェアエコシステムは、開発者がNVIDIA向けに最適化し、継続的なパフォーマンスとTCOの改善を実現するよう促します。NVIDIAソフトウェアアルゴリズムの急速な進歩により、Hopper推論スループットは1年で5倍に向上し、最初のトークンまでの時間が5分の1に短縮されました。今後リリース予定のNVIDIA NIMは、Hopper推論パフォーマンスをさらに2.4倍に向上させます。

継続的なパフォーマンス最適化はNVIDIAの特長であり、NVIDIAの導入実績全体にますます経済的な利益をもたらします。Blackwellは変更が成功裏に完了し、現在フル稼働中です。第3四半期には、13,000台のGPUサンプルを顧客に発送しました。その中には、OpenAIに提供したBlackwell DGXの最初のエンジニアリングサンプルも含まれています。Blackwellは、x86からARM、トレーニングから推論用GPU、InfiniBandからイーサネットスイッチ、NVLinkまで、多様化し成長を続けるAI市場に対応するために必要なカスタマイズ可能な構成を備えた、フルスタック、フルインフラストラクチャのAIデータセンター規模のシステムです。

そして、液冷式から空冷式まで、あらゆる顧客が市場で一番乗りを狙っています。Blackwellは現在、当社の主要パートナーの手に委ねられており、彼らはデータセンターの立ち上げに取り組んでいます。当社は、Blackwellシステムをお客様の多様なデータセンター構成に統合しています。Blackwellの需要は驚異的であり、当社は、お客様から寄せられる信じられないほどの需要に応えるべく、供給規模の拡大に全力を挙げて取り組んでいます。

お客様はBlackwellを大規模に展開する体制を整えています。オラクルは、131,000を超えるBlackwell GPUに拡張可能な世界初のゼタスケールAIクラウドコンピューティングクラスタを発表し、企業が最も要求の厳しい次世代AIモデルのトレーニングと展開を支援します。昨日、マイクロソフトは、NVIDIA GB200とQuantum InfiniBandを搭載したBlackwellベースのクラウドインスタンスをプライベートプレビューとして提供する初のCSPになることを発表しました。先週、BlackwellはMLPerfトレーニング結果の最新ラウンドでデビューを果たし、GPUごとのベンチマークを席巻し、Hopperと比較して2.2倍のパフォーマンス向上を実現しました。

この結果は、当社がコンピューティングコストの削減を追求し続けていることを示すものです。GPT-3ベンチマークを実行するには64個のBlackwell GPUが必要ですが、H100なら256個で済み、コストは4分の1に削減できます。NVIDIA BlackwellアーキテクチャとNVLink Switchを組み合わせることで、最大30倍の高速な推論性能と、新しいレベルの推論スケーリング、スループット、応答時間が実現し、OpenAIのo1モデルのような新しい推論アプリケーションの実行に最適です。新しいプラットフォームがシフトするたびに、スタートアップの波が生まれます。

すでに数百社ものAIネイティブ企業がAIサービスを提供し、大きな成功を収めています。Google、Meta、Microsoft、OpenAIが注目されていますが、Anthropic、Perplexity、Mistral、Adobe Firefly、Runway、Midjourney、Light Tricks、Harvey、Podium、Purser、Bridgeといった企業も大きな成功を収めており、さらに数千社ものAIネイティブのスタートアップ企業が新たなサービスを構築しています。AIの次の波は、エンタープライズAIと産業用AIです。エンタープライズAIは全速力で進んでいます。

NVIDIA AI Enterpriseには、NVIDIA NeMoとNIMsマイクロサービスが含まれており、エージェントAIのオペレーティングプラットフォームです。業界のリーダーたちは、NVIDIA AIを使用してコパイロットとエージェントを構築しています。NVIDIA、Cadence、Cloudera、Cohesity、NetApp、Salesforce、SAP、ServiceNowは、今後数年間で数十億のエージェントが展開される可能性があるこれらのアプリケーションの開発を加速させるために、NVIDIAと協力して開発を急いでいます。アクセンチュアやデロイトといったコンサルティング業界のリーダー企業は、NVIDIA AI を世界の企業に提供しています。

アクセンチュアは、NVIDIA AI テクノロジのトレーニングを受けた 30,000 人の専門家からなる新しいビジネスグループを立ち上げ、このグローバルな展開を促進しています。さらに、707,000 人以上の従業員を擁するアクセンチュアは、マーケティングキャンペーンの手動ステップを 25% から 35% 削減した事例を含め、社内でも NVIDIA 搭載のエージェンティック AI アプリケーションを活用しています。1,000社近い企業がNVIDIA NIMを使用しており、その普及の速さはNVIDIA AI Enterpriseの収益化に明らかです。NVIDIA AI Enterpriseの通年収益は昨年から2倍以上増加すると見込んでおり、当社のパイプラインは引き続き構築されています。

全体として、当社のソフトウェア、サービス、サポートの収益は年間15億ドルであり、今年度は年間20億ドルを超えると見込んでいます。産業用AIとロボット工学は加速しています。これは、物理的なAIの画期的な進歩、すなわち、企業向けAIエージェントであるNVIDIA NeMoのような物理世界を理解する基礎モデルによって引き起こされています。当社は、開発者が産業用AIとロボット工学を構築、訓練、運用できるように、NVIDIA Omniverseを構築しました。

世界最大の産業メーカーの一部は、ビジネスを加速し、ワークフローを自動化し、新たなレベルの運用効率を実現するために、NVIDIA Omniverseを採用しています。世界最大の電子機器メーカーであるFoxconnは、NVIDIA Omniverseを基盤とするデジタルツインと産業用AIを活用し、Blackwell工場の立ち上げを迅速化し、新たなレベルの効率性を実現しています。Foxconnは、メキシコの施設だけで、年間使用時間を30%以上削減できると見込んでいます。地理的な観点では、中国における当社のデータセンターの収益は、輸出対応のHopper製品を業界向けに出荷したことにより、順調に成長しました。

データセンターの総収益に占める割合は、輸出規制が実施される前の水準を大きく下回っています。中国市場は今後も非常に競争が激しくなることが予想されます。当社は、お客様へのサービス提供を継続しながら、輸出規制を順守していきます。各国がAIによる新たな産業革命に向けてNVIDIAの加速コンピューティングを採用する中、当社のAIイニシアチブは勢いを増し続けています。

インドの大手通信サービスプロバイダーは、製品コミュニケーションおよびデータサービスにAIファクトリーを構築し、何万ものNVIDIA GPUを導入しています。年末までに、同国におけるNVIDIA GPUの展開は10倍近くに増加する見込みです。インフォシス、TFC、ウィプロは、NVIDIA AIエンタープライズを採用し、約50万人の開発者とコンサルタントのスキルを向上させ、顧客が当社のプラットフォーム上でAIエージェントを構築し実行できるよう支援しています。日本では、ソフトバンクがNVIDIA DGX BlackwellとQuantum InfiniBandを使用して、国内で最も強力なAIスーパーコンピューターを構築しています。

また、ソフトバンクはNVIDIAと提携し、NVIDIA AI AerialとARNプラットフォームにより、5G RANとAI on CUDAの両方を処理できる分散型AIネットワークに通信ネットワークを変革しています。米国ではT-Mobileと共同で同様の取り組みを開始しています。富士通、NEC、NTTなど、日本を代表する企業がNVIDIA AI Enterpriseを採用しており、EY Strategy and Consultingなどの大手コンサルティング企業が、日本の産業にNVIDIA AI技術を導入する支援を行っています。

ネットワークの収益は前年比で20%増加しました。収益が連続して増加した分野には、InfiniBandおよびイーサネットスイッチ、SmartNIC、BlueField DPUが含まれます。ネットワークの収益は連続して減少しましたが、ネットワークの需要は堅調で増加しており、第4四半期には連続して増加すると予想しています。 CSPおよびスーパーコンピューティングセンターは、新しいH200クラスタのパワーアップにNVIDIA InfiniBandプラットフォームを使用し、採用しています。

NVIDIA Spectrum-X Ethernet for AIの収益は前年比で3倍以上増加しました。また、複数のクラウドサービスプロバイダーや消費者向けインターネット企業が大規模なクラスタ展開を計画しており、当社のパイプラインは引き続き構築されています。従来のイーサネットはAI向けに設計されていませんでした。NVIDIA Spectrum-Xは、これまでInfiniBand専用であった技術を独自に活用し、顧客が大規模なコンピューティングを実現できるようにします。

Spectrum-Xを利用することで、xAIのColossus 100,000-Hopperスーパーコンピューターでは、アプリケーションのレイテンシの低下はゼロとなり、データスループットは従来のイーサネットの60%に対して95%を維持しました。現在、ゲーミングおよびAI PCへの移行が進んでいます。33億ドルのゲーム収益は、前期比で14%、前年同期比で15%増加しました。第3四半期は、ノートブック、コンソール、デスクトップの収益がすべて前期比および前年同期比で増加し、ゲームにとって素晴らしい四半期となりました。

RTXの最終需要は、新学期向けの販売が好調だったことで後押しされました。消費者は引き続き、ゲーミング、クリエイティブ、AIアプリケーションの処理にGeForce RTX GPUおよびデバイスを選択しています。チャネルの在庫は依然として健全であり、ホリデーシーズンに向けて体制を整えています。当社は、第4四半期にMicrosoftの「コパイロット+」機能が搭載される予定のASUSおよびMSI製で最大321 AI TOPSの新しいGeForce RTX AI PCの出荷を開始しました。これらのマシンは、RTXレイトレーシングとAIテクノロジのパワーを活用し、ゲーム、写真、ビデオ編集、画像生成、コーディングを大幅に高速化します。

この四半期、当社は世界初のGPUであるGeForce 256の25周年を祝いました。実行中のグラフィックスを変換し、AI革命に火をつける。 NVIDIAのGPUは、現代の最も重要なテクノロジの推進力となっています。 ProVizへの移行。

売上高は4億8600万ドルで、前期比7%増、前年同期比17%増となりました。NVIDIA RTXワークステーションは、プロフェッショナル向けのグラフィックス、デザイン、エンジニアリング関連のワークロードを強化する製品として、引き続き高い評価を得ています。さらに、AIは、自動運転車のシミュレーション、生産性向上のためのジェネレーティブAIモデルのプロトタイピング、メディアおよびエンターテイメントにおけるジェネレーティブAIコンテンツの作成など、強力な需要促進要因として台頭しています。自動車業界への移行。

売上高は過去最高の4億4900万ドルで、前期比で30%増、前年同期比で72%増となりました。この大幅な成長は、NVIDIA Orinの自動運転ブランドと、ナビゲーションシステムに対する堅調な最終市場の需要によるものです。Global Carsは、NVIDIA OrinとDriveOSを搭載した完全電気式SUVを展開しています。さて、損益計算書の他の部分に移ります。

GAAPベースの粗利益率は74.6%、非GAAPベースの粗利益率は75%で、主にデータセンター内のH100システムからより複雑で高コストなシステムへの移行が原因で、前期比で減少しました。前期比で、GAAPベースの営業費用および非GAAPベースの営業費用は、新製品導入のためのコンピューティング、インフラ、エンジニアリング開発費の増加により、9%増加しました。第3四半期には、自社株買い戻しと現金配当という形で、112億ドルを株主の皆様に還元しました。それでは、第4四半期の見通しについてお話しします。

総売上高は375億ドル、プラスマイナス2%と予想しています。これは、Hopperアーキテクチャに対する継続的な需要と、Blackwell製品の初期の急増を織り込んだものです。需要が供給を大幅に上回る中、供給の見通しが改善し続けているため、数十億ドルのBlackwellの収益予測を上回る見込みです。ゲームに関しては、第3四半期の販売は好調でしたが、供給の制約により、第4四半期の収益は減少すると予想しています。GAAPおよび非GAAPの粗利益率は、それぞれ73%および73.5%と予想され、プラスマイナス50ベーシスポイントの変動が見込まれます。

Blackwellは、7種類のNVIDIA製チップ、複数のネットワークオプション、空冷および液冷データセンターに対応したカスタマイズ可能なAIインフラストラクチャです。現在、当社は需要の高まりに対応し、システムの可用性を高め、顧客に最適な構成の組み合わせを提供することに重点的に取り組んでいます。 Blackwellの立ち上げに伴い、粗利益率は70％台前半に落ち着くと予想しています。完全な立ち上げが完了した際には、Blackwellの利益率は70％台半ばになると予想しています。

GAAPおよび非GAAPベースの営業費用は、それぞれ約48億ドル、34億ドルと予想されます。当社はデータセンター規模のAIインフラ企業です。当社の投資には、ハードウェアおよびソフトウェアスタックの開発と新製品のサポートを目的としたデータセンターの構築が含まれます。GAAPおよび非GAAPベースのその他の収益および費用は、関連会社以外の投資による損益を除き、約4億ドルの収益と予想されます。

GAAPおよび非GAAPの税率は、個別項目を除外して16.5%プラスマイナス1%と予想されます。財務の詳細については、IRウェブサイトに掲載されているCFOの解説およびその他の情報をご覧ください。最後に、金融コミュニティ向けの今後のイベントについてお知らせします。12月3日にスコッツデールで開催されるUBSグローバルテクノロジーおよびAIカンファレンスに参加します。

また、1月6日にはラスベガスで開催されるCESでジェンセンが基調講演を行い、翌日1月7日には財務アナリスト向けの質疑応答セッションを開催します。2025年度第4四半期の業績に関する決算報告電話会議は、2025年2月26日に予定されています。それでは、質問を受け付けます。オペレーター、質問を募ってください。

質疑応答

オペレーター

[オペレーターの指示] 質疑応答者名簿を作成するために、少しお待ちください。念のためにお知らせしますが、質問は1つに限定してください。最初の質問は、Cantor FitzgeraldのC.J. Museさんからです。

どうぞ。

C.J. Muse -- アナリスト

こんにちは。質問を受け付けていただきありがとうございます。大規模言語モデルのスケーリングが停滞しているのではないかという議論について、お伺いしたいことがあります。

まだ初期段階ですが、この点についてのご意見をぜひお聞かせください。顧客がこれらの問題に取り組むにあたり、どのようなサポートを提供していますか？また、Blackwellの恩恵を受けていないクラスタについても議論していることは明らかです。つまり、Blackwellに対する需要はさらに高まるのでしょうか？ありがとうございます。

ジェンセン・フアン（社長兼最高経営責任者）

当社の基礎モデルである事前トレーニングによるスケーリングは、そのまま継続しています。ご存じのように、これは経験則であり、物理法則ではありません。しかし、スケーリングは継続しているという証拠があります。しかし、私たちが学んだのは、それだけでは十分ではなく、スケーリングには他に2つの方法があるということです。

1つは、事後トレーニングによるスケーリングです。もちろん、初期のポストトレーニングは、人間のフィードバックによる強化学習でしたが、現在ではAIのフィードバックによる強化学習や、ポストトレーニングのスケーリングを支援するあらゆる形式の合成データ生成データがあります。そして、最大のイベントのひとつであり、最もエキサイティングな開発のひとつが、Strawberry、ChatGPT o1、OpenAIのo1です。これは、推論時間のスケーリング、いわゆるテスト時間のスケーリングを行います。思考時間が長ければ長いほど、より良い、より質の高い回答が生成されます。

そして、思考の連鎖やマルチパス計画などのアプローチを考慮し、反射やその他のあらゆる種類の技術を必要に応じて反映します。直感的に言えば、質問に答える前に頭の中で思考を巡らせているようなものです。現在、3つのスケーリング方法があり、そのすべてが確認されています。その結果、当社のインフラに対する需要は非常に高まっています。

ご覧の通り、前世代の基礎モデルの末端では、約10万のホッパーでした。次世代は10万のブラックウェルから始まります。このように、事前トレーニングのスケーリング、事後トレーニングのスケーリング、そして今非常に重要な推論時間のスケーリングに関して、業界がどこに向かっているのかが分かります。このように、これらの理由から需要は非常に大きいのです。

しかし、同時に、当社では推論が実際にスケールアップし始めていることも忘れないでください。当社が現在世界最大の推論プラットフォームである理由は、インストールベースが非常に大きいからです。アンペアとホッパーでトレーニングされたものはすべて、アンペアとホッパーで驚異的に推論されます。そして、基礎モデルのトレーニングをブラックウェルに移行すると、その背後には膨大なインストールベースと優れた推論インフラが控えています。

したがって、推論の需要が増加しています。推論時間のスケーリングも向上しています。AIネイティブ企業の数は増加し続けています。そしてもちろん、エージェンティックAIの企業導入が本格化し始めており、まさに今、最も注目されている分野です。

このように、さまざまな分野から多くの需要が生まれています。

オペレーター

次の質問はゴールドマン・サックスのToshiya Hariさんからです。どうぞ。

Toshiya Hari -- アナリスト

こんにちは。質問の機会をいただきありがとうございます。ジェンセン、貴社は今年初めに大量の変更を実施しました。

週末には発熱に関するいくつかの報告がありました。これを受けて、投資家の方々から、来年発売予定のウルトラや2026年のルービンへの移行など、今年のGTCで発表されたロードマップの実行能力について質問を受けています。これについてお話いただけますか？投資家の方々も疑問に思っているようですので、予定通りに実行できる能力についてお話いただけると非常に助かります。次に、パートBです。

供給制約についてですが、これは多数の部品が原因となっているのでしょうか、それとも特にHBNが原因なのでしょうか？供給制約なのでしょうか？供給制約は改善しているのでしょうか？悪化しているのでしょうか？その点について、どのような情報でも非常に助かります。ありがとうございます。

Jensen Huang -- 社長兼最高経営責任者

はい、ありがとうございます。では、最初の質問に戻ります。

Blackwellの生産はフル稼働中です。実際、先ほどコレットが申し上げましたように、今期は以前の予測よりも多くのBlackwellをお届けできる予定です。そのため、サプライチェーンチームはサプライパートナーと協力してBlackwellの増産に尽力しており、来年も引き続きBlackwellの増産に努めてまいります。需要が供給を上回っているのは事実です。

これは、周知の通り、AI革命の初期段階にあるため、予想されることです。私たちは、推論や長期的思考が可能な基盤モデルの新世代の始まりに立っています。もちろん、非常にエキサイティングな分野のひとつに物理AIがあります。物理世界の構造を理解するAIです。このように、Blackwellの需要は非常に堅調です。

当社の実行は順調に進んでいます。そして、世界中で多くのエンジニアリングを行っていることは明らかです。現在、DellとCoreWeaveが立ち上げているシステムをご覧いただけます。また、Oracleのシステムもご覧になったことがあると思います。

Microsoftのシステムもありますし、Grace Blackwellのシステムも間もなくプレビューされる予定です。Googleのシステムもあります。このように、すべてのCSPが先陣を切ろうと競い合っているのです。当社がこれらのCSPと行うエンジニアリングは、ご存知のようにかなり複雑です。

その理由は、私たちはフルスタックとフルインフラストラクチャを構築する一方で、これらのAIスーパーコンピューターをすべて分解し、それを世界中のカスタムデータセンターやアーキテクチャに統合しているからです。この統合プロセスは、すでに数世代にわたって行ってきたものです。我々は非常に得意としていますが、現時点ではまだ多くのエンジニアリングが発生しています。しかし、立ち上げ中のすべてのシステムから分かるように、Blackwellは絶好調です。

また、先ほど申し上げたように、今四半期に出荷する予定の供給量は、以前の予想よりも多くなっています。サプライチェーンに関しては、Blackwellシステムを納品するために、7種類のカスタムチップを構築しました。Blackwellシステムは空冷式または液冷式、NVLink 8またはNVLink 72またはNVLink 8、NVLink 36、NVLink 72のいずれかです。x86またはGraceもあります。

そして、それらすべてのシステムを世界のデータセンターに統合することは、まさに奇跡に他なりません。このように大規模な立ち上げに必要なコンポーネントのサプライチェーンを構築するには、前四半期にどれだけのBlackwellを出荷したか、つまりゼロだったかを振り返って確認する必要があります。また、前四半期にBlackwellのシステム全体でどれだけの出荷があったか、つまり数十億ドル規模だったかを振り返ると、その立ち上げは驚異的です。そのため、世界のほぼすべての企業が当社のサプライチェーンに関わっているようです。

そして、素晴らしいパートナーを得ることができました。TSMCやAmphenol（コネクタ会社）をはじめ、Vertiv、SK Hynix、Micron、Spill Amcor、KYEC、Foxconnとその工場、Quanta、Wiwynn、Dell、HP、Super Micro、Lenovoなどです。本当に驚くほど多くの企業が関わっています。Quanta。そして、Blackwellの立ち上げに関わっているパートナー企業を漏らしていると思いますが、本当に感謝しています。

いずれにしても、現時点ではBlackwellの立ち上げに関しては、非常に順調に進んでいると思います。最後に、ロードマップの実行に関するご質問ですが、当社は年間ロードマップに従っており、今後もこのロードマップを実行していく予定です。そうすることで、もちろん当社のプラットフォームのパフォーマンスは向上します。

しかし、パフォーマンスを向上させ、段階的に行うことで、トレーニングのコストを削減できるという点も非常に重要です。推論のコストも削減できます。AIのコストも削減できるので、より利用しやすくなります。しかし、もう一つ注目すべき重要な要素として、データセンターの規模が固定されている場合、データセンターの規模は常に固定されているという点があります。

もちろん、かつては数10メガワットだったかもしれませんが、現在ではほとんどのデータセンターが100メガワットから数百メガワットであり、ギガワット級のデータセンターも計画されています。データセンターの規模がどれほど大きくても、あまり意味がありません。電力には限りがあります。電力に制限のあるデータセンターでは、ワット当たりの最高のパフォーマンスが、そのままパートナーの収益の最大化につながります。つまり、一方では、当社の年間ロードマップはコスト削減につながります。

しかし一方で、当社のワット当たりのパフォーマンスは他社と比較しても非常に優れているため、お客様には最大限の収益をもたらしています。このように、この年間サイクルは当社にとって非常に重要であり、今後も継続していくつもりです。私の知る限り、すべて順調に進んでいます。

オペレーター

次の質問は、UBSのTimothy Arcuri氏から来ています。どうぞ。

Timothy Arcuri -- アナリスト

ありがとうございます。ブラックウェルが今年どのように業績を伸ばすかについてお話いただけますか。ジェンセンが、ブラックウェルは1月には数10億ドルの売上を達成するだろうと話していたと思います。それ以上の売上を達成するようですね。

しかし、ここ数ヶ月間、ブラックウェルはホッパーを4月四半期に追い越すだろうとおっしゃっていましたね。そこで2つ質問があります。まず、ブラックウェルが4月にホッパーを追い越すという見方は今でも正しいでしょうか？それから、コレットさん、ブラックウェルは売上総利益率を70％台前半に引き下げるだろうとおっしゃっていましたね。4月にクロスオーバーが起こるとすれば、粗利益率への圧力は最悪の状態になるのでしょうか？ 4月にはすぐに70％台前半になるということですね。

そのあたりをもう少し詳しく説明していただけますか？ありがとうございます。

ジェンセン・フアン（社長兼最高経営責任者

コレットからお願いします。

コレット・M・クレス（最高財務責任者、執行副社長）

はい。まず、ティムさんからのご質問にお答えします。ありがとうございます。粗利益率についてです。粗利益率については、Blackwellの立ち上げ当初は、さまざまな構成や市場に投入する多くの異なるチップについて、お客様がBlackwellをセットアップする際に最高の体験ができるよう注力していく予定であることをお話ししました。粗利益率の拡大はこれからですが、最初のプログラムでは70％台前半になるものと考えています。

四半期ベースで見ていくと、その後の四半期では粗利益率が上昇し始め、その一環として70％台半ばにかなり早く到達できるものと期待しています。

ジェンセン・フアン（社長兼最高経営責任者

）ホッパー需要は来年も、おそらく来年の最初の数四半期は継続するでしょう。それと同時に、来四半期には今期よりも多くのBlackwellを出荷し、その次の四半期には最初の四半期よりも多くのBlackwellを出荷する予定です。このように、全体像が見えてきます。私たちは、コンピューティングにおける2つの根本的な変化の始まりに本当に立っているのです。

まず、CPU上で動作するコーディングから、GPU上で動作するニューラルネットワークを構築する機械学習への移行です。コーディングから機械学習へのこの根本的な変化は、現在、広範囲にわたって見られます。機械学習を行わない企業は皆無です。機械学習は、生成型AIを可能にするものでもあります。

つまり、まず第一に、世界中の1兆ドル相当のコンピューティングシステムとデータセンターが、現在、機械学習用に近代化されています。そして第二に、これらのシステムの上に、AIと呼ばれる新しいタイプの能力が生まれるでしょう。生成型AIと言った場合、本質的には、これらのデータセンターがAIの工場であると言っていることになります。何かを生み出しているのです。

電気を生み出すように、私たちは今まさにAIを生み出そうとしているのです。そして、顧客の数が多く、電気の消費者の数が多いのと同様に、これらの発電機は24時間365日稼働することになるでしょう。そして今日、多くのAIサービスがAI工場のように24時間365日稼働しています。そして、この新しいタイプのシステムがオンライン化されつつあります。私はこれをAI工場と呼んでいます。なぜなら、それがまさにそのものだからです。

従来のデータセンターとは異なります。そして、この2つの基本的なトレンドは、まさに始まったばかりです。ですから、この成長、この近代化、そして新たな産業の創出は、今後数年にわたって継続すると予想しています。

オペレーター

次の質問は、バンク・オブ・アメリカ・セキュリティーズのVivek Arya氏よりお寄せいただいております。どうぞ。

Vivek Arya -- アナリスト

私の質問に答えていただきありがとうございます。コレットさん、確認したいのですが、NVIDIAは2025年の後半には粗利益率を70％台半ばまで回復できると考えるのは妥当な想定でしょうか？その点を明確にしたいと思います。それからジェンセンさん、私の主な質問ですが、これまでのハードウェア展開サイクルでは、その過程で必ず消化期間がありました。その段階にいつ到達すると思いますか？それとも、Blackwellのスタート地点に立ったばかりなので、まだその段階について議論するには時期尚早でしょうか？最初の波を満足させるには、何四半期分の出荷が必要だとお考えですか？ 2006年暦年まで成長を続けることは可能でしょうか？歴史的に見て、長期にわたる世俗的なハードウェア展開には、その過程で消化期間が必要でした。

コレット・M・クレス -- 最高財務責任者、執行副社長

わかりました。ヴィヴェック、ご質問ありがとうございます。粗利益率に関するご質問について、明確にさせてください。来年の下半期には70％台半ばに達する可能性はあるのでしょうか？はい、それは妥当な想定または目標であると思います。しかし、立ち上げのペースがどうなるかを見守る必要があります。

しかし、はい、それは間違いなく可能です。

ジェンセン・フアン（社長兼最高経営責任者

）その点を考える方法として、ヴィヴェク、私は1兆ドルのデータセンターを近代化するまでは消化できないと考えています。世界のデータセンターだけを見ても、その大半はアプリケーションを手作業で作成し、CPU上で実行していた時代に構築されたものです。それはもう理にかなったことではありません。もし、すべての企業の設備投資が、明日データセンターを建設する準備ができているのであれば、古いデータセンターはたくさんあるのですから、機械学習と生成型AIの未来のために建設すべきです。

そして、今後X年間に何が起こるのか、4年間にわたって世界のデータセンターが近代化されると仮定してみましょう。ご存知のように、ITは毎年20%、30%の割合で成長し続けています。しかし、2030年までに、コンピューティングの世界のデータセンターは、2兆ドル規模になるとしましょう。私たちはそこまで成長しなければなりません。コーディングから機械学習まで、データセンターを近代化しなければなりません。

それが第一です。第二は、生成型AIです。私たちは今、世界がかつて経験したことのない新しいタイプの能力、世界がかつて持ったことのない新しい市場セグメントを生み出しています。OpenAIを見てみると、何も置き換えていません。

完全に新しいものです。多くの点で、iPhoneが登場した時のように、完全に新しいものです。何も置き換えていません。ですから、このような企業がますます増えていくでしょう。

そして、彼らは自社のサービスから、本質的にインテリジェンスを生み出し、創出していくでしょう。その中には、ランウェイのようなデジタルアーティストのインテリジェンスもあります。また、OpenAIのような基本的なインテリジェンスもあります。ハーヴェイのような法務インテリジェンス、ライダーのようなデジタルマーケティングインテリジェンスなどもあります。

そして、こういった企業、つまりAIネイティブ企業と呼ばれる企業の数は、数百社に上ります。そして、ほぼすべてのプラットフォームのシフトには、インターネット企業がありました。クラウドファースト企業がありました。モバイルファースト企業がありました。

そして今、それらはAIネイティブ企業となっています。つまり、こういった企業が生まれているのは、人々がプラットフォームのシフトを目の当たりにし、まったく新しい何かを行うためのまったく新しい機会があることに気づいているからです。ですから、私の考えでは、まず第一にITの近代化、コンピューティングの近代化を推進し、次に第二に、人工知能の生産のための新たな産業となるAIファクトリーを創設していくことになるでしょう。

オペレーター

次の質問はバーンスタイン・リサーチのステイシー・ラスゴンさんからです。どうぞ。

ステイシー・ラスゴン（アナリスト）

こんにちは。私の質問に答えていただきありがとうございます。コレットさん、確認したいことがあります。粗利益率が70％前半とおっしゃいましたが、73.5％は70％前半に含まれるのでしょうか？それとも、他に何か考えている数字があるのでしょうか？質問ですが、総売上高を予想していますが、つまり、次の四半期のデータセンターの総売上高は数10億ドル増加しなければなりません。

しかし、ブラックウェルはそれ以上の伸びを示すべきであるように思えます。しかし、ホッパーは依然として堅調であるともおっしゃっていました。では、ホッパーは来四半期に連続して減少するのでしょうか？もしそうだとすれば、その理由は？供給の制約によるものなのでしょうか？中国はかなり好調でした。中国は第4四半期にやや減速するのでしょうか？ブラックウェルの立ち上がりや、ブラックウェルとホッパーの第4四半期の動きについて、何かご意見をいただけると非常に助かります。ありがとうございます。

コレット・M・クレス（最高財務責任者、上級副社長

まず、最初の質問についてですが、粗利益率が低いというのは、もちろん中間値よりも低いということです。おそらく71%、あるいは72%、72.5%といったところでしょう。この範囲内に収まると思います。それよりも高くなる可能性もあります。

今後どうなるか様子を見なければなりません。今年残りの期間も歩留まりと製品の改善を継続し、加速させていくつもりですので、その時点では70%台半ばに達しているでしょう。2つ目の声明は、当社のホッパーに関する質問で、ホッパーが何をしているのかというものでした。H200は受注数だけでなく、目立った存在としての素早さという点でも大幅な成長を見せています。

素晴らしい製品であり、当社が目にした中で最も急速に成長し、拡大しています。当社は今四半期も、間違いなく第4四半期もHopperの販売を継続します。これは当社のすべての異なる構成に共通するものです。当社の構成には、中国での可能性も含まれています。しかし、同時に、人々はBlackwellの構築も視野に入れています。

第4四半期には、両方の動きが少しずつ見られるでしょう。はい。第3四半期から第4四半期にかけて、Hopperが成長する可能性はあるのでしょうか？可能性はありますが、様子を見なければなりません。

オペレーター

次の質問は、モルガン・スタンレーのジョセフ・ムーア氏からです。どうぞ。

ジョセフ・ムーア氏 - アナリスト

ありがとうございます。推論市場について少しお話いただけますか。ストロベリーや、より長いスケーリングの影響プロジェクトについてお話いただきました。

また、Hopperクラスタのいくつかが老朽化するにつれ、Hopperチップの一部を推論に使用できる可能性についてもお話いただきました。そこで、今後12か月の期間で、推論がトレーニングを上回る成長を遂げると予想されますか？そして、一般的な意見として、その点についてどうお考えでしょうか。

ジェンセン・フアン（社長兼最高経営責任者

私たちの希望と夢は、いつか世界が膨大な量の推論を行うようになることです。AIが本当に進化を遂げたと言えるのは、あらゆる企業がマーケティング部門や予測部門、サプライチェーングループ、法務部門、そしてもちろんエンジニアリング部門のために、社内で推論を行うようになったときです。ですから、私たちは、すべての企業が24時間365日推論を行っていることを望んでいます。そして、AIネイティブなスタートアップ企業が数多く誕生し、トークンを生成し、AIを生成する企業が数千社も出てくることを期待しています。Outlookの使用からPowerPointの使用、Excelでの作業まで、コンピューターを使用するあらゆる場面で、常にトークンが生成されます。

PDFを読んだり開いたりするたびに、大量のトークンが生成されます。私が気に入っているアプリケーションのひとつに、NotebookLMというGoogleのアプリケーションがあります。これはとても楽しいので、私はこれを使い倒しています。あらゆるPDFやアーカイブされた論文をこのアプリケーションに入れ、それを聞くだけでなく、スキャンもしています。

ですから、人々がそれを使うように、これらのモデルを訓練することが目標だと思います。そして今、AIの新たな時代が到来しています。物理AIと呼ばれるAIの新たなジャンルです。大規模な言語モデルは、人間の言語と思考プロセスを理解します。物理AIは物理世界を理解します。

物理世界の構造を理解し、何が理にかなっていて何がそうでないか、何が起こり得るか何が起こらないかを理解します。理解するだけでなく、予測もでき、近い将来を予測することができます。このような能力は、産業用AIやロボット工学にとって非常に価値があります。そのため、AIネイティブ企業やロボット企業、物理AI企業が数多く立ち上がり、皆さんもその名前を耳にしていることでしょう。

そして、それがまさにOmniverseを構築した理由なのです。Omniverseは、これらのAIがOmniverseで作成され、学習し、合成データ生成と強化、物理フィードバックの学習ができるようにするものです。人間のフィードバックだけでなく、物理フィードバックも得られるようになりました。このような機能を持つOmniverseは、物理AIを可能にするために作られました。

そして、その目標はトークンを生成することです。目標は推論であり、その成長が起こり始めていることが分かってきました。ですから、私はとても興奮しています。さて、もう一つだけ言わせてください。

推論は非常に難しいものです。なぜ推論が難しいかというと、一方で高い精度が求められるからです。コストをできるだけ低く抑えるためにスループットを高くする必要がありますが、同時にレイテンシも低く抑える必要があります。高いスループットと低いレイテンシを両立するコンピュータを構築するのは非常に難しいのです。

また、これらのアプリケーションは、理解を深めたいがために、コンテクストの長さが長くなっています。求められていることを理解した上で推論を行えるようになりたいのです。そのため、コンテクストの長さはどんどん長くなっています。一方で、モデルは大きくなっています。

多様性があります。推論が革新する次元の数は、驚異的です。そして、この革新率こそが、NVIDIAのアーキテクチャを素晴らしいものにしているのです。なぜなら、私たちのエコシステムは素晴らしいからです。誰もが知っているように、CUDAやNVIDIAのアーキテクチャ上で革新すれば、より迅速に革新でき、すべてが機能することを知っています。

何か問題が起こるとすれば、それはおそらく彼らのコードであり、当社のコードではないでしょう。このように、あらゆる方向で同時に革新を行う能力、そして、どのようなものでもNVIDIAのコンピュータ上で動作し、世界中のあらゆるデータセンター、そしてエッジのロボットシステムに至るまで広く展開できるような、大規模なインストールベースを持っていること、この能力は本当に驚異的です。

オペレーター

次の質問は、ウェルズ・ファーゴのアーロン・レイカーズ氏からです。どうぞ。

アーロン・レイカーズ氏（アナリスト

質問の機会をいただきありがとうございます。ブラックウェル・サイクルに注目し、データセンター事業について考えています。コレット、この四半期の業績を見ると、ネットワーク事業は明らかに15%ほど減少していると述べられましたね。

しかし、その一方で、非常に強い需要があるというコメントもされていました。また、大規模クラスタ向けのクラウドCFPの設計が複数採用されたというお話もありました。そこで、ネットワーク事業で何が起こっているのか、また、どこに制約があるのか、そして、以前お話されていた数十億ドル規模へのSpectrum-Xの進展ペースに対する自信について、詳しくお聞かせいただけますでしょうか。よろしくお願いいたします。

コレット・M・クレス -- 最高財務責任者、上級副社長

まず、ネットワークについてお話します。前年比の成長率は非常に高いです。メラノックス買収当初から、当社の重点はデータセンターにおける取り組みを共に構築することに置かれてきました。ネットワークは、その重要な一部です。

データセンターで当社が手がけている多くのシステムに当社のネットワークを販売する能力は、成長を続けており、非常に順調です。そのため、今四半期は若干の落ち込みを見せましたが、成長という観点ではすぐに回復するでしょう。当社は、Blackwellや、当社の既存のネットワークだけでなく、当社が提供している多くの大規模システムに組み込まれる予定のネットワークを使用するシステムを、さらに増やしていく準備を進めています。

オペレーター

次の質問は、シティのアティフ・マリク氏からです。どうぞ。

アティフ・マリク氏 -- アナリスト

質問に答えていただきありがとうございます。コレット氏に2つほど質問があります。前回の決算報告の電話会議で、コレット氏は政府による需要は数十億ドルの2桁台前半であると述べました。その件について最新情報を提供していただけますか？また、ゲームにおける供給制約の状況について説明していただけますか？それは、供給をデータセンターにシフトしているためですか？

コレット・M・クレス（最高財務責任者、上級副社長

まず、成長の重要な要素である各国政府のAIについてですが、これはジェネレーティブAIの始まりとともに浮上したもので、世界中の各国でモデルを構築しています。私たちは多くの事例を見ており、本日の電話会議でも多くの事例とそれらの取り組みについてお話ししました。したがって、当社の主権型AIと今後のパイプラインは、これらの国々で自国語や自国の文化に根ざした基盤モデルを構築し、その国の企業を対象に業務を行っているため、まったく問題なく機能しています。そして、当社の地域クラウドや、主権型AIの多くの部分に焦点を当てたAIファクトリーにおいて、今後も成長機会が見込まれるでしょう。

これはヨーロッパだけでなく、アジア太平洋地域でも成長が見込まれる分野です。次に、ゲーミングに関するご質問の2つ目にお答えします。現在、当社のゲーミング事業は供給面で多様な製品をすべて増産できるかどうかの確認に追われています。この場合、当社のゲーミング供給は、販売状況から見てかなり速いペースで推移しています。

今、私たちが抱えている課題は、今期中にどれだけ早くその供給を市場に投入できるかということです。心配しないでください。新しい暦年を迎える頃には、供給量を増やして軌道に乗ると思います。今期は厳しい状況になるだけです。

オペレーター

次の質問は、Melius Researchのベン・レイツェス氏から来ています。どうぞ。

ベン・レイツェス氏（Melius Research、アナリスト

はい。こんにちは。ご質問ありがとうございます。私は、コレットとジェンセンに連続的な成長について質問したいと思います。

今期は非常に好調な連続成長を遂げており、7%程度の成長を予測しています。ブラックウェルに関するコメントは、上半期に供給量が増加すれば、そこから再び加速し、キャッチアップが起こることを意味しているのでしょうか。その点について、どの程度確信を持っておられるのかお伺いしたいと思います。それから、ジェンセンさん、米国で実施される行政の変更と中国の状況について、全体的な見解をお聞かせください。

中国情勢について、関税や中国ビジネスに関する何らかの感触や会話はありましたか？今後どうなるか、あるいはどうならないかについて、何か感じたことはありますか？まだ時期尚早かもしれませんが、何か考えがあれば教えてください。ありがとうございます。

ジェンセン・フアン（社長兼最高経営責任者

四半期ごとに指針を示しています。

コレット・M・クレス（最高財務責任者兼上級副社長

私たちは今、この四半期に取り組んでおり、Blackwellに関して出荷する必要のあるものを構築しています。地球上のあらゆるサプライヤーが、そのために当社とシームレスに協力しています。次の四半期に入れば、その後の四半期に予定している急成長について、皆様にご理解いただけるよう努めます。

ジェンセン・フアン 社長兼最高経営責任者

新政権がどのような決定を下そうとも、もちろん我々は新政権を支援します。それが我々の最も重要な使命です。そしてその後は、これまで通り最善を尽くします。同時に、今後どのような規制が導入されようとも、それに完全に準拠し、また、我々の能力の限りを尽くしてお客様をサポートし、市場で競争していく必要があります。

これら3つのことを同時に実行していくのです。

オペレーター

最後の質問は、ニュー・ストリート・リサーチのピエール・フェラグ氏からです。どうぞ。

ピエール・フェラグ氏（アナリスト

質問に答えていただきありがとうございます。ジェンセンさん、コメントの中で、事前トレーニング、実際の言語モデル、そしてトレーニングや推論においてますます重要になっている強化学習、そして推論そのものについて言及されていました。AIエコシステム全体を俯瞰した一般的な感覚として、例えば、クライアントの1社や現在存在する大規模なモデルの1つについて、それぞれのバケットにどれくらいの計算量が割り当てられているか、ご存知でしょうか？事前学習にどれくらい、強化学習にどれくらい、そして現在推論にどれくらいでしょうか？また、どのように分割されているか、またどこに最も成長の余地があるかについて、何かご意見はありますか？

Jensen Huang -- 社長兼最高経営責任者

そうですね、現在では基礎モデルの事前トレーニングに重点が置かれています。ご存知のように、トレーニング後の新しいテクノロジーはオンラインで利用可能になるからです。事前トレーニングとトレーニング後にできることは何でも、推論コストをできるだけ低く抑えるために試してみるでしょう。しかし、優先的にできることは限られています。そのため、常にその場で考え、文脈に沿って考え、振り返りを行わなければなりません。

ですから、この3つすべてがスケーリングしているという事実は、現在の状況を踏まえると、非常に理にかなっていると思います。また、エリア・ファンデーション・モデルでは、現在、マルチモーダル・ファンデーション・モデルが存在し、これらのファンデーション・モデルがトレーニングに使用するペタバイト単位のビデオの量は、驚異的です。ですから、当面は事前学習、事後学習、推論時間のスケーリングが必要になるだろうと私は考えています。そして、そのために、より多くのコンピューティング能力が必要になるだろうと考えています。また、パフォーマンスをX倍に向上させ、コストを削減し、収益を増加させ、AI革命を推進し続けるために、時間内に全力を尽くさなければなりません。

オペレーター

ありがとうございました。ジェンセン・フアン氏に再びお話を伺います。

ジェンセン・フアン氏（社長兼最高経営責任者

ありがとうございました。当社の事業における著しい成長は、NVIDIAコンピューティングのグローバルな普及を推進する2つの基本的なトレンドによってもたらされています。まず、コンピューティングスタックは再発明の途上にあり、コーディングから機械学習へのプラットフォームのシフト、CPU上でのコード実行からGPU上でのニューラルネットワーク処理へのシフトが進んでいます。1兆ドル規模の従来のデータセンターインフラの設置ベースは、機械学習を適用してAIを生成するソフトウェア2.0用に再構築されています。

第二に、AIの時代が本格化しています。生成型AIは、単に新しいソフトウェアの機能ではなく、デジタルインテリジェンスを製造するAI工場を備えた新しい産業であり、数兆ドル規模のAI産業を生み出す新たな産業革命です。現在、本格的な生産段階に入っているHopperに対する需要とBlackwellへの期待は、いくつかの理由から非常に高いものとなっています。1年前よりも基礎モデルメーカーが増えています。

事前学習および事後学習のコンピューティング規模は指数関数的に成長し続けています。AIネイティブのスタートアップ企業がかつてないほど増えており、成功した推論サービスの数も増加しています。また、ChatGPT o1、OpenAI o1の登場により、テスト時間スケーリングと呼ばれる新たなスケーリング則が浮上しました。これらすべてが膨大なコンピューティングを消費します。

AIはあらゆる業界、企業、国を変革しています。企業はワークフローを革新するためにエージェンティックAIを採用しています。やがてAIの同僚が従業員の業務遂行をより速く、より良く支援するようになるでしょう。物理AIの画期的な進歩により産業用ロボットへの投資が急増しており、研究者がペタバイト単位のビデオやOmniverseで合成生成されたデータで世界基礎モデルを訓練する中で、新たな訓練インフラの需要が生まれています。

ロボット工学の時代が到来しようとしています。世界中の国々が、私たちが目の当たりにしているAIの根本的なトレンドを認識し、自国のAIインフラの開発の重要性を認識し始めています。AIの時代が到来しようとしており、それは大規模かつ多様です。NVIDIAの専門知識、規模、フルスタックおよびフルインフラストラクチャを提供できる能力により、あらゆるハイパースケールクラウド、企業プライベートクラウドから地域独自のAIクラウド、オンプレミスから産業用エッジおよびロボットまで、今後数兆ドル規模に成長するAIおよびロボットの機会全体に対応することができます。

本日はご参加いただきありがとうございました。また次回もお付き合いください。

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