NvidiaはAIサプライチェーンの中央銀行——ジェン・スン・フアンが築いた堀は一体どれほど深いのか

最近、a16zが発表した最新のポッドキャストにて、著名な投資家Gavin Bakerとa16zパートナーのDavid Georgeが深い対談を行い、両者ともNVIDIAが「非常に非常に有利な立場にある」と考えていることを明かしました。

Bakerは、Jensen Huangが深い経済的な堀を築いたと見ています。NVIDIAはサプライチェーンの垂直統合、TSMCのウェハー生産能力や世界中の重要な部品供給を確保し、資金調達可能なデータセンター・エコシステムを構築することで、AIサプライチェーンの「中央銀行」となっており、この堀は極めて模倣が困難だと述べました。司会のDavid Georgeもこう語っています：「過去26年で私が学んだことは一つ——絶対にJensen Huangに逆らうべきではない」

9種類のチップ、1つのエコシステム

GavinはNVIDIA現在のプロダクトマトリクスをこう表現しました：9種類のチップ――各種アクセラレーターチップ、CPU、イーサネットスイッチ、2種のGPU、それにInfiniBand。

これは単なる製品ラインの拡大ではありません。Gavinによると、NVIDIAの戦略は「垂直統合しつつも、水平にオープン」——たとえ本当に優れた競合チップが現れても、NVIDIAのエコシステムに接続できれば、ほぼ確実により良いパフォーマンスを発揮します。

これにより競合はジレンマに陥ります：正面から対抗するか、融合するか。Gavinが全ての半導体企業のCEOへ送るアドバイスは一言だけです——「言うべきは『Jensen Huang、ありがとう。この機会を作ってくれてありがとう。どうやったらあなたと協力できるか』だけだ」と。

彼はさらに、現在の市場シェア1%は約1000億ドルの価値があるとし、「細分化された市場を見つけて1%取れれば十分だ」と述べました。

サプライチェーンのロックイン：最も模倣困難な壁

NVIDIAの堀はチップ設計能力だけではなく、サプライチェーンの支配力にもあります。

Gavinによると、NVIDIAはTSMCのウェハー生産能力、DRAM容量、NAND容量、レーザー生産能力、コンデンサ生産能力、さらにはラック構築に必要なあらゆるものなど、世界の重要な供給の約70%～80%を押さえています。

「彼は過去15年間で、2～3年ごとに数十億ドルかけた賭けを、数千億ドル規模に格上げし、同時にサプライチェーン全体と資金調達の仕組みまで引き連れたのです」とGavinは語りました。

この規模のサプライチェーン統合は、仮に同等性能のチップを出した競合が現れても、生産能力を確保できない現実的な制約があるということです。Gavinははっきりと「ハードウェアは難しい。現実世界は厳しい。Jensen Huangの現在の規模とスピードでサプライチェーンとファイナンスの全体系を一緒に動かしている——これは本当に模倣困難だ」と述べました。

残価保証：資金調達を堀に変える仕組み

NVIDIAの堀の中で最も見逃されがちな一要素が、その資金調達構造です。

Gavinは対話でこの仕組みを詳しく分析しました。例えばNVIDIAのデータセンターが500億ドルかかると仮定し、購入者は150億ドルの自己資本だけでよく、残りは350億ドルはファイナンスでまかなえます。ブラックストーン、KKR、Apollo、ゴールドマン・サックス、JPモルガンなどの機関がファイナンスに参加するのは、NVIDIAが残価保証を提供するからです。

ポイントは、NVIDIAがデータセンター向けにチップを売って得る粗利よりも残価保証が低ければ、NVIDIAのリスクはほぼゼロとなり、しかも収益分配も得られるという点です。

対して、GavinはTPUが資金調達可能な第2の選択肢になり得るが、「自己資本投資が少なくとも2倍は必要で、ファイナンス利率も高い」と指摘しました。

「資本コストが大きな優位性であり、このためこそ彼のエコシステムの一部になりたいのです」とGavinは述べています。

Davidはさらに、NVIDIAが残価保証でAnthropicやOpenAIと競う中小プレイヤーをサポートしていると指摘し、「まさにかつてNeoCloudsを育てた時のように、これは本質的に計算力の普及で世の中に貢献している」と述べました。

オープンソースは好材料、脅威ではない

市場ではオープンソースモデルの台頭がNVIDIAの利益率を圧迫すると懸念がありますが、Gavinの見方は全く逆です。

「これが彼のビジネスにとって巨大利害リスクだと考える人がいるが——全くの逆です」とGavinは述べ、「オープンソースではNVIDIA GPU上で生成されるTokenの利益率は90%から40%へ下がるかもしれない。でもこれはより多くのTokenが消費され、より多くの計算力が必要になることを意味する。供給が制限された世界では、これは彼にとって非常に大きな好材料だ」と語りました。

さらに、NVIDIAのインセンティブ構造はAIの細分化・モデル多様化・計算力分散化を自然に促し、「これは米国の国家利益と完全に一致する」と指摘。NVIDIAはオープンソースの最大の支持者であり、これがむしろビジネスを強化すると強調しました。

挑戦者のジレンマ：「マイケル・ジョーダンを挑発するな」

NVIDIAに挑む競合への例えとして、Gavinはしばしば以下の比喩を使います。

「たまに彼の前で無鉄砲な言動をする人を見るけれど、それはまるでマイケル・ジョーダンが好調な時に誰かが挑発するようなもの——レギュラーシーズン第50戦、ちょっと退屈気味な時に自信満々の若手選手が彼を挑発する。そして……あれこそ一番好きな瞬間だ」と。

TPUチームを例に挙げ「スーパー戦士のマントを被ったが結局うまくいかなかった」と語りました。アップルの自社AIチップJalapenoには一定の評価を与えつつ——「私が見た限りでは初めて本気で競争力がある内部ASICで、かなり短期間で出来上がったもの、正当に評価されるべき」——としながらも「Jalapenoもスーパー戦士のマントに手を伸ばしている。我々はこれから見守ろう」と述べました。

さらに、なぜ汎用GPUが専用チップに置き換えられにくいかの構造的要因として、DeepSeek、Kimmy、Qwenという中国の主流オープンソースAIモデルが非常に異なる進化をしている点を挙げ「いずれも汎用GPUで実行できるが、専門化を図るなら、この進化の不確実性に対応するため汎用チップが必要だ」と説明しています。

チップ取引構造で真の嗜好が分かる

Gavinはまた、市場の本音を見抜くユニークな視点として「チップ会社と顧客が結ぶ取引構造に注目せよ」と述べています。

取引構造を良いものから順に4つに分類しました。チップ会社が顧客に直接投資する（GoogleやAmazonによるAnthropicへのTPU・Traniumの例）、残価保証型構造（ブラックストーンやKKRがファイナンスに関与）、固定Token価格と連動したワラント、そして単にワラントを渡すのみ（これはNPVが負になるかもしれない）です。

「この4階層の取引構造を見ることで顧客の本当の嗜好が推察できます。NVIDIAが行う取引はたいてい良質で、賢い人たちがその取引に加わっている——これ自体が答えです」とGavinは述べました。