NVIDIAのベルリンGTCで語られた内容とは？これがGoldman Sachsの要約です

10月21日、NvidiaのCEOであるJensen Huang（黄仁勋）はGTCベルリンカンファレンスで基調講演を行い、Goldman Sachsリサーチチームがカンファレンス後にレポートを発表しました。

同社はレポートの中で、今回の講演が株価に即時的な影響をもたらすことは限定的と予想されるが、Nvidiaが伝えたコアメッセージは「AIの導入は予見可能な将来において依然として順調に進行している」という我々の判断を強化した」と述べています。

今回の発表会の主な内容は以下の通りです：NvidiaはDSX PODのモジュール型データセンターソリューションを発表し、導入期間を数か月から2週間に短縮可能としました。サプライチェーンパートナーは基板の生産能力を2.5倍、CoWoSパッケージングを3倍に拡大すると発表しました。物理AI事業のFY27上半期の収入は既に110億ドルに達し、FY26通年を上回りました。また、企業向けAIセキュリティ課題に対応するOpenShellアーキテクチャも発表されました。

同社はNvidiaの「買い」評価を維持し、12か月の目標株価を300ドルと設定（現株価216.47ドルから約38.6%の上昇余地）。さらに、Nvidiaは需給ギャップの縮小や強力な株主還元（約2,350億ドルの自社株買い承認済み）などにより、株価上昇の継続的なポジティブ要因を提供していると強調しています。

顧客が利益を得ている、AI導入にはブレーキがかかっていない

同社は、Nvidiaの顧客であるハイパースケーラー（超大規模クラウド事業者）およびネオクラウド（新興クラウドサービス事業者）が「現行のデータセンター導入から強力な単位経済効果を達成している」と指摘。

言い換えれば、支出した資金はしっかり利益として戻ってきているということです。これがAI資本支出の持続性のコアロジックとなります。

Goldman Sachsはこのことから、AI導入は「予見可能な将来も依然順調に進行中」と判断。

サプライチェーン大規模拡張、より大規模なGPU出荷に備える

Nvidiaは今回のカンファレンスで、複数のパートナーと協力しサプライチェーンの生産能力を大幅に拡大することを発表しました。主な内容は以下の通りです：

• Ibiden、SEMCO、Unimicronの3社の基板サプライヤーが生産能力を2.5倍に拡大；

• AmkorのCoWoS-Rパッケージング生産能力を3倍に拡大；

• KYECは米国での国内生産能力を向上；

• SPILはCPO（共同パッケージング光学）生産能力を大幅増強。

アナリストは、この一連の生産能力拡大にはより深い意味があると分析しています。レポートには、「これはNvidiaがこれまでの予想を大きく上回る大規模なCPU出荷に向け準備していることを示している」と記されています。つまり、今回のサプライチェーン拡張の規模は、市場が予想していたNvidia次世代製品の立ち上がりのペースを凌駕しています。

DSX POD：データセンター導入期間を数か月から2週間に短縮

Nvidiaはパートナーと共同でDSX PODのリファレンスデザインを発表しました。これは複数のラックを収容するコンテナ型の完全なVera Rubinシステムで、一括出荷後、現場で電源を入れるだけですぐ稼働できるモジュールです。

この製品は2027年初頭の発売が見込まれます。アナリストは、DSX PODのコアバリューはデータセンター導入期間を「数か月」から「2週間」に大幅短縮できる点だと指摘。導入から最初のToken生成までの時間を大幅に削減します。

効率向上も注目ポイントです。Nvidiaによれば、DSX Factory Platformは、事業者（新興クラウド含む）が2GW規模の導入で約30%の電力節約、1日あたり5,600万リットルの水の節減を実現したとのことです。

AIエージェントのセキュリティ問題に、Nvidiaがハードウェアで解決策提示

AIエージェントの企業導入が加速する中、セキュリティ問題がますます顕著になっています。Nvidiaは今回のカンファレンスで複数の新しいソフトウェア製品を発表し、注目はOpenShellリファレンスアーキテクチャです。

アナリストによると、同プラットフォームの基本ロジックは「重要な権限の付与をエージェント本体の外で行い、ハードウェアトリガーによってポリシーを強制的に実行し、無断利用を防ぐ」というものです。これは仮にAIエージェント自体が突破・悪用されても、ハードウェアベースの制限が最終防衛線となることを意味します。

OpenShellはVera Rubin、Vera CPU、BlueField-4 DPU（Sentryモジュール含む）を統合し、チップからソフトウェアまで包括的なセキュリティループを形成します。Goldman Sachsは、この構成によりNvidiaがエンタープライズAI市場でより強固な競争優位を築くのに役立つとみています。

物理AI収入が爆発、FY27上半期は前年通年比3割増

物理AIは今回のカンファレンスのもうひとつのメイントピックです。同社は自動運転車やRobotaxi向けのHyperionリファレンスデザイン、人型ロボット向けのAGILE ONE参考設計、AIベースの通信インフラプラットフォームなど、物理AIの加速展開に向けた複数の施策を発表しました。

数値面では、NvidiaはFY27上半期の物理AI収入が110億ドルに達し、FY26通年より約30%上回ったと明かしました。

アナリストは、この数値をNvidiaの収入構成の多様化を物語る有力な証拠と評価しています。データセンター事業に加え、物理AIはNvidiaの成長曲線上で無視できない第2のエンジンとなりつつあります。

Goldman Sachsは「買い」継続、目標株価300ドル、上昇余地4割近く

Goldman SachsはNvidiaの「買い」評価を維持し、12か月目標株価を300ドルに設定（PER 30倍 x EPS 10ドルの正規化推計に基づく）。

予測データによれば、Goldman SachsはNvidiaのFY27E（2027年1月終了）売上高が4,127億ドル、EPSが9.40ドルになると予想。FY28Eには売上高が7,183億ドル、EPSは16.70ドルに拡大と見込まれています。現株価はFY27EベースでPER約23倍、FY28Eで約13倍。

アナリストは同時に主な下方リスクとして、AIインフラ投資の減速、競争激化によるシェア流出、競合圧力による利益率縮小、サプライチェーンの制約を挙げています。

Nvidiaの現時点での時価総額は約5.3兆ドルで、約2,350億ドルの株式買戻しプログラムを承認済みです。