原文タイトル：Some thoughts ahead of Nvidia tonight
原著者：@GavinSBaker
翻訳：Peggy，BlockBeats

Editor's Note: After Nvidia's earnings report, the market's attention is usually focused on revenue, profit, and guidance range. However, the author of this article, @GavinSBaker, attempts to pull the discussion back to a longer-term dimension: what determines Nvidia's value is not just quarterly data, but how long AI demand can sustain and whether the investment in computing power has truly created a sustainable return.

The article starts from the historical experience of technology cycles, discussing whether "bubbles and overbuilding" will replay, while also pointing out that the current AI cycle faces challenges such as power and chip supply bottlenecks, which may temper the expansion pace. On the other hand, GPU leasing prices and high utilization of older chips also provide a real-world validation for "AI ROI."

The following is the original text:

Here are some personal observations that may be relevant to those interested in Nvidia. In my view, there are only two core variables truly worth discussing around this company: one is the sustainability of demand, and the other is the return on investment (ROI) of AI, which is closely related to the effective lifespan of GPUs.

Sustainability of Demand: Will History Repeat Itself?

From the historical experience of technological waves, almost all similar cycles have gone through financial bubbles and capacity overexpansion. Carlota Perez elaborates on this in "Technological Revolutions and Financial Capital." She points out that with every technological revolution, whether it's railways, broadcasting, or the internet, the financial markets tend to early identify their long-term potential, and the ensuing capital frenzy often breeds bubbles (which can also be explained by Mauboussin's "collapse of diversity of viewpoints"). Bubbles lead to overbuilding, overbuilding triggers a temporary demand decline, which then causes a market crash; and the oversupply of basic technology eventually lays the foundation for a "Golden Age." The development trajectory of the internet is a typical case.

Therefore, for Nvidia, the key lies not in this quarter's performance or next quarter's guidance, as these are often fully anticipated by the buying institutions. What truly matters is the sustainability of earnings per share (EPS), rather than the growth rate of the current year.

From the expectations implied by the current valuation, the market seems to be expressing a judgment: Nvidia's earnings may be nearing a cyclical peak, with an underlying concern about excessive capital expenditure expansion. It is important to emphasize that market concern is not about a "valuation bubble," but a "fundamental bubble," namely the potential risk of overbuilding being driven by capex. If the market can build confidence in Nvidia maintaining a high single-digit revenue compound annual growth rate (CAGR) after the 2027 fiscal year, the valuation center may find support.

今回は本当に違うのか？

「今回は違う」というのはしばしば危険な判断です。しかし、今回の AI サイクルには確かに異なる側面が存在します：世界中で電力（ワット）と先進プロセスウエハ（ウェハ）の2つの重要な次元で実質的なボトルネックが存在し、これらの制約の緩和には数年かかるかもしれません。

この供給側のハードな制約は、逆に生産能力の過剰拡大を抑制しているかもしれません。超大規模なクラウドプロバイダーは、条件が許す限り、理論的には拡張を続けるでしょうが、現実には電力とウエハが拡張のペースを制限しています。Perez の著書で描かれている歴史的技術革命と異なり、当時はこのような供給のボトルネックが部署の速度を制限する要素は存在しませんでした。

過剰な建設がなければ、崩壊は起こりにくくなります。特に、現在のテック株全体の評価が極端に高いレベルにない場合にはそうです。

これら2つのボトルネックの中で、ウエハは電力よりも重要かもしれません。ウエハの生産能力のペースコントロールは、AI サイクルを延長する重要な変数となる可能性があります。TSMC の経営陣は常に慎重であり、産業の安定性と長期的な価値を重視しており、短期的な積極的な拡大ではありません。電力とウエハの制約がなければ、NVIDIA の今後24ヶ月の成長はより速くなるかもしれませんが、それに伴う過剰建設のリスクも著しく高まります。

ある意味では、供給制約は全体的な AI サイクルを「減速ステディステート」に向かわせているかもしれません。AI が先進プロセスウエハに高度に依存していることは、今回のサイクルが激しい波風を避けるための鍵となるかもしれません。

一部の極端な仮定シナリオを実現するには、計算能力は現在の数百倍、さらには数千倍に増加する必要があるかもしれません。そして、この拡張に必要な時間自体が社会の調整と制度適応に猶予を与えることになります。

歴史的経験も参考になります：ジェームズ・ワットがロータリースチーム機関を発明した後、鉄道システムが馬を置き換えるのに数十年を要しました。AI の進化速度はおそらく速いですが、極端に短期間で社会構造を再編することはあり得ません。

さらに重要なことは、人類が「汎用知能」を達成するのに必要なのは 20–30 ワットの電力だけであるということです。電力制約のある世界では、このような効率の優位性は長期間続くでしょう。したがって、よりスムーズで持続可能な AI サイクルは、社会にとって必ずしも悪いことではありません。

GPU の寿命とAIの実際のROI

GPU のレンタル価格は、本質的にはトークンの経済的価値を反映しており、これは「AI ROI」の主要な指標です。理論的には、より高性能なチップが継続的にリリースされると、古いモデルのGPUのレンタル価格は徐々に下がるはずであり、AIへの投資収益率が正であってもです。

しかしながら、過去2か月間、4年間運用されてきたH100のレンタル価格は著しい上昇を示しています。これは、特にエージェンティックAIおよびコード生成シナリオにおいて、計算能力が実際のかなりの経済的価値を生み出していることを意味しています。

同時に、Blackwellが登場してから6年が経過したA100は依然として高い利用率を維持し、レンタル価格には明確な緩和が見られませんでした。これは、GPUの有効な寿命が少なくとも6年以上であり、ほとんどの顧客の償却サイクルを上回る可能性が強く示唆されています。

これによってもたらされる影響は構造的です。残存価値が以前の予想を上回る場合、GPUの資金調達コストはさらに低下するでしょう。一方、単一のモデルや特定の用途に特化したASICは、同様のライフサイクルの利点を持つことが困難です。迅速なイテレーション環境では、専門化されたチップの資本コストが高く、資金調達が困難です。

ある意味で、汎用性がGPUの競争上の優位性です。prefillとdecodeの機能の分離、および補助チップエコシステムの形成により、計算能力アーキテクチャは「単一チップロジック」から「マルチチップ共同システム」へと進化しています。AIインフラストラクチャは、もはや単一のデバイスに依存せず、高度に結合されたシステムエンジニアリングの一連の集合体です。

prefillとdecodeの解体に伴い、NVIDIAエコシステムはTPUエコシステムよりも早く構造調整を完了する可能性があります。異なるメーカーが設計ルートで取る選択の違いに加えて、顧客の推論コスト端での相対的な利点が変化しています。

一部のメーカーが過去に市場シェアを争うためにコスト優位性を活用してきた場合、そのような利点が低下すると、市場行動は合理的になります。長期的には、これはAIのROIに肯定的な影響を与え、特に計算需要がトレーニングから推論に移行する段階においてそうです。

この転機は、四半期業績よりも注目に値するかもしれません。

最後の気楽な願い：将来のNVIDIAが再びスーパーヒーローをチップコードネームとして使用することを願っています。驚くべきことに、これまでに「緑の陣営」という用語は「Banner（マーベルキャラクター、緑の巨人の本名）」という名前を使用したことがありません。

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