英NVIDIA GTCを一目で理解する3枚の図：コンピューティングパワーが安くなるほど、より多くの支出

黄仁勋は昨晩、GTC 2026 で Vera Rubin プラットフォームを発表し、単位消費電力における推論パフォーマンスが Blackwell の 10 倍に向上し、推論トークンコストが 1/10 に低下すると主張し、Blackwell と Vera Rubin の統合注文が 2027 年までに 1 兆ドルを突破すると予告しました。

過去 2 年間、GPT-4 同等の API の推論コストは 94% 下落し、100 万トークン当たり 36 ドルから 2 ドル未満に低下しました。直感的には、計算リソースが安くなれば企業は少ないお金を使うべきです。しかし、Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft の 4 大クラウドプロバイダーの資本支出合計は 1,540 億ドルから 4,160 億ドルに増加し、ほぼ 3 倍になりました。

黄仁勋の兆ドル予告はマーケティングフレーズではありません。それにはデータで示せる曲線があります。

すべての世代は前の世代を哀れにさせる

2022 年の H100 から、2026 年下半期に量産される Vera Rubin まで、NVIDIA の AI GPU の FP8 密集推論性能は 4 年で 8 倍になりました。NVIDIA 公式仕様によると、H100 1 枚のカードは 2.0 PetaFLOPS、B200 は 4.0 PF に達し、Vera Rubin は直接 16 PF にジャンプしました。

しかし、すべての世代のジャンプが同じ場所から来るわけではありません。wccftech によると、H200 の計算コアと H100 は全く同じであり、FP8 パフォーマンスに変化はありません。そのアップグレードはすべてメモリ帯域幅から来ており、メモリ帯域幅が（3.35 TB/s から 4.8 TB/s に）向上し、推論スループットが約 45% 向上しました。

真のアーキテクチャの変更は B200 と Vera Rubin で起こります。Vera Rubin は TSMC の 3nm プロセスを採用し、336B トランジスタを搭載したデュアルチップレット設計となり、FP4 精度の推論パフォーマンスは 50 PF に達します。Tom's Hardware によると、最初の Vera Rubin システムがすでに Microsoft Azure で稼働しています。

ここで見逃されがちな違いがあります。黄仁勋がGTCで言及した「10 倍」とは、推論トークンコストの低下を指しており、元の計算パワーの倍数ではありません。トークンコストには Transformer Engine の最適化、FP4 精度、より大規模なバッチ推論などのシステム全体の要因が含まれます。標準化された FP8 密集 TFLOPSに基づくと、Vera Rubin は Blackwell に対して 4 倍、H100 に対して 8 倍の倍数となります。

この曲線の傾きは決して緩やかになりませんでした。各世代の GPU は前の世代を不十分に見せるだけであり、これが次に説明する物語の始まりです。

Jevons パラドックス: コンピューティング コストが安くなればなるほど、より多く使ってしまう

2023 年 3 月、GPT-4 がリリースされると、API の呼び出しコストは百万トークンあたり約 36 ドルでした。OpenAI の公式価格履歴によると、2024 年中ごろには GPT-4o が導入され、価格は約 7 ドルに下がり、2025 年末までに実際に利用可能な価格は 2 ドル未満になりました。2 年間で 94% 以上の減少です。

通常の状況では、計算コストがこれほど下がれば、企業はより少なく使うはずです。しかし、現実は全く逆です。各社の財務報告および Platformonomics の追跡データによれば、Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft の 4 社のクラウドプロバイダは、2023 年の 1,540 億ドルから 2025 年の 4,160 億ドルに資本支出を増やし、170% 増加しました。Google は個別に 320 億ドルから 915 億ドルに増加しました（約 2.9 倍）、Microsoft の増加率はより大きいです。

この現象には経済学的に Jevons パラドックスと呼ばれる名前があります。1865 年、イギリスの経済学者ウィリアム・ジェヴォンズは、ワットによる蒸気機関の改良により石炭の利用効率が大幅に向上しましたが、イギリスの石炭消費量が減少するどころか増加しました。その理由は非常に単純で、効率の向上により蒸気機関がよりコスト効率的になり、より多くの産業が蒸気機関を使用するようになり、全体の需要が効率の節約をはるかに上回るまで膨れ上がったためです。

今日の AI 推論はまさに同じ状況です。API の価格が以前の 6% にまで下がったにもかかわらず、企業は予算を節約するのではなく、AI を以前にはコスト不効率だったシナリオに組み込み始めています。カスタマーサポート、コードレビュー、コンテンツ生成、検索結果の再並べ替え、広告入札、それぞれの新しいシナリオはより多くの推論力を消費しています。需要の膨張速度はコスト削減速度をはるかに上回っています。DeepSeek R1 は 2025 年初に入力価格を百万トークンあたり 0.55 ドルに抑え、このサイクルをさらに加速しました。グラフ上のこの逆方向の移動線は、同じ事象の異なる側面を示しています。

3 年で 11 倍、そして天井は見えていません

もしこれに直面できる最も直接的な利益が得られる人がいるとしたら、それはシャベルを売る人です。

根據 NVIDIA 的財報，資料中心業務年收入從 FY2022（截至 2022 年 1 月）的 1060 億美元增長到 FY2025（截至 2025 年 1 月）的 11520 億美元。這是三個財政年度中增長了 10.9 倍。這種增長速度在科技史上幾乎是沒有先例的。相比之下，在 iPhone 上市後，蘋果花了大約 6 年的時間才實現了類似規模的收入增長。

然後，在 2026 年 GTC 上，黃仁勳說：「到 2027 年，我所看到的現有訂單至少達到 1 萬億美元。事實上，我們的產能將會不夠。我相信計算需求將遠超過這一數字。」

去年在 GTC 上，他對通過 2026 年現有訂單約為 5000 億美元的預測。一年後，這一數字翻了一番，而時間窗口僅延長了一年。分析師對 FY2026-FY2027 年度收入的預測範圍分別為 1600 至 2200 億美元和 2500 至 4000 億美元。而黃仁勳自己說，這一數字並非天花板，「計算需求將遠超過這一數字」。當天 GTC 結束時，NVIDIA 的股價上漲了 4.3%。市場顯然選擇相信他。

每一代 GPU 都使上一代感覺可悲，每一輪降價都使下一輪資本支出感覺理所當然。英偉達正處於這個矛盾最甜蜜的位置。

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