NVIDIAの粗利は、次のNVIDIAを育てる
2025年8〜10月期、NVIDIAの売上高は570億ドル、うちデータセンター（DC）向けが512億ドルだった。売上総利益率は73.4%である。半導体の原価率が3割を切る会社は、世界でもほとんど存在しない。
より直感的な数字がある。第三者の分析者が見積もったところでは、H100と呼ばれるGPU1枚の製造原価は約3,300ドルで、うち高速メモリのHBMが約1,350ドル、パッケージ代が約750ドルを占める。推定の販売価格は27,000ドルで、粗利率は88%に達するという。NVIDIA自身が公表した数字ではないが、部品の市価から逆算した推計としては筋が通っている。
では、この差額はどこへ行くのか。答えは単純で、クラウド事業者が払っている。GPUを数万枚買ってDCを組むのはGoogle、Microsoft、Amazon、Metaであり、枚ごとの差額は2万ドルを超え、彼らの限界費用にそのまま上乗せされる。つまり、ハイパースケーラーが自社チップの開発に巨額を投じる理由の核心は「脱NVIDIA」ではなく、自分が支払っている粗利を、自分の資産として回収することにある。
本稿は、この構造転換の現在地を3段階で確認する。技術的な動機、サプライチェーンの再編、そして「内製」の物語がどう終わるのか、である。
3,300ドルの原価、2万7,000ドルの定価
まず、市場の数字から見ておく。推計の域を出ないことは最初に断っておく。
ある集計では、2026年に普及するAIアクセラレータは計1,630万個で、このうちNVIDIAとAMDのGPUは台数ベースで58%を占める。前年の68%から下がっている。特定用途向け集積回路（ASIC）である自社チップの出荷は2026年に44.6%伸び、汎用GPUの16.1%を大きく上回る。TrendForceの推計では、ASICベースのシステムはAIサーバー出荷の約27.8%を占めるという。
数え方で数字が変わること自体が、実は重要な意味を持つ。H100の計算能力を1として各社のチップを換算する方式では、2026年4〜6月期のNVIDIAの比率は63%、Googleが25%とされる。台数で数えるとGPUの優位は薄れ、能力で数えるとGoogleの存在感が跳ね上がる。つまり、TPU1個は、GPU数個ぶんの仕事をしている。
売上高ベースではNVIDIAの優位は依然として圧倒的だ。しかし、ハイパースケーラーの自社チップは市場に流通しないため、売上高という物差しからは消える。流通しないものがAIサーバー出荷の3割近くを占める構図は、半導体市場の統計が実態を見失いつつある、ということでもある。
汎用を捨てる、という割り切り
では、なぜ汎用チップから特化チップへ移るのか。
第一の動機は、AIの計算量の大部分が「推論」に移ったことだ。学習済みのモデルに質問を投げて答えを得る推論は、2023年に全計算量の3分の1だったが、2026年には3分の2を占めるとDeloitteは予測する。学習が一度きりの工事であるのに対し、推論は利用が増えるほど伸び続ける経費である。固定費の削減は、経営上の最優先事項になる。
そのための特化の度合いは、数字を見るのが早い。Microsoftの自社チップMaia 200は、TSMCの3nmプロセスで作られ、1チップあたり1,400億個以上のトランジスタを積み、低精度計算のFP4で10 petaFLOPS超の性能を750Wの消費電力で出す。216GBのHBM3eメモリを備え、6,144個までのクラスタを組める。既存の設備と比べて1ドルあたりの性能が30%良いという。同社は2027年以降、Maiaを複数ギガワット規模に広げ、自社サービスの主要な推論システムにすると明言している。
AWSのTrainium3も同じ方向を向く。3nmプロセスで、MXFP8と呼ばれる低精度の計算方式ならびに144GBのHBM3eメモリで前世代比2倍の性能を持ち、専門家を多数用意して必要なものだけを使うMoEと呼ばれるモデル構造の、ルーティングをハードウェアで直接処理する。汎用GPUがグラフィックスから科学計算まで何でもこなす代償として抱える「使わない回路」を、最初から設計から外している。
Claudeを開発するAnthropicの学習・推論専用クラスタ「Project Rainier」は、約50万個のTrainium2で構成され、NVIDIA以外のアクセラレータとしては最大級の配備となった。最先端のモデルを支える計算資源の中心は、もうNVIDIAだけではない。
設計は内製、物理は外注
とはいえ、ハイパースケーラーはチップの設計を生業としているわけではない。物理レイアウトの大半は外注で、その受け皿がBroadcomとMarvellである。
Marvellの年次報告書は、この事業の伸びを率直に書いている。カスタムシリコン事業は「事実上ゼロから、わずか数年でDC収益の約25%」になった。全米の主要ハイパースケーラー4社すべてに自社設計チップを納めている。Metaは2026年4月、Broadcomとの提携を2029年まで延長し、初期配備で1GW超、業界初の2nmプロセスを使うAIアクセラレータを共同で作ることを発表した。
動きの速さも印象的だ。OpenAIは2026年6月、最初の自社チップ「Jalapeño」をBroadcomと発表した。設計から製造委託まで9か月で、実験室では既に次世代モデルを動かしている。2026年末に初の配備を始め、2027年に拡大、2028年前半に本格化する計画という。
一方で、専業ベンダーの側にも変化が起きている。Qualcommは2026年6月の投資家説明会で、スマートフォン向けSoCの設計力を生かしたDC事業を発表した。1枚あたり768GBのLPDDRと呼ばれる低消費電力メモリを積む「Dragonfly AI200」という、ラック単位で売る推論専用機である。ここで注目すべきは最初の顧客の顔ぶれで、サウジアラビアのAI企業Humainが200MWの配備を約束した。チップ設計の技術は水平に移動したが、買い手はハイパースケーラーから、国家が背中を押す新興の巨大需要家へと置き換わりつつある。
粗利は、ラックに変わる
設計の内製化は、製造段階に波及する。争奪の主戦場は、微細化そのものではなく先端パッケージである。
HBMと演算チップを並べて一枚の基板に封止するCoWoSと呼ばれるTSMCの技術は、2026年の供給が逼迫しており、需要は年間100万枚超と供給を上回る。業界推計によれば、2026年分の配分はNVIDIAが約6割（59万5,000枚）、Broadcomが約17%（20万枚）、AMDが約8%、AWSが設計代行のAlchip経由で約5%という。上位3社で85%を超える。生産能力は2026年末に月産約13万枚で、2028年末に月産約26万枚へ倍増する計画だという。
この配分表が示すのは、「専業ベンダー対ハイパースケーラー」という構図の崩壊である。Broadcomは、MetaやGoogle、OpenAIのチップの物理的な実体を担うことで、NVIDIAと肩を並べる先端パッケージの大口顧客になった。争奪戦は、NVIDIA対ハイパースケーラーではなく、NVIDIA、Broadcom、AMDによる3すくみの形で進んでいる。
視点を変えれば、あの粗利はここに還流している。ハイパースケーラーがNVIDIAに払った差額は、TSMCのパッケージ生産線とHBMとして、物理的な資産に変わった。粗利は、ラックになるのである。
海底ケーブルの、2度目の物語
この構図に既視感があるのは、理由がある。海底ケーブルで、同じことが起きたからだ。
かつて国際通信の容量は、通信事業者が共同で敷設したケーブルを借りる形で供給されていた。クラウド事業者は純粋な顧客だった。それが10年余りで転換し、IEEEの通信学会の集計として紹介された数値では、2026年時点で国際海底ケーブル容量の71%をハイパースケーラーが握る。10年前は1割だった。新規の大西洋横断ケーブルへの投資は、もはや通信事業者ではなくコンテンツプロバイダーが100%を担う。
共通点は3つある。第一に、動機が経済合理性であること。自分が最大の利用者なら、他人の利ざやを払う理由がない。第二に、長期契約であること。ケーブルは25年の償却で敷設され、計算資源は2030年代半ばまでの契約で確保される。第三に、自らが最大の顧客であること。Googleの検索とGemini、Amazonの小売とAlexa、MetaのSNSが、自社インフラの需要の底を保証する。
ただし、違いも1つ見ておきたい。海底ケーブルでは、敷設した資産は自社の所有として残り続けた。シリコンでは、設計の主導権は内側に移ったが、物理的な製造はTSMCとBroadcom、Marvellへの外注のままである。「内製」の中身が、資産の所有から、設計と契約の統制へと移りつつある。所有と統制が分かれるという構図は、筆者が「通信の地図は「人」から「電力」へ」で論じたことがらと同じ形をしている。
接続網が、商品になる
ここまでの話は「汎用から垂直統合へ」という物語に見える。しかし、NVIDIAは同じ物語の外側から反撃に出た。
2025年5月、NVIDIAは「NVLink Fusion」を発表した。自社の高速なチップ間接続技術NVLinkを、他社のカスタムチップにも開放する仕組みである。2026年3月にはMarvellが提携に加わり、Marvellの設計するアクセラレータをNVIDIAのラック規格に接続できるようになった。同年10月には、カスタムチップ向けのHBMの標準仕様「NVHBM」が発表され、最初の協業相手としてAmazonのAnnapurna Labsが名乗りを上げた。次世代のTrainium4は、NVIDIAのGPUと同じラックで動く設計になるという。
つまり、「内製するか、買うか」という選択肢の外に、「NVIDIAの接続網に乗る」という第三の選択肢が生じている。チップ単体の優劣ではなく、相互接続の標準を握る者が価値を取る。GPUが部品になり、ネットワークが商品になるという点で、かつて電力網を論じた際の「搬送するものより、搬送網を握る側に価値が宿る」という構図と響き合う。垂直統合の対極に見えたNVIDIAは、実は「統合の対象」を変えながら、その中心に留まり続けている。
2027年、境界はもう1つ消える
最後に、物語の結末の予兆を1つ。
2026年10月末、AmazonはTrainiumをAWSの外で販売することを決め、2027年後半を目標にしていると報じられた。同社のAIプラットフォームBedrockは、既に大部分の推論を自社チップで処理しており、TrainiumはGPU比で3〜4割良い価格性能比を示すとされる。
これは小さなニュースではない。海底ケーブルの物語では、ハイパースケーラーは自らのために敷設し、余った容量は他社に貸すにとどまった。売り手にはならなかった。シリコンでは、自社用の設計を、NVIDIAと同じ「製品」として外に売りに出す段階に入ろうとしている。垂直統合は、突き詰めると、自らを専業ベンダーの位置に立たせる。
NVIDIAの粗利は、ハイパースケーラーの資産に変わり、今度はその資産が商品になろうとしている。73%の粗利は、次のNVIDIAを育てる母胎なのかもしれない。ただし育てたのはNVIDIAではなく、NVIDIAに最も金を払った者たちである。
