【決算レポート】エヌビディア～業績好調。今2Qから新型AI半導体「Blackwell」生産出荷開始～（今中能夫）【楽天証券トウシル】

え今回はnvdの計算について分析します業績校長であります新型エアハド隊ブラックウェルの生産集荷を第2期に開始いたしましたこれがこれからこの会社の中核になっていくということになりますえ楽天証券の目標株価を引き上げたいと思いますえいつも大変お世になっております楽天証券でチーフアナリストをしております今中と申します今回は決算レポートといたしましてNVIDIAこの銘柄を取り上げてみたいと思います2025年1 月期の第1試案期24年の2月から4月までの3ヶ月間の決算分析であります今回のですね決算シーズンのまさに締めということになりますで反動体の世界でもITの世界でも世界で最重要の企業といってえいいだろうと思いますえNVの業績どういったものであったと言いますともう絶好調でありましたあ2025年1月期第1 シ期でありますが24年の2月3月4月この3ヶ月間でありますえ売上高が1年前に比べてえ3.6倍になりました営業利益が7.9倍になりましたということでありますでこの前期の第4試期と比べましても 2桁増収増駅ということでありましてえ業績が右肩上がりに進んでいってるということでありますえそして営業利益率が順次急速に上がってきたということです第4 試案期と第1試案期を比較して見ましてもあのさすがにですねここまで営業利率が高くなりますとえ変化としては2部はなるんですがまだ営業利率が上がったということでありますで一方会社予想どうなってるかと言いますとこの第2シ期であります567月の3ヶ月間なんですがあ売上については引き続き順調に伸びるということですまあの1年前の水準が非常に低いわけでありますんで前年費ではもう測れないかなとは思いますんで全期費と前の支配機器でえ見た方がいいと思うんですがそれでもですねやはり増収が続くということでありますでこの第2市販機は非常に重要な市販機でありましてこれまでの主力反動体H100シリーズこのですね拡張版と言っていいと思います消炎性能を非常に高めたものでありますがこれのH200 これの生産出荷がやっと始まるということですえこれまではサンプル出荷をしておりましたこれが第2産機から生産出荷開始ということですでそして同じく新型のブラックウェルですね3月の下旬にあった NVIDIAの年1回あるGTCテックカンファレンスで発表がありました新型のエアハンドタブラックウェルえこれのをえ生産出荷が第2期開始ということでありますこのブラックウェルについては今まフル生産にえ入っておりますということでですね売上高は引き続き伸びるんですが実は営業利益については会社予想では第1 半期の横張になるということです想定してるアリ率ですねえこれが低下してしまうということなんですがえこのキ低下というのはですねまおそらくこのブラックウェルを生産する初期でありますんでそのためにやはり生産効率が落ちると産が下がってしまとそういうことだろうと思いますこれについてはブラックレイの増産が進むにつれて解決がつくと思いますそれからもう 1つ反感費を積みましてるということでありますえ従来以上に反感費が増えておりますでこれはおそらく研究開発費を住みましてるんじゃなかろかという風に感じておりましてそのおそらくですね今期25年 1月期の研究開発円換算すると大体2兆円ぐらいになりそうな感じなんですがえ実はこのラクエルに吸い込んだ開発が円換算で 1兆5000億え約100億ドルですねこれに1つの反動体にえお金を使ったということでありますまこれでですね他社はもうおそらく追随できないだろうと思いますけどもこの引き続きやはり研究開発にはお金を使っていくということであろうと思いますんで短期的にはここが負担になってるということでありますただこの営業利益ばえがずっと続くというわけではありません第3期以降はですねこの反間比の伸びもく鈍ってくるそれから荒れ率については少しずつ改善の方向に向かうだろうと思いますんで第3市販期以降は前の市販期前期費でえ営業増益えここにまた戻ってくるだろうという風に考えておりますで市場別の売高でありますがもう都出市でデータセンター向けですねえこれがもう大きなものになっておりますほの2年前まではですねえゲーム向けのGFとをデータセンター向けが並んでた会社なんですがもう今ほとんどデータセンター向けが中心とその次がゲーミングということになってるわけでありましてまこのデータセンター向けのAI反動体がどういう動きになるのかあこれがまさにnvdiaの運命を握ってるそれだけではありません ITの世界全体に運命を握ってるそういってももう過言ではないわけでありましてえとにかく非常に重要な会社になってるということでありますえまグラフを見ていただきますとですねえこれは売上と営業利益を並べてみたものなんですがこの急成長がよく分かるわけですそしてさすがにこの規模になりますとそこからですねさらに例えば前期費で2割3割伸びるというのはさすがに難しいです難しい1つの理由が生産能力の問題がありますブラックウェルのaioGPUの部分はtsmcが生産してそれとメモリ王手3 者が作るHBmと合わせて全体をパッケージングするということなんですが特にやはり難しいのがこのhbmでありましてえhbmの生産能力これの拡充が必要になってきてるということですえさらにこのtsmcのAIGPUの生産工程ですねこれもなかなかやはり大サイズが大きいわけでありましてダというのはチップのことを専門用語で台と言いますけども台が大きい反動体は作りにくく検査しにくいまtsmcはその台が大きい反動体の生産が得意ではあるんですけどもそれでもやはり生産能力にはですねやはり限界があるえ特にやはりhbmが今回非常に大きな焦点になっているわけでありますまそういうことを全部考慮して見ますとまこれはもう会社が言ってる通りなんですが H200とブラックウェルについては今年大幅に需要が供給を上回ってるということでありますするに受給一迫がかなり厳しい形で続いているということでありますでさらに来年も大幅にという言葉はファンシーは使わなかったんですが来年も H200とブラックレルについては需要が供給をってるということでありまして来年もこの受給一迫がどうも続きそうであるということでありますそれから常別売上だかですねこれをグラフ化してみましてもやはりこのデータセンターが突出してるということが分かりいたいただけるだろうと思いますはいでこのH100とH200の性能比較でありますこれあのいろんな講演会でもですねお見せしておりますんで目にした方もいらっしゃると思うんですがこの大規模言語モデルを使った水論AIには2 つ機能があります学習と水論ま学習のことをトレーニングとも言いますけどもこの水論についてこのラーマ2っていうのがこれメタプラムズが開発した生成合でありますがH100で動かすのに対してH 200で動かすと水論速度が1.9倍になったということですそれからGPT3 これはあのオープンエアですねこれが 1.6倍ラーマ2のを比較的軽い分野にはなるんですけどもこれでも1.4倍ということになったということですそれからあの計算速度もですねこのH100の1世代前のA100を基準にして見ますとH200 が2倍になってるということでありますでもちろんCPUと比較してもですね非常に早いスピードで計算ができるということですあとエネルギー構これが重要なんですけどもとにかくそのH100というのは素晴らしい反動体でありましてその反動体の歴史を変えるようなことをやってのけたわけでありますえ要するにGPUは従来学習が得意だと言われておりましたで水論はCPUでやった方がいいんだということですで10年以上前はそのCPUで水論も学習も両方やってたわけであります要するに大量の素材ををAIに学習させてそっから推論するとこれをCPUで当てのけてたわけなんですが10年ぐらい前に学術系の論文でえ学習をするトレーニングをするにはGPUの方がいいとそれは並列処理の単純計算を大量にあるのはGPUが得意だからだということなんですけどもそっからそのGPUで学習をやるようになったんですがこのH100でですねその学習だけではなく水論性能も大幅に引き上げたわけでありますところがH100の最大の問題点というのが電力をバグりするということでありましてこれがH200でですねこの 50%減というとこ半減でありますんでやはりかなり大きな現象でありますえこれが実現できるということになるわけでありますで一方でこのH100とブラックLを比較するとどうなのかということなんですがあのですね実はまだこのブラックウェル反動体の製品体系の全てが文書の形で公表されてるわけではありませんで当然このブラックRBにはいろんな種類がありますがその全てのスペックは公開されてるわけでもありませんこれあくまでもnvdia のホームページに書いてあるえ比較表から撮ったものなんですがえこのGB200 nvl72えこれがブラックGPUの製品体系の中でも上位機種になりますおそらくですね値段で言うと一期で4億5億以上するだろうと思いますけども結構高いものでありましてえこれとH100でも最重用機種にえ近いものでありますがhgxS 100これの性能比較をやってみたところ lml大規模言語モデルで水論をやるのが 30倍早くできたえそれからトレーニングは4倍電力効率が実は25倍という相当電力は節約できますということですそしてデータ処理も6倍のスピードでできるということでありましてえま通常型のですねそのGB200とH100の角がどういう風になるのかっていうのがまた別の問題なんですけどもこれまた後ほどお話はしますけどもやはりこのH100とブラウルと比較いたしますと各分野での性能が大幅に上がるということは言えることだろうと思います予想でありますけどもあの今回ですね売上予想それから利益予想を若干ですけども情報修正いたしましたあ大体規スのトレンドを予想していてそれを合算してえ通期ベースで見たものでありますでですね私自身は強気には一応見ていたんで元々えそういう脇にこの会社の業績を見ていたわけではありませんのでえそれもって今回小幅の情報修正にはなったんですがやはりですねその生産能力にどうしても限界というのがあるわけでありますで tsmcがえAGPUの本体の部分を作ってえメモリー王手3者がhbmを作るとでそしてこのhbmとaioGPUを tsmcがパッケージ化するということなんですが特に今やはり問題になっているのがそのhbmの生産能力ということになりますでこのhbmの生産能力を先行してえ拡充して増産をしないとエア反動体というのは増産できないということになりますでこの問題がやはり透明の間その長引くと考えておいていいだろうと思いますえということでですね来期5割増収という風にしたのはそういう意味でありますもし生産能力はもっともっと拡大するということになるんだったらこれ以上の売上になるかもしれませんただま来年もですねファンシーを曰くH200とブラックベルについては需要が供給を上回るということになりますとこの会社の成長というその次の27年1 月にもかなり高い成長になるんではないかという風に考えられるわけでありますということで業績予想としてはですね小幅の情報修正としたいと思います小幅になったもう1つの理由がですね営業利益率の想定をちょっと低めたということですでこれはあの先ほど冒頭に申しましたように今期の第2社期の会社予想があ営業利益が横幅になるということでありますこれはおそらくブラックウェルの生産初期の時にやはり採算悪くなるわけでありますんでえその分が売り込まれているということになりますそれから増配をやるということになります PRを見ていただくとですねあくまでこれ私の予想ベースなんですが今期41倍え来期え要するにPGですねペッで考えた時に PRが割りやすペッというのはPR÷増益率をしますわけなんですけども要するに 100%増益があるんだったらPR100 倍で買っても構わないという考え方ですこのペックは1を標準としますけどもえ標準よりもかなり割りやすになってるというのが今のエビアの姿ということになろうかと思いますはいもう1つですね重要なのがこの第1試期でですねこのデータセンター向け売上高の約40%がオデクラウドサービス会社向けでありましたこの大手クラウドサービス会社というのが何を指しているのかというのは会社は明言しませんが一般論で言いますとこれは MicrosoftAmazonそれから Googleこの大手3者を指すものと考えていいだろうと思います実はですね前期の第4試案期はデータセンター向けの売上の半分以上が大手クラウドサービス会社向けだという風に会社は言ってたわけなんでえ顧客層が拡大してると言っていいと思いますでこの第1期特に目立ったのがテスラであるようでありましてテスラがその完全自動点用のAIの開発をに非常になしに当てるということですそのためにH 100の大量調達をやったということである模様でありますということで繰り返しますけどもこの第2半期からH200° 新型エアハンドタブラックLの生産種が開始されるということですねえブラックエリについてはですね第3試案期も出荷が伸びて第4試案期になってお客さんのデータセンターに装着されて稼働が始まるということになるこれがま今のスケジュールであるということでありますでえ目標株価でありますがあ今後6ヶ月から12ヶ月の目標株価前回1400ドルでありました今回1500ドルに引き上げたいと思います小幅の引き上げにはなるんですが1つはですねやはり時価総額が結構大きな会社になってるということはあります時価総額が今2.5兆ドルということでありましてやはり円換算で300兆円を超えてるということでありますやはりこれは金利の影響はどうしても受ける金利はまだ長金利4.4ぐらいでありますんでピークから見ると下がってはいるんですが絶対水準で言えばやはり金量の4%っていうのはやはり高いということなんでこの影今は受けるんではないかそれから今の業績からは実はあまり関係ないようでもあるんですが反動体特有のですね業績の振幅えこれもやはりリスクとしては織り込んでおいた方がいいかなということでありましてそれで目標株価が引き上げたんですが1500度という風にしたわけでえありますそれからですねえ6月6日これ木曜日になりますけども飛後の株主名簿に乗ってる株主に対して対10の株主分割を実施する予定でありますでこの6月向日引き後の株主に対して保有株1株について 9株を新たに割り当てるということになります株式分割後の売買はですねえこの翌週の月曜日のマーケットの開始から始めるということになりますそれから増配も公表しておりますえということでえ引き続き中長期で投資面を感じる銘柄でありますここからはですねちょっとこのブラックウェルについてのおさいをしてみたいと思いますnvdiaを理解する時にこれがどうしても必要になりますえちょっと今回これはですねあのレポートで売り込めなかったものなんであの動画でですねあの簡単にお話ししときたいと思いますでこのGTC2024年ですね3月の下旬に開催されましたけどもここで発表された製品体系がこれでありますまずB 200というのがあるということですこれがですねブラックウェルGPUというのはあの1個のGPUですでこの1個のGPU の中に2000Tで80億トランジスターが搭載されていますちなみにH100は1 個の台の上に800億トランジスターが搭載されてますんで相当な高性能のものになりますでこれを2個連結して1つのパッケージに収めたのがB200ということになりますただですねこのB200のスペックはまだ公表されてませんので出荷されるまでまたないといけませんで今回のそのブラックウェルGPUの製品体系というのがですね結構色々ありますんでそこはちょっとしておいていただいた方がいいと思いますそれからGB200でありますこの会社ががいろんなところで講演をする時にですね1番アピールしてるのがこの GB200とそれからその次のGB200 NV72ということになりますこのGB 200というのはNVが者のCPU グレイスという構成のCPUを持っておりますあのサーバー用のCPUですでこれ1 個とブラックWGPU2個を連結して1つのパッケージにしたものこれがGB200 でありますでNVIDIAとしてはですねおそらくこのGB200を中核として押していきたいという考え方ではないかなという風に思いますえそれからGB200 nvl72というのが36のグレース CPUですねえこのグレースですえそれから702個のブラックウェルGPUを連結して30TBのhbm3を搭載したものということになりますんでちょうどですねGB200を全部で36個集めたと多分そういう風になってるんだろうと思いますでちなみにこのNBL72なんですけどもコンピューターシステムの中ではこれはあの1つのGPUとしてえ認識されますあの見た目はこれもうスーパーコンピューターそっくりなんですけども大 GPUということになりますえそれから GB200nvl72コンピュートラックというのがありましてえこれがnvl72 を8期といっていいですねえこれを集めてエレ装値をつけたものということになります多分このnvl7にコンピュートラックスがブラックウェルの製品体系の上で最上となると思われますまただかなりおそらく高いものになるでしょうから中心はおそらくGB200GB200nvl 72にえなるんじゃないかなというのが今んところの私の想像ですあとB100もどうもあるらしいんですけども廉価版になるんじゃないかなという観測でありますそれから値段なんですがこれはあのファン Cooがですね3月にテレビでえ話してたことなんですけどもこれはこのブラックL GPU1個の価格ですえこれが3万ドルから4万ドルということになりますんででブラックGPUというのは最低で2項を連結いたしますんで値段はやはりH100 よりも高いということになりますまこのH 100の価格が大体2万5000ドルから 4万ドルぐらいだろうということなんですがあのGPUにもめた時には高いということにやはりなろうかなと思いますあと開発費がですね約100億ドルかかっておりますえ1兆5000億ということですブラックエルの次もありますあの基本的に年サイクル非常に短いサイクルで新製品を出していくというのがNビアの方針でありましてえまそういうことになりますとですねえブラックウェルの次をも研究開始は相当かかっていくんじゃないかという風に思われるわけでありましてまそうなりますとやはり競合というのはなかなか立ちできなくなるんではないかなと思いますえただですねこのブラックウェルによってさらにビリアの理合が拡大する要するにAIを反動の市場が拡大するということになりますと大きな市場の隙間がやっぱりあますどんな市場でも1つの製品体系だけで全てが巻かないわけではありません大きな市場には隙間がありますそしてその隙間が大きければ大きいほど大きくなるもんなんでこの隙間を狙った会社もおそらく出てくるのではないかなと思いますま私言わせるとAMDがもうその隙間で大きくなる会社ではないかなという風に考えておりますしえそれからMicrosoft AmazonGoogleのをあとオクもやってますけども内政AI反動体えこれもですねえやはり役割も需要もちゃんとあるだろうと思いますそれからこれもですねあちこちでせはしておるんですがこのブラックGPUの構築どうやって構築するかということですえ実はちょっとここを認識しておいていただきたいんですがそのなんでディスコが買われていくのかというのがこのの問題でありましてあるいはレーザーテックがなんで重要な会社になっていくのかこれはaioGPUでもですねレーザーテックというのは最先端の3なの 2なのだけではなくて本来だったら美彩化の程度が1世代前の4Nでブラックウェルは作っておりますH100H200とも4 Nで作っておりますがこの4Nでレーザーテックの最新型のをアスA150というトマス血管検査装置が使われてるらしいんですけどもなんでそうなのかというのがポイントになるわけですえまずですねこの 1000で46個のトランジスターを搭載した長方形の反動体チップを2枚え作ってこれを接続しますなんで1枚にしなかったかと言うとですね旅行限界の問題があるということです要するにeuv旅行装置でえ旅行できる面積に限界があるということですなんで1枚の大きいこれだけでも結構大きい反動体チップなんですがこれをえ接続しして1つの台とするということですでこの大きい台の周辺にhbmを搭載しますでブラックLの場合最新型のhbm hbm3Eを搭載するということになりますでそれをパケージ化するということですでちなみにこの台の部分はpsmcが作るとそれからhbmについてはですねD ラム大手のSKHsams電子マイロンテクノロジーえこの3者が作っておりますここで1つのブラックLGPUができましたということになりましてこの1つのブラックLGPUを2つ並べてグレース CPUと接続したものがGB200ということになるわけでありますえこれもまた多分高いですブラックLGPU1個が約 4万ドルとでグレースCPUも結構高いです値段がいくらなのかはちょっと分かりません分かりませんけどもおそらく円換算すると200万以上はするんじゃないかなと思いますということになるとですねえ色々流通経費とか色々足し合わせてみますとあくまでもこれは多分なんですが日本で日本のディーラーから買うとおそらく1個で1500万以上はするもんなんじゃないかなとえH100がですね今もやはり 500万以上1向でしますんで2倍以上にはなるんじゃないかなとまその代わり相当な高性能であるということになるわけでありますえそしてこのhbmの製造工程ですけどもこのですねhbm3の場合D ラムの最新規格でDDR5っていうのがありますでこれの回路を書き込んだシリコンエハを使いますこれを石走しますでこのシリコンエハ上にエッチングでそのエッチングって言ってですね腐食させて貫通電極を作りますでこの貫通電極を作った状態でえ重ね合わせるんですが重ね合わせてそれから全体をえ薄くするにはこのシリコーンエ波の裏面をですね薄く削っていかないといけませんでエッチングで最初からですね反対側に関数電極をつけられるわけではありませんであくまで表面の部分ちょこっととだけえ電極ができたわけですがこれをちゃんと後ろ側までえ貫通できるぐらいに薄くしますでこの時に使うグラインダーがディスコ性だということですえでこの処理をする場所がえ前工程に近いクリ度の高いところでえやるということになりましてえ実はクリ度が高いところでやる製品っていうのはみんなそうでないものに比べると高いんですでこのためこのグラインダーが普通に後工程で使ってるあるいはそのシコ波の製造装置として使ってる部分でその使うものに比べて約2倍するということでありますこの貫通電極ができますとこれをえ8層重ねてかつもう1層ロジック制御計のウェハを上に重ねますあのその前にこのシリコンウェハをですね四角1符に切り出して四角くした状態で8索プラス位相を重ね合わせるということなんですがえこの重ね合わせる時にですね1回仮切合しますで仮接合をする時のボンディング装置が東京エレクトロンだということでありましてこのボンディング装置がないと今とこのこの hbmが作れないんであのまだ今んとこまだですね数100億ぐらいの売上なんですが東京エトロのこの本林装置が非常に重要な役割を果たしとるということでありますでこうやってhbmが完成するということです必ずしもですね超最先端の製造技術を使うわけではありませんこれはAR GPUもそうですしHBAもそうなんですけどもただ生産工程が複雑で何段階にも当たっていてそして新しい製造装置を使うということでありますここが製造装置メカにとって非常にhbmが魅力的なものになっているということでありますそれからもう1つですねこのAI反動体これGPU で水論と学習をやるタイプのものなんですけども1つ大きい特色がありましてそれは aioGPUの部分の技術確信性能向上しなくてもhbmのスペックを上げて容量を上げると性能全体が向上するとということなんですでこれはH100の場合通常版の H100はhbm2Eを使ってますで容量も880gということなんですがH200 になりますとこれGPUの部分は実は変わっておりませんところがえhbmは hbm3の最新型そして容量が141GB を使うということなんでこの部分でH 200というのは性能が非常に高くなってるそれからブラルGPUの場合はあさらにaioGPいうの本体の部分の性能を向上してえhbmも最新型の3を使ってさらに192GBを使ってるとさらにこの GB200になりますとえ容量が拡大するそれからこのnvl72になりますと32 Tという非常に大きい容量になるということでありますこういうことでですね結構このAI反動体というのは非常にこういう風にえ珍しいスタイルを持ってるわけでありましてえまここからこのhbmの重要性というのが理解でようかなと思いますえそれとですねあの先ほどH100とGB 200の性能比較をお見せしたんですがあのまだ実は先ほど申しましたけどもブラックウェルの製品体系に関するスペック表がですねまだ発表されておりませんのでこれはGTCの中で表とかあるいは言葉で表現されたものを並べてるわけなんですがまあH100とB200 ですねこのの性能比較をしてもやはりえ性能は非常に高いそれからH200とGB 200を比較すると水論性能が最大30倍良くなるそれから小N性のですねまこれ大規模システムということになるんですが 8000個のH100でえ15MWの電力が必要になるシステムがありましたえこれを2000個のブラックLGPUで作るとま実際には28個のNBL72でということになると側との電力で済むという風になるわけでありますでですねこれが何を示してるかというとこれはシステム全体の大型かということになりますで要するにこのAIブームの中でですねAIを開発したいあるいは生成を新たに開発したいそういった開発会社これですね大手からえスタートアップにるまで非常に多いわけでありまして多にデータセンターが契約できる電力量には制限があるわけであります無人像にエネルギーはありませんえそういうことになりますと電力消費量を減らすことができるということになりますとその分システムを増強することができますシステムを増強することができれば新しいお客さんあるいは既存のお客さんにより大きなシステムを使ってもらってビジネスが拡大するということになりますえ要するにこれは単純に電力量がが減ったからそれでいいんだというんではなくて電力代金が減るんで契約できる電力量に対してデータセンターの電力力が減るんでその分増強できるということになるわけでありますまこれがえ今aioGPUですねえハンドルターが非常に大きな成長率を持ってるそれの理由だということでありますそれからですねまだこの新しいN ビディアのロードマップですね発表されてないんですが今回の決算説明会で言ってたのが1年サイクルだという風に言ってましたんでこのB200のブラックウェルの次昨年の10月に投資家向けのプレゼン資料で入ってたんですけどもそこにロードマップが入ってましたでそこではですねブラックウルの次がx100となっておりましたが多分来年出るんでしょうねということになろうかと思いますはいそれからですねGTC2024年で彼が盛にに強調していたこのシミュレーターとしてCIを使える非常に綺麗な画像でこういうシミュレーターを使うことができるえ例えば薬品バオ科学の研究それから自動車と空力そういうものに使えるようになるんだというお話がありましたでこの話はですねおそらく今水面から進んでるものもあると思うんですがあまだ先の話ですそれはどういうことかと言いますと今回の決算発表ではっきりしてきたのが既存のデータ性センターの既存のAI開発AIの運用にえ関してのAI反動体の需要があまりにも大きいということでありますでブラックウェルは透明その既存のデータセンターあるいは既存のクラウドサービスの会社ですねえ大手から準大手中堅までえありますけどもそれに大手の事業会社のテスラのAI開発ですね自動運転開発のようなところに需要を合わせていかないとい供給を合わせていかないといけないということでありましてえこういう新しい試みはまだもうちょっと先になるのかなと逆に言いますと既存のデータセンター向けが一服すればおそらく事業会社向けですね企業向けの市場が一気にさらに拡大するということになるんではないかなと思いますそういう意味で言うとこのAI反動体の成長というのはまだまだ続く先の長い話になるんではないかというのが今回の決算説明で私は感じたところでありますということですね補足としてですねおさいをしてみたわけなんですが結局のところをやはりこのH200ブラックエルの増産にはですねtsmcの生産能力以上にこのhbmの生産能力増強が必要になってくるということになりますまそういう意味で言うと今年後半から来年にかけておそらく過去最大規模のディラム投資にえなろうかと思いますがそこにには期待しておいていいんではないかなと思いますそれからhbm 3の次がhbm4になります今のところを出荷開始が2027年ということになってはいるんですがおそらくですねできるかどうかはまた別の話として早くしてくれという話はえ多分出てきてるんではないかなという風に感じておりますえそれからやはりこのhbm生産向けの製造装置検査装置メーカーの役割というは非常に重要でありますま全てはこの大サイズが大きいということをですねえそれからhbmという新しいものが出てきたこれが非常に重要になってきてるということでありましてまディスコレーザーテックアドバンテスト東京エレクトロンですねこういったところに改めて注目してみたいと思いますそれから成AIのこのマルチモーダル化が進んでますマルチモーダル化というのは情報の中にキストそれから画像動画いろんなタイプの情報をAIに学ばせるそしてAI がいろんなタイプの出力をするそれは文章を生成するだけでなくて画像生成動画生成これを1つの生成でやるとこのマルチモーダル化ま多能化と言ってもいいと思うんですけどもこれが進んでおりますでこうなりますとですねえ既存のデータセンターと既存のAI開発やai運用でやはりこのAI反動体に対する性能要求が高くなってきますえこれはAIサーバーに対する性能要求もやはり高くなってくるということですで1番簡単に言いますと画像生成動画生成の需要が非常に強いということですでそもそもこの生成が何で出てきたかというと特に大手企業の中で文書を作らないといけないわけです取扱説明書いろんな警告書注意書きですねグローバル企業になると20カ国後でえ定期的にそういう専門の文章を作っていかないといけないこれをなんとか生成アでできないかということこれがあったわけでありますがもう一方で広告ですえ広告がマス広告からターゲットを絞った広告になってくるということでそのためにですねえ広告もやっぱり色々こったものになる画像それからイラストあと動画を使ったものになるこれはあの今の企業というのは社内外でプレゼンテーション資料を大量に作りますけどもその中にやっぱり画像や動画が入ってくるということになりまして画像と動画生成はとにかくシステムがAI反動体の能力が高くないといきませんそれからAI サーバーのスペックもハイレベルなものでえないといけませんあの画像を作る人たち動画を作る人たちは何回も何回もやり直すんで例えばメインメモリーの容量も非常に大きくなるわけでありますでこういったこの生成AIのマルチモーダルかと言いますか滝のかですね要するに1つの生成で文章やプログラミングだけでなく画像生成も動画生成もやってのけるとこの傾向がある限りですねやはりAI反動体のえ性能向上というのは今後も続いていくんではないかという風に考えるわけでありますということでありまして今回はですねえ NVIDIAのえ2025年1月期第1 半期の決算についてお話をいたしましたこの動画高評価いただけるよう出したらあいいね登録を願いできると幸いでございますえ今回はご清聴ありがとうございました

👇トウシルの記事はこちら
決算レポート：エヌビディア（業績好調。今2Qから新型AI半導体「Blackwell」生産出荷開始）
https://media.rakuten-sec.net/articles/-/45306

🕒タイムスケジュール
00:00　オープニング
00:45　エヌビディアの業績
04:49　エヌビディアの市場別売上高（四半期）
05:30　エヌビディアの四半期業績
07:21　エヌビディアの市場別売上高：四半期ベース
07:31　H100とH200性能比較
09:47　GB200とH100の性能比較
11:20　エヌビディアの市場別売上高（年度）
13:07　エヌビディアの業績
14:27　エヌビディア（NVDA、NASDAQ）1
15:44　エヌビディア（NVDA、NASDAQ）2
17:28　「Blackwell」の製品体系（「GTC2024」で発表された）
20:44　「Blackwell GPU」の価格は3～4万ドル
22:41　エヌビディア：「Blackwell GPU」の構築（模式図）
25:26　HBMの製造工程（模式図）
28:05　エヌビディア：AI用GPUとHBM
29:36　H100/H200とB200/GB200/GB100NVL72の性能比較
31:50　エヌビディアのAI用GPUロードマップ（「GTC2024」基調講演を踏まえた楽天証券による修正（再修正）後）
32:24　エヌビディアが生成AIを使ったシミュレーターで参入をも目論んでいると思われる分野
34:01　エヌビディアとAI半導体の注目点

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