NVIDIAの第3の成長曲線：財務諸表に表れない3事業

第1章：共通する戦略——プラットフォーム、オープンモデル、共同研究所

まず、一見無関係に見える3つの事業を同じテーブルに載せてみよう。自動運転車、AI創薬、ヒューマノイドロボットである。表面上は3つの産業だが、実際には同じシナリオを3回繰り返している。エヌビディアが各分野で行っていることは完全に共通している——まず開発プラットフォーム（DRIVE、BioNeMo、Isaac）を整備し、次に事前学習済みモデル群（Alpamayo、Clara、GR00T）を公開し、最後に各分野の最大手プレーヤーと共同研究所または旗艦提携プロジェクトを設ける（Uber、イーライリリー、鴻海精密（フォックスコン））。これはチップを売るビジネスではない。CUDAがかつてデータセンターで採用した戦略を、そのまま現実世界と科学分野へ移植するものである。

したがって、ストーリーの主軸は1本の線として描ける。データセンター → 推論専用機（Groq 3 LPX、Vera CPU）→ フィジカルAIとサイエンティフィックAIである。第1段階は現在のキャッシュフロー、第2段階は本格拡大しつつある移行領域、第3段階——すなわち本稿で扱う3事業——は決算上まだ見えない未来である。

そのため、投資判断ではまず性質を明確にする必要がある。この3事業はオプション価値であり、キャッシュフローではない。FY2027、FY2028の1株当たり利益への寄与はほぼゼロであり、エヌビディア株の購入者が、これら3事業によって次四半期の決算で何らかのサプライズを目にすることはない。これらが決めるのは別のことである。FY2030以降、市場がエヌビディアに何倍の倍率を付与するかだ。この位置づけは本稿全体を貫く——評価するのは「この3事業が現在いくら稼いでいるか」ではなく、「3つのオプションがそれぞれいくらの価値を持ち、権利行使に至る確率がどの程度か」である。

第2章：自動運転——エヌビディアが売るのは自動運転チップではなく、ブランド車向け自動運転／robotaxiの総合開業パッケージ

自動運転について、市場で一般的なストーリーは「エヌビディア対テスラのチップ戦争」である。しかし、この枠組みは商品を取り違えている。エヌビディアが売るのは1個のチップではなく、3層構造の総合開業パッケージである——しかも同じスタックを2つの異なる販路に提供している。自動車メーカーに対しては「ブランド車向け自動運転」の包括的ソリューションであり、MercedesやBYDなどがL2+からL4までの機能を自社ブランドで展開できるようにする。配車プラットフォームに対しては「robotaxi開業パッケージ」であり、Uberなどが自前の自動運転チームを抱えることなく車両を運営できるようにする。1回の研究開発で、2つの収益化ルートを構築する。

Alpamayoについて、エヌビディアは「世界初の思考する自動運転モデル」と位置づけている——ルールを網羅的に列挙するのではなく、推論によって極端な状況に対応するもので、ここがテスラFSDとの正面対決のポイントとなる。また、半年で3バージョンを開発するペース自体が、投資の強度を示すシグナルである。

顧客リストは明確に2列に分かれる。ブランド車の列では、BYD、吉利汽車、いすゞ、日産、現代／起亜、VinFastがこのスタックを利用してL4を開発しており、量産導入で先行するのはMercedes-Benzである——CLAはフルスタックを搭載した初の量産車だ。robotaxiの列には、Uber、Bolt、Grab、Lyft、TIER IVが並ぶ。このうち最大の単一案件はUberである。Hyperion 10とDRIVE AVのエンドツーエンドソフトウェアを使用してL4車両を拡大し、エヌビディアによれば、Uberが段階的に10万台まで拡大することを支援できる。2027年上半期にロサンゼルスとサンフランシスコで開始し、2028年までに28市場へ拡大する。

第3章：AI創薬——医薬品がどのように上市されるかを理解してから、AIが何を変えたのかを論じる

本章ではエヌビディアについて語る前に、多くのテクノロジー投資家が持っていない基礎知識を構築する必要がある。1つの医薬品が研究室から薬局に並ぶまでに、いったい何を経なければならないのか。この基礎がなければ、いかなる「AIによる新薬開発の加速」というニュースも正しく評価できない。

基礎知識：新薬開発のファネル

製薬業界の厳しさは、1つのファネルから始まる。5,000～10,000の化合物をスクリーニングし、約250が前臨床試験へ進み、約5つがヒト臨床試験に入り、最終的に1つが上市される。全工程には10～15年を要する。

このファネルを理解すれば、AI創薬ニュースの正しい読み方も分かる。「AIが設計した分子がPhase 1に入った」としても、上市までにはなお92.1%の失敗確率がある。本当の墓場はPhase 2である——そこで問われるのは分子がきれいに作られているかではなく、正しい標的を選んだかどうかだ。

AIは何を変えたのか？データで見る

AIが実際に短縮するのは、ファネルの最初期である。Insilico Medicineのrentosertib（肺線維症治療薬）は、標的仮説から前臨床候補分子まで18カ月未満、約260万米ドルしか要しなかった——従来、この段階には4～5年を要する。この薬のPhase 2a結果は2025年にNature Medicineへ掲載され（60mg投与群では12週間でFVCが+98.4 mL改善、プラセボ群は-20.3 mL）、2026年7月にはPhase 3へ進んだ——現時点で世界のAI設計医薬品の中で最も開発が進んでいる候補である。

しかし、全体統計は必要な冷や水を浴びせている。BCGチームが2024年にDrug Discovery Todayで発表した分析によると、AI創製分子のPhase 1成功率は80%～90%と、過去平均の52%を大きく上回る——AIが「薬らしい分子」を作ることに優れているのは確かである。しかし、Phase 2の成功率は約40%で、従来型製薬会社と同程度だ。言い換えれば、AIは化学の関門を通過したが、生物学の関門はまだ通過していない——正しい標的を選ぶという最もコストのかかる問題について、AIが人間より優れていることはまだ証明されていない。世界で臨床開発中の6,147の医薬品のうち、AIが発見したものはわずか67、約1%である。初めてPhase 1に入ったAI設計分子DSP-1181（Exscientia、2020年）は、Phase 1後に開発中止となった。2026年8月時点で、AIがゼロから設計した新薬として承認されたものは世界にまだ1つもない。

このゲームにおけるエヌビディアの立ち位置：つるはしを売り、金鉱には賭けない

上記の確率構造を理解すれば、エヌビディアの戦略的選択は極めて明確になる。2026年1月のJP Morganヘルスケア会議で、エヌビディアとイーライリリーはサンフランシスコ・ベイエリアに共同AIイノベーション研究所を設立し、5年間で最大10億米ドルを共同投資すると発表した。研究所はBioNeMoプラットフォームとVera Rubinアーキテクチャを基盤とする。それ以前に、イーライリリーは1,016基のBlackwell Ultraを搭載したシステムを自社構築していた——製薬業界最強のAIファクトリーと称されている。AmgenのFreyjaは248基のH100を使用し、Novo Nordiskが利用するGefionスーパーコンピューターは1,528基のH100を搭載する。エコシステムにはほかにもGenentech、Thermo Fisher（自律型研究所を共同構築）、Illumina、Schrödinger、Chai Discovery、Basecamp Research、Boltzが参加している。

では、BioNeMo自体はどのように収益を上げるのか。答えは、直接的にはほとんど稼がないである。BioNeMoフレームワークは2024年11月以降、完全にオープンソース化（Apache 2.0）され、無料で提供されている。公開価格が存在する唯一の直接的なソフトウェア収入は、本番環境でNIMマイクロサービスを導入するために必要なNVIDIA AI Enterpriseライセンスである——GPU1基当たり年間4,500米ドルで、しかもこれはプラットフォーム全体のライセンスであり、エヌビディアはBioNeMoの構成比を開示していない。本当の収益源はハードウェアである。上記の提携案件の背後には、それぞれ数百から数千基のGPU購入がある。エヌビディアのヘルスケア担当バイスプレジデントが公表している説明では、healthcareはすでに年間売上高10億米ドル超の事業で、対応する潜在市場規模は自社推計1,000億米ドルとされる——ただし、財務報告にはヘルスケア部門が設けられておらず、これらの数字を外部から検証することはできない。

エヌビディアの本当の立場を最もよく示すのは、自社資金をどう動かしたかである。2023年7月、エヌビディアはAI創薬の旗艦企業Recursionに5,000万米ドルをPIPE投資し、発表当日にRecursionの株価は約80%上昇した。2年半後、2026年2月に開示された13Fによると、エヌビディアは771万株をすべて売却し、推定約5割の損失で撤退した。同じ時期にも、Recursionが504基のH100で構築したBioHive-2スーパーコンピューターは通常どおり稼働し、BioNeMoとの提携も継続している。一方、Recursionの臨床パイプラインはPhase 2が墓場であるという統計を裏付けた。最も先行していた2つの候補薬はいずれも2025年5月に開発中止となり、現在の最良データは12人を対象とした非盲検試験である。株式投資では損失を出して撤退しながら、ハードウェアとプラットフォームの事業は継続する——これは「つるはしを売り、金鉱には賭けない」ことを示す最も明快な実例であり、この選択をしたのは、ほかならぬこのゲームを最もよく理解するプレーヤーである。

第4章：ロボット——最も初期段階の事業だが、台湾企業の生産ラインではすでに導入が始まっている

3事業の中で最も初期段階にあるのがロボットである。エヌビディアの手法は、ここでも同じシナリオだ。Isaac GR00T Reference Humanoidは初のオープンなヒューマノイドロボット向けリファレンス設計であり、Jetson ThorとIsaac GR00T開発プラットフォームを基盤としている。FY27Q2には、自動運転向けのHalos安全システムをHalos for Roboticsへ拡張し、フィジカルAIのエンドツーエンド安全層を補完した。プラットフォーム、オープンモデル、リファレンス設計——自動運転や創薬とまったく同じ戦略である。

現時点では、この事業について引用できる信頼性の高い売上高数値はなく、記述も正直に短くすべきである。ただし、すでに実用化されたシグナルが1つある。鴻海精密（フォックスコン）が米テキサス州ヒューストンに持つAIサーバー工場では、エヌビディアのIsaac GR00T Nヒューマノイドロボットを生産ラインへ導入する予定である——ロボットの最初の本格的な商用導入先は、SF映画に登場する家庭用執事ではない。本シリーズの前稿「エヌビディアの黄金の10年、台湾が得るのは売上高か利益か？」で取り上げた台湾の組立工場の生産ラインである。フィジカルAIの最初の顧客は、フィジカルAI用ハードウェアを製造する工場そのものだ。

なぜ決算上でこの3事業が見えないのか？

これは本稿全体の誠実さを支える点であり、数字で答えなければならない。自動運転とロボット（およびPC、ゲーム機、ワークステーション、AI-RAN基地局）は、Edge Computing部門にまとめて開示されている。FY27Q2の同部門売上高は72億米ドル、前年同期比27%増、前四半期比13%増で、総売上高の7.5%を占めた。前四半期（FY27Q1）は64億米ドル、前年同期比29%増だった。同時期のデータセンターの前年同期比成長率117%と比較すると、Edge部門はエヌビディアで最も成長の遅い事業である。その中で自動運転とロボットが占める比率を会社は個別開示しておらず、外部から分解することはできない。AI創薬はさらに間接的である——収入形態はGPU購入とクラウドコンピューティング利用であり、データセンター部門に直接混在しているため、識別可能な部門すら存在しない。

したがって、「第3の成長曲線」は現在の損益計算書上では、ほとんど描くことのできない線である。だからこそ、本稿の冒頭でこれをオプションと位置づけた。投資家が買うのは、すでに存在する成長曲線ではなく、「この曲線が将来出現するか」という確率である。

結論：この3つのオプションをどう評価すべきか

本稿をシリーズ全体の座標に戻してみよう。本シリーズの初回カバレッジリサーチでは、3つのバリュエーションシナリオによってエヌビディアの本業に対する評価の枠組みを提示した——その枠組みが評価したのは、データセンターのキャッシュフローの質と持続性である。本稿の3事業は、3つのシナリオのうち「強気シナリオ」を実際に構成する中身である。FY2030以降も市場がエヌビディアに成長株としての倍率を付与するなら、その理由はデータセンターが7年目も高成長を続けることではなく、この3つのオプションのうち少なくとも1つが権利行使され始めることにある。反対に、基本シナリオしか信じないのであれば、この3事業の価値をそのままゼロと計上してもよい——本稿が提供するのは、この「ゼロ」という評価が過度に保守的かどうかを判断するために必要なすべての材料である。