オペレーター

こんにちは。本日、会議運営を担当いたしますサラと申します。ただいまより、NVIDIAの第1四半期決算電話会議を開始いたします。背景ノイズを防ぐため、すべての回線はミュートに設定されています。

スピーカーの発言の後に、質疑応答セッションを設けております。この間に質問を希望される場合は、電話機のキーパッドで「＊（アスタリスク）」を押した後に「1」を押してください。質問を取り消したい場合は、再度「＊」と「1」を押してください。ありがとうございました。

Toshiya Hari様、会議を始めてください。

トシヤ・ハリ

ありがとうございます。皆様、こんにちは。NVIDIAの2027年度第1四半期電話会議へようこそ。本日はNVIDIAより、社長兼最高経営責任者のJensen Huang、およびエグゼクティブ・バイスプレジデント兼最高財務責任者のColette Kressが出席しております。

本会議は、NVIDIAの投資家向け情報（IR）ウェブサイトにてライブ配信されています。ウェブキャストは、当社の2027年度第2四半期決算について議論する電話会議が行われるまで、リプレイでの視聴が可能です。本日の会議の内容はNVIDIAの所有物です。当社の事前の書面による同意なしに、複製または文字起こしを行うことはできません。

本会議では、現在の予測に基づいた将来予想に関する記述を行う場合があります。これらは多くの重大なリスクおよび不確実性を伴うものであり、実際の業績は大きく異なる可能性があります。

トシヤ・ハリ

当社の将来の財務業績および事業に影響を与える可能性のある要因についての議論については、本日の決算リリース、最新のForm 10-Kおよび10-Q、ならびに当社が証券取引委員会（SEC）に提出する可能性のあるForm 8-Kの開示をご参照ください。すべての発言は、現在入手可能な情報に基づき、本日2026年5月20日時点のものです。法律で義務付けられている場合を除き、当社は当該記述を更新する義務を負いません。本会議では、非GAAP財務指標について議論します。

これらの非GAAP財務指標とGAAP財務指標との調整については、当社ウェブサイトに掲載されているCFOのコメントでご確認いただけます。それでは、Coletteに交代いたします。

コレット・クレス

ありがとうございます、Toshiya。当社は、売上高、営業利益、およびフリーキャッシュフローが従来の記録を上回る、極めて卓越した四半期を達成しました。総売上高は820億ドルで、前年同期比85％増、前四半期比20％増となりました。これは、前年同期比での加速が3四半期連続、前四半期比での成長が14四半期連続となったことを意味します。

当社の製造業務の規模と複雑さを考慮すれば、これは極めて大きな成果です。前四半期比で135億ドルの増収も記録的なものとなりました。当社は、ハイパースケーラーからモデルメーカー、AIクラウドプロバイダー、そしてソブリン（国家・政府系）顧客に至るまで、多様なエンドカスタマーベース全体でBlackwellシステムを立ち上げることにより、推論需要の変曲点を捉えました。第1四半期において、当社は研究開発（R&D）、エコシステムへの投資、および自社株買いに対して効果的に資本を配分しました。

アップストリームのサプライチェーンとダウンストリームの市場投入（ゴー・トゥ・マーケット）エコシステムの双方において戦略的投資を実行しつつ、株主に対して記録的な200億ドルを還元しました。

コレット・クレス

これは、市場の発展と当社の長期的地位にとって極めて重要です。データセンター部門の売上高は750億ドルで、Blackwellアーキテクチャの持続的な強みに牽引され、前年同期比92％増、前四半期比21％増となりました。GB300およびNVL72への需要は特に強く、フロンティアモデル構築者とハイパースケーラーがそれぞれ累計で数百から数千のBlackwell GPUを導入しており、これは当社史上最速の製品立ち上げとなりました。Grace Blackwellは、最も高速なトレーニングシステムであるとともに、推論におけるトークン生成コストも最小です。

AI向けに特別に構築されたエンドツーエンドのイーサネット・プラットフォームであるSpectrum-Xは、現在、すべてのイーサネットネットワークの競合他社を合計した規模を上回っています。InfiniBandも非常に強力な四半期となり、次世代のXDRテクノロジーの導入に後押しされ、前年同期比で4倍以上に成長しました。

コレット・クレス

内訳として、データセンター・コンピューティング部門の売上高は600億ドルで前年同期比77％増となり、一方でデータセンター・ネットワーキング部門の売上高は150億ドルで前年同期比で約3倍となりました。データセンターの詳細に入る前に、現在および将来の成長ドライバーをより適切に反映する、新しい報告枠組みへの移行についてご説明します。当社には「データセンター」と「エッジコンピューティング」という2つの市場プラットフォームがあります。データセンター内では、「ハイパースケール」と、AIクラウド、産業、エンタープライズを包含する「ACIE」という2つのサブマーケットを報告します。

ハイパースケールには、パブリッククラウドおよび世界最大の消費者向けインターネット企業からの売上高が含まれます。一方、ACIEは、さまざまな業界や国における多様なAI特化型データセンターおよびAIファクトリーにおける当社の成長機会に対応します。エッジコンピューティングは、PC、ゲームコンソール、ワークステーション、AI RANベースの基地局、ロボティクス、自動車など、エージェンティックAIおよびフィジカルAI向けのデバイスに焦点を当てています。

コレット・クレス

ご参考までに、過去9四半期の新しいプラットフォームに基づく売上高の内訳を当社ウェブサイトに掲載しております。データセンターの結果に戻ります。ハイパースケール部門の売上高は380億ドルで、データセンター売上高の約50％を占め、前四半期比で12％増加しました。ACIE部門の売上高は370億ドルで、前四半期比31％増加しており、これには前年同期比で3倍以上に増加したAIクラウド売上高が含まれています。

当社の顧客は、AI計算容量の迅速な立ち上げを実現しています。10MWを超えるパートナー・データセンターの数は、わずか1年でほぼ倍増し、現在では80サイトを超えています。ソブリン部門の売上高は前年同期比で80％以上増加しました。NVIDIAのAIインフラストラクチャは、現在、GDP50兆ドルに相当する約40カ国に導入されています。

第1四半期の業績が示す通り、当社の顧客基盤は多様であり、成長しています。

コレット・クレス

当社の広大なエコシステムと導入済みベース、CUDAアクセラレーションされたアプリケーションの広がり、そして最小のトークンコスト・プロバイダーとしての優位性に支えられ、当社は他のどのAIコンピューティング・プラットフォームをも遥かに凌駕する市場機会に対応できる好位置につけています。AIインフラストラクチャへの需要は、かつてないペースで拡大し続けています。AIファクトリーの構築は加速しています。NVIDIAのAIインフラストラクチャの価値は上昇しています。

H100のレンタル価格は年初来で20％上昇しており、A100のクラウド価格は15％近く上昇しています。当社のプラットフォームの汎用性と、ソフトウェアスタックによって強化された継続的なパフォーマンス向上から恩恵を受け、顧客はGPUの減価償却期間を超えて、利益を生む収益を創出しています。NVIDIAコンピュートのための広大で信頼されるマーケットプレイスは、エコシステムによって何十億ドルものAIインフラストラクチャ支出が資金調達されるための、極めて重要な基盤となっています。AIインフラストラクチャ構築の加速の背後には、主に2つの推進要因があります。

コレット・クレス

まず、検索や広告から、レコメンダーシステムやコンテンツ理解に至るまで、最大のハイパースケール・ワークロードは、CPUからGPUベースのアクセラレーテッド・コンピューティングへと移行し続けています。第二に、AIネイティブな製品やサービスの採用が転換点を迎えています。ChatGPTの登場以来、主流のAIがワンショット推論から、推論（reasoning）、そして現在はエージェンティック（agentic）へと移行するのを目の当たりにしてきました。AIはもはや「あれば良いもの（nice-to-have）」ではありません。

AIは今や、あらゆる産業や職種において生産性を向上させるための「必需品（necessity）」となっています。これが、エネルギー、チップ、インフラ、モデル、アプリケーションを含む、AIケーキのあらゆるレイヤーにおける収益の加速を推進しています。モデルレイヤーの成長、特にAnthropicとOpenAIにおける成長は驚異的であり、GPT-5.5のリリース以降、OpenAIのCodexにおける爆発的な成長を含め、勢いは加速し続けています。

コレット・クレス

アナリストが2027年のハイパースケールの設備投資（CapEx）が1兆ドルを超えると予測しており、またエージェンティックAIがあらゆる産業に普及し始めていることから、AIインフラへの支出は今世紀末までに年間3兆ドルから4兆ドルに達する見込みです。当社のBlackwellアーキテクチャは至る所にあり、あらゆる主要なハイパースケーラー、あらゆるクラウドプロバイダー、そしてあらゆる主要なモデルメーカーによって採用・展開されています。先月、当社はOpenAIによるGPT-5.5のリリースを祝いました。これはBlackwell向けに共同設計され、Blackwellでトレーニングされ、Blackwell上で提供されており、現在はArtificial Analysisのリーダーボードでトップに位置しています。

MicrosoftのFairwaterは、世界で最も強力なAIデータセンターであり、予定より早く稼働を開始しており、数十万個のBlackwell GPUによって駆動されています。今年より、AWSは100万個以上のBlackwellおよびRubin GPUを追加する予定であり、Spectrum-Xネットワーキングについても協力しています。Googleでは、安全な高性能AIのための新たな基盤となるコンフィデンシャル・コンピューティング機能を備えたBlackwellが、クラウドを通じて顧客に提供される予定です。

コレット・クレス

フロンティアAIの計算資源における当社のシェアは拡大しています。当社はAnthropicとの連携を深めており、同社の計算容量を拡大するための戦略的パートナーとなれたことを嬉しく思います。当社は、AWS、Azure、CoreWeave、SpaceXAIなどを通じて、同社の成長軌道を支援していきます。現在、Anthropicに加え、OpenAI、Gemini、SpaceXAI、Meta、MSL、Microsoft AI、TML、Reflection、Perplexity、Cursor、およびNVIDIA上で構築されているその他の主要なフロンティア研究所が加わっており、フロンティアAIモデルにおける当社のシェアは大幅に成長するでしょう。

今日のデータセンターは、収益を生み出すAIファクトリーです。電力と資本による制約がある中で、AIファクトリーのオペレーターは適切なアーキテクチャを選択しなければなりません。当社の極限的な共同設計（co-design）アプローチにより、業界最低のトークンコスト、最高のトークンスループット、そして最高のROIを実現します。

コレット・クレス

MLPerfの推論結果が出ました。Blackwell Ultraが幅広いモデルと展開シナリオにおいて最高のスループットを提供したことで、当社は再びすべてのベンチマークを独占しました。フルスタックのイノベーションにより、わずか6ヶ月前と比較して、GB300におけるスループットが2.7倍向上し、トークンあたりのコストが60%削減されました。NVIDIAのコンピューティングは、単に最高性能のAIインフラであるだけでなく、最も経済的で、かつ資金調達が容易（financiable）なものです。

顧客はGPUを買うのではありません。AIファクトリーを構築するのです。適切な経済指標はGPUの購入価格ではなく、インテリジェンスを生産するAIファクトリーのライフタイムコスト、すなわちワットあたりのトークン数、ドルあたりのトークン数、アップタイム、稼働率、生産までの時間、ソフトウェアの耐久性、および資産寿命です。NVIDIAはこれらすべてにおいて優れています。

エージェンティックAIと強化学習は、CPUにとっての新たな成長機会となります。

コレット・クレス

当社のGrace CPUの成功に基づき、Veraはまさにこの転換期に合わせて登場します。カスタムArmコアに基づいて構築され、Rubin GPUおよびNVLinkとエンドツーエンドで共同設計されたVeraは、x86ベースの代替製品と比較して、コアあたりのパフォーマンスが最大1.5倍高速になり、ワットあたりのパフォーマンスが2倍、ラックあたりの密度が4倍になります。Vera CPUは、NVIDIAにとって、これまで取り組んだことのない、2,000億ドル規模の全く新しいTAM（獲得可能な最大市場規模）を切り拓きます。すべての主要なハイパースケーラーおよびシステムメーカーが、その展開に向けて当社と提携しています。

当社は今年、合計で200億ドル近いCPU収益を見込んでおり、世界をリードするCPUサプライヤーとなる準備を整えています。比類のないペースである当社の年次の製品ケイデンスは、当社の市場地位を支える主要な柱であり続けています。当社は、第3四半期から開始される今年の下半期に、Vera Rubinの量産出荷を開始する予定です。

コレット・クレス

5つのアクセラレーテッド・ラックに7つの専用設計されたチップを統合することで、Vera RubinはBlackwellと比較して、推論スループットを最大35倍、AIファクトリーの収益を最大10倍向上させます。アーリーアダプターとして、複数のサイトにわたって最大96万個のRubin GPUをサポートできるGoogleのA5Xベアメタル・インスタンスは、顧客がNVIDIAの最適化されたインフラ上で最大のAIワークロードを実行することを可能にします。米国政府は中国拠点の顧客へのH200の出荷ライセンスを承認しましたが、当社はまだ収益を上げていません。中国への輸入が許可されるかどうかは不透明です。

その結果、前四半期と同様に、当社の見通しには中国のデータセンターのコンピューティング収益は含めていません。エッジ・コンピューティングについてお話しします。当社のエッジ・コンピューティング・マーケット・プラットフォームは、64億ドルを創出し、前四半期比で10％増、前年同期比で29％増となりました。

コレット・クレス

Blackwellワークステーションの堅調な需要が成長に大きく貢献しましたが、消費者需要はメモリおよびシステム価格の上昇により、わずかに減少しました。当社のフィジカルAIは勢いを増し続けており、過去12か月間の収益は90億ドルを超えました。Uberとのパートナーシップにより、2028年までに、ほぼ30の都市と4つの大陸にわたるロボタクシー・フリートを稼働させる予定です。ロボティクス分野では、産業用、手術用、ヒューマノイド用など、さまざまなアプリケーションにおける主要企業が、NVIDIAのテクノロジーを基盤として、大規模な開発と展開を進めています。

当社は、顧客の成長を支えるための十分な供給を確保すべく、先手を打った対応を続けています。第1四半期には、在庫、購入コミットメント、前払金を含む総供給量を1,450億ドルに引き上げました。サプライチェーンの課題が全くないわけではありませんが、将来の成長機会を支える当社の能力には自信を持っています。当社の強力な集中力、規模、そして重要なサプライヤーとの長年にわたるパートナーシップが、引き続き功を奏しています。

コレット・クレス

損益計算書（P&L）の残りの部分についてお話しします。GAAP売上総利益率は74.9％、non-GAAP売上総利益率は75％で、Blackwellシステムが出荷の大部分を占め続けたことにより、前期比でほぼ横ばいでした。GAAPおよびnon-GAAPの営業費用は、主に人件費の増加、およびコンピューティングとインフラストラクチャのコストの増加により、前期比で12％増加しました。non-GAAPの実効税率は16％となり、地域構成（geographic mix）が良好であったため、以前の見通しをわずかに下回りました。

貸借対照表については、回収時期が良好であったため、売上債権回転日数は45日でした。第2四半期には50日台半ばに戻る見込みです。当社は、第4四半期の350億ドルから増加し、過去最高となる490億ドルのフリーキャッシュフローを創出しました。次に、当社の資本配分計画について最新情報をお伝えします。

まず、改めて申し上げますが、当社の意図は、研究開発（R&D）と戦略的投資を優先することにあります。

コレット・クレス

両方とも、当社のエコシステムを育成し、市場の成長を促進し、当社の市場における地位を強化することを可能にします。AIの主要なイネーブラーとして、当社は業界最低のトークン単価と最高のトークンスループットを実現するために必要な投資を行い、それがお客様やパートナーのAIフロンティアのスケールアップと拡大を支援することになります。還元プログラムは、当社の資本配分戦略におけるもう一つの主要な構成要素です。長期的なフリーキャッシュフローの見通しに対する自信と、成功を株主と共有するという当社のコミットメントに基づき、四半期配当を1株あたり0.01ドルから0.20ドルに増額いたします。

事業の拡大に伴い、定期的に配当を見直す予定です。また、現在の計画における残額390億ドルに加えて、800億ドルの自己株式取得枠の承認を発表いたします。

コレット・クレス

GTCで申し上げました通り、今年度はフリーキャッシュフローの約50%を株主に還元する計画です。次に、第2四半期の見通しについて申し上げます。総売上高は910億ドル（±2%）となる見込みです。前期比の成長は、主にデータセンターによって牽引されると予想しています。

当社は、目前に迫っている驚異的な需要に対処するため、サプライチェーン・エコシステムの構築に精力的に取り組み続けており、2025年から2027年暦年までに見込まれるBlackwellおよびRubinによる1兆ドルの売上高に対し、全幅の信頼を置いています。GAAPおよび非GAAPベースの売上高総利益率は、それぞれ74.9%および75%（±50ベーシスポイント）となる見込みです。通期では、引き続き70%台半ばを見込んでいます。GAAPおよび非GAAPベースの営業費用は、それぞれ約85億ドルおよび83億ドルとなる見込みです。

コレット・クレス

通期については、研究開発（R&D）費の上昇と、生産性向上のためのAIツールの活用加速により、営業費用（OPEX）の伸びは前年比で40%台後半になると現在は予測しています。2027年度の通期については、税制環境の重大な変更による個別項目を除き、GAAPおよび非GAAPベースの税率は16%から18%の間になると予想しています。これは、地域別構成比の変化により、以前の予想であった17%〜19%よりも低い数値となります。私からはこれでこのパートを終了し、ここからはToshiyaによる質疑応答に移ります。

トシヤ・ハリ

ありがとう、Colette。これより質疑応答に移ります。オペレーター、質問を呼び出してください。

オペレーター

ありがとうございます。この際、質問をされる方は、電話キーパッドの星印（*）を押してから「1」を押してください。質疑応答のリストを作成するため、少々お待ちいただきます。なお、質問は1人につき1問に制限させていただきます。

ありがとうございます。最初の質問は、モルガン・スタンレーのJoseph Moore様からです。ラインは開通しています。

ジョセフ・ムーア

ありがとうございます。質問させていただく機会をいただき感謝いたします。セグメンテーション（区分け）の変化は何が要因だったのでしょうか？そのように数値を提示することの背後にある考え方についてお聞きしたいです。これら2つのセグメント間の競争上の差異や、先ほどお話しいただいた驚くべきCPUの数値についてお話しいただけますか？それらは2つのセグメント間でどのように見ていますか？よろしくお願いします。

ジェンセン・ファン

はい。ありがとう、Joe。まず、コレットが言おうとしていたのは、四半期配当を1株あたり0.01ドルから0.25ドルに増額するということです。この追加の0.05ドルは、大規模株主にとって大きな意味を持つはずです。

さて、セグメンテーションと事業の記述についてですが、皆様に当社のビジネスをより深く理解していただきたいと考えています。AIは非常に多様であり、コンピューティングもまた多様です。それらはいくつかの点で多様です。第一に、もちろんAIには言語が含まれますが、異なる産業によって、製造や産業用ロボティクス向けの3Dグラフィックスであったり、生命科学向けのタンパク質であったりします。

生命科学または材料科学向けの低分子化学物質であったり、エネルギー部門や、もちろん科学研究所、高等教育などにおける物理科学であったり、といった具合です。AIは多様なのです。

ジェンセン・ファン

第二に、アプリケーション（用途）が多様であることです。エンタープライズ、エネルギー部門、製造部門などが考えられます。また、それが実行される場所も多様です。ハイパースケール・クラウドであることもあれば、世界中で台頭しているAIネイティブのネットワーク全体であることもあります。

企業のオンプレミス、工場やプラントにおける産業用途、さらにはスーパーコンピューティング・センターやエッジに至るまでです。エッジには、もちろん多くの人々が目にしている自動運転車やロボティクスも含まれますが、チップ工場やパッケージング工場、コンピュータ工場など、あらゆる種類の製造プラント内部における、拡大しつつある大規模なコンピュータネットワークも含まれます。そしてもちろん将来的には、あらゆる基地局、あらゆる無線ネットワークが、AI駆動型の無線ネットワークになるでしょう。つまり、実行される場所が多様なのです。

ジェンセン・ファン

最後に、それがどのように管理されるかについてです。パブリッククラウドによって運用されることもありますが、産業上の規制上の理由により、レギュラトリークラウド（規制対応クラウド）での運用が制限される場合もあります。コンフィデンシャル・コンピューティングが理由となることもあれば、国家安全保障上の理由となることもあります。データセンターごとに、異なる構築方法が必要となるのです。

NVIDIAは、すべてのテクノロジー・コンポーネントを構築している唯一の企業であるという意味で、非常にユニークな存在です。私たちは、徹底した共同設計（co-design）の手法で、完全なエンド・ツー・エンド、かつフルスタックの形で構築しています。もちろん、あらゆる異なる環境に統合できるよう、プラットフォームはオープンにしています。

ジェンセン・ファン

環境によっては、例えばエンタープライズ（企業）が、自社で構築する手間を省くために、すべてのテクノロジーが連携して動作するソリューションを必要とする場合があります。彼らはそれを購入して運用したいと考えています。データセンター市場には、NVIDIAのトータル・ソリューション、つまりフルスタックを備えつつもオープンであるという、そのような製品の製造または提供方法が非常に重要となるセグメントが数多く存在します。私たちのさまざまなセグメントを見ていくと、私たちはそれらを3つの大きなセグメントに分類しています。

私が今申し上げた言葉のすべてを考慮し、最も単純な要素分解を試みるとすれば、それはハイパースケール・クラウドとなるでしょう。それが一つの大きなセグメントです。そのセグメント内には、私たちの事業形態として3つの異なる方法があります。

ジェンセン・ファン

一つ目の方法は、ハイパースケール・クラウドがデータ処理および機械学習のワークロードを加速させるお手伝いをすることです。私たちは、彼らの内部でのAI処理を加速させ、サポートします。また、当然ながら、NVIDIAのエコシステム・ビジネスを彼らのパブリッククラウドに多くもたらしています。これが一つのセグメントです。

二つ目のセグメントは、AIネイティブ、エンタープライズのオンプレミス、産業向けのオンプレミス、そしてソブリンAI（主権AI）です。このセグメントは非常に速いスピードで成長しています。なぜなら、誰もが必要としているのがAIであり、あらゆる産業、あらゆる国、あらゆる企業においてAIが採用されるのを目にすることになるからです。誰もが異なる方法でAIを構築したいと考えていますが、私たちがソリューション全体を提供しているという事実が、それをはるかに容易にしています。

私たちが提供することで、人々がこれらのものを構築することが可能になるのです。そしてもちろん、ロボティック・エッジがあります。今日のコンピューティングは主にパーソナル・コンピューティングに関するものでしたが、未来のコンピューティングはパーソナルAIに関するものになるでしょう。

ジェンセン・ファン

そのパーソナルAIの一例が、自動運転車です。それは車であり、本質的にはあなたのパーソナルAIであるロボット・システムです。もちろん、あらゆる種類のロボット・システムが存在するでしょう。先ほど申し上げたように、基地局無線ネットワークでさえ、本質的にはロボット・システムになるでしょう。

これが、私たちがこれらをこのように切り分けて分類した理由です。これが私たちのビジネスを理解するための最も単純な方法です。それぞれが多くの面で異なるスタックを持っています。異なるオペレーティング・システムを持っています。

異なる方法で運用されています。私たちは、それぞれに対して全く異なるゴー・トゥ・マーケット（市場進出戦略）を展開しています。最も容易なゴー・トゥ・マーケットは、もちろんハイパースケーラーです。なぜなら、彼らは5、6社しかいないからです。

それ以外の業界は、世界中の約25万社に相当します。

ジェンセン・ファン

そのゴー・トゥ・マーケットは非常に複雑で、非常に多様です。AIに対する理解も、極めて多様なものである必要があります。ご存知のように、NVIDIAは、計算リソグラフィから、流体力学、素粒子物理学、分子動力学、その他にも続きますが、世界で最大の加速ライブラリ・スイートを保有しています。これらのライブラリはすべて、二番目と三番目のカテゴリーに該当するバーティカル産業（垂直型産業）に関与するために不可欠なものです。

さて、要するに、私たちのビジネスが現在、これほど大規模に進化し、成長したという事実が重要なのです。ビジネスがどのように機能しているかをより良く理解していただくために、セグメント化することが役立ちます。

オペレーター

次のご質問は、Melius ResearchのBen Reitzes様からです。回線は開いています。

ベン・ライツェス

皆さん、こんにちは。ありがとうございます。Jensenに、あなたの成長に関する哲学について伺いたいと思います。貴社のデータセンター事業は、中国を除く部門で今四半期に約120%成長し、ガイダンスでは約100%を見込んでいます。

ハイパースケーラーのCapEx（設備投資）については、私を含め多くの者が、今年度は90%から100%成長すると予測しています。あなたは、データセンター市場は今世紀末までに3兆ドルから4兆ドル規模になるという軌道に乗っているとお話しされました。伺いたいのは、会社の目標はハイパースケーラーのCapExよりも速く成長することなのでしょうか？ そのような見解を支持することに抵抗はありませんか？ また、ハイパースケーラーのCapExは、今年以降も非常に速いペースで成長し続けるとお考えでしょうか？ よろしくお願いいたします。

ジェンセン・ファン

はい、ありがとうございます、Ben。まず第一に、私たちはハイパースケールのCapExよりも速く成長すべきです。その理由は、私が先ほど説明したセグメント分けに示されています。私たちのデータセンター事業には、二つの大きな部分があります。

実際にはそれ以上の部分がありますが、分かりやすくするために二つにまとめました。二つの大きな部分よりもずっと複雑ですが、少なくとも理解しやすくするために二つに統合しました。まず第一の部分はハイパースケーラーです。これは、あなたが今おっしゃったハイパースケールのCapExのことです。

彼らは今年、1兆ドル規模です。根本的に良好な理由により、ここから成長していくと私は確信しています。これこそが、将来のコンピューティングが機能していく形なのです。もし彼らがコンピューティング（計算資源）を持たなければ、収益を得ることはできないのですから。

ジェンセン・ファン

極めて明確です。コンピュート（計算リソース）が収益であり、コンピュートが利益です。世界は変化しています。かつてのSaaSはこれほど多くのコンピュートを使用していませんでしたが、AIは膨大な量のコンピュートを必要とします。

もちろん、皆さんはさらに驚異的な規模の計算を行うことができます。それが、AnthropicとOpenAIの両方を含むフロンティアAI企業が、驚異的なペースで成長している理由です。一部のSaaS企業が成長に10年を要するところを、彼らがわずか1ヶ月で成長できるという事実は、多くのことを物語っています。第一のカテゴリーはハイパースケールであり、そのCapEx（設備投資）は1兆ドルに達しており、3兆ドルから4兆ドルに向けて成長しています。

第二のカテゴリーは、すべてのAIネイティブ・クラウドです。これらはリージョナル（地域的）であり、至る所に存在します。それらの企業を支えるスタートアップも世界中に存在します。そしてエンタープライズ、つまり世界中に25万社のエンタープライズ企業があります。

ジェンセン・ファン

その多くは、自社での運用のためにAIファクトリーを構築する必要があるか、あるいは構築したいと考えています。多くの産業企業にとって、コンテキスト（状況）がある場所、アクション（動作）がある場所にコンピュータを設置せざるを得ない状況にあります。それをクラウドに置くことはできません。毎回、確実に、迅速に応答する必要があるからです。

チップ工場（チップファブ）がクラウドサービスプロバイダーに接続されている様子など、想像もできません。それは理にかなわないことです。第二のカテゴリーは、それからソブリンAIクラウドです。セミカスタム・チップが適用できないデータセンターのカテゴリーが丸ごと存在します。

なぜなら、これらのデータセンターはシステムを購入し、システムを運用したいと考えているからです。自ら設計したり、自ら構築したりしたいわけではありません。第二のカテゴリーは極めて多様です。

ジェンセン・ファン

我々の第一のカテゴリーに関連する収益を代表する企業が5社、6社、あるいは7社であるのに対し、第二のカテゴリーは数百、数千の企業であり、将来的には、小規模な導入を行う多数の企業を含め、数十万の企業になるでしょう。そのカテゴリーは驚異的なペースで成長し続けるはずです。この第二のカテゴリーについて、私がフィジカルAIについて語るとき、そして過去30年間ITの影響を受けてこなかった残り100兆ドル規模の産業が、まさにAIによって影響を受けようとしているときに語っているのは、まさにこのセグメントのことです。第二のクラスターは猛烈な速さで成長しています。

その中における我々のシェアはもちろん非常に大きいです。この業界にサービスを提供する能力において、我々はかなりユニークな存在です。我々のプラットフォームは、すべてが機能するように垂直統合された形で構築されています。

ジェンセン・ファン

しかし、人々が望む構成で構築・購入し、好みの方法で組み立てられるように、我々はそれを分解可能な形にしています。この第二のカテゴリーは、非常に多くの小規模な企業が存在し、また、各導入規模が当然ながらハイパースケーラーの一つと比較して相対的に小さいため、かなり理解が進んでいない領域です。セグメンテーションとその規模を見れば、実際には我々はハイパースケーラーにおけるシェアも拡大していることが分かります。なぜなら、我々の新しいパートナーであるAnthropicからのサポートが以前よりはるかに大きくなっており、今後数年間で彼らのキャパシティを大幅に拡大する手助けをしているからです。

我々が持つプラットフォーム・ソリューションのおかげで、第二のカテゴリーへのエクスポージャー（市場への関与）を持つ企業は極めて少数です。

オペレーター

次のご質問は、Cantor FitzgeraldのCJ Muse様からです。回線は開いています。

シージェイ・ミューズ

こんにちは。ご質問の機会をいただきありがとうございます。間もなくVera Rubinが登場しますし、フロンティア・モデルの今後のアップデートや、多様なAIワークロードに合わせて最適化するための新しい手法についても、明らかに深い知見をお持ちです。投資家が貴社の推論（inference）における市場シェアに強い関心を寄せている中で、2026年後半から2027年にかけて、Vera Rubinと貴社のエクストリーム・コー・エンジニアリング（Extreme Co-Engineering）が、推論市場のシェアにどのような影響を与えると見ていますか？

ジェンセン・ファン

そうですね、我々は推論におけるシェアを拡大しており、非常に速いスピードで拡大しています。その理由は、今年、フロンティア・モデル企業の数が増えたからです。CursorやPerplexity、そしてTMLやReflectionといった新しいモデル企業など、挙げればきりがありません。フロンティア・モデル企業の数は増加しており、今年我々はAnthropicをパートナーシップに加えました。

彼らは驚異的な速さで拡大しています。我々は彼らと提携し、Azure、AWS、CoreWeaveを通じてコンピューティング・キャパシティを確保しています。他に誰と発表したか失念しましたが、彼らのために稼働させている他の企業のリストも膨大にあります。今年と来年、我々がAnthropicのために稼働させるキャパシティの量は、極めて大きなものになるでしょう。

非常に大きなものです。我々は成長しており、Anthropicへのカバー率は、つい最近までほぼゼロでした。

ジェンセン・ファン

我々は推論において凄まじい速さでシェアを獲得しています。現時点では、Vera RubinはGrace Blackwellよりもさらに成功するものになるでしょう。あらゆるフロンティア・モデル企業が、最初からVera Rubinに飛びつくことは間違いありません。Blackwellの時はそうではありませんでした。

Vera Rubinは非常に力強いスタートを切っており、間違いなくGrace Blackwell以上に成功するでしょう。CJ、あなたの質問の締めくくりは、我々は推論におけるシェアを獲得しているということです。改めて、Benが聞いていた質問に戻らせてください。これまで、私が推論に関する質問の中で説明してきたことはすべて、実際にはハイパースケールに焦点を当てたものでした。

忘れないでください、我々がほぼ独自にサービスを提供している、AIデータセンターという第二のカテゴリーが丸ごと存在するのです。このセグメントは非常に断片化されており、真に統合されたプラットフォーム・ソリューションと、非常に大規模なゴー・トゥ・マーケット（市場参入戦略）を必要としています。

ジェンセン・ファン

そのセグメント、推論のすべて、その100%、その大部分はNVIDIAによるものです。それからもちろん、フィジカルAIです。NVIDIAは今日、実質的にフィジカルAIを提供している唯一の企業であり、我々は長い間フィジカルAIに取り組んできました。それも成長しています。

我々の推論におけるシェアは非常に急速に拡大しています。

オペレーター

次のご質問は、UBSのTimothy Arcuri様からです。回線は開いています。

ティモシー・アークリ

ありがとうございます。Jensen、あなたが取り組んでいるCPXやLPXといったカスタム・マーチャント製品が、どのようなトラクション（普及の勢い）を得ているかについて伺いたいです。以前、ファスト・インスタンスが市場の20%を占めるとお話しされていたかと思います。LPXでもかなり良いトラクションを得ているのではないかと推察しています。

それについて、また、それが貴社のより広範なプラットフォーム戦略にどのように適合するのかについてお話しいただけますでしょうか。ありがとうございます。

ジェンセン・ファン

LPXは低レイテンシかつ高トークンレート向けに設計されていますが、スループットは低いです。モデルサイズの容量も低く、コンテキスト処理、つまり例えばソフトウェアコーディングやエージェンティック・ワークロードにおいて、大量のコンテキストを取り込む能力はより低くなります。課題は単純で、以前も説明した通り、LPXのユースケースは広くありません。これは、さまざまな種類のトークンサービスをかなり大規模なポートフォリオとして保有しており、高トークンレートを必要とする、おそらく非常にプレミアムなサービスを提供している層を対象としています。

顧客数はそれほど多くありませんが、トークンレートは非常に高いのです。これは以前申し上げたことと全く変わらず、今後もそのように予想しています。

ジェンセン・ファン

LPXや、その他のSRAMベースのデコード特化型、高トークンレート生成特化型アクセラレータは、当面の間はニッチな製品であり続けるだろうと考えています。ご存知の通り、Grace BlackwellやVera Rubinにおいて、我々はデータ処理（トレーニングの準備、つまりデータ処理から）、事前学習、事後学習、強化学習、そして推論に至るまで、AIのライフサイクル全体をサポートしています。Grace Blackwellは、これらすべてを行うための世界最高のプラットフォームです。特定の状況下で、プロバイダーがすでに提供可能な高トークンレートのサービスを保有しているならば、そこにLPXを付け加えることで、そのサービスをさらに優れたものにできるでしょう。

私は市場をそのように見ています。それが20%になるか10%になるかは、AI開発のどの段階にいるかによります。

ジェンセン・ファン

現在は20%を大幅に下回っていると考えています。いつの日か、これらのプレミアムなトークンが20%を占めるようになるかもしれませんし、我々はその能力を実現するためにサービスプロバイダーと協力する準備ができています。非常に楽しみにしています。

オペレーター

次のご質問は、Bank of America SecuritiesのVivek Arya様からです。

ヴィヴェック・アーリヤ

ご質問の機会をいただきありがとうございます。Jensen、エージェンティック・アプリケーション向けのCPUに対して大きな期待が寄せられており、CPUの数が実際にGPUの数を上回るという多くの雑音（噂）も飛び交っています。まず、これがインクリメンタルな（追加的な）ワークロードなのか、それとも本来GPUが行うはずだったものをカニバリゼーション（共食い）しているのか、あなたの見解をお伺いしたいです。次に、以前お話しされた200億ドルという数字についてですが、これはスタンドアロンのVera CPUによるものですか、それともすでにVera Rubinの一部としてVeraに含まれているものですか。

CPU対GPUの役割についてご教示いただけますでしょうか。それはカニバリ的なものですか、それともインクリメンタルなものですか？そして、200億ドルという数字を、貴社が通常販売しているもの（通常はGPUの一部としてのCPU）という文脈の中でどのように捉えればよいでしょうか。ありがとうございます。

ジェンセン・ファン

その200億ドルは、スタンドアロンのCPUのためのものです。覚えておいてください、Veraは3つの方法、あるいは4つの方法で使われます。まず、皆さんがすでに知っているものから始めましょう。1つ目の方法は、Vera Rubinです。

我々は数百万のRubinを販売し、それら2つにつき1つのVeraが接続されます。もちろん、それらの価格設定も行います。適切に値付けされています。それが1つ目のユースケースです。

2つ目のユースケースは、VeraスタンドアロンCPUです。3つ目はCX9を搭載したVeraで、ストレージ用のソフトウェアスタックに含まれます。そして、CX9を搭載し、セキュリティとコンピュート・アイソレーション、およびコンフィデンシャル・コンピューティングのためのソフトウェアスタックを備えたVeraです。はい、これらのユースケースはそれぞれVeraに基づいて構築されています。

私の感覚では、Vera Rubinの全ライフサイクルを通じて、供給制約が発生するでしょう。それには4つの異なるユースケースがあります。

ジェンセン・ファン

とにかく、あなたの質問に対する答えは、その200億ドルのうち、スタンドアロンが（占めるものである）ということです。CPUの使用に関して言えば、エージェントとは、本質的に人々が「ハーネス」と呼んでいるものです。エージェントは機能を持つハーネスを備えています。そのハーネスはOpenClawであったり、Hermesであったりします。

Claude Codeは、本質的にClaude、つまりOpusモデルを囲むハーネスです。OpenAIのCodexは、GPT-5.5モデルを囲むハーネスです。これらはハーネスであり、これらのハーネスは、IO、オーケストレーション、メモリ管理、ツール利用、例えばブラウザやその他のもの、Cコンパイラ、Pythonコンパイラといったツールへの接続などの機能を提供します。ハーネスはCPU上で動作し、ツールの利用もCPU上で動作します。

例えば、AIが検索を行ったりブラウザを使用したりする場合、それはCPU上で実行されます。世界には数十億人の人間のユーザーがいます。

ジェンセン・ファン

私の感覚では、世界は数十億のエージェントを持つようになるでしょう。今日ではありません、成長していく過程にあります。数十億のエージェントを持つようになり、それらの数十億のエージェントはすべてツールを使用します。それらのツールは、今日の私たち人間がPCを使用しているのと同様に、PCのようなものになるでしょう。

将来的には、エージェントがPCを使用することになります。将来について考えるならば、現時点ではお好みのエージェントの数を選んでください。数十万個としておきましょう。しかし将来的には、最終的には数十億個になると考えてください。

それらすべてが、実質的に自分たちが使用できるPCを持っている姿が想像できます。それらすべてのエージェントはサブエージェントを派生させ、それらを派生させるたびに、推論を行う必要があります。そこで「思考」が行われます。すべての思考はGPU上で行われます。

ジェンセン・ファン

すべてのオーケストレーションは、本質的にCPU上で実行されます。サブエージェントは、派生した際、それらが思考しているとき、GPUを使用します。エージェントがシミュレーターを使用する場合、それらはCPUまたはGPUで実行できます。それが、我々がCadenceやSynopsysと密接に協力し、世界中のあらゆるツールを加速させている理由です。

我々は、世界中のあらゆるツール、データ処理エンジン、およびデータベースエンジンを加速させています。なぜなら、エージェントはこれらのツールを使用し、人間よりも忍耐力が低く、物事が迅速に起こることを望むからです。我々は、世界中のあらゆるツールがCUDA上で動作するように加速させています。私がCadenceやSynopsys、Siemens、そしてAdobeなどの企業と協力している際、その様子を目にすることができるでしょう。

それは、我々が世界中のあらゆるツールをGPU上で動作させようとしているからです。なぜなら、彼らはすでにGPUを保有しており、その方がはるかに高速だからです。

ジェンセン・ファン

我々はもっと多くのCPUを必要とするでしょうし、VeraはエージェンティックCPU（agentic CPU）となるように設計されました。過去のCPUは、容易にレンタルできるように、多くのコアを持つように設計されていました。人々はコアをレンタルします。エージェントはコアをレンタルしません。

彼らは単に、仕事を迅速に完了させることを望むのです。過去の経済学は「コアあたりのドル」でした。それが過去のクラウドコンピューティングの経済学です。未来のAIの経済学は、「ドルあたりのトークン数」または「トークンあたりのドル」です。

将来、我々がしなければならないことは、可能な限り迅速にトークンを生成し、トークンを処理することです。それがVeraが非常に優れた点です。我々はVeraで大きな成功を収めると期待していますが、最終的に我々が行っているのは、AIのためのインフラを構築することであり、それには非常に優れたストレージが必要です。それが、我々がSTXを構築した理由です。

ジェンセン・ファン

非常に優れたネットワーキングも必要です。それが、我々がSpectrum-Xを持っている理由です。もちろん、非常に優れたGPUと推論能力も必要です。それが、NVLink72が存在する理由です。

非常に優れたセキュリティとコンフィデンシャル・コンピューティングも必要であり、それが、Vera Rubinがエンドツーエンドのコンフィデンシャル・コンピューティングを備えた世界初のプラットフォームである理由です。優れたCPUも必要です。我々はすべてを網羅しています。

オペレーター

次のご質問は、Bernstein ResearchのStacy Rasgon様からです。回線は開いています。

ステイシー・ラスゴン

皆さん、こんにちは。質問を受けていただきありがとうございます。セグメンテーションの話に戻りたいと思います。まず、単に好奇心なのですが、ネオクラウド（neoclouds）はこれら2つのセグメントのどちらに分類されますか？ハイパースケールに含まれるのでしょうか、それともAIクラウドに含まれるのでしょうか？私の一部は後者だと想定していますが、確信が持てません。

ジェンセン・ファン

その通りです。

ステイシー・ラスゴン

その規模を確認したところ、両者は現在ほぼ同規模です。お話の内容からは、後者であるAIクラウドの方が、おそらく今後、ハイパースケールよりも速く成長すると示唆されているように聞こえました。それはあなたが言おうとしていることでしょうか、それとも両方のセグメントから同じような成長が見込まれると考えているのでしょうか？

ジェンセン・ファン

まず第一に、AIネイティブ・クラウドはチップを製造せず、独自のチップを設計もしません。また、無関係な部品を組み合わせてAIファクトリーを作り上げることも実質的にできません。彼らの忍耐力、つまり最初のトークンが生成されるまでの時間（time to first token）に対する許容度は極めて低いです。あらゆるモデルを実行でき、あらゆる場所から顧客が集まるような、非常に大きな引き合い（offtake）を持つアーキテクチャへのニーズは、信じられないほど高いです。

それが、NVIDIAのアーキテクチャが彼らにとって非常に完璧である理由です。当社はあらゆるコンポーネントを提供しており、当社が提供していないものは当社のパートナー・エコシステムが提供します。そしてそれらはすべて完全に統合されています。すべてが連携して動作します。

AIネイティブからそれをレンタルできる顧客の数は信じられないほど多く、基本的には世界中のあらゆるAIビルダー、あらゆるAIネイティブのスタートアップ、SaaS企業、エンタープライズ企業、産業企業が含まれます。

ジェンセン・ファン

当社のアーキテクチャは、世界中のどのコンピューティング・プラットフォームよりも収益化しやすい（rentable）ものです。最も高性能で、最も組み立てやすく、最も収益性が高く、最高のTCO（総所有コスト）を実現し、最も資金調達が容易です。これらの特性はすべて、AIネイティブのニーズにとって非常にユニークなものです。これらは第2のカテゴリーに属します。

驚くべきことに、それらはOEMや、その他大企業のセグメントとも非常によく似ています。私たちはそれを第2のカテゴリーに置いています。そのセグメントを見ると、ハイパースケールにおいてAIエコシステムが発展した後に成長し始めました。ハイパースケールは、多くの理由からまずAIを発展させました。

彼らは優れたコンピュータサイエンスを持っており、優れたデータセンター能力も備えています。また、彼らは主にコンシューマー向けアプリケーションにも注力していますが、それが完璧でなくとも、世界の終わりというわけではありません。

ジェンセン・ファン

サービスを向上させる限りにおいて、それはサービスを向上させます。他の多くのアプリケーション、つまり産業用アプリケーションやエンタープライズ用アプリケーションにおいては、AIが非常に有能になり、真に生産的な仕事を行い、それを安全に行い、かつ実際にインパクトと収益を生み出す方法で行えるようになるまでは、それらは実際には利用されません。第2のカテゴリーは、ハイパースケールよりも発展が遅いと予想されます。それは数字にも表れているでしょう。

しかし、長期的には、産業用およびエンタープライズ用を見ると、明らかにそこが将来の経済性（economics）の所在となるでしょう。なぜなら、それは世界経済の約50兆ドルから80兆ドルを占めているからです。AIによって、それはそれ以上に大きくなるでしょう。私は、今後数年間の短期においても、時間の経過とともに第2のカテゴリーがより大きくなると予想しています。

ジェンセン・ファン

両方が信じられないほど速く成長することは、既定の事実だと考えています。第2のカテゴリーの方が依然として速く成長すると予想していますが、両方とも信じられないほど速く成長するでしょう。私は、今後5年以内に、フィジカルAIおよびロボティクス部門が信じられないほど速く成長することを期待しています。

オペレーター

次のご質問は、ゴールドマン・サックスのジェームズ・シュナイダー様からです。回線は開いています。

ジェームズ・シュナイダー

こんにちは。ご質問にお答えいただきありがとうございます。先日のGTCにおいて、RubinとBlackwellの両方のプラットフォームの収益について、1兆ドルの見通し（visibility）についてお話しされたと記憶しています。それにはLPX、Rubin CPX、およびVera CPUラックなどは含まれていなかったと理解しています。

Vera CPUが、その1兆ドルを超えて上振れ（upside）をもたらす最大の要因になる可能性があるかどうか、見通しをお聞かせいただけますでしょうか？また、CPUを含む他の製品の組み合わせによって、その総TAM（獲得可能市場）のさらに大きなシェアを獲得することを検討されていますでしょうか？ありがとうございます。

ジェンセン・ファン

1兆ドルを超える増分に関して言えば、第一に、フロンティアAIモデルのシェアの継続的な拡大が挙げられます。さらなるシェアの拡大を期待しており、その成長を見込んでいます。第二に、その数字にはVera CPU、つまりスタンドアロンのCPUは含まれていません。それが2番目に大きなものになると予想しています。

エージェンティック・システムにおけるTAM（総獲得可能市場）は、当然ながら非常に大きいです。すべてのお客様がVeraに非常に期待しており、大量のVeraを販売する予定です。第三に、LPXです。先ほど説明したように、LPXはそのSRAMアーキテクチャゆえに、非常に低レイテンシで非常に高いインタラクティブ性という利点を持つよう設計されています。

また、そのスループットやコンテキスト処理能力もかなり限定的です。それはSRAM型ベースのシステムの性質そのものです。

ジェンセン・ファン

Vera RubinとLPXを組み合わせることで、事前学習から事後学習、推論、そしてエージェンティック・システムに至るまで、AIの全スペクトラムに対応できるようになります。

オペレーター

次のご質問は、TD CowenのJoshua Buchalter様からです。回線は開いています。

ジョシュア・ブホルダー

皆さん、こんにちは。質問を受け付けていただきありがとうございます。また、素晴らしい決算をおめでとうございます。Colette、準備された発言の中で、GB300は同社史上最も急速なランプアップ（立ち上げ）であると言及されていたかと思います。

このベンチマークに対して、Vera Rubinをどのように捉えるべきでしょうか？ シリコンレベルでは明らかに新しいアーキテクチャですが、ラック構成は同様です。これは、Vera RubinのランプアップがGB200と同様の傾斜（ペース）になると予想すべきでしょうか、それとも新しいシリコンであることを踏まえると、もう少し緩やかになると考えるべきでしょうか？ ありがとうございます。

コレット・クレス

はい。以前からお伝えしている通り、Vera Rubinは下半期に投入する予定です。第3四半期から開始します。それが最初の構成要素の集まりとなります。

第4四半期に入ると、ランプアップが継続していくのが見えてくるでしょう。現時点で、どちらのランプアップがより速いかを言うのは困難です。需要はすでに計画されています。注文書（PO）も受領しており、ほぼすべての大口顧客が準備を整えています。

これらは、私たちが組み立てる必要がある非常に複雑なシステムです。市場に投入するまでに要するタイミングの問題だと考えています。注文の準備ができているあらゆる異なるシステムの生産を進めること以外には、何もありません。

コレット・クレス

言うには少し早いですが、はい、第3四半期に開始し、第4四半期にかけてランプアップを継続します。来年の第1四半期も、間違いなく非常に大きなものになるでしょう。

オペレーター

本日のご質問は以上です。Toshiya Hari、お返しします。

トシヤ・ハリ

ありがとうございます。Jensenに代わる前に、Jensenが6月1日のCOMPUTEXにおけるGTC Taipeiで基調講演を行うことをお知らせいたします。また、5月28日のTD Cowen TMTカンファレンス、および6月4日のバンク・オブ・アメリカ・グローバル・テクノロジー・カンファレンスにも参加いたします。2027年度第2四半期の決算について説明する決算電話会議は、8月26日に予定されています。

それでは、締めくくりとしてJensenに代わります。

ジェンセン・ファン

素晴らしい四半期でした。需要は放物線を描くように急増しています。理由は単純です。エージェンティックAI（agentic AI）が到来したからです。

AIは今や、生産的で価値のある仕事を行うことができます。トークンが利益を生むようになりました。モデル作成者たちは、より多くを生産するための競争状態にあります。AI時代において、コンピューティング能力は収益と利益そのものです。

NVIDIAはこの時代のプラットフォームです。世界中のあらゆるプラットフォームの中で、NVIDIA Computeは最も豊かな多様性を持つ需要をサポートしています。私の主要な5つの事項を強調させてください。第一に、NVIDIAは、あらゆるフロンティアAIモデルを実行できる唯一のプラットフォームです。

既存のパートナーであるOpenAI、xAI、Meta、Mistral AIに加え、Anthropic、Gemini、その他多くのパートナーが加わり、当社のフロンティアAIにおけるシェアは拡大しています。第二に、当社はすべてのハイパースケール・クラウドに導入されており、それらのコアとなるデータ処理および機械学習ワークロード、内部のAIサービスをサポートしているだけでなく、パブリッククラウドサービスにおけるNVIDIAユーザーの需要もサポートしています。

ジェンセン・ファン

当社のフルスタックの完全なAIファクトリー・ソリューションと広大なグローバル・エコシステムにより、新しいAIデータセンター・セグメント、新しいAIネイティブ・クラウド、ソブリンAIクラウド、そしてオンプレミスのエンタープライズおよび産業用インフラストラクチャに、独自の形で対応することが可能になっています。これが、先ほどお話しした第二のカテゴリーです。NVIDIA CUDAは、エッジにまで広がっています。ロボティクス、自動運転車、組み込み型医療機器、AI RAN通信基地局などです。

次の波はフィジカルAIであり、物理世界で稼働する数十億もの自律型およびロボットシステムを伴うものです。これが、先ほどお話しした第三のセグメントです。5つの主要事項の最後を締めくくるのは、主要な新しい成長ドライバーである、エージェンティックAI専用に設計された世界初のCPU、「Vera」です。Veraは、NVIDIAにとって、これまで取り組んだことのない市場である、2,000億ドル規模の全く新しいTAM（総獲得可能市場）を切り拓きます。

すべての主要なハイパースケーラーおよびシステムメーカーが、その展開に向けて当社と提携しています。

ジェンセン・ファン

世界は、エージェンティックAIとロボットによるフィジカルAIのために、コンピューティングを再構築しています。NVIDIAは、これらの移行の中心に位置しています。当社は30年以上にわたってNVIDIA Compute Platformを構築してきました。単一のアーキテクチャ、広大なエコシステム、そしてチップ、システム、ネットワーキング、ソフトウェアにわたる極めて高度な共同設計（co-design）です。

エージェンティックAIが到来したときに、NVIDIAが準備できているよう、当社はこの瞬間に先んじて構築してきました。そして、それは到来しました。次回またお話しできることを楽しみにしています。

オペレーター

本日の電話会議は以上で終了いたします。これにて回線をお切りください。