投稿者 global-ai-media 
AI半導体市場の王者であるNVIDIAに対し、一部の海外市場分析では「現在でも過小評価されている可能性がある」との見方が示されています。本記事では、この市場評価の背景にあるAIインフラ需要の底堅さと技術的展望を整理し、計算リソースの調達難やコスト高に直面する日本企業が、2026年に向けてどのようなインフラ戦略を描くべきかを解説します。
市場評価が示唆する「AI需要」の長期化と実需の変化
米国の投資メディアThe Motley Foolなどの分析記事において、「NVIDIA株は依然として過小評価されているのではないか」「2026年に向けてさらなる飛躍の準備ができている」といった議論がなされています。投資判断はさておき、AIの実務家としてこの議論から読み取るべきは、世界のAI開発需要が一時的なブームを超え、長期的なインフラ投資フェーズに入っているという事実です。
初期の生成AIブームでは、大規模言語モデル（LLM）の「学習（Training）」用としてGPU需要が爆発しました。しかし、現在そして2026年に向けて市場が織り込み始めているのは、開発されたモデルが実際のサービスに組み込まれ、日々稼働する際に発生する膨大な「推論（Inference）」の需要です。NVIDIAの評価が維持・向上するという見立ては、AIが実社会に浸透し、計算リソースが電気や水道のような社会インフラとして消費され続ける未来を前提としています。
次世代チップの登場と日本企業が直面する「調達とコスト」の壁
技術的な観点では、NVIDIAは現行の主力製品から、次世代アーキテクチャ（Blackwellなど）への移行を進めています。新しいチップは計算処理能力が飛躍的に向上しており、単位計算あたりの電力消費やコストを下げることが期待されています。これは、AIモデルの大規模化に伴うランニングコストの増大に悩む企業にとっては朗報です。
しかし、日本企業にとっては手放しで喜べる状況ではありません。世界的なGPU争奪戦に加え、円安の影響により、最新鋭のAIインフラを自社で調達・維持するハードルは極めて高くなっています。また、米国による輸出規制や地政学的なリスクも考慮すると、特定のハードウェアベンダーや特定の国にあるデータセンターのみに依存することは、BCP（事業継続計画）の観点からリスクとなり得ます。
ハードウェア依存からの脱却と「適材適所」のアプローチ
NVIDIAの優位性は、ハードウェア性能だけでなく、CUDAというソフトウェアエコシステムに支えられています。多くのAIライブラリがNVIDIA製GPUに最適化されているため、開発効率を考えると他社製チップへの移行は容易ではありません。これが「ベンダーロックイン」のリスクです。
日本企業がこの状況下で採るべき現実的な解は、計算リソースの「多様化」と「最適化」です。すべてのタスクに最高スペックのGPUと巨大なLLMを使う必要はありません。特定の業務領域には、計算負荷の低い小規模言語モデル（SLM）を採用したり、推論専用のチップ（AWSのInferentiaやGoogleのTPUなど）を活用したりすることで、NVIDIA依存度とコストをコントロールする動きが、先進的な国内テック企業でも始まっています。
日本企業のAI活用への示唆
グローバル市場におけるNVIDIAの評価動向は、AIインフラの重要性が今後も増し続けることを示唆しています。これを踏まえ、日本企業は以下の3点を意識して戦略を構築すべきです。
- 計算リソース確保の複線化：
最新のGPUサーバーをオンプレミスで購入するだけでなく、国内の「ソブリンAI（主権AI）」クラウドや、推論コストに優れた専用チップを提供するパブリッククラウドを使い分けるハイブリッド戦略を検討してください。 - ROI（投資対効果）へのシビアな視点：
「とりあえず高性能なGPUを確保する」段階は終わりました。2026年に向けては、AIを組み込んだプロダクトが、高額なインフラコストを回収できるだけの付加価値を生んでいるか、常に検証する必要があります。 - モデルサイズとハードウェアの最適化：
日本語性能に優れた国産の中規模モデルや、特定タスクに特化した蒸留モデル（Distilled Models）を活用し、高価なハードウェア資源を浪費しないアーキテクチャ設計を行うことが、競争力の源泉となります。