AIブームの主役といえば、誰もが思い浮かべるのは NVIDIA（エヌビディア）の GPU です。ただ最近、専門家のあいだでは「GPU は AI には非効率」「次のアーキテクチャに主役交代が起きる」といった議論が増えています。
この記事では、対談で語られた
- 「NVIDIA の GPU は昔のアメ車」＝パワフルだが燃費が悪い
- 人間の脳のように「いらない配線（重み）を刈り込む」方向へ計算手法が変わりつつある
- 次の有力候補として名前が挙がる SambaNova Systems（サンバノバ・システムズ） とは何者か
といったポイントを、40代サラリーマンやそのご家族向けにかみ砕いて解説します。
あわせて、
- なぜ今「NVIDIA 非効率論」が騒がれているのか
- どこが本当にすごくて、どこが“無駄”なのか
- この流れから想定できる株価の上昇・下降シナリオ
- 我々ふつうのサラリーマン投資家はどう付き合えばよいか
も、データとグラフを使って整理していきます。
はじめて当ブログを読む方は、まず当ブログの読み方や、運営者の最新資産状況をまとめた「【資産公開】2025年8月末 総資産1,196万円の内訳と推移」をチェックしていただくと、家計と投資スタンスの前提がつかみやすいと思います。
※本記事は特定銘柄の売買を推奨するものではありません。投資判断は必ずご自身の責任で行ってください。
1. なぜ「NVIDIAチップは非効率」と言われ始めたのか
1-1. GPUはもともと「ゲーム用の大砲」だった
NVIDIA の GPU は、本来ゲームや 3D グラフィックス処理のために生まれました。大量のピクセルを一気に描画するため、
- 同じような計算を大量に並列でこなす
- 巨大な行列（マトリクス）計算が得意
という特徴があります。
AI の学習でも行列計算がフル回転するため、「じゃあ GPU を使おう」となり、結果として NVIDIA が AI 半導体の王者になりました。実際、NVIDIA のデータセンター向け売上（TTM：直近 12 ヵ月ベース）は、わずか数年で桁違いに増えています。
| 決算期（TTMベース） | データセンター売上（十億ドル） |
|---|---|
| 2021年10月期 | 9.25 |
| 2022年10月期 | 14.65 |
| 2023年10月期 | 32.73 |
| 2024年10月期 | 98.01 |
| 2025年10月期 | 166.99 |
出所：Stock Analysis「NVIDIA Data Center Revenue」（NVIDIA 公表資料ベース）
2021年10月期の約92.5億ドルから、2025年10月期には約1,669.9億ドル（約25兆円、1ドル＝150円換算）まで、およそ4年で18倍という異常な伸び方です。これだけ GPU が売れているからこそ、「本当にこの仕組みで良いのか？」という議論も出てきます。
NVIDIAそのもののビジネスや株価の見通しについては、別記事「NVIDIA株は買いか？今後の株価見通しと投資戦略【2025年最新版】」や、「【初心者向け】エヌビディアとは？GPUが変えるAI時代の主役を40代でもスッキリ理解」「驚愕の上昇率！NVIDIA株価はなぜこんなに上がる？」で、より詳しく整理しています。
1-2. 「ほとんどゼロを掛け算している」非効率さ
現在主流の大規模 AI モデル（LLM など）は、学習が進むと「ほとんど使っていない重み（パラメータ）」が大量に出てきます。数学的には、
- 0 に近い数字 × 何か
という計算を延々と回しているイメージです。本来なら省いてもよい計算まで、GPU はまじめに片っ端から計算してしまう。ここに「非効率さ」があります。
人間の脳は、幼少期に一度“配線を増やしすぎた”あと、使っていない神経回路をどんどん刈り込んでいきます（プルーニング）。結果として、多少のあいまいさはあるものの、必要なところだけ効率よく使える「省エネ脳」になります。
現在の GPU 中心の AI 計算は、この「刈り込み後」ではなく、「増やしきった 6 歳児の脳」で無理やり全部計算しているようなもの。だからこそ、
- 本当は計算しなくてよい部分まで計算している
- 電力・時間・お金を余計に使っている
という意味で、「NVIDIA チップは AI には非効率だよね」という指摘が専門家のあいだで増えているわけです。
1-3. 専用アクセラレータの方が効率的という研究結果も
研究の世界では、GPU 以外の専用アクセラレータ（AI 専用チップ）の性能・電力効率を比較したベンチマークも増えています。用途によっては、
- 専用 ASIC やウエハースケールチップ（Cerebras など）の方が、GPU よりも電力効率に優れる
- 推論専用アクセラレータ（Groq など）は、LLM の応答速度で GPU を大きく上回る
といった結果も報告されています（例：Cerebras や NVIDIA・AMD の AI チップを比較した学術レビューやベンチマーク）。
ざっくり言うと、
- GPU： 何でも作れる巨大な業務用オーブン
- 専用アクセラレータ： パンだけを焼くために最適化された製パン機
という違いです。パン屋さんが「とにかくパンを量産したい」のであれば、何でも焼けるオーブンより、パン専用の効率の良い機械の方が有利ですよね。AI の世界でも同じ発想で、専用チップへのシフトがじわじわと進み始めています。
2. 何でこんなに騒いでいるの？AI投資ブームの「数字」を確認
2-1. 生成AIチップ市場は7年で約6倍規模に
まず、そもそも「AI チップ市場」がどれくらい伸びる前提なのかを押さえましょう。調査会社 Grand View Research によると、生成 AI 用チップセット市場は以下のような見通しです。
| 年 | 市場規模（十億ドル） |
|---|---|
| 2023年 | 37.26 |
| 2024年 | 47.39 |
| 2030年（予測） | 250.21 |
出所：Grand View Research「Generative AI Chipset Market」
わずか 7 年で約 37 億ドル → 2,502 億ドル と、6 倍以上の市場拡大が見込まれています。GPU だけでなく、専用 ASIC や FPGA などの「AI チップ」がひしめき合う成長市場です。
このグラフが示しているのは、
- 「AI チップそのもの」の需要は、まだまだ伸びる前提
- ただし、その中でどのアーキテクチャ（GPU / ASIC / RISC-V ベースなど）が主役になるかは、今まさに競争中
ということです。だからこそ、「NVIDIA 一強のままなのか？」「次の主役は誰か？」という議論で市場がざわついているわけですね。
AI投資全体のマクロな動きや、「3兆ドル投資ラッシュ」の裏側は、別記事「AI企業のまがりかど―3兆ドル投資ラッシュと収益化の現実」や、「トランプ氏『輸入半導体に100％関税』方針の家計・投資への影響」でも詳しく整理しています。あわせて読むと、本記事の位置づけがさらにクリアになるはずです。
2-2. データセンターの電力需要は2030年までにほぼ倍増へ
もう 1 つの重要な数字が、「電力」です。国際エネルギー機関（IEA）の 2025 年レポートによると、世界のデータセンター電力消費は以下のように見込まれています。
| 年 | データセンター電力消費量（TWh） | 世界全体に占める割合 |
|---|---|---|
| 2024年 | 415 | 約1.5％ |
| 2030年（予測） | 945 | 約3％ |
2030年には、データセンターによる電力消費が約 945TWh（テラワット時）まで増え、世界全体の約 3％ を占めると予測されています。AI 用のアクセラレータサーバーの電力が特に伸びるとされており、
- 電気料金の高騰
- 電力ひっ迫リスク
- 環境負荷（CO2排出）
といった問題から、各社が「より省エネな AI チップ」を求めている背景があります。
つまり、
- NVIDIA の GPU は圧倒的に売れているが、電力とコストの面で“贅沢品”になりつつある
- 電力制約がきつくなるほど、「同じ精度をより少ない電力で出せるチップ」が評価されやすい
という構図があり、その「次の候補」として SambaNova などの企業が注目されている、というわけです。
3. 専門家が注目する「SambaNova Systems」とは何者か
3-1. スタンフォード発のデータフロー型AIチップ企業
SambaNova Systems（サンバノバ・システムズ） は、スタンフォード大学の研究者と Sun Microsystems 出身者らが 2017 年に創業した AI チップ企業です。ハードウェアとソフトウェア、サービスを一体で提供する「フルスタック AI プラットフォーム」を掲げています。
2021 年には、ソフトバンク・ビジョン・ファンド 2 などからの出資を受けて、
- シリーズ D ラウンドで 6.76 億ドルを調達
- 累計調達額は 10 億ドル超
- 企業評価額は 50 億ドル超
と発表され、「世界で最も資金力のある AI スタートアップの一つ」と報じられました（出所：SambaNova 公式プレスリリースほか）。
3-2. ポイントは「Reconfigurable Dataflow Architecture」
SambaNova のチップは、Reconfigurable Dataflow Architecture（再構成可能なデータフロー型アーキテクチャ）を採用しています。公式ホワイトペーパーによれば、
- 演算ユニットをタイル状に並べた大規模ネットワーク
- オンチップの大容量 SRAM と HBM を組み合わせた 3 階層メモリ
- AI モデルの計算グラフに合わせて、データの流れをチップ内部で最適化
するといった工夫で、無駄なメモリアクセスや「ほとんどゼロの掛け算」を減らす設計になっています。
イメージとしては、
- GPU： 汎用オーブンにパンもケーキもピザも全部突っ込む
- SambaNova 型： 「パンを焼く工程だけ」に最適化された製パンライン
という違いです。AI のタスクに合わせてデータの流れと計算ユニットを柔軟に組み替えることで、電力効率と性能の両方を狙っています。
3-3. RISC-Vとの相性と「ポストNVIDIA」の広がり
対談でも触れられていたように、今後は RISC-V（リスク・ファイブ） のようなオープンな命令セットアーキテクチャをベースにした AI チップも増えると見られています。
調査会社 Omdia によると、RISC-V ベースのプロセッサ出荷数は 2024～2030 年にかけて年率ほぼ 50％ で増加し、2030 年には年間 170 億個に達する見込みです。また、2030 年には全プロセッサ市場の約 4 分の 1 を占めるとの予測もあります。
ライセンス料がかからず、用途に合わせて命令セットをカスタマイズできる RISC-V は、
- 自動車（ADAS、自動運転）
- エッジ AI（IoT デバイス）
- 専用 AI アクセラレータ
などとの相性がよく、「ポスト NVIDIA」の世界では RISC-V ベースの AI チップが増える可能性が高いと考えられます。
RISC-Vや半導体全体の読み解き方は、「半導体はこう読む：装置・材料・後工程の勝ち筋【2025】」でも、40代サラリーマン向けに整理しています。あわせて読むと、AIチップ単体ではなく「業界全体の構造」が見えてきます。
4. この流れから想定される株価の「上昇・下降」シナリオ
ここからは、あくまで仮説レベルですが、「もしこうなったら、このあたりの株式が上がりやすい / 下がりやすいよね」というシナリオを整理してみます。
4-1. NVIDIA：成長は続くが、プレミアム評価は調整リスク
NVIDIA は、
- CUDA を中心とした巨大なソフトウェアエコシステム
- データセンター向け売上の爆発的な伸び（図1）
- グラフィックス・HPC・自動運転など多方面での需要
を背景に、今後も一定の成長を続ける可能性が高いでしょう。
一方で、
- Google TPU や AWS の Trainium など「自社開発チップ」の台頭
- 電力・コスト面から GPU 依存を減らしたいという大口顧客の思惑
を考えると、「売上は伸びるが、株価の評価（PER など）はゆっくり普通の半導体企業に近づいていく」パターンも十分ありえます。
短期的には、
- 決算でわずかに成長率が鈍化しただけで売られる
- Google や Meta が自社チップ拡大を表明すると、一時的に売られる
といったボラティリティ（値動きの激しさ）が続きそうです。
「NVIDIA株そのものをどう見るか？」という論点は、個別記事「NVIDIA株は買いか？今後の株価見通しと投資戦略【2025年最新版】」や、「話題沸騰！エヌビディアが注目される5つの理由」「驚愕の上昇率！NVIDIA株価はなぜこんなに上がる？」で、より投資目線に寄せて深掘りしています。
4-2. 専用AIチップ・RISC-V関連：上昇余地は大きいが、個別銘柄の難易度が高い
SambaNova や Groq、Cerebras、Tenstorrent などの「専用 AI アクセラレータ」企業は、
- GPU より高い電力効率・性能を出せるニッチ領域
- RISC-V ベースでカスタムチップを作れる柔軟性
といった強みがありますが、多くは未上場のため、個人投資家が直接株を買うことはできません。
上場している関連銘柄としては、
- RISC-V コア IP を提供する半導体設計企業
- 専用チップを製造するファウンドリ（TSMC など）
- AI 向け半導体 IP を提供する IP ベンダー
が間接的な恩恵を受ける可能性がありますが、技術の勝者をピンポイントで当てにいくのはかなり難易度が高い領域です。
4-3. 「シャベルを売る側」：電力・設備・データセンター関連
もう 1 つ見逃せないのが、「AI 半導体そのもの」ではなく、その周辺にいる企業です。例えば、
- 半導体受託製造（ファウンドリ）
- AI データセンター向けの電力・送配電インフラ企業
- 冷却・空調・ラックなどの設備メーカー
- データセンター REIT（不動産）
などは、「NVIDIA であろうが SambaNova であろうが、とにかくチップがたくさん動けば需要が増える」側です。
個別銘柄を当てにいくより、こうした「シャベルを売る側」に広く乗るという発想もあります。ただし、日本株の中でどこまで AI 需要を取り込めているかは企業ごとにバラバラなので、決算資料を確認することが欠かせません。通信・データセンター全体の読み方は、「通信・プラットフォームはこう読む：5Gデータセンター光ファイバの投資伝播【2025】」でも整理しています。
5. 40代サラリーマンが取るべき現実的なスタンス
ここまで読むと、「結局どこに投資すればいいの？」と感じるかもしれません。ただ、40代サラリーマン・そのご家族の資産形成という観点では、
- AI 半導体ブーム ＝ あくまでテーマの一つに過ぎない
- 老後資金・教育費・住宅ローンに直結するのは「家計とリスク管理」
という原点を忘れないことが大事です。
5-1. 個別AI半導体株に一点集中しない
AI 半導体は、
- 技術の変化が激しい
- 規制や地政学リスク（輸出規制など）の影響を強く受ける
- ビッグテックとの関係性で明暗が分かれる
という、かなり「プロ向け」の世界です。
40代サラリーマンが取れる現実的なスタンスとしては、
- 全世界株・先進国株インデックスなどをコア資産にしつつ
- どうしても AI テーマに乗りたい部分だけ、AI 関連 ETF や大手テック株をサテライトで少し持つ
といったポートフォリオの方が、精神的にも家計的にも安定しやすいと考えられます。
実際に筆者がどうしているかは、「【2025年9月最新版】保有株式＆投資信託を全公開」や「【資産公開】2025年8月末 総資産1,196万円の内訳と推移」で、ポートフォリオ全体と評価損益をそのまま載せています。
5-2. 相場ニュースに振り回されないための3つの質問
日々のニュースで「NVIDIA 急落」「TPU 採用で Google 株高」などの見出しを見かけたときは、次の 3 つだけ自問するクセをつけると、冷静になりやすくなります。
- このニュースは5年後のビジネスモデルに本当に影響しそうか？
- 株価は短期的に行き過ぎていないか？（決算・指標と照らす）
- 自分の資産配分に照らして、「今」動く必要が本当にあるか？
特に 3 番目が重要で、
- 教育費のピークが近い
- 住宅ローンの返済もある
- 老後資金も積み上げたい
という 40 代にとっては、「ノリで売買 → 損切り → 家計が苦しくなる」というパターンが一番避けたい事態です。
ニュースと家計を結びつけて考える練習には、「日本市場トリプル安と長期金利上昇で40代サラリーマン家計はどう変わる？」や「米国株（S&P500）は国債より安全って本当？」といった“経済ニュース×家計”系の記事も役立つと思います。
5-3. まずは「家計の土台」を固めてからAIテーマを見る
AI 半導体は確かにワクワクするテーマですが、その前にやるべきこととして、
- 毎月の収支を黒字化する（固定費の見直し）
- 生活防衛資金（半年～1年分の生活費）を確保する
- NISA などを使って、インデックス中心にコツコツ積み立てる
といった「家計の土台づくり」があります。
固定費の具体的な削減アイデアは、「固定費見直し」カテゴリや、「【通信費削減】格安SIMで年間9.1万円節約へ」「【実録】毎月引き落とされる謎の508円…ヤフー課金の正体と解約手順」などの実録記事が参考になるはずです。
投資の“土台づくり”については、「投資・資産形成」カテゴリ全体や、「【実録】新NISAで買った3銘柄とその理由」「【初心者向け】iDeCoとは？NISAとの違いと40代から始めるべき理由」「40代の金投資ガイド：目的・買い方・税金・相場の見方」もセットで読んでいただくと、全体像がつかみやすくなります。
土台ができていれば、AI 相場の上下にも落ち着いて向き合えますし、「NVIDIA が非効率だから全部売り！」といった極端な判断をせずに済みます。
6. まとめ：｢NVIDIA非効率｣は終わりではなく「次のステージ」の始まり
最後に、本記事のポイントを簡単にまとめます。
- NVIDIA の GPU は AI ブームの主役だが、「ほとんどゼロを掛け算している」などの非効率さも抱えている
- 生成 AI チップ市場は 2023 年 372.6 億ドル → 2030 年 2,502.1 億ドルと、7 年で 6 倍以上に拡大する見通し（図2）
- 世界のデータセンター電力消費は 2024 年 415TWh → 2030 年 945TWh と、約 2 倍に増加する見通し（図3）で、省エネな AI チップへのニーズが高まっている
- SambaNova をはじめとする専用アクセラレータや、RISC-V ベースの AI チップは「ポスト NVIDIA」の有力候補として資金と注目を集めている
- ただし、40代サラリーマンにとっては「個別 AI 半導体に一点集中」ではなく、インデックス＋テーマ投資でほどよく乗るスタンスが現実的
「NVIDIA チップは非効率」という言葉だけ聞くとネガティブに聞こえますが、実態は「AI コンピュータの進化が次のステージに入った」というポジティブなサインでもあります。
我々個人投資家としては、
- 技術と数字の大きな流れをざっくり理解しつつ
- 自分の家計・リスク許容度に合わせて、冷静にポジションを決める
そんな「一歩引いた視点」を持って、AI ブームと付き合っていきたいところです。
投資リスクや用語の整理は、当ブログの用語集や広告・PR表記と投資注意、利用規約・免責事項にもまとめていますので、あわせてご確認ください。
※本記事は情報提供のみを目的としており、特定の銘柄の売買を推奨するものではありません。投資に関する最終判断は、ご自身でお願いいたします。
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