Nvidia は自身が創出した計算リソース市場の犠牲者となっている
Nvidia が主導して拡大させた高性能計算市場において、供給過剰と価格競争の激化により同社自身が苦境に立たされている現状を指摘する。
キーポイント
市場の逆転現象
Nvidia が創出した急成長市場が成熟し始め、供給過剰と価格競争の激化により、同社が「被害者」として苦境に立たされている状況。
供給過剰による価格圧力
AI 需要の予測を上回るハードウェア供給と、大手顧客による自社開発や他社製品への移行により、チップ単価の上昇が困難になっている。
ビジネスモデルの転換点
一時的な独占状態から脱却し、インフラコストの高騰と収益性の低下という新たな課題に直面している。
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影響分析
この記事は、AI ハードウェア市場の健全な成長曲線が崩れ始め、Nvidia の独占的地位が揺らぐ可能性を示唆しています。業界全体にとって、過剰投資によるバブル崩壊リスクと、次なる収益源の模索が喫緊の課題であることを示しており、投資家や企業戦略担当者は市場動向の転換点として注視する必要があります。
編集コメント
AI 業界の過熱感が一転して冷め、市場の構造変化が顕在化している重要な転換点と言えます。Nvidia の今後の戦略変更や業界全体への波及効果を注視する必要があります。
業界を長年リードしてきた Nvidia は、ここ数ヶ月は不遇の時期を過ごしています。Bloomberg にはその醜い詳細が載っています、しかし要約すれば、同社の株価は 5 月の高値から 15% 下落しているにもかかわらず、予測される収益は引き続き成長を続けているという点です。予想された利益と比較すると、同社は現在 S&P 平均よりも割安となっており、投資家は Nvidia の予測利益 1 ドルあたり、典型的な大米企業に支払う金額よりも少ない額を支払っています。
資金はまだ AI インフラ関連株へと流入し続けていますが、その多くはメモリ関連企業へ向かっています。同じ期間中、DRAM（コンピュータやサーバーに標準的に搭載されるメモリスイッチの一種）の世界最大手の一つである Micron は、ほぼ 3 倍の価値を達成し、データセンターにおける新たなボトルネックとしてメモリが確立され、これが最新の注目 AI トレードとなっています。その基本的な理由は単純です：昨年は非常に深刻に見えた GPU の不足は少し緩和されました。同時に、データセンターは資金で購入できるだけのメモリを必要としています。
Nvidia の技術的達成を評価する人々にとって、これは少しがっかりさせることにも感じられるかもしれません。CUDA という広く採用されたプログラミングプラットフォームの開発や、AI 研究のデフォルトエンジンとして Nvidia GPU を確立した点、そして GPU 開発のペースをかつて不可能だと思われていた速度まで押し上げた点など、Nvidia の台頭には非常に印象的な技術が数多くあります。Nvidia の成功は、本を一冊まるごと書けるほどの規模のものであり、GPU そのものは人類の能力の最前線にある、これまで製造された中で最も複雑なデバイスの一つです。
Micron などのメモリ企業にとっての話は、はるかにシンプルです。彼らは高帯域幅メモリチップを製造しています — これはプロセッサへのデータ転送を可能な限り高速に行うために設計された専用コンポーネントで — これらのチップは過去 20 年間にわたり、徐々に改良されてきました。チップや企業自体が劇的に変化することなく、彼らが提供するサービス suddenly に非常に価値あるものとなりました。そして需要の増加が供給量の拡大を上回る状況が続いているため、彼らは過去 1 年間で価格を 10 倍に引き上げることができました。
これは Datatrack によると、2023 年以来の DRAM のスポット価格（長期契約レートではなく、オープン市場でバイヤーがチップを購入する際に支払う価格）の様子を示したものです：
image画像クレジット: Datatrack (スクリーンショット)
2025 年の夏に何か画期的な技術的ブレークスルーがあったように思われるかもしれませんが、実際には業界全体がデータセンターの構築に必要なメモリ量を大幅に見誤っていたのです。
対照的に、これは 計算市場 Ornn を通じた過去 1 年における Nvidia H100 GPU の 1 時間あたりのスポット価格の変動です：
image画像クレジット： Ornn（スクリーンショット）
Nvidia の株価と同様に、5 月にピーク（時間あたり約 3.20 ドル）があり、その後着実に下落しています。善し悪しにかかわらず、企業としての Nvidia の価値は計算リソースの価格に依存しており、その価格は下落傾向にあります。一方、Micron とその同業者たちは DRAM の価格に依存しており、その価格は上昇し続けています。
Ornn の共同創設者兼 CTO ウェイン・ネルムスに、その格差を駆動する要因について話を聞いた際、彼はそれを単純な需給の問題として捉えていました。Google、Amazon、Microsoft、そして OpenAI でさえも、Nvidia への依存度を低下させるために独自の専用プロセッサを発売しました。これらのチップが Nvidia の最新モデルほど優れていなくても、計算処理（compute）の価格を引き下げるには十分なのです。
「GPU やアクセラレータのプレイヤーが市場に参入しています。誰もが自社のシリコンを作りたいと考えていますが、誰も独自の DRAM を作っていません」とネルムスは私に語りました。「HBM [高帯域幅メモリ] における画期的な技術的ブレークスルーか、需給の転換、あるいはメモリー分野からの新たなプレイヤーが現れるまで、現状のような状況がほぼ続くと思います」。
これは Nvidia にとって苛立たしい事態であり、同社の成功の産物でもあります。計算処理がいかに価値あるものであるかを証明した結果、同社は誰もが参入したい市場の中心に位置することになりました。一方で、より単純な技術や魅力に欠ける企業は、脇で富を築いています。
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Russell Brandom は 2012 年以来テクノロジー業界を取材しており、プラットフォームポリシーと新興技術に焦点を当てています。以前は The Verge や Rest of World で勤務し、Wired、The Awl、MIT の Technology Review にも寄稿しています。
russell.brandom@techcrunch.com または Signal（412-401-5489）までご連絡いただけます。
原文を表示
Long the leading light of the industry, Nvidia has had a bad couple of months. Bloomberg has the ugly details, but the upshot is that the company’s stock price has fallen 15% since its peak in May, even as projected revenue continues to grow. Compared with expected earnings, the company is now cheaper than the S&P average; investors are paying less per dollar of Nvidia’s projected profit than they do for the typical large American company.
Money is still flooding into AI infrastructure stocks, but it’s mostly going into memory companies. Over the same period, Micron — one of the world’s largest makers of DRAM, the standard type of memory chip found in computers and servers — has nearly tripled in value, establishing memory as the new bottleneck for data centers and the hot new AI trade. The basic reason is simple: The GPU shortage that looked so alarming last year has eased off a bit. At the same time, data centers need all the memory money can buy.
For anyone who appreciates Nvidia’s technological accomplishments, this can feel a bit deflating. There’s a lot of genuinely impressive technology behind Nvidia’s rise, both in developing CUDA, its widely adopted programming platform that made Nvidia GPUs the default engine for AI research, and in pushing the pace of GPU development to a speed few thought possible. Nvidia’s success is the kind of thing you can write whole books about, and the GPUs themselves are among the most complex devices ever produced, right at the bleeding edge of human capability.
For memory companies like Micron, the story is much simpler. They build high-bandwidth memory chips — specialized components designed to move data in and out of processors as fast as possible — which have been getting incrementally better for 20 years. Without the chips or the companies changing too much, the service they provide suddenly became very valuable — and since demand is growing faster than anyone can scale up supply, they have been able to increase prices tenfold over the past year.
This, via Datatrack, is what the spot price for DRAM — the price buyers pay for chips on the open market, as opposed to long-term contract rates — looks like since 2023:
You might think there was some amazing technical breakthrough in the summer of 2025, but no, the industry as a whole just vastly underestimated how much memory it would need for the data center buildout.
In comparison, this (via the compute marketplace Ornn) is how the spot price for an hour of time on an Nvidia H100 GPU has changed over the last year:
Just like Nvidia’s stock price, there’s a peak in May (around $3.20 an hour) and then a steady drop-off. For better or worse, Nvidia’s value as a company is tied to the price of compute and that price is falling. Micron and its cohort are tied to the price of DRAM, and that price keeps rising.
When I talked to Ornn co-founder and CTO Wayne Nelms about the forces driving that disparity, he framed it as a simple issue of supply and demand. Google, Amazon, Microsoft, and even OpenAIhave launched their own custom processors to lessen their dependence on Nvidia; even if those chips aren’t as good as the latest model from Nvidia, they’re good enough to drive down the price of compute.
“More GPU and accelerator players are entering the market. Everyone wants to make their own silicon, but no one is making their own DRAM,” Nelms told me. “Until there’s a major technological breakthrough on HBM [high-bandwidth memory], a shift in supply and demand, or someone new [enters the market in memory], I think things will more or less persist as we see today.”
It’s a frustrating state of affairs for Nvidia, and largely a product of its own success. Having proven how valuable compute can be, the company finds itself at the center of a market everyone wants to be in — while simpler technologies and less interesting companies get rich on the sidelines.
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Russell Brandom has been covering the tech industry since 2012, with a focus on platform policy and emerging technologies. He previously worked at The Verge and Rest of World, and has written for Wired, The Awl and MIT’s Technology Review.
He can be reached at russell.brandom@techcrunch.com or on Signal at 412-401-5489.
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