オルカンこと「eMAXIS Slim 全世界株式（オール・カントリー）」を保有している人は、世界中の企業へまとめて投資しています。その中でも現在、特に大きな存在になっている企業がNVIDIAです。
NVIDIAと聞くと、少し前までは「パソコンゲーム用のグラフィックボードを作っている会社」というイメージが強かったかもしれません。しかし現在のNVIDIAはまったく違います。
生成AIを開発するためのGPU、AIデータセンター向けシステム、高速ネットワーク、ソフトウェア、ロボット、自動運転などを手掛ける、世界のAIインフラを支える企業へ成長しました。
2026年9月30日時点のMSCI ACWIでは、NVIDIAの構成比は5.11％で第1位です。Appleの4.76％、Microsoftの3.52％を上回っています。MSCI ACWIは2,414銘柄で構成されていますが、その中でNVIDIA一社だけで5％以上を占めています。
オルカンを100万円保有している場合、指数構成比を単純に当てはめると約5万1,100円分がNVIDIAに相当するイメージです。
さらにNVIDIAはS&P500でも最大の構成銘柄です。S&P Dow Jones Indicesの2026年8月末データでは、NVIDIAはS&P500の構成銘柄の中で最大の時価総額を持ち、指数全体の約8.1％を占めていました。
つまりオルカンやS&P500を保有している人にとって、NVIDIAの成長は決して他人事ではありません。
しかしNVIDIAは最初からAI企業だったわけではありません。
1993年にゲーム向け3Dグラフィックスの会社として創業し、GPU、CUDA、ディープラーニングと30年以上技術を積み重ねた結果、生成AI時代に世界トップクラスの企業へ成長しました。
今回は、NVIDIAがどのような歴史を歩んできたのか、なぜここまで強いのか、そしてオルカン投資家にとってなぜ重要なのかを詳しく紹介します。
NVIDIAはゲーム用3Dグラフィックスの会社として始まった
NVIDIAは1993年4月5日、Jensen Huang、Chris Malachowsky、Curtis Priemの3人によって創業されました。
創業時からAIを作ろうとしていたわけではありません。NVIDIAの目的は、ゲームやマルチメディア市場に高度な3Dグラフィックスを持ち込むことでした。
1990年代になるとパソコンゲームの3D化が急速に進みます。
画面上のキャラクターや建物、光、影などをリアルタイムで描画するためには、非常に大量の計算が必要です。
当時のCPUだけですべてを処理するのには限界がありました。
そこでNVIDIAは、画像処理を専門的に高速化する半導体へ力を入れました。
そして1999年に登場したのがGeForce 256です。
NVIDIAはこれを「GPU」、Graphics Processing Unitと呼びました。現在ではGPUという言葉は当たり前に使われていますが、NVIDIAはこのGPUというカテゴリーそのものを広めた企業です。
当時のGPUの主な目的はゲームでした。
誰も、このゲーム用半導体が数十年後に世界中の生成AIを動かす中心的な技術になるとは想像していなかったかもしれません。
GPUがAIと非常に相性が良かった
なぜゲーム用だったGPUがAIに使われるようになったのでしょうか。
簡単に言えば、CPUとGPUでは得意な計算が違うからです。
CPUは複雑な処理を高速に順番に実行することが得意です。一方GPUは、比較的単純な計算を大量に同時処理することを得意とします。
ゲームの映像では、大量のピクセルや3Dオブジェクトに対して似たような計算を一斉に行う必要があります。そのためGPUには、多くの計算を並列で処理できる構造が発達しました。
そしてAIでも同じ特徴が重要になります。
ニューラルネットワークの学習では、膨大な量の行列計算を繰り返す必要があります。
ここでGPUの並列処理能力が非常に高い威力を発揮しました。
つまりNVIDIAは、生成AIブームが始まってから突然AI用の半導体を作ったわけではありません。
ゲームの映像を高速化するために何十年も磨いてきた技術が、結果としてAIにも非常に適していたのです。
2006年のCUDAが現在のNVIDIAを作った
NVIDIAの歴史の中で、GPUの発明と同じくらい重要なのが2006年のCUDAです。
CUDAはGPUをグラフィックス処理だけではなく、さまざまな計算へ利用できるようにするためのコンピューティングプラットフォームです。
NVIDIA自身も、2006年のCUDAについて、GPUの並列処理能力を科学や研究へ開放した重要な出来事と位置づけています。
ここからNVIDIAは単なるグラフィック半導体メーカーではなくなっていきます。
研究者や開発者がCUDAを利用すれば、NVIDIA GPUを使って科学計算、シミュレーション、画像処理、そしてAIなどを高速化できます。
重要なのは、NVIDIAがGPUというハードウェアだけを販売しなかったことです。
GPUを使うためのソフトウェア環境も同時に育てました。
開発者がCUDAを使う。CUDA向けのソフトウェアが増える。そのソフトウェアを利用するためにNVIDIA GPUが使われる。NVIDIA GPUの利用者が増えることで、さらにCUDAを使う開発者が増える。
この循環が何年も続きました。
現在のNVIDIAの強さを考える上で、CUDAは欠かせない存在です。
2012年、GPUとAIが本格的につながった
大きな転換点となったのが2012年です。
この年、AlexNetと呼ばれるニューラルネットワークが画像認識コンテストで非常に高い性能を示しました。その学習にNVIDIAのGPUが使われていました。
NVIDIA自身も2012年を、AlexNetによって現代のAI時代が本格的に始まった重要な年として位置づけています。
その後、ディープラーニングは急速に発展していきます。
画像認識、音声認識、自動翻訳、自然言語処理、自動運転など、さまざまな分野で膨大な計算能力が必要になり、GPUの利用も拡大しました。
そして2022年以降、ChatGPTをはじめとする生成AIが世界的に普及します。
巨大なAIモデルを作るためには、これまでとは比較にならないほどの計算能力が必要です。
ここでNVIDIAが長年育ててきたGPUとCUDAの価値が一気に高まりました。
NVIDIAはAIブームを見て突然参入した企業ではありません。
AIが現在ほど注目されるずっと前から、GPUによる高速計算へ投資を続けていた会社なのです。
NVIDIAはゲーム会社からAIインフラ企業へ変わった
現在のNVIDIAを理解するとき、「GeForceを作っているゲーム用GPU会社」というイメージだけでは不十分です。
現在の中心事業はデータセンターです。
NVIDIAの2027年度第2四半期、2026年7月26日までの3カ月間の売上高は962億ドルでした。前年同期比106％増です。
そのうちデータセンター売上は890億ドルで、前年同期比117％増となっています。売上総利益率も75.0％という非常に高い水準でした。
| 項目 | 2027年度第2四半期 |
|---|---|
| NVIDIA全体売上 | 962億ドル |
| データセンター売上 | 890億ドル |
| 全体売上成長率 | 前年同期比106％ |
| データセンター成長率 | 前年同期比117％ |
| 売上総利益率 | 75.0％ |
データセンターだけで売上の9割以上を占めています。
現在のNVIDIAはゲーム会社というより、世界中のAIデータセンターへ計算能力を提供する会社になったと考えた方が分かりやすいでしょう。
しかも、これだけ巨大になった会社の売上が前年から2倍以上になっています。
生成AIによってどれほど巨大な計算需要が生まれているのかが分かる数字です。
NVIDIAが売っているのはGPUだけではない
NVIDIAについて「AI用GPUが強い会社」と説明されることが多いですが、現在の強さはGPU単体だけでは説明できません。
巨大なAIモデルを動かすためには、GPUを一枚パソコンへ挿せば終わりというわけではありません。
何千台、何万台、場合によってはそれ以上のGPUを接続し、大量のデータを高速にやり取りする必要があります。
そこでNVIDIAはGPUだけではなく、CPU、ネットワーク、GPU同士を高速接続する技術、AI向けライブラリ、開発環境、サーバー、さらにはラック単位のAIシステムまで提供しています。
2026年には次世代のVera Rubinプラットフォームの量産も進み、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure、CoreWeaveなどでシステム展開が進んでいるとNVIDIAは発表しています。
つまり現在のNVIDIAは、単に「高性能な半導体を売る会社」ではありません。
AIを動かすための環境そのものを提供する会社へ成長しています。
NVIDIAはなぜここまで強いのか
現在のNVIDIAの強さには、いくつもの理由があります。
最も大きいのが、30年以上積み上げてきたGPU技術です。
NVIDIAは1993年からグラフィックスに取り組み、1999年にはGPUというカテゴリーを作り、2006年にはCUDAを発表しました。
生成AIブームが始まった時点ですでに、何十年分もの技術蓄積が存在していたわけです。
次に非常に大きいのがCUDAです。
NVIDIAによると、現在400万人以上の開発者がアクセラレーテッドコンピューティング向けアプリケーションを開発し、4万社以上の企業がNVIDIAのAI技術を利用しています。さらに1万5,000社のスタートアップがNVIDIA Inceptionに参加しています。
ここまでエコシステムが巨大になると、競合企業がNVIDIAより少し安いGPUを発売しただけでは簡単に置き換えられません。
企業にはすでにCUDAで作られたソフトウェアがあります。研究者やエンジニアもCUDAに慣れています。AI向けのライブラリや開発環境もNVIDIAを中心に構築されています。
別のGPUへ移行する場合、単純に半導体を交換するだけではなく、ソフトウェアや運用、人材まで見直す必要が出てくる可能性があります。
Appleが個人ユーザーをiPhoneやMacのエコシステムへ取り込んでいる会社だとすれば、NVIDIAはAI開発者や企業をGPUとCUDAのエコシステムへ取り込んでいる会社と考えると分かりやすいでしょう。
ハードウェアとソフトウェアの両方を持っている
NVIDIAのもう一つの重要な強みが、ハードウェアとソフトウェアの両方を持っていることです。
半導体メーカーというと、通常はチップ性能ばかり注目されます。
しかしNVIDIAにはCUDAがあります。AI向けライブラリがあります。高速ネットワーク技術があります。開発環境もあります。
GPUそのものだけではなく、GPUを実際に利用するところまでまとめて提供できます。
これによって、NVIDIA製品を導入する企業はさまざまな部品やソフトウェアを自分たちで一から組み合わせる必要が少なくなります。
NVIDIAの競争力は「GPUが速いから」だけではありません。
GPUを中心として、AIを開発・実行するための巨大なプラットフォームを作り上げたことが強さにつながっています。
NVIDIAは自分で半導体工場を持っていない
ここは少し意外かもしれません。
NVIDIAは世界最大級の半導体企業ですが、最先端GPUを製造する巨大な半導体工場を自社で抱えている会社ではありません。
NVIDIAは半導体の設計を行い、実際の製造はTSMCなどの半導体製造企業へ委託するファブレス企業です。
この仕組みによってNVIDIAは、巨額の費用が必要になる半導体工場そのものを自社で運営するより、GPUの設計やソフトウェア、AIシステムの開発へ集中できます。
一方でリスクもあります。
NVIDIAがどれだけ大量にGPUを販売したくても、製造能力を十分確保できなければ製品を供給できません。
AI半導体には最先端の製造技術や高性能メモリなども必要になるため、NVIDIAだけでは完結しないサプライチェーンを持っています。
これは今後NVIDIAを見る上で重要なポイントです。
NVIDIAの利益率が非常に高い理由
2026年7月までの四半期に、NVIDIAは75.0％という非常に高い売上総利益率を記録しています。
なぜここまで高い利益率を出せるのでしょうか。
大きな理由の一つは、AI用計算能力に対する需要が非常に強い一方、それを大規模に提供できる企業が限られていることです。
さらに顧客が購入しているのは半導体そのものだけではありません。
GPU、CUDA、AI向けライブラリ、高速ネットワーク、システムなど、NVIDIAが何十年もかけて作ってきたプラットフォーム全体に価値があります。
NVIDIAを単純な半導体メーカーとして見るより、AI時代のコンピューティングプラットフォーム企業として考えた方が、現在の収益力を理解しやすいでしょう。
AIだけでなくゲームでもNVIDIAは身近な存在
現在のNVIDIA最大の事業はデータセンターですが、一般消費者にとって最も身近なのは今でもGeForceでしょう。
GeForce RTXシリーズはパソコンゲームだけでなく、動画編集、3DCG、画像生成AIなどさまざまな用途で利用されています。
現行のGeForce RTX 50シリーズはBlackwellアーキテクチャを採用しており、RTX 5090、5080、5070 Ti、5070、5060 Ti、5060、5050などのモデルがあります。
例えばRTX 5060には3,840基のCUDAコアと8GBのGDDR7メモリが搭載され、AI処理向けの第5世代Tensorコアやレイトレーシング向けの第4世代RTコアを備えています。
現在のGeForceが面白いのは、ゲームの映像を描画するだけの製品ではなくなっていることです。
ゲームにもAIが使われます。画像生成にもGPUが使われます。動画編集や3DCGにもGPUが使われます。
NVIDIAが企業向けAIデータセンターで培った技術の一部を、一般ユーザーが自宅のパソコンでも利用できるわけです。
NVIDIAにも当然リスクはある
現在のNVIDIAは非常に強い企業ですが、この成長が永遠に続く保証はありません。
まず競争があります。
AMDなどの半導体メーカーもAI向けGPUやアクセラレータを開発しています。
さらにGoogle、Amazon、Microsoftなどの巨大IT企業も、自社でAI向け半導体を開発しています。
現在はNVIDIA製品を大量購入している企業が、将来自社開発チップへ処理の一部を移す可能性もあります。
AIへの設備投資が現在のペースで永遠に増え続ける保証もありません。
世界中の企業がAIデータセンターへ莫大な資金を投じていますが、AIサービスから十分な収益を得られなければ、将来設備投資が減速する可能性があります。
中国向けの半導体輸出規制など地政学的な問題もあります。NVIDIAは2027年度第3四半期の業績見通しについて、中国向けデータセンター計算製品からの売上を想定していないと説明しています。
また、NVIDIA自身が半導体工場を持たないため、製造パートナーやサプライチェーンへの依存もあります。
現在世界トップクラスの企業だからといって、リスクがないわけではありません。
NVIDIAの歴史を見ると「未来の勝者を予想する難しさ」が分かる
NVIDIAの歴史は長期投資を考える上でも非常に面白いと思います。
1993年のNVIDIAを見て、「この会社は30年後に世界最大級の企業になり、世界中のAI開発を支える」と予想できた人がどれだけいたでしょうか。
1999年にGeForceを見ても、「ゲーム用GPUが将来ChatGPTのような生成AIを動かす重要技術になる」と予想するのは難しかったはずです。
NVIDIA自身も、現在の巨大AI市場が存在する前からCUDAへ投資していました。
結果としてゲーム用GPU企業だったNVIDIAがAI時代の巨大企業になりました。
では今から30年後の世界最大企業はどこでしょうか。
NVIDIAでしょうか。
Appleでしょうか。
Microsoftでしょうか。
それとも現在はまだ小さい、私たちがほとんど知らない企業でしょうか。
正確に予測することは非常に難しいと思います。
だからこそ、私はオルカンの仕組みが面白いと思っています。
NVIDIA株を個別に買わなくてもオルカンで持てる
2026年9月30日時点でNVIDIAはMSCI ACWIの5.11％を占める最大構成銘柄です。
例えばオルカンを100万円保有しているなら、指数構成比を単純に当てはめると約5万1,100円。
500万円なら約25万5,500円。
1,000万円なら約51万1,000円分がNVIDIAに相当するイメージです。
NVIDIA株を直接一株も保有していなくても、オルカン投資家はすでにNVIDIAの成長にかなり投資しています。
S&P500でもNVIDIAは最大構成銘柄なので、S&P500連動商品を保有している人なら、さらにNVIDIAの影響は大きくなります。
だからといってNVIDIA株を追加で個別購入する必要があるわけではありません。
オルカンなら、NVIDIAがこれからも成長すればその成長を取り込めます。
反対にNVIDIAが衰退すれば、時価総額の低下に伴って指数内の構成比も低下していきます。
そして将来NVIDIAを超える企業が登場すれば、その企業の比率が大きくなります。
今の勝者であるNVIDIAを持ちながら、未来のNVIDIAまで持つ。
これが世界株式インデックスの面白いところです。
オルカンやS&P500を持っている人はNVIDIAを応援しよう
NVIDIA株を直接購入していなくても、オルカンやS&P500を保有している人にとってNVIDIAは自分の投資先の一つです。
ChatGPTのような生成AIが普及する。企業がAIを導入する。世界中でAIデータセンターが建設される。ゲームやクリエイティブ用途でGeForceが使われる。ロボットや自動運転でGPUが活用される。
こうした事業が成長し、NVIDIAの売上や利益、企業価値が長期的に成長すれば、インデックス投資家にとっても無関係ではありません。
生成AIを使っているときも、その裏側ではNVIDIAの技術が利用されている可能性があります。
オルカンやS&P500を持っている人なら、「AIがすごいな」と見るだけではなく、「自分が投資している企業がこのAI市場を支えている」と考えることもできます。
これもインデックス投資の面白さです。
オルカンやS&P500を保有しているなら、これからもNVIDIAには頑張ってもらいましょう。
NVIDIAの技術を身近に体験できるGeForce RTX
企業向けAIデータセンターに数億円、数十億円を使うことはできませんが、NVIDIAの技術を一般の人でも利用できる代表的な製品がGeForce RTXシリーズです。
現在のRTX 50シリーズには、RTX 5090からRTX 5050まで複数のモデルが用意されています。NVIDIA公式価格では、RTX 5060が55,800円から、RTX 5070が108,800円から、RTX 5080が198,800円からとなっています。実際の販売価格はメーカーや時期によって変わります。
ゲームを楽しみたい人だけでなく、動画編集、3DCG、画像生成AIなどGPUを利用する作業をしたい人にもGeForceは利用されています。
なおAmazonや楽天市場で販売されているGeForce搭載グラフィックボードには、ASUS、MSI、GIGABYTE、ZOTACなどさまざまなメーカーの製品があります。搭載されているNVIDIA製GPUが同じでも、冷却性能、本体サイズ、消費電力、価格などが異なるため、自分のパソコン環境に合った製品を確認して選ぶ必要があります。
▼ GeForce RTX 50シリーズ
まとめ NVIDIAはゲーム用GPU企業からAI時代のインフラ企業へ進化した
NVIDIAは1993年、ゲームやマルチメディアへ3Dグラフィックスを届けることを目指して創業しました。
1999年にはGPUという新しいコンピューティングカテゴリーを確立し、2006年にはCUDAによってGPUをゲーム以外のさまざまな計算へ利用できる環境を作りました。
2012年にはGPUがAlexNetを支え、その後のディープラーニング発展につながります。そして生成AI時代が到来すると、何十年も積み上げてきたGPUとCUDAが世界中で必要とされるようになりました。
現在では単純なGPUメーカーではありません。
GPU、CPU、高速ネットワーク、CUDA、AIライブラリ、開発環境、サーバー、AIデータセンターシステムまで提供する巨大なAIインフラ企業です。
2026年7月までの3カ月間の売上高は962億ドル、そのうちデータセンターだけで890億ドル。前年同期比ではデータセンター売上が117％増えています。
NVIDIAが強い理由は、AIブームにたまたま乗ったからではありません。
30年以上続けてきたGPU技術、2006年から育ててきたCUDA、400万人を超える開発者、4万社を超えるNVIDIA AI技術の利用企業、GPUだけではなくネットワークやソフトウェアまで提供できる巨大なエコシステムがあります。
もちろん競合企業の追い上げ、自社AIチップの拡大、AI設備投資の減速、中国向け規制、半導体製造を外部へ依存していることなどリスクもあります。
30年後もNVIDIAが世界最大級の企業なのかは誰にも分かりません。
しかし、それで構いません。
オルカンを保有していれば、現在のNVIDIAを持つことができます。そして将来NVIDIAを超える新しい企業が現れれば、その会社も指数の中で大きな存在になっていきます。
2026年9月末現在、NVIDIAはMSCI ACWIで構成比5.11％の第1位です。S&P500でも最大構成銘柄となっています。
つまりオルカンやS&P500を保有している人にとって、NVIDIAはすでに自分が投資している会社です。
ゲーム会社として始まった小さな企業が、30年以上技術を積み重ねた結果、AI時代の中心企業になった。
NVIDIAの歴史を見ると、現在の巨大企業だけを予想して個別に選ぶことの難しさと、世界全体を持つインデックス投資の面白さがよく分かります。
今のNVIDIAも持つ。
未来のNVIDIAも持つ。
オルカンやS&P500を保有している人なら、株主の一人としてこれからもNVIDIAを応援していきましょう。
※MSCI ACWIの構成比および構成銘柄数は2026年9月30日時点のMSCI公式情報を使用しています。
※S&P500の構成に関する情報は2026年8月31日時点のS&P Dow Jones Indices公式情報を使用しています。
※NVIDIAの業績は2026年7月26日までの2027年度第2四半期決算を参照しています。
※GeForce RTXシリーズのラインアップや価格は変更される場合があります。購入前に販売ページやNVIDIA公式情報で最新の仕様、価格、対応環境をご確認ください。
※本記事は投資に関する一般的な情報提供を目的としており、NVIDIA株、eMAXIS Slim 全世界株式（オール・カントリー）、S&P500連動商品など特定の金融商品の購入を推奨するものではありません。投資には元本割れのリスクがあります。
コメント