Name: エヌビディアの1500ドル強気コールをアナリストが説明 (Analyst explains bullish $1,500 call on Nvidia)
Uploaded: 2024-06-06T06:57:55.000Z
Duration: 9 min 9 s

Welcome back to Morning Brief, brought to you by Invesco.

インベスコがお届けするモーニング・ブリーフへようこそ。

Now, the battle of the semiconductor space heating up with Intel, NVIDIA, and AMD all announcing new next-generation AI chips.

現在、インテル、エヌビディア、AMDの3社が次世代AIチップを発表し、半導体の争奪戦が過熱している。

しかし、我々はエヌビディアにズームインするつもりだ。

It's already been a huge year for the stock, obviously.

明らかに、この株にとっては大きな1年だった。

Shares, though, up over 130% so far just in 2024, surpassing that $1,000 milestone for the first time a few weeks ago, and just this morning hitting another record high.

しかし、株価は2024年に入ってからこれまでに130％以上上昇し、数週間前に初めて1,000ドルの節目を超え、今朝も史上最高値を更新した。

But it hasn't just been this year, right?

でも、今年に限ったことじゃないでしょう？

NVIDIA's dominance, sending shares skyrocketing over 500% in the last two years.

エヌビディアの優位性により、株価は過去2年間で500％以上急騰した。

Take a look at that extreme climb there and that coming as investors double down on AI hype.

投資家がAIの誇大宣伝に二の足を踏む中、この極端な上昇をご覧いただきたい。

All of NVIDIA's momentum leading to a lot of bullishness across Wall Street, Bank of America becoming the latest, hiking their price target on NVIDIA this week from $1,320 to $1,500.

エヌビディアの勢いは、ウォール街全体に多くの強気をもたらし、バンク・オブ・アメリカは最新のものとなり、今週エヌビディアの目標株価を1,320ドルから1,500ドルに引き上げた。

This is now the highest call on Wall Street for the chip giant.

これは現在、ウォール街でチップ大手に対する最も高い呼び声となっている。

The analyst behind the call, Vivek Arya, is Bank of America's senior semiconductor analyst, and he joins us now.

バンク・オブ・アメリカのシニア半導体アナリスト、ビベック・アーリャの登場です。

Vivek, thank you so much for being here with us to talk about your bullish call on NVIDIA.

ヴィヴェック、エヌビディアへの強気コールについてお話しいただき、ありがとうございました。

Why not doubling your price target on this name considering the amount of bullishness and the fundamentals that back it up?

強気の見方とそれを裏付けるファンダメンタルズを考慮すれば、この銘柄の目標株価を2倍にするのはいかがなものか？

お招きいただきありがとうございます。

だから、2つの側面があると思う。

The first is where we are in the cycle of converting data centers to accelerated computing.

1つ目は、データセンターをアクセラレーション・コンピューティングに転換するサイクルのどの段階にあるかということだ。

The concept of the data center is not new.

データセンターのコンセプトは新しいものではない。

But then we have these multi-decade infrastructure upgrade cycles from the mainframe to the microcomputer to cloud computing.

しかし、メインフレーム、マイコン、クラウドコンピューティングと、数十年にわたるインフラのアップグレードサイクルがある。

And now we are at the start of what I think would be a decade-long conversion over to accelerated computing.

そして今、私たちはアクセラレーテッド・コンピューティングへの10年にわたる転換の始まりにいる。

アクセラレーテッド・コンピューティングとは？

It's a way of taking a lot of very intensive data processing tasks that have to do with images, with voice, with video, with the processing of these large language models, and converting the data center with new kinds of semiconductors to make sure that processing can be done very efficiently.

これは、画像、音声、ビデオ、大規模な言語モデルの処理など、非常に集約的なデータ処理タスクを大量に処理する方法であり、データセンターを新しい種類の半導体で変換することで、処理を非常に効率的に行えるようにする。

私たちはこのサイクルのスタート地点に立ったにすぎない。

We think that the spending could be anywhere between $250 billion to $500 billion a year, and NVIDIA is And I know there is often this comparison to, let's compare it to Intel of the past, or let's compare it to Cisco of the past, or other parts of the technology upgrade cycle.

エヌビディアは、年間2,500億ドルから5,000億ドルの支出になると考えています。また、よく過去のインテルと比較したり、過去のシスコと比較したり、技術アップグレードサイクルの他の部分と比較したりすることがあります。

But what is different is that NVIDIA is bringing a combination of silicon, of systems, of networking, of software, of developers, and that is unprecedented.

しかし、これまでと違うのは、エヌビディアがシリコン、システム、ネットワーキング、ソフトウェア、開発者の組み合わせを提供するということです。

So to come to your question, technology stocks, the price targets really move because of the size of the market, because of their execution, and even at this $1,500, the stock would essentially be trading at one times their earnings growth rate.

つまり、ご質問のテクノロジー株は、市場規模やその実行力によって目標株価が本当に動く。

If you look at the S&P 500, it's trading at two times their earnings growth rate.

S&P500を見ると、利益成長率の2倍で取引されている。

So I would claim that even at this kind of price level, it's actually trading below where the broader market is in terms of the price-to-earnings-to-growth ratio.

だから、このような価格水準であっても、株価収益率成長率という点では、より広い市場よりも低い水準で取引されていると主張したい。

High target on the street for you, Vivek, for NVIDIA.

ヴィヴェック、NVIDIAのために路上で高い目標を。

What is the significance that you and deals like the one that is being reported this morning, XAI potentially going to be taking the chips that Tesla was supposed to be getting from NVIDIA here?

今朝報道されたような取引、XAIがテスラがエヌビディアから得るはずだったチップをここで手に入れる可能性があるということには、どのような意味があるのでしょうか？

Yeah, I think there is a race going on between technology companies of various types.

ええ、さまざまなタイプのテクノロジー企業の間で競争が起こっていると思います。

We have seen that across the cloud of players who have raised their capital spending forecast to over 40% to 45% growth.

私たちは、設備投資見通しを40％から45％成長以上に引き上げたプレーヤーのクラウド全体でそれを見てきた。

Last year, we were thinking that growth would be 20%.

昨年は20％の成長を見込んでいた。

There is a race between these different technology companies to be the first to support the next large language model, to make sure that they are the destination of choice for a lot of startups who are trying to really kickstart their own generative AI applications.

次の大規模な言語モデルを最初にサポートし、生成AIアプリケーションを本格的にスタートさせようとしている多くのスタートアップ企業が選択する先となるよう、こうしたさまざまなテクノロジー企業の間で競争が起きている。

And then this market is broadening from these cloud service providers to a lot of enterprise verticals.

そしてこの市場は、こうしたクラウド・サービス・プロバイダーから多くの企業へと広がっている。

And in this most recent quarter, NVIDIA did call out that automotive and automotive customers, which I assume includes Tesla, are part of that really large vertical.

そしてこの直近の四半期で、エヌビディアは自動車および自動車関連の顧客（テスラも含まれると思いますが）が、非常に大規模な垂直立ち上げの一部であることを訴えました。

So we see the spreading from cloud customers towards automotive, towards healthcare, a lot of drug discoveries being done with this infrastructure.

クラウドの顧客は自動車やヘルスケアに広がっており、多くの創薬がこのインフラで行われている。

Financial services are benefiting from it.

金融サービスはその恩恵を受けている。

And then the last but not least part that we will start to see more is the rise of this infrastructure amongst sovereign.

そして最後だが、これからもっと目にするようになるのが、主権者の間でのこのインフラの台頭だ。

So we have seen India, Europe, Japan, every country and region, the Middle East, they are trying to make sure that they're able to use their culture, their language to really go and train these large language models.

インド、ヨーロッパ、日本、中東など、あらゆる国や地域が、自国の文化や言語を使って大規模な言語モデルを訓練できるようにしようとしている。

And we think we are just at the start of what that, and that could be a really large infrastructure upgrade cycle as well.

そして、私たちはちょうどそのスタートに立っていると考えており、それは同様に、本当に大規模なインフラのアップグレードサイクルになるかもしれない。

Vivek, you mentioned customers and it makes me think about Intel's latest chip announcement.

ヴィヴェック、あなたが顧客のことを口にしたことで、インテルの最新チップの発表について考えさせられたよ。

And the executives really speaking about this idea that their chips are not necessarily for the hyperscalers.

そして幹部たちは、自分たちのチップは必ずしもハイパースケーラー向けではない、という考えについて本当に語っている。

They're for more of the enterprise customers.

もっと手頃な値段になるだろう。

To what extent do you see that as a winning strategy for Intel moving forward, particularly given the amount of headwinds facing that stock over the course of the past year here?

特に、この1年間でインテル株が直面した逆風を考慮すると、この戦略はインテルにとって今後の勝利につながると思いますか？

I think we have to give Intel the credit that they have very strong enterprise incumbency.

インテルが非常に強力な企業としての地位を確立していることは評価すべきだと思う。

They are the brand name, one of the most trusted names in enterprise infrastructure.

彼らはブランド名であり、企業インフラで最も信頼されている企業のひとつだ。

But broadly speaking, Intel is facing this challenge where they have been behind in AI.

しかし、大まかに言えば、インテルはAIで遅れをとっているこの課題に直面している。

They have the incumbency, but they don't quite have the deployed base, the range of software developers.

彼らは現職に就いているが、配備された基盤やソフトウェア開発者の範囲にはまだ恵まれていない。

For example, NVIDIA has 5 million developers on their CUDA platform.

例えば、エヌビディアのCUDAプラットフォームには500万人の開発者がいる。

So a lot of the enterprises, as they start to look towards their AI infrastructure, the first name they turn to is NVIDIA for the reason that there's a lot of developers who are already familiar with NVIDIA's cloud instances.

そのため、多くの企業がAIインフラに目を向け始めると、最初にエヌビディアの名前を挙げる。エヌビディアのクラウドインスタンスにすでに慣れ親しんでいる開発者が多いからだ。

And that too is where they find a lot of NVIDIA-based instances.

そして、そこにも多くのNVIDIAベースのインスタンスがある。

So broadly speaking, if I look at the overall AI chip market today, we think it's about $100 billion or so this year.

大雑把に言って、現在のAIチップ市場全体を見た場合、今年は約1,000億ドル程度になると考えています。

Custom chips from Broadcom, Marvell, and others are another 10 or 15%.

ブロードコムやマーベルなどのカスタムチップは、さらに10％か15％だ。

And then you have this long tail, which has AMD, which has Intel, which has a number of startups.

そして、AMD、インテル、多くの新興企業といったロングテールがある。

And even as I look forward over the next three to five years, as this market doubles or triples from here, we think that ratio will stay relatively in that range, that NVIDIA will continue to have 80%.

そして、今後3年から5年先を見据えて、この市場がここから2倍、3倍になるとしても、その比率は比較的この範囲にとどまり、エヌビディアが80％を維持し続けるだろうと考えています。

We think custom chips will have another 10 or 15%.

カスタムチップはあと10％か15％程度になると考えている。

And then you will continue to have this long tail of companies that have a presence, they benefit from the rising tide in this market, but they're never quite able to achieve the escape velocity that the leader in the market has.

そして、ロングテール企業が存在感を示し続け、この市場の上昇気流から恩恵を受けるが、市場のリーダーのような脱出速度を達成することはできない。

And by the way, that is not too uncommon.

ちなみに、それはそれほど珍しいことではない。

If you look at other parts of technology, search, social, e-commerce, operating systems, you see the leader that has the early start, that has the scale, the incumbency, the relationship with developers claiming 80 plus percent of the market.

検索、ソーシャル、eコマース、オペレーティング・システムなど、テクノロジーの他の分野を見ても、早くから参入し、規模を拡大し、開発者との関係を築いてきたリーダーが市場の80％以上を占めている。

And we see exactly the same thing in the AI chip market as well.

AIチップ市場でもまったく同じことが起こっている。

So what would change that dynamic moving forward, Vivek?

では、ヴィヴェックさん、この先、何がこのダイナミズムを変えるのでしょうか？

And I would love to get your answer on that in the context of some of the cloud providers that are trying to compete with NVIDIA.

エヌビディアと競合しようとしているクラウド・プロバイダーのいくつかについて、ぜひお答えいただきたい。

I was just in Amazon's chips lab, AWS's chips lab last week, taking a look at some chips that they have coming out here.

私は先週、アマゾンのチップ・ラボ（AWSのチップ・ラボ）で、彼らが開発中のチップを見てきました。

And I'm curious what you think would make some of the cloud players like an Amazon a formidable opponent to NVIDIA?

また、アマゾンのようなクラウドプレーヤーがエヌビディアにとって手ごわい敵になると思うのですが？

I think we have to look at the cloud service providers as in some way competing with NVIDIA, but even more so being very strong customers for the company.

クラウド・サービス・プロバイダーは、ある意味でエヌビディアと競合する存在であるが、それ以上に、エヌビディアにとって非常に強力な顧客であると見なければならないと思う。

Developing chips and developing cloud infrastructure are two different skill sets.

チップの開発とクラウドインフラの開発は異なるスキルセットだ。

So if I'm developing a custom chip in a cloud, only that cloud can use it.

つまり、私がクラウドでカスタムチップを開発する場合、そのクラウドだけがそれを使うことができる。

It's not going to scale any chip that Amazon develops.

アマゾンがどんなチップを開発しても、その規模を拡大することはできない。

グーグルに使われることはない。

マイクロソフトに使われることはない。

It's not going to be used by Oracle or Meta.

オラクルやメタが使うことはない。

So in some ways, it is serving a very specific need that Amazon might have.

だからある意味では、アマゾンが持つであろう非常に特殊なニーズに応えている。

Similarly, the chips that Google develops, the TPUs, they serve very specific needs.

同様に、グーグルが開発するチップやTPUは、非常に特殊なニーズに対応している。

What NVIDIA has developed is a so-called merchant reconfigurable programmable infrastructure that can be deployed across a very wide range of workloads, both for when these cloud companies are handling internal workloads, such as search, such as e-commerce, such as YouTube or TikTok-like video recommender engines, or when it is serving a lot of enterprise customers through their public cloud, which is why I mentioned that if you take a step back and look at the broader accelerated computing market, I do think that 10 to 15 percent will be these custom chips, but they will have several different custom chips across each of these specific cloud infrastructures.

エヌビディアが開発したのは、いわゆるマーチャント・リコンフィギュラブル・プログラマブル・インフラストラクチャであり、検索や電子商取引、YouTubeやTikTokのような動画レコメンダー・エンジンなど、クラウド企業が社内のワークロードを処理する場合にも、パブリック・クラウドを通じて多くの企業顧客にサービスを提供する場合にも、非常に幅広いワークロードに展開することができます、そのため、一歩下がってアクセラレーテッド・コンピューティング市場全体を見た場合、10～15パーセントはこうしたカスタムチップになると思

 But because they don't quite have a way to go from one cloud to another cloud, their range of workloads, their applicability, their scale tends to be limited to just that cloud infrastructure.

しかし、あるクラウドから別のクラウドへ移動する方法がないため、ワークロードの範囲や適用可能性、規模は、そのクラウド・インフラストラクチャだけに限定される傾向がある。

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エヌビディアの1500ドル強気コールをアナリストが説明 (Analyst explains bullish $1,500 call on Nvidia)

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