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NVIDIAの利益確定時期を探る

米国株 X投稿分析 The X Post Times

NVDIAが決算を終え、改めて上昇を再開しましたが、トレンドには必ず終わりが来るため、どこが利益確定のタイミングになるのかは気になるところ。
タイミングを測るのに参考になる投稿がありましたので紹介します。
NVIDIAの成長をCEOジェンセンの予想に合わせて考察した投稿です。

NVIDIAのCEOジェンセン自身は、世界には現在10億ドルのデータセンターがあると考えている。また、今後6年間で20％の成長を遂げ、20億ドル規模になると考えている。彼は、インフラのほとんどはGPUのようなアクセラレーション・コンピューティングになるだろうと考えている。

現在の市場での地位と成長

データセンターの優位性

NVIDIAは現在、データセンター向けGPU市場で圧倒的な地位を占めており、推定市場シェアは98%。この優位性は、膨大な計算能力を必要とする AI や機械学習アプリケーションの需要増によるものです。

収益の成長

エヌビディアのデータセンター事業は爆発的な成長を遂げており、第4四半期の売上高は前年同期比409%増の184億ドルに達しました。この成長は、AIの採用が拡大するにつれて継続する見込みです。

時価総額とバリュエーション

エヌビディアの時価総額は約2兆6600億ドル。様々なバリュエーションモデルは、株価が現在の価格で過大評価されている可能性を示唆しています。例えば、割引キャッシュフロー（DCF）評価では、エヌビディアの株式の本質的価値は現在の市場価格よりも大幅に低いと推定されています。

将来予測

業界の成長 データセンター

市場は大きく成長すると予測されており、2023 年の 2,292 億 3,000 万ドルから 2032 年には 6,407 億 7,000 万ドルに達する可能性があると推計されています。
この成長を牽引するのは、AI、クラウドコンピューティング、IoTの導入拡大です。

NVIDIAの市場シェア

エヌビディアのシェアから将来の成長を2030年までに2兆ドルのデータセンター市場で80％の市場シェアを維持すると仮定すると、同社は4800億ドルの収益を獲得する可能性があります。純利益率が50%と高いことから、2400億ドルの利益となります。

評価倍率：

予測利益にPER20倍を適用すると、時価総額は4.8兆ドルになります。これを4.5%の割引率で現在価値に割り戻すと、現在の評価額は約3.6兆ドルになります。

現実的なアップサイド

現在の評価額

エヌビディアの現在の時価総額は約 2.8 兆ドルです。予測の評価額約3.6兆ドルに基づくと、潜在的なアップサイドは約28.5%であり、これは相当なものですが、すでに株価に織り込まれている期待の高さを考えると、このアップサイドは、特別なものではありません。

まとめ

エヌビディアは、データセンターとAI市場の成長から利益を得るために有利な立場にありますが、その現在の評価はすでに多くの楽観論を反映しています。潜在的な上昇の可能性は、ポジティブではあるものの、株価に既に織り込まれている高い期待に比べると限定的かもしれません。

従って、エヌビディアは力強い成長が見込まれる素晴らしい事業であることに変わりはありませんので、まだまだ上昇することは予想されますが、保有し続けるには、すでに株価に織り込まれている要素が多く、株価に現在の評価に慎重になる必要はそう遠くない時期に訪れるかもしれません。

多くの設備投資が行われた後のAIトレンドをふまえ、NVIDIAを利益確定させた費用で、まだ株価にあまり織り込まれていない企業に振り向けるのもありかもしれません。


AIの恩恵を受けるセクターや銘柄候補

エネルギーセクター

AIの普及により、エネルギー消費の増加が予想されるため、エネルギーセクターにも注目すべきです。

電力供給とインフラ

• エネルギー供給会社（例：NextEra Energy、Duke Energy）
AIデータセンターの電力需要が増加するため、電力供給会社の需要も増加する可能性があります。再生可能エネルギーの開発やスマートグリッドの導入が成長機会となります。

再生可能エネルギー

• ソーラーおよび風力発電（例：First Solar、Vestas Wind Systems）
AIデータセンターの持続可能性を高めるために、再生可能エネルギーへの依存が増える可能性があります。これにより、ソーラーおよび風力発電企業の需要が増加します。

エネルギー効率化技術

• スマートグリッド技術（例：Siemens、Schneider Electric）
AIを活用したエネルギー管理システムの導入が進むことで、スマートグリッド技術の需要が増加します。エネルギー効率の向上と電力供給の最適化が期待されます。

データセンターインフラ

冷却技術

• 冷却システムメーカー（例：Vertiv、Schneider Electric）
AIデータセンターの増加に伴い、効果的な冷却システムの需要が高まります。特にエネルギー効率の高い冷却技術が求められます。

高性能ストレージ

• ストレージソリューション（例：Seagate、Western Digital）
AIのデータ処理には大量のストレージが必要であり、高性能ストレージの需要が増加します。特に高速なデータアクセスと大容量のストレージが重要です。

通信インフラ

光ファイバー技術

• 光ファイバー製造会社（例：Corning、Fujikura）
AIデータセンターとクラウドサービスの間で高速かつ大量のデータ転送が必要となるため、光ファイバー技術の需要が増加します。

データセンター構築

• データセンター建設会社（例：Equinix、Digital Realty）
新しいデータセンターの建設が進む中で、これを手掛ける企業の成長が期待されます。特にエネルギー効率の高い設計が求められます。

そのほか、ソフトウェアとサービス、バイオテクノロジー、遺伝子解析などAIを活用したサービスは既に織り込み済みかもしれませんが注目でしょう。

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