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20年以上断続的にこのブログを書き継いできたインフラコモンズ代表の今泉大輔です。NVIDIAのフィジカルAIの世界が日本の上場企業多数に時価総額増大の事業機会を1つだけではなく複数与えることを確信してこの名前にしました。ネタは無限にあります。何卒よろしくお願い申し上げます。

ジェンスン・フアンCEO辞任で「NVIDIAのAI半導体独占」が終わる。AMD、Google、Amazon、SpaceXテラファブが奪うNVIDIAの市場シェア

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2026年11月12日、米NVIDIAは創業者ジェンスン・フアン氏のCEO辞任を発表しました。暫定CEOには、2013年から最高財務責任者(CFO)を務めてきたColette Kress氏が就任します。

Yahoo Finance US: Who is Colette Kress, Nvidia's new interim CEO?

米国の主要メディアは、フアン氏の突然の辞任と後任人事、その背景にある経営上の混乱を大きく報じています。

しかし、今回の辞任には、もっと大きな意味があると考えています。

NVIDIAが長年維持してきたAI半導体市場における独占的な支配力が、ここから本格的に崩れ始めるということです。

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NVIDIAの最大の競争力はジェンスン・フアン本人だった

NVIDIAの強みはGPUの性能だけではありません。

CUDAを中心とするソフトウェア基盤、次世代GPUの開発ロードマップ、TSMCをはじめとする半導体製造企業との関係、そして世界の巨大AI企業との戦略的な取引関係。これらを一つの巨大なビジネスモデルにまとめ上げてきたのがフアン氏です。

その重要な戦略判断が創業者に強く集中していたことは、米国の市場関係者も指摘しています。

Kress氏は、NVIDIAの急成長を財務面から支えてきた有能な経営者です。しかし、フアン氏が担ってきた技術戦略、製品開発、巨大顧客との交渉まで、同じように引き継げるかどうかは別問題です。

AMDと巨大クラウド企業がNVIDIAの市場を切り崩す

競争環境はすでに変わっています。

AMDは次世代GPU「Instinct MI400」シリーズとラックスケールAIシステム「Helios」を展開し、OpenAIやMetaなどとの大規模導入を進めています。

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Googleは独自開発のAI半導体「TPU」を強化し、11月9日には新しい製品群を発表しました。さらに2027年にはOracle CloudでもTPUが利用できる計画です。

Amazonも独自ASIC「Trainium」の供給を拡大しています。AWSのアンディ・ジャシーCEOは、自社半導体の高いコスト競争力と需要拡大を強調しています。

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つまり、NVIDIAに巨額のGPU購入代金を支払ってきた企業自身が、NVIDIA以外のAI半導体を本格的に利用するようになっているのです。

SpaceXのテラファブが加われば競争構造はさらに変わる

そして、長期的に大きなインパクトを持つのが、イーロン・マスク氏が進めるSpaceX・Teslaの巨大半導体製造プロジェクト「Terafab」です。

2032年以降に月産100万枚のシリコンウエハーを目指す構想が報じられており、内訳はメモリ約70万枚、ロジック半導体30万枚超とされています。

これはまだ実現していない長期計画ですが、AI半導体を外部から購入するだけだった巨大需要家が、自ら半導体の製造能力を確保しようとする動きです。

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NVIDIAは売上を伸ばしながらシェアを失う可能性がある

ここが最も重要です。

AI半導体市場全体は、今後も拡大するでしょう。したがって、NVIDIAの売上高が引き続き増加する可能性は十分にあります。

しかし、AI演算需要の増分をAMD、Google、Amazonなどが獲得し、将来はTerafabのような垂直統合も進めば、NVIDIAのAI半導体市場全体におけるシェアは、長期的に低下する方向へ向かうと私は考えます。

ジェンスン・フアン辞任は、その構造変化を一段と加速させる可能性があります。

NVIDIAがAI半導体市場を事実上独占する時代は終わり、多数の有力企業が競争する時代が始まります。

日本の半導体産業にとっても、NVIDIA一社への依存ではなく、複数のAI半導体プラットフォームに対応することが、新しい成長機会となります。

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工程別の海外実装解剖(第1部〜第4部・第6部)
■ 第1部[ROIの考え方]:歩行・手待ち・荷崩れ・欠品・労災・教育期間・ピーク外注・保管密度の損失棚卸しと単位経済への載せ方
■ 第2部[荷降ろし・荷積み]:Boston Dynamics「Stretch」(Otto/Hermes)、FedEx関連(Berkshire Grey Scoop、Dexterity)の過酷作業代替ROI
■ 第3部[混在ピッキング]:Amazon「Vulcan」(触覚センサー)、Ocado OGRP、欧州Sereact(ゼロショット・返品処理)に見るカバー率向上策
■ 第4部[搬送・群制御×3PL]:GXO×Exotec Skypod、GXO×NVIDIA AIフォーク、Amazon Proteus+DeepFleetと、既存建屋に適合するRaaS展開
■ 第6部&締め[日本への持ち込み接点]:GXO×Digitの限定工程RaaSと、Agility・Exotec・Sereact・GXO・NVIDIA等の窓口整理、WMS連携・安全基準など日本側の準備条件
【第5部・核心】海外の強い事例に共通する「ROIを上げる5つの打ち手」
1.「自動化しやすい70〜80%」だけ切る:100%を狙わず残りを人に委ねる現実解(Vulcanの75%処理、トレーラー荷降ろし特化、トート載せ替え限定)
2. Capexを小さくする:複数年RaaS、デジタルツイン先行検証、段階的GTP導入と技術外販モデルの活用
3. 1台の知能より「群と同期」で稼働率向上:DeepFleet(移動時間10%減)、グリッド稼働吸収、日立LogiRiSMのGTP/OTP同期による設備規模抑制
4. 人件費以外の損失を分子に入れる:歩行・探索、労災、教育短縮、保管密度、ピーク外注の算入(※初年度ROIがマイナスになり得る点も正直に検証)
5. 横展開と職の再設計で2拠点目から回収加速:拠点複製モデル(Walmart×Symbotic等)と現場職種の再設計・人材投資
【対象】 物流・3PL・EC・メーカー・小売の物流企画、倉庫運用、生産技術、DX推進、マテハン・ロボット開発・SIer、新規事業の実務責任者
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