2026年11月13日 · Jakub M.

ジェンスン・フアン不在のNvidia：ローカルAIとハードウェア価格への影響

Nvidia創業者のジェンスン・フアン氏がCEOを退任しました。しかし自分のハードウェアでAIを動かす人にとって、より重要なのは別の点です。GPUやAIワークステーションの値上がりは、経営陣の交代ではなく主にメモリ不足によるものです。

何が起きたのか

11月8日（日）、Nvidiaの取締役会はCEOに対する独立調査を発表しました。ジェンスン・フアン氏は社員向けの社内メッセージで婚外関係を認めました。米メディアによると、この件にはシンガポールを拠点とするMegaspeed社の幹部との関係も含まれています。これらの報道によれば、米当局はこの幹部が中国の情報機関とつながっていると疑っており、中国は疑惑を否定しています。MegaspeedはNvidiaの大口海外顧客の一つで、チップなどのハードウェアを約50億ドル分購入していました。

取締役会は11月11日にフアン氏の辞任を即日付で受理し、会社は翌日これを発表しました。暫定CEOは最高財務責任者のコレット・クレス氏が務め、取締役会議長にはハーベイ・C・ジョーンズ氏が就任し、正式な後任の選定が進んでいます。Nvidia株は5日間で約17%下落し、1年以上ぶりの安値となりました。

当面変わらないこと

CEOの退任によって、現行のGPU、ドライバー、CUDAを含むソフトウェアツールの動作が変わることはありません。今NvidiaのハードウェアでAIモデルを動かしている人が、すぐに何かを変える必要はありません。

アナリストの見方も、短期的には事業も変わらないという点で一致しています。StoneXのコーディ・エイクリー氏によると、Nvidiaの製品ロードマップは2028年のFeynman世代まで固まっており、それまで売上への影響はないとみています。Raymond Jamesは市場の反応は行き過ぎだと評価しています。Goldman SachsはNvidiaが既存の約束を守ると見る一方、フアン氏不在では新たな大型提携の交渉が難しくなるとしています。Digitimesによると、台湾のサーバーメーカーは当面の需要は安定すると見込んでいます。

ジェンスン・フアン氏の退任は、Nvidiaにとって30年以上で最大の経営陣交代です。ただ、自分のAIモデルを動かすハードウェアを選ぶ人にとっては、もともと難しい市場の中での出来事です。メモリ価格は上がり、高性能GPUは入手しにくく、従来のGPU構成に代わる選択肢を探す人が増えています。

値上がりの主因はメモリ

ローカルAI向けハードウェアの現在の値上がりは、主にメモリチップの不足によるものです。Wall Street Journalによると、AIデータセンターは今年、高性能DRAM生産量の約70%を消費します。メモリは2025年末の時点ですでに約50%値上がりし、TrendForceのアナリストは今年さらに約70%の上昇を見込んでいました。メーカーはすでに2027年と2028年分の生産能力を販売しており、目に見える緩和は2028年より前には期待していません。最終価格には、需要やメーカーの価格戦略など他の要因も影響します。

ローカルAIにとってメモリは最も重要な要素です。容量はどれだけ大きなモデルが載るかを、帯域幅はどれだけ速く応答するかを決めます。

ローカルAI向けハードウェアの現在の価格

カード上のグラフィックスメモリははるかに高速ですが容量が小さく、収まらないモデルは分割が必要になるか大幅に遅くなります。共有メモリやユニファイドメモリは低速ですが、はるかに大きなモデルを載せられます。そのため両者の数値は直接比較できません。

特に大きな打撃を受けたのがGPUです。RTX 5090は1月の時点で米国の大手販売店の店頭から姿を消しました。GPU Poetによると、11月にはオンラインマーケットプレイスで約6,000ドル、つまり希望小売価格のおよそ3倍で販売されていました。中国の情報筋によると、カードメーカーは11月に再び値上げしており、RTX 5090と5080では約500ドルの上昇です。

共有メモリを備えたコンパクトなAIワークステーションは大規模モデルへの最も手頃な道ですが、これも値上がりしています。128 GBのNvidia DGX Sparkは発売時から75%値上がりしました。AMDは自社のコンピューターRyzen AI Halo（128 GB）を3,999ドルから販売しています。春にはAppleが、メモリを増やしたMac Studioについて最大4〜5か月の納期を示していました。

自社テストで分かったこと

共有メモリでどこまでできるかを自分たちで確かめました。256 GBのユニファイドメモリを搭載したMac Studio M5 Ultraで、3,970億パラメーターのQwen3.5の4ビット版を動かしました。メモリ使用量は約224 GBで、macOSの設定を一切変えずに毎秒約62トークンを生成しました。128,000トークンのコンテキストでは毎秒44トークンに低下しました。このようなモデルは、1枚のGPUにはとても収まりません。詳細はQwen3.5 397Bのテストをご覧ください。

今後数年で変わりうること

フアン氏の退任は、主に長期的な不確実性を高めます。誰がNvidiaを率いるかが大きな分かれ目です。技術者であれば現在の路線を維持する可能性が高く、外部の経営者であれば短期的な業績をより重視するかもしれません。Megaspeedの件は、Nvidiaのチップが他国経由で中国に渡っていないかという問題も提起しました。輸出規制の強化は主に大口顧客に影響し、現時点では個人ユーザーには関係しません。一方でAMDとAppleはローカルAIツールのサポートを強化しており、Nvidiaのつまずきは彼らにとって好機となります。

最初の大きな試金石は11月17日、Nvidiaが四半期決算を発表する日です。注目は受注と供給に関するコメントです。

ローカルAIにとっての意味

慌てる必要はありません。手元のハードウェアはそのまま動き、Nvidiaの新製品も計画どおりです。ただし焦って買うのは得策ではありません。RTX 5090は現在、希望小売価格のおよそ3倍で、メモリ不足もすぐには解消しません。

一つのプラットフォームにすべてを賭けないことも大切です。llama.cppはNvidiaとAMDのGPU、Apple Silicon、さらにCPUだけでも動きます。MLXはApple Silicon向けに作られましたが、現在はCUDAにも対応しています。vLLMはプラットフォームごとに別のバックエンドが必要です。プラットフォームの移行はコストゼロではありませんが、可能です。

購入前に試す

数千ユーロのハードウェアなら、まず自分のモデルと作業が十分な速さで動くかを確かめる価値があります。私たちがテストに使った256 GBのMac Studio M5 Ultraは、1日からレンタルできます。

出典: NVIDIA Form 8-K (SEC), ABC News, CBS News, TipRanks, Investing.com, Digitimes, Windows Central (WSJ, TrendForce), GPU Poet, Dataconomy, TechRadar, Implicator, Digital Citizen, BGR. 価格は2026年11月13日時点。

レンタルを申し込む パフォーマンス

← 記事一覧