AIバブル懸念を完全払拭？NVIDIA Q3 2026決算徹底解説 —— ジェンセン・ファンが語った「好循環」の真実

2025年11月19日、NVIDIA Corporation（NVDA）の第3四半期決算発表を控え、市場には緊張が走っていた。

「AIバブル」という言葉が、ここ数週間で急速に広まっていた。ハイパースケーラーのCapEx投資が膨張を続ける中、その回収可能性に疑問を呈する声が増えていたのだ。株価は決算前にやや軟調に推移し、投資家たちは固唾を飲んで結果を待っていた。

しかし、Jensen Huangが決算説明会で放った一言は、その不安を根底から覆すものだった。

好循環。この言葉の意味を、市場は本当に理解しているだろうか。

まず、本稿では、売上高570億ドル、前年同期比62%増という歴史的な決算が示す真実を、技術的・経済的観点から徹底的に分析する。そして、この決算が「AIバブル懸念」を完全払拭したのかどうか、当面の見通しについての私の考えを明らかにする。ぜひ最後までお読みいただきたい。

売り切れの真実 ── 570億ドルが語る需要の正体

まず、数字を見よう。

Q3 FY2026（2025年7月28日〜10月26日）の売上高は570.1億ドル。前年同期比62%増、前四半期比22%増。市場予想の550.9億ドルを3.5%上回った。

EPSは1.30ドル。予想の1.26ドルを3.2%上回った。

データセンター売上高は512億ドル。前年同期比66%増という成長率を、この規模で達成している。市場予想の493.4億ドルも大きく上回った。

この数字が意味することは何か。

NVIDIAは四半期あたり100億ドルの売上増を達成したのだ。前四半期の470億ドルから570億ドルへ。わずか3ヶ月で100億ドル。年間換算で400億ドルの増収ペース。

通常、企業の成長率は規模が大きくなるにつれて鈍化する。分母が大きくなれば、同じ成長率を維持することは困難になる。これは経済学の基本原則だ。

しかし、NVIDIAの成長率は鈍化していない。むしろ、加速している。

Q1の前年同期比成長率は78%だった。Q2は68%。そしてQ3は62%──と思いきや、絶対額での成長は加速している。Q2からQ3への増収額100億ドルは、Q1からQ2への増収額70億ドルを大きく上回る。

なぜ、このようなことが起きるのか。

その答えが、Jensen Huangの言う「好循環」にある。

決算説明会で、Huangは3つのスケーリング則について言及した。事前学習、事後学習、そして推論。この3つすべてが指数関数的に成長しているという。

事前学習のスケーリング則は、より多くの計算資源を投入すればモデルの性能が向上するという原則だ。GPT-4からGPT-5へ、Claude 3からClaude 4.5へ、各世代でモデルサイズと学習データ量は指数関数的に増加している。

事後学習は、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）やChain-of-Thoughtなどの手法で、モデルの推論能力を向上させる。これも計算集約的なプロセスだ。

そして推論。これが最も重要な変化だ。

従来、推論は「軽い」処理だと考えられていた。学習に比べれば、推論は単純な計算の繰り返しに過ぎないと。

しかし、Chain-of-Thoughtや長時間推論モデルの登場で、この常識は覆された。AIが「考える」ためには、膨大な計算が必要なのだ。

「推論は最も難しい。思考が簡単なはずがない」

Jensen Huangはこう述べた。そして、Grace BlackwellのNVLink 72による推論性能は、H200比で10〜15倍だという。世代間で一桁台の改善が精一杯だったこれまでの半導体業界の常識を、NVIDIAは打ち破っている。

この3つのスケーリング則が同時に成長することで、計算需要は単純な足し算ではなく、掛け算で増加する。これが「好循環」の数学的な意味だ。

エコシステムの収斂 ── OpenAI・Anthropic・xAIが同じ場所に集まった理由

今四半期の決算で、もう一つ注目すべき事実がある。

世界の主要フロンティアAI企業の多くが、NVIDIAプラットフォームへの依存度を高めているのだ。