Nvidiaをかなり注意深く見てきましたが、ジェンセン・フアン（Jensen Huang）が先日強調したことで、多くの人がまだ十分に理解できていないことがあります。 同社はすでにAIチップの分野を席巻しており、同社のGPUは実質的に大規模言語モデルの学習に関するインフラ全体を動かしています。 収益は最近、過去最高の水準に達しており、前年同期比77%増、さらに見通しとして780億ドル（78 billion）が予測されています。 しかし、注目すべきポイントはここです。ジェンセン・フアンをはじめ業界の関係者は、約6か月前に転換点を見つけており、それが今になってようやく、より広い市場にとっても明らかになってきた、ということです。

転換点は、単なる「学習」から、同社が「エージェントAI（agentic AI）」と呼ぶものへの移行です。 これらはもはや静的なモデルだけではありません。エージェントとして、実際の課題を積極的に解決していく存在です。 フアンは、それらを「超賢いシステムで、実際に仕事をしている」と説明しました。 これは重要です。つまり、GPU需要の物語が減速しているのではなく、単に別のフェーズに入っただけだということです。これらのエージェントが実行する推論や問題解決のワークロードは、依然として相当な計算能力を必要とします。

ただし、ジェンセン・フアンはビジョンをさらに一段深く語っています。 エージェントAIの先には、「物理的AI（physical AI）」がある、と彼は話しています。 つまり、これらの知的システムをロボティクスや物理システムの中に組み込むことです。 彼はそれを「巨大なチャンス」だと言いました。率直に言って、考えてみれば、そこでこそ本当のスケールが生まれる可能性があります。 この移行はまだ始まったばかりです。

Nvidiaのエコシステムは、チップだけにとどまっていません。ネットワークツール、エンタープライズ向けソフトウェア、そしてAI構築全体のための中核となるその他のインフラを整えてきました。 その分散（多角化）が、長期的なポジショニングにおける鍵です。

株価が一晩で急騰するとは限りません。マクロ経済の条件や、より広範な市場のセンチメントは常に重要です。 しかし、あなたがAI成長ストーリーに強気であり、これまでのところの証拠がそうすべきだと示しているなら、Nvidiaが次のエージェントAIおよび物理的AIシステムの波を支える役割を担うことは、かなり説得力のある投資論拠になります。 ジェンセン・フアンのコメントは、最大のチャンスは実はまだ先にあるかもしれない、ということを裏づけています。