8月27日、ForGeeksが「Nvidia projects $673 billion in sales as AI demand widens」と題した記事を公開した。NvidiaのCFO Colette Kressが2026年8月26日に示した業績見通しによれば、Nvidiaは2028会計年度（2028年1月期）に売上6,730億ドルを達成する見込みだ。これはAppleやAlphabetの売上規模を上回り、米国テック企業ではAmazonのみがNvidiaより高い売上を持つことになる数字である。供給制約が成長の上限を規定する構造、顧客基盤の多様化、そして「自社チップを買う顧客に自社が融資する」という独自のビジネスモデルまで、その全貌を紹介する。
2028会計年度の売上予測：6,730億ドルという数字の意味
Nvidiaは2028会計年度（2028年1月末締め）に70%の増収を見込んでいる。2027会計年度のウォール街コンセンサスをベースに計算すると、年間売上は約6,730億ドルに達する見通しだ。
※Nvidiaの会計年度は1月末締めであるため、「2028会計年度」は2027年2月〜2028年1月を指す。記事中の「2028年度」はすべてこの会計年度を指し、暦年2028年とは異なる点に留意されたい。
この予測はLSEGが集計するアナリスト平均予測の44%成長を大幅に上回り、しかもNvidiaとしてこれほど遠い将来の業績見通しを示すのは異例とされる。
直近の決算数字がその根拠となっている。2027会計年度第2四半期（2026年5〜7月期）の売上は962億ドルで前年同期比2倍超、データセンター売上は117%増の890億ドルに達した。決算発表後の時間外取引でNvidia株は約4〜5.6%上昇した。
「供給制約」が上振れを阻んでいる
見通しを70%に設定した理由について、CEO Jensen Huangは需要がさらに大きいことを明言している。
「私たちの需要は70%をはるかに超えている。供給が許す範囲で自信を持って70%を達成できると言っており、サプライチェーンと協力してそれ以上を目指していく。」
— Jensen Huang（NvidiaのCEO）
メモリを含むコンポーネントの不足が、より高い予測を打ち出せない主因だとHuangは述べている。AIインフラがグローバルなチップ・メモリ供給のかなりの割合を消費し始めており、需要ではなく供給がボトルネックになっている構図だ。
顧客層の拡大：ハイパースケーラー依存からの脱却
投資家の間では、Nvidiaの成長がMeta・Microsoft・Googleなどごく少数のハイパースケーラー（大規模クラウド事業者）に依存しすぎているという懸念があった。Huangはこれに対して、次のフェーズでは買い手が多様化すると説明している。
Nvidiaが注目している顧客群は元記事内で「ACIE」と表現されているカテゴリで、地域AI企業（AI Country Infrastructure & Enterprises）、ネオクラウドプロバイダー（Nvidia製GPUを貸し出すクラウド事業者）、スタートアップ、そして一般企業が含まれる。
「昨年の今頃は、たった一つのラボが構築を牽引していた。今日では、新しいAIラボとスタートアップの黄金時代が来ており、複数のフロンティアラボが並行してスケールアップし、オープンモデルのエコシステムが栄え、フィジカルAIが立ち上がっている。」
— Jensen Huang
顧客基盤が分散すれば、特定ハイパースケーラーの投資予算変動に対するリスクが下がる。またNvidiaはGPU単体だけでなく、ネットワーキングやシステム全体といったデータセンタースタックを丸ごと提供する方向に動いており、インフラパートナーとしての立場を強めている。
Nvidiaの業績はすでに欧州にも波及している。決算発表後、ASMLが約**2.5%、STMicroelectronics・Infineon・BE Semiconductorがそれぞれ2〜4%**上昇した。
「自社チップを買う顧客に自社が融資する」構造
Nvidiaの関与はハードウェア販売にとどまらない。OpenAIやAnthropicへの出資、ネオクラウドへの支援、そしてデータセンター建設の資金調達支援まで踏み込んでいる。
具体的には、オハイオ州の大規模コンピュートキャンパス建設に1,050億ドルの資金支援（OpenAIが入居予定）、さらに大手金融機関と組んで最大5,000億ドルのデータセンター融資枠の設定を発表している。
この構造には「循環融資」という批判がある。NvidiaがAI企業やインフラに融資し、その資金がNvidia製品の購入に回ってくるという構図だ。Huangはこれについてこう反論している。
「彼らは投資適格ではない。低コストで資本を調達するための実績がない。ここでNvidiaが役に立てる。」
— Jensen Huang
また、万が一個別のAI企業が行き詰まっても、Nvidiaのインフラは別の顧客・ワークロードに転用できるため、リスクは低いとHuangは主張している。
ただしこれはNvidiaの説明であり、独立した評価ではない。ACIEという新たな顧客層が、Nvidiaのバランスシートに依存せず自律的に成長できるかどうかが、今後の焦点となる。
詳細はNvidia projects $673 billion in sales as AI demand widensを参照していただきたい。
