ホーム ガイド NVIDIA 株式分析 2026 2026-03-08 · 15 分読み取り · MGBABA リサーチ NVIDIA 株式分析 2026 NVIDIA 株式分析 2026 NVDA 株式分析 nvidia AI チップは、nvidia を購入します。 2026 nvidia 対 AMD マーク Lu 我々 は 15+ の国からの暗号交換をテストし、プラットフォーム don't 広告を実際の料金データを共有します。
バイナリ コンテンツの表 1 . 導入: NVIDIA's 未曾有 Dominance 2 .
何が Nvidia's のビジネスセグメント 2026
3 . Nvidia's AI の成長を運転することは何ですか。
4 .
Nvidia's ファイナンシャルはどのように強力ですか
5 .
Nvidia' は誰ですか
6 .
NVIDIAに投資するリスクは何ですか
7 .
どのようにあなたは暗号でNVIDIA株式を購入することができます
8 . 結論: ブルケース対ベアケースの紹介: NVIDIA's 非前例の優位性 半導体企業の歴史において、単一の企業は、NVIDIAが人工知能を支配するような新しい技術サイクルを投じたことがありません。
2023年の開始から2026年までの3億ドルを超える会社から、NVIDIA'sの上昇は、AIのトレーニングと推論の計算のための不在の要求によって燃料を供給された非特異的ではありませんでした。 しかし、すでに大きな成長の期待を反映している株式価格で、2026年の投資家の中央質問は明らかです: NVIDIAはまだこれらのレベルで購入する価値があります。, または既に作られた簡単なお金を持っています?
この分析は、NVIDIAの'を破壊します。, ビジネス, 成長ドライバー, 競争, あなたが情報に基づいた決定を行うためのリスク. NVIDIA GPU チップは、AI データセンターに電力を供給します。
Nvidia's のビジネスセグメント 2026
データセンター(収益の83%) データセンターのセグメントはNVIDIA'sの成長エンジンであり、現在、総収益の大部分を生成します。 このセグメントには、AI のトレーニング GPU : H100 と Blackwell B200/GB200 チップが使用し、大規模な言語モデルの AI 推論 GPU を訓練するために使用される: 導入された AI モデルとして増加的に重要なのは、ユーザーをネットワーク化するためのコンピューティングが必要である: ConnectX と BlueField DPU、さらに、AI クラスター向けの InfiniBand および Ethernet スイッチ: CUDA エコシステム、NVIDIA AI エンタープライズ、および NIM マイクロサービス Hopper (H100) から Blackwell アーキテクチャへの移行は NVIDIA's 最速の製品ランプが、データセンターの収益は 1 四半期あたり 30 億ドルを超える。
ゲーム(売上の10%) ゲームは歴史的にNVIDIAの'sのコアビジネスだったが、今では収益のはるかに小さいシェアを表しています。 RTX 50シリーズ(消費者のためのBlackwellアーキテクチャ)は、重要なパフォーマンス改善を提供していますが、実際の物語は、ゲームGPU技術がAIとプロの市場に与える方法です。
自動車(収益の4%) NVIDIA's DRIVEプラットフォームは、大手自動車メーカー向けの自動運転システムに電力を供給しています。 Revenueは、NVIDIA'を採用し、ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)と自己運転能力のコンピューティングプラットフォームとして、より一層成長しています。
自動車パイプラインは、将来の契約で14億ドルを超える。 プロフェッショナル可視化(収益の3%) このセグメントは、レンダリング、シミュレーション、設計ワークロード用に最適化されたGPUを使用して、クリエイティブな専門家、建築家、エンジニア、デザイナーにサービスを提供しています。
AI機能の統合(ジェネレーション設計やリアルタイムレンダリングなど)は、このセグメントを再構築します。
お問い合わせ Nvidia's AI の成長を運転することは何ですか
1。 LLMとファンデーションモデルのトレーニング すべての主要なAIラボ
OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Meta AI、xAI NVIDIA GPUs for Training に依存しています。
モデルが大きく成長しやすくなり、トレーニングに必要な計算は指数関数的に増加します。 GPT-5 クラスモデルは、GPT-4 よりも 10-50x の計算を必要とすると推定され、直接 GPU の要求に翻訳されます。
2。 スケールトレーニングのインフェレンスは、見出しを取得しますが、推論(ユーザーがサービスを提供する訓練モデルを実行)は、より大きな市場になっています。
すべてのChatGPTクエリ、すべてのAI搭載検索結果、すべてのコーディングアシスタント提案はGPU計算が必要です。 AI利用がユビキタスとなるため、トレーニングの需要が急増しています。
3。 世界的なSovereign AI政府は、国内のAIインフラに投資しています。
三から
