AIの守護者「ジェンスン・ファン」を失う、AI業界を襲う4つのシナリオ

シナリオ1：NVIDIA1強体制の崩壊と覇権争い激化

　2026年11月8日、NVIDIAのジェンスン・ファンCEOがシンガポールのデータセンター事業者Megaspeed元幹部アリス・ファン氏との不倫関係を認めて謝罪した。米情報当局が同氏を中国の情報工作員と疑っていたことから、事態は対中輸出規制の迂回流出疑惑や防諜調査へと急速に発展した。さらに11月11日に社内幹部との別の不倫報道が出た翌朝、ファン氏はCEOおよび取締役を電撃辞任した。

　現在、CFOのコレット・クレス氏が暫定CEOを兼任し、ハービー・C・ジョーンズ氏が同社初の取締役会会長に就任している。約60名の直属部下を直接統括し、公的なサクセッションプランを持たなかった同社において、創業者個人の手腕に過度に依存するキーマンリスクが露呈した形だ。市場の反応は劇的で、辞任前後の約1週間でNVIDIAの時価総額は約6,000億ドル消失し、一時は4兆ドルを割り込んだ。

　ファン氏不在によるガバナンスの不透明感を契機に、ハイパースケーラーと呼ばれる巨大クラウド事業者たちの「脱NVIDIA」とマルチベンダー化が加速している。これが第1のシナリオ、NVIDIA一強体制の崩壊である。2026年度にデータセンター売上1,937億ドルを記録したNVIDIAだが、同市場でのシェアは2024年のピーク時の約87%から、2026年には70から75%水準へ低下する見通しだ。これまで最大の参入障壁となっていたのは、約600万人超の開発者を抱える独自のソフトウェア基盤CUDAだった。

　しかし現在、OpenAI主導のGPU向けプログラミング言語・コンパイラTritonや、Intel、Google Cloud、Armらが推進するUXL Foundationの普及により、ソフトウェア層の共通化が進んでいる。CUDAはNVIDIA専用の独占基盤だが、TritonやUXL Foundationはどのメーカーのチップでも同じプログラムを動かせるようにする抽象化技術であり、他社製ハードウェアへの移行コストを大幅に下げる。

　さらに、特定ワークロードに特化したカスタムAI ASICの実装が進んでいる。汎用GPUに対し、ASICは大規模運用時に40から65%のTCO（総所有コスト）削減を実現する。カスタムAI ASICは、特定のAIモデルの計算だけに回路を最適化し、コストと電力を大幅に下げる専用設計半導体である。

　Googleの第8世代TPU、AWSのTrainium 3、MetaのMTIAなど各社が自社開発チップの実装を急いでおり、共同設計市場の約95%を握るBroadcomらの業績を押し上げている。また、セカンドソースとしてAMDが推論領域で価格競争力を発揮し、MetaやOpenAIと大規模供給契約を結んでシェアを伸ばしている。

　ただし、カタログ上の理論最大性能に対して実際の計算能力をどれだけ引き出せるかを示す実効計算効率（MFU）では依然としてNVIDIAが優位にあるため、学習工程はNVIDIA、推論工程はASICやAMDというヘテロジニアス（異機種混在）構成への移行が現実的な解となっている。