次なる「マーベル」を探していますか？ ジェンセン・フアンはすでに1枚のスライドでヒントを明かしていました

以下のゲスト投稿は、ビットコインマイニング、人工知能、暗号資産の財務戦略に関わる企業に関するデータを提供する公開市場インテリジェンスプラットフォーム「Ziven.io」によるものです。2026年6月18日にシンディ・フェンによって初公開されました。

ジェンセン・フアン氏がComputexのステージでマーベルを「次の1兆ドル企業」と称して以来、MRVLの株価は右肩上がりを続けています。 4月までは50～100ドルで取引されていた株価は現在300ドル前後で推移し、史上最高値（ATH）は約316ドル、年初来（YTD）上昇率は約241％に達しています。ジェンセンの一言で、同社の企業価値は2500億ドル上方修正されたのです。

当然、新たな動きも始まっています。投資家はジェンセン氏の言葉をくまなく精査し、彼が次に「祝福」する銘柄を見つけ出して一攫千金を狙おうとしているのです。

その衝動は理解できますが、ジェンセン氏の基調講演全体を聴けば明らかなように、ほとんどの人は重要なポイントを見落としています。ジェンセン氏は単に注目株の名前を挙げただけでなく、AIファクトリーが実際にどのように層を重ね、企業を一つずつ積み上げて構築されていくのか、その完全なロードマップを示したのです。 そのロードマップこそが、知っておく価値のある部分です。なぜなら、それはブームが去った後も長く通用するからです。その特定のスライドについて詳しく解説していきますが、まずは多くの人を混乱させた部分から始めましょう。

RTX、DGX、DSX：ワーカー、チーム、ファクトリー

ジェンセンはNVIDIAのブランドを3つの層に分類し、それぞれが前の層よりも大きな単位となっています：

• RTXはGPU、つまり「ワーカー」です。実際の演算を行うチップで、一組の手のような存在です。
• DGXはシステム、つまり「チーム」です。これらのチップを多数接続して1台のマシンにまとめれば、それがDGXとなります。1つのユニットとして機能するチームです。
• DSXはインフラストラクチャ、つまり「工場」です。これらのチームが働く建物に加え、数千のチームを24時間体制で稼働させ続けるための電力、冷却、ネットワーク、そしてソフトウェアです。

RTXやDGXについては既にご存じの方も多いでしょう。DSXは新しい概念であり、理解しておく価値があります。なぜなら、NVIDIAが単なるチップの販売から、プラント全体を構築する方法を提供する段階へと移行するポイントだからです。

DSXの正体

ジェンセン氏の言葉を借りれば、DSXとは「AI工場を最大の効率と収益性で構築・運用するための青写真、つまりリファレンスデザイン」です。 より平易に言えば、1ギガワット規模の演算能力を立ち上げ、収益性を維持するためのレシピであり、ツールキットなのです。 このツールキットの構成要素には、個々のラックが出荷される前に工場全体を設計・テストするデジタルツイン「DSXSim」、稼働開始後にシステムを運用するオペレーティングシステム「DSX OS」、同じ電力予算内でより多くのGPUを詰め込み電力網に柔軟に対応するツール「DSX Max LPS」、 DSX FLEX）などです。NVIDIAによれば、この10年が終わる前に100ギガワット規模のこうした工場が稼働を開始し、DSXで構築された工場は運用コストが低く、電力網への負荷も軽減されるということです。これらはすべて、NVIDIAが単独で販売しそうなもののように聞こえます。しかし、実際にはそうではありません。

AI工場全体を単独で建設できる企業は存在しません。

ジェンセン氏によると、1ギガワットのAI工場は現在、300億～1,000億ドル規模のプロジェクトとなっている。その規模になれば、単なるサーバールームではなく、製油所や発電所と同等のインフラとなる。

NVIDIAだけではそれを構築することはできません。同社はコンクリートを打設したり、高圧送電線を敷設したり、冷却装置を製造したり、地元の電力会社と交渉したりすることはできないからです。また、チップ、ラック、ネットワーク、電源、冷却システムはすべて、初日から一体となって設計されなければならないため、これらの要素を一つずつ後から追加していくこともできません。 工場が1時間でも停止すればその分収益が失われるため、これほど高額な建設プロジェクトは最初から確実に機能する必要があります。

そこでNVIDIAは賢明な選択をしました。設計図を公開し、自社では手掛けないあらゆる層をカバーするパートナー連合を構築したのです。この連合には「AI Factory Ecosystem」という名称が付けられており、ジェンセン氏は全メンバーを1枚のスライドにまとめました。そのスライドこそが「地図」なのです。

その地図：実際にAI工場を建設するのは誰か

これらの企業の多くは非上場または海外上場ですが、米国上場企業も多数含まれています。 私はこの「地図」に名を連ねる上場企業をすべて一覧にした表を作成しました。最後の列には、各企業の事業のうちどれほどが実際にAI構築に依存しているかについて、私の大まかな見解を記しています。というのも、スライドに名前が載っていること（マーケティング目的の可能性もある）と、実際にAI構築によって影響を受けることは全く別物だからです。

なお、表にはOTC（店頭市場）や海外上場企業は含まれていない点にご注意ください。 完全なCSVリストをご希望の方は、メッセージをいただければお送りします。また、Lambda（米国）、Nscale（英国）、Firmus（オーストラリア）、Yotta（インド）など、今後IPOを予定している非上場企業もいくつか含まれています。

重要な注意点

ロゴの表示は企業の関与を示唆しますが、それが実質的なものかどうかは分かりません。CoreWeaveやVertivの場合は、AIファクトリー需要が実質的に事業の大部分を占めています。 一方、CaterpillarやNational Gridの場合、AI関連事業ははるかに大きな事業の一部に過ぎず、株価にほとんど影響を与えません。「High」の行は、勢いとボラティリティを同等に兼ね備えています。「Low」の行は、AIインフラ構築関連の取引とのつながりがごくわずかな、より安定した企業を示しています。

まとめ

これらの銘柄の中から次のマーベル（Marvell）が登場するかもしれませんし、一つも現れないかもしれません。一枚のスライドだけでそれを判断することはできず、ジェンセン氏が次に「祝福」すると期待してロゴを追いかける行為は、戦略というより当てずっぽうに近いでしょう。

ここで真に価値があるのは、このマップそのものと、それをもとにさらに鋭い質問を投げかけることです。チャート上のどの銘柄に対しても、「その事業のどれだけが実際にAIの拡大に依存しているのか」「その層はどれほどの価格決定力を持っているのか」と問うべきです。純粋なAI関連企業、多角化した既存企業、コモディティ企業は、確かにそれぞれ異なるレバレッジとリスクプロファイルを持っています。

変わらないのはこれだ。あなたが目にするあらゆるハイパースケーラーの取引や、「Xギガワットのデータセンター」といった見出しは、すべてこのスタック全体が機能することに密かに依存している。誰かが設計し、誰かが建設し、誰かが電力を供給し、誰かが冷却し、誰かがサーバーをラックに設置し、誰かが運用する。 この図は、いわば「キャストリスト」です。興味のあるレイヤーを選び、そのエクスポージャーと価格決定力を天秤にかけることから始めましょう。そこからが、本当の作業の始まりです。この図は「何を買うべきか」を教えてくれるわけではありませんが、参考となるフレームワークとなるでしょう。