半導体製造ラボ SEMICONDUCTOR DATA LAB

企業研究 ロジック半導体 / AIコンピューティング GPU・ネットワーク・システム・AIソフトウェアのファブレス企業

NVIDIA

企業研究 — AI計算基盤をGPU・ネットワーク・ソフトウェアで比較

FY2026売上の約90%がCompute & Networking。
Q1 FY2027のGAAP純利益583億ドルには有価証券等の調整158.82億ドルが含まれます。

求人DBの会社ID対象外。応募入口は公式採用です。 雇用法人・勤務地国・就労言語・ビザ条件は公式募集要項の比較項目です。

NVIDIAのデータセンター基盤FY2026 Annual Reportを同じページに掲載します。 連結業績、Compute & NetworkingとGraphics、顧客集中、外部製造、Q1 FY2027のGAAP調整を個別の欄へ分けます。

Verified 詳細企業研究 / 出典・主張リンク確認済み ページ確認日 2026-08-10

60秒で判断

候補に残す3つの基準

向いている入口 GPU・CPU・ASIC設計 / 検証

電気電子、情報、計算機アーキテクチャ、RTL・物理設計の経験がある人。

根拠と確認日出典一覧(8件)

公式 2件 / IR 4件 / 採用 2件。出典参照日 2026-08-10 / ページ確認日 2026-08-10

FY2026 連結売上高 2,159.38 億ドル FY2025比65.5%増
FY2026 R&D 184.97 億ドル FY2025比43.2%増
Q1 FY2027 GAAP営業利益 535 億ドル 前年同期比147%増
FY2026 セグメント売上構成 連結売上2,159.38億ドル / segment note
  • Compute & Networking 1,934.79億ドル
  • Graphics 224.59億ドル

01 立ち位置

何の会社として比べるか

NVIDIAのFY2026売上はCompute & Networkingが約89.6%、Graphicsが約10.4%。 AI計算基盤の規模をセグメント値で比較します。

FY2026 セグメント

Compute & Networkingが売上の約90%

FY2026 Annual Report↗
セグメント売上高億ドル / FY2026
Compute & Networking1,934.79
Graphics224.59

2区分の合計が連結売上高2,159.38億ドルです。

AI GPU・CPU・システム

Accelerated Computing Platform

GPU、CPU、NVLink、システムを組み合わせ、学習、推論、HPC、データ分析向けの計算基盤を提供します。

  • NVIDIA Blackwell
  • NVIDIA Vera Rubin
  • NVIDIA DGX
  • NVIDIA HGX
公式製品情報↗
データセンターネットワーク

Networking

NVLink、InfiniBand、Ethernet、DPUでGPUクラスタ内外のデータ移動とスケールアウトを支えます。

  • NVLink
  • InfiniBand
  • Spectrum-X Ethernet
  • BlueField DPU
公式製品情報↗
開発・推論ソフトウェア

AI Software

CUDA、ライブラリ、モデル・推論ソフトウェアをハードウェアと共通のプラットフォームに含めます。

  • CUDA
  • NVIDIA AI Enterprise
  • NVIDIA NIM
公式製品情報↗
Gaming・Professional・Automotive・Edge

Graphics and Edge

GraphicsセグメントのGeForce・RTXと、Compute & Networkingに含まれるAutomotive・Edge向け基盤を展開します。

  • GeForce
  • NVIDIA RTX
  • NVIDIA DRIVE
  • NVIDIA Jetson
公式製品情報↗

02 収益

どこで、どれくらい儲けているか

FY2024からFY2026へ売上と営業利益が急拡大しました。 Q1 FY2027は営業利益と有価証券等の利益を分けて掲載します。

FY2026 連結業績

売上2,159.38億ドル / 営業利益1,303.87億ドル

純利益1,200.67億ドル、R&D 184.97億ドル。 会計年度末は2026年1月25日です。

NVIDIA FY2026 Annual Report(2026-05-12)

3期の連結推移

売上 FY2024 609.22 → FY2025 1,304.97 → FY2026 2,159.38億ドル

営業利益は329.72億ドル、814.53億ドル、1,303.87億ドル、純利益は297.60億ドル、728.80億ドル、1,200.67億ドルです。

NVIDIA FY2026 Annual Report(2026-05-12)

FY2026 セグメント

Compute & Networking 1,934.79 / Graphics 224.59億ドル

セグメント営業利益は1,301.41億ドルと91.56億ドル。 株式報酬、全社費用、取得関連費用は連結への調整に入ります。

NVIDIA FY2026 Annual Report(2026-05-12)

FY2026 cash generation

営業CF 1,027.18億ドル / 有形固定資産・無形資産購入60.42億ドル

在庫は113.24億ドル増え、非上場株式購入は175.02億ドルでした。

NVIDIA FY2026 Annual Report(2026-05-12)

Q1 FY2027 GAAP P&L億ドル / 売上を100とする相対長
売上高816
営業利益535
純利益583
Other adjustment 158.82億ドルを含む

純利益には営業外の有価証券等要因が加わります。

連結売上高の3期推移億ドル / FY2024–FY2026
609.22FY2024
1,304.97FY2025
2,159.38FY2026

NVIDIA Corporation連結の同一表です。

03 強みとリスク・検討点

強みと、リスク・検討点

GPU、CPU、ネットワーク、システム、CUDAを一体で供給し、巨額の営業CFをR&Dと供給へ配分します。 顧客集中、外部製造、輸出規制が変動要因です。

強み

Compute & Networkingの規模

FY2026売上は1,934.79億ドルで全社の89.6%。 FY2024の474.05億ドルから約4.1倍へ増加しました。

NVIDIA FY2026 Annual Report(2026-05-12) ↗
ハードウェアとソフトウェアの共通基盤

GPU、CPU、ネットワーク、システム、CUDA系ソフトウェアを一体のデータセンター基盤として提供します。

NVIDIA Data Center公式ページ ↗
営業CFの規模

FY2026営業CFは1,027.18億ドルで、R&D 184.97億ドルと製品・供給への投資を支えました。

NVIDIA FY2026 Annual Report(2026-05-12) ↗
Blackwellの顧客展開

Q1 FY2027資料は主要ハイパースケーラー、クラウド事業者、モデル開発企業でのBlackwell採用を掲載します。

NVIDIA Q1 FY2027 Investor Presentation(2026-05-20) ↗

リスク・検討点

直接顧客への売上集中

FY2026は直接顧客1社が全社売上の22%、別の1社が14%。 両社とも主にCompute & Networkingです。

NVIDIA FY2026 Annual Report(2026-05-12) ↗
外部製造・先端パッケージ供給

製造、組立、パッケージ、テストを第三者へ委託し、供給能力・歩留まり・納期が出荷量へ作用します。

NVIDIA FY2026 Annual Report(2026-05-12) ↗
輸出規制と中国売上

Q2 FY2027会社予想の売上910億ドルは、中国向けData Center compute売上をゼロとする前提です。

NVIDIA Q1 FY2027 Investor Presentation(2026-05-20) ↗
Q1純利益の市場性証券要因

Q1 FY2027 GAAP純利益583.21億ドルにはOther adjustment 158.82億ドルが加わりました。 Non-GAAP純利益455.48億ドルとの併記が利益の再現性比較に必要です。

NVIDIA Q1 FY2027 Investor Presentation(2026-05-20) ↗

04 待遇

給与、初任給、休日、手当

公式Careersと個別求人票が職種、勤務地、報酬、福利厚生の一次情報です。 国・職種・等級ごとの掲載値を転記します。

応募前の一次情報
給与
基本給帯、賞与、株式報酬の掲載項目は国と求人で異なります。 応募対象の公式求人票から金額と通貨を転記します。NVIDIA Careers
福利厚生
求人票と地域別採用ページから、保険、休暇、退職制度など対象地域の項目を転記します。
面接
How We HireはSearch & Apply、Let’s Meet、Join the Teamの3段階と、技術職のcoding exerciseを掲載します。How We Hire
応募数
How We Hireは技能・関心との一致度が高い上位3〜5職種への応募を推奨しています。
NVIDIA Careers↗
実際の募集を探す公式採用:NVIDIAの募集職種応募先と募集条件の基準は、応募日の公式募集要項です。

05 勤務地と職種

どこで、どんな仕事をするか

ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、システム、製品技術が世界の開発・供給拠点に分布します。 現行募集は公式求人のlocationで抽出します。

主な勤務地・拠点
米国カリフォルニア州
サンタクララ本社とハードウェア・ソフトウェア開発。
台湾
開発、製品技術、サプライチェーン関連の主要地域。
イスラエル
ネットワーキング開発の主要地域。
日本
公式求人の勤務地区分から現行職種を抽出。
公式採用の勤務地欄↗
公式求人を探す技術語
  • GPU Architecture
  • ASIC Design
  • CUDA
  • Compiler
  • NVLink
  • InfiniBand
  • Ethernet
  • Systems
  • Product Engineering
  • Reliability

製品、機能、測定対象を含む検索語です。

応募窓口の選び方
  1. Hardware・Software・AI・Systemsから職種群を一つ選ぶ
  2. 公式求人のlocation、必須技能、担当製品を転記する
  3. 測定値を含む設計・コード・不良解析の事例を一件添える
公式採用へ↗

公開求人: 求人DBの公開職種へ

公式採用情報↗

公式採用の募集職種 ↗

06 これから

会社が次に取りにいくもの

Vera Rubin、Q2 FY2027売上予想、Agentic AIの三項目を追跡し、製品出荷、顧客導入、連結売上の順で実績化を測ります。

これからの材料
Vera Rubin
2026年後半・Q3開始予定。 出荷時期、供給量、顧客採用を後続資料へ記録します。Q1 FY2027 Presentation
Q2 FY2027会社予想
売上910億ドル±2%、Non-GAAP粗利益率75.0%±0.5ポイント。 中国Data Center compute売上ゼロの前提です。Q1 FY2027 Presentation
公式情報からの見立て

Vera Rubinの投入

Q1 FY2027資料はVera Rubinを2026年後半、Q3からの投入予定として掲載します。

根拠資料↗

不確実性:製品出荷時期、供給量、顧客認定は将来情報です。

公式情報からの見立て

Q2 FY2027売上予想

会社予想は売上910億ドル±2%、Non-GAAP粗利益率75.0%±0.5ポイントです。

根拠資料↗

不確実性:中国Data Center compute売上をゼロとする前提です。

公式情報からの見立て

Agentic AIとreinforcement learning

Q1 FY2027資料はAgentic AIとreinforcement learningをCPU需要の成長領域として掲載します。

根拠資料↗

不確実性:用途別売上と採用率は資料の掲載範囲外です。

07 入口を選ぶ

専攻から、入口を1つに絞る

GPU、ネットワーク、CUDA、システム、製品技術から一領域を選び、公式求人の担当製品と測定項目へ紐づけます。

設計

GPU・CPU・ASIC設計 / 検証

演算コア、メモリ、インターコネクト、物理設計、機能検証を担う職種群です。

  • GPU
  • CPU
  • ASIC
  • RTL
ソフトウェア

CUDA・AIソフトウェア

コンパイラ、ライブラリ、ランタイム、推論、モデル最適化を担います。

  • CUDA
  • Compiler
  • C++
  • Inference
システム

Networking / Systems

NVLink、InfiniBand、Ethernet、DPU、ラックの帯域・信頼性・熱設計を担います。

  • NVLink
  • InfiniBand
  • Ethernet
  • DPU
応募前の3手
  1. Blackwell / Vera Rubin / Spectrum-X / CUDAから対象を一つ選ぶ
  2. PPA、帯域、レイテンシ、電力、歩留まりから測定値を一つ選ぶ
  3. 公式求人の必須技能と自分の設計・コード・解析結果を一対一で対応させる
公式採用へ↗
面接で使う技術語
  • GPU
  • CPU
  • ASIC
  • RTL
  • PPA
  • CUDA
  • Compiler
  • C++
  • Inference
  • Performance

製品名、測定対象、使用ツールを一組にした応募用技術語です。

比較

他社との違いを一言で

Data Center GPU / CPU / Software

AMD

Instinct・ROCmとAI計算基盤で競合します。 NVIDIAはCompute & Networkingが売上の約90%、AMDはEPYC CPU・Versalもセグメント横断で持ちます。

Custom AI accelerator / Networking

Broadcom

custom XPUとEthernetで重なります。 Broadcom連結にはInfrastructure Softwareが含まれ、NVIDIA連結はCompute & NetworkingとGraphicsです。

AI accelerator / CPU

Intel

Data Center AIとCPUで競合します。 IntelはIDM・Foundry、NVIDIAはファブレスと外部製造の構造です。

Custom accelerator

Google / hyperscaler internal silicon

大口顧客が内製アクセラレータを拡大する場合、GPU需要と顧客集中の双方へ作用します。

参照資料一覧へ →

出典

公式情報と第三者資料

会社、IR、採用、報道の種別を分けて掲載しています。 参照日は2026-08-10です。

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