NVIDIA、27,000人の億万長者を生み出した「長期保有」の驚異的パワー

NVIDIA、27,000人の億万長者を生み出した「長期保有」の驚異的パワー

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現代において「成功法則」は数多く語られますが、NVIDIAは、世代を超えた富を一度に、それも数万人規模で生み出す方法をその身をもって証明しました。単に世界一の企業となっただけでなく、36,000人の従業員に与えた影響は驚くべきものがあります。この記事では、NVIDIAの驚異的な成長がどのようにして多くの従業員を億万長者へと押し上げたのか、そしてそれが示唆する「長期保有」の真価について掘り下げます。

NVIDIA従業員に起きた富の爆発的生成

驚異的な株価上昇とその影響

2025年12月現在、NVIDIAの時価総額は約4.3兆ドルに達し、世界で最も価値のある企業としての地位を確立しています。株価は年初来31%以上の上昇を記録し、過去数年間では170%超、239%超の上昇率を誇ります。特に、ChatGPTの登場以降、株価は約900%も上昇し、時価総額は約3兆ドル増加しました。この驚異的な成長は、従業員に莫大な富をもたらす基盤となりました。

億万長者となった従業員たち

3,000人以上の従業員を対象とした調査によると、驚くべき結果が明らかになっています。NVIDIA従業員の76%から78%が億万長者であり、その半数近くは純資産2,500万ドル(約40億円)以上、3人に1人は2,000万ドル(約32億円)以上の資産を持っています。これは、現在の従業員数36,000人に換算すると、約27,000人以上の億万長者、約18,000人が2,500万ドル以上、約12,000人が2,000万ドル以上の資産を持つ計算になります。さらに、過去に在籍していた元従業員を含めると、その数はさらに膨大になります。

報酬制度と「人材への投資」哲学

NVIDIAが従業員にこれほどまでの富をもたらした背景には、手厚い株式報酬制度と、従業員を大切にする経営哲学があります。制限付き株式ユニット(RSU)やストックオプションは、経営層だけでなく、あらゆる階層の従業員にとって給与の重要な一部となっています。CEOのジェンスン・フアン氏は、全従業員の報酬を自身でレビューし、増額を惜しまない姿勢を示しています。この「人材への投資」は、従業員の定着率を業界平均の17.7%を大幅に下回る2.7%に抑える強力な要因となっています。激務の環境であっても、将来の大きな富への期待が従業員を引き留めているのです。

「長期保有」がもたらす複利効果

NVIDIAと、約20年前に同様の富の創出劇を見せたGoogleの事例から得られる最も重要な教訓は、「正しい企業に長期投資すること」の力です。NVIDIAで富を築いた従業員は、株式が付与されるたびに売却したり、短期間で転職したりしませんでした。彼らは、将来性のある企業に入社し、職務で卓越した成果を上げ、昇進を通じてより多くの株式を取得し、そしてそれらを「持ち続けた」のです。この「持ち続ける」という行為が、複利効果を生み出し、巨額の資産形成を可能にしました。

キャリア戦略における「長期保有」の再考

目先の給与よりも将来性を重視する

従来のキャリアアドバイスでは、現金の報酬を最大化することが推奨されがちですが、これは不十分な視点です。現金報酬は複利で増えることはありません。一方、株式報酬は企業の成長と共に指数関数的に価値が増加する可能性があります。NVIDIAの例は、目先の給与よりも、将来性のある企業で株式報酬を得て、それを長期保有することの重要性を示唆しています。

「割合」と「勤続年数」が鍵を握る

キャリア選択においては、現在の株式の「金額」だけでなく、将来の成長を見越した「割合」が重要になります。また、勤続年数こそが複利効果をもたらす最大の要因です。毎年、昇進ごとに新たな株式が付与され、5年、10年、18年と勤続することで、大きな富が築かれるのです。さらに、自身の職務において「不可欠な存在」となることも、長期的な成功には欠かせません。

NVIDIAが歴史に刻む、従業員富集中という新たな伝説

NVIDIAは、企業史上最大級の従業員富集中を生み出しました。従業員の76%から78%が億万長者となり、半数近くが2,500万ドル以上の資産を持つという事実は、「正しいロケットに長期投資する」ことが、自ら会社を設立することよりも有利になる可能性を示しています。GoogleのIPOが一日で約900人の億万長者を生み出したのに対し、NVIDIAは継続的に約27,000人以上の億万長者を創出しました。CEOのフアン氏が語るように、「次のNVIDIA」は今この瞬間にも存在しています。問題は、それを見極め、参入し、そして持ち続ける「確信」があるかどうかです。

画像: AIによる生成