今週の米国AIインフラ株：資金はGPUテーマから供給制約と利益確定へと循環
今週、AIインフラ市場では明確なスタイル・ローテーションが見られた。資金は、すでに混み合っていたGPUとハードウェアのテーマから離れ、chu…
I. これまでに起きた動き
今週の米国AIインフラ取引における本質的な変化は、単なる「AI売り」ではなく、市場がAIインフラのバリューチェーン全体を再評価し始めたことにある。資金は、混雑していてβの高いハードウェア物語から離れ、ストレージ、光接続、半導体製造装置、電力、そして native AI データセンターへと移っており、これらの分野は供給制約がより厳しく、受注の見通しも良い。
1. ストレージ: 爆発的需要から利益確定へ
報道によれば、SK hynix 関連のADRsは1日で27%上昇したが、この動きは短期オプション取引と market maker のヘッジによって大きく増幅された可能性があり、必ずしも1日でファンダメンタルズが同じ程度に変化したことを意味するわけではない。
一方で、ストレージ・セクターはすでに調整局面に入っている。JPMorgan の調査によると、投資家はストレージ需要全般に対して一様に弱気というわけではない。むしろ、クラウド各社の設備投資が再び上方修正されるかどうか、HBM の価格が期待に応えられるかどうか、そしてストレージメーカーの利益率がすでに株価に十分織り込まれているかどうかに、より注目している。
JPMorgan は、HBM の平均販売価格が2027年に25%—30%上昇するというシナリオの方が、価格が2倍になるというシナリオより現実的だとみている。それでも、DRAM の供給は依然として極めて逼迫しており、enterprise SSD の需要は AI データセンターと KV Cache Offload によって支えられている。
2. ASML: ガイダンスの増産が供給不足の取引を後押し
ASML は Q2 2024 において 9.3 billion euro の売上高を計上し、市場予想の 8.9 billion euro を上回った。また、2026年通期売上高ガイダンスを 43 billion—45 billion euro に引き上げた。
同社の設備拡張計画によると、low-NA EUV の生産能力は2026年の約65台から2027年には約85台へ、さらに2028年には約110台へ増加する見込みである。Immersion DUV の生産能力は2026年の約130台から2027年には約169台へ、さらに2028年には約220台へ増加する見込みである。
レポートによれば、ASML は2026年に先端ロジックが約25%増加し、メモリーが約75%増加すると見込んでおり、AI需要がロジックチップと HBM 関連製品の双方で生産能力投資を同時に押し上げていることを示している。
3. NVIDIA: 取引の焦点が GPU からフルスタック・プラットフォームへ
今週、NVIDIA をめぐる焦点はもはや GPU の出荷だけではなく、同社が各 AI データセンターの内部でいかに価値取り分を拡大しているかに移っている。
プレゼン資料によると、AI labs が NVIDIA の需要の約20%を占め、従来型 hyperscalers が売上高の約半分を占めている。AI cloud、sovereign AI、産業顧客、企業顧客が新たな成長源になりつつある。以前は主に ASICs に依存していた大口顧客に対して、NVIDIA の compute は現在ほぼ50%を占めている。
NVIDIA は、競争はチップ価格だけでなく、トークンあたりの総計算コストと導入効率にあると強調している。同社の製品ポートフォリオも GPU から CPU、networking、interconnects、rack systems、software へと拡大している。
4. データセンターと電力: ラック数から希少な電力 क्षमताへ
市場は、従来の床面積中心のデータセンター・インフラから、統合型の高密度 AI 電力供給システム、液冷、電力、ネットワークへと関心を移しつつある。
NTT に関する二次レポートからの解釈では、同社は約 20 billion USD backlog を持ち、これは年間売上高の約 7.7 年分に相当する。世界全体の液冷導入は約 250MW で、ラックあたり最大 135kW の GPU 環境を支えうる。同社の強みは、データセンター、海底ケーブル、光バックボーン網にわたる垂直統合として説明されている。
ただし、上記データは Morgan Stanley のレポートを引用した二次記事に由来しており、現在入手できる資料には会社からの公式発表や元レポート全文は含まれていない。したがって、これは確認済みの企業事実ではなく、検証前の取引シグナルとして扱うべきである。
5. IBM: ハードウェアが予算を吸収する中、ソフトウェアは市場から罰せられる
報道によれば、IBM は1日で25.53%下落し、約 65 billion USD の時価総額が失われた。software の成長は Q1 の11%から5%へ鈍化し、consulting はほぼ横ばい、infrastructure 売上高は前年同期比7%減となった。
市場分析では、企業が GPU、server、high-bandwidth memory の購入を優先したことが背景にあるとされ、ハードウェアへの支出が software、middleware、IT consulting の予算を圧迫している可能性があると論じられている。ただし、現時点の資料だけでは、IBM 株の下落が完全にこの要因によるものだと結論づけるには不十分である。
II. なぜこれが重要なのか
1. AI取引は一人の主役からサプライチェーン全体へ広がっている
Changjiang Securities のデータによると、2026年以降、コアAIポートフォリオにおける取引比率は11.23%に上昇し、一方で NVIDIA 除外ポートフォリオの比率は7.40%となっている。ストレージ、光通信/光接続、compute switching、半導体製造装置が主な増分寄与要因となる一方、データセンター networking と AI server/データセンター・インフラの取引比率は低下している。
同レポートは、コアAIポートフォリオの集中度が低下していることも示している。2024年の CR1 平均は57.72%だったが、2026年以降は35.18%まで低下した。これは、取引が一人の主役から複数の異なるインフラ・リンクへ拡大していることを示している。
2. 市場は「需要」が利益へ転化できるかどうかを見極め始めている
ストレージ分野の中での分化は、投資家がもはやAI需要の成長だけでは満足していないことを示している。彼らは今、その需要が持続可能な平均販売価格、長期契約、そして利益へとつながるのかを問い始めている。したがって、ストレージ株の変動は、実際のファンダメンタルズの変化よりもはるかに大きくなる可能性がある。
3. 供給制約が新たなバリュエーション・アンカーになりつつある
ASMLの生産拡大計画は、先端製造、HBM、wafer のいずれも数年前から確保しておく必要があることを示している。Shanghai Pudong International はこのスタイルを HALO 取引と呼び、資本がエネルギー、送電網、公益事業、重要製造能力、半導体製造装置へ流れ込んでいると指摘している — これらの希少な領域だ。
つまり、AIインフラに対する制約は GPU だけではなく、電力、先端製造、ストレージ、液冷、光接続、そして高密度データセンターにも及ぶということだ。
III. エビデンスとトレードへの含意
- Storage: DRAMの供給は明らかに引き締まりつつあるとみられ、enterprise SSD の需要は AIデータセンターと KV Cache Offload に支えられている。ただし、HBM の価格と利益率は、市場の再評価における鍵であり続ける。
- Semiconductor manufacturing equipment: ASML はガイダンスを引き上げ、能力拡大計画を発表し、先端ロジックとストレージへの投資がなお継続しているという見方を強めた。
- NVIDIA: 同社は GPU サプライヤーから、GPU、CPU、ネットワーク、interconnects、ラックシステム、ソフトウェアを含むフルスタックのインフラ・プラットフォームへと移行している。
- Data centers: 高密度GPU環境では、電力、液冷、低遅延ネットワークの統合が必要となる。ただし、NTT に関するデータはなお検証が必要である。
- Relative value: 市場は、短期的にAIでの収益化を示すのに苦戦している従来型ソフトウェア、ITサービス、コンサルティング企業を避け、チップ、ストレージ、ネットワーク、装置、AI data centers を優先する可能性がある。
IV. 今後注目すべき点
- 大手クラウド供給者による最新の決算報告が、2026—2027年に向けてより高い capex を確認するかどうか。
- ストレージ、HBM、光インターコネクトのどの企業が、受注と長期契約を持続的な利益へ変えられるか。
- 電力、液冷、AI-native data centers が上場企業にとって新たな投資テーマになるかどうか。
- compute の賃料が引き続き低下するかどうか。一部の市場分析では、B200 の賃料は5月末のピークから約30%下落したと示されている。
- AI資金調達の減速と private credit の流動性問題が、AI企業に対する負債圧力と株式資金調達圧力を引き続き強めるかどうか。
- NVIDIA が、ASICs、内製カスタムチップ、競合、輸出規制といった構造的リスクに耐えられるかどうか。
V. 結論
今週最も重要だったのは、いずれか単一の銘柄の日中変動ではなく、AIインフラ取引の三層的な再構築だった。すなわち、単一GPUの物語からフルスタック・プラットフォームへ、AI需要の物語から供給制約と収益化能力へ、そしてソフトウェアや軽資産のバリュエーションから、電力、装置、ストレージ、光インターコネクト、高密度データセンターのような希少資産へと移行している。
出典
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