AI関連株・マーケット

主要ニュース

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   エヌビディア好決算、シスコ提携、HF買収

   エヌビディアは好調な四半期を再び報告し、売上高予想を上回った。また、AIインフラを巡るシスコとの提携拡大、Hugging Faceの買収（129億ドルと報道）、Perplexityへの追加出資を発表した。 シスコとの提携は、コンピューター同士をつなぐネットワーキングから、数千のGPUを統合してコンピューターそのものを生み出すネットワーキングへの転換を示す。アナリストはこれを加速コンピューティングへの橋渡しとし、シスコを「再び極めて重要な存在」にするとみる。国内のAI基盤を構築する企業は、ネットワーク設備の選定基準の変化に直面する可能性がある。

   エヌビディアの動きは、AI構築が「実行と制御」の段階に移行する中で起きている。トークンが利益に直結し、GPUからAIファクトリー、ネットワーキング、推論、エージェント、ロボティクスへと話が広がっている。

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   中国CXMT、HBM3E製造開始でAIメモリ差縮小

   中国最大手メモリメーカーのCXMTが、初めてHBM3Eチップの小規模生産を開始した。HBM（高帯域メモリ）はプロセッサの隣に配置する積層メモリで、大規模AIモデルの学習・実行に不可欠だ。 これによりCXMTは、HBM4を量産中のサムスン、SKハイニックス、マイクロンに対し1世代遅れを取る。ただ、米国の輸出規制で先端HBMの調達が制限される中、中国独自のAIチップ開発の障害を下げる可能性がある。アリババのT-Headと寒武紀（カンブリコン）はこのメモリをテストし、2027年から製品に採用する計画だ。中国国内のAI半導体設計企業が、国産HBMの供給を受けやすくなる可能性がある。

   The Informationによると、CXMTは技術的に3〜5年遅れており、不良率も高い。SemiAnalysisは6月時点の歩留まりを約25％と推定した。上海IPOで86億ドルを調達したが、目論見書によればHBM向けの資金は明示されていない。

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   米FRB、AIトークン価格を注視

   連邦準備制度理事会（FRB）のウォーシュ議長は、AIを潜在的な「新生産要素」と呼び、旧型モデルの価格が限界費用に近づくなか、最先端モデルのトークンに顧客がプレミアムを支払うかどうかを問いかけた。 トークン価格の下落は、真の生産性向上かコモディティ化のどちらかを示す可能性があり、AIに流入する巨額の資本が高いリターンを生むか疑問を投げかける。CFOにとってトークン価格は投入コストだが、低コストが必ずしも高リターンを意味するわけではない。国内企業のCFOは、AIトークン価格の動向が自社の投入コストと投資判断に影響する可能性がある。

   EYパルテノンのチーフエコノミスト、グレゴリー・ダコ氏は、トークン価格が競争、モデル品質、価格戦略、計算コストに関する手がかりを与えると指摘。テクノロジーアナリストのルーク・ランゴ氏は「利用拡大ではなく、フロンティアでの価格決定力が、AIが価値を生んでいるか資本を消費しているかの本当のスコアボードになりつつある」と話す。

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   英中銀総裁、AIバブル崩壊で市場急落警告

   イングランド銀行（BOE）のアンドリュー・ベイリー総裁は、AIバブルの崩壊が世界の株式市場に深刻な下落をもたらす可能性があると警告した。 これは、過剰なAI投資が金融安定にもたらすリスクに対する規制当局トップレベルの警告であり、調整が広範な経済的影響を及ぼし得ることを示唆している。国内の投資家は、AI関連株の急落により保有資産が減る可能性がある。

   他の中銀や規制当局が同様の懸念を示すかどうか、また市場やAI企業がこうした警告にどう反応するか。

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   GEバーノバの新型MV-UPS、ギガワット当たり収益を3倍に引き上げる可能性

   GEバーノバは8月24日、中電圧無停電電源装置（MV-UPS）を発表した。同社によると、データセンターやAI工場に安定した継続的な電力を供給するという。MV-UPSは2027年半ばに出荷開始予定。 スコット・ストラジックCEOは、MV-UPSや固体変圧器を含む拡大された電源スタックにより、ギガワット当たりの収益が2〜3倍に増える可能性があると述べた。現在、GEバーノバはデータセンター容量1ギガワット当たり約2億〜3億ドルを稼いでいる。これにより、エンドツーエンドの電力ソリューションの価値がさらに高まる。

   GEバーノバの株価は8月31日時点で予想利益の約49倍で取引されている。投資家は、このプレミアムな評価がすでに期待される成長を織り込んでいるかどうかに注目するだろう。1760億ドルの受注残は、2030年に近づくまで収益にはならない。

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   AIブームを持続させるには、バリュエーションを正当化する生産性向上が不可欠

   新しい分析によると、株式市場の高いバリュエーションは、AIがソフトウェア企業だけでなく経済全体の生産性を押し上げるという前提に基づいている。その検証例として挙げられているのが、現在の時価総額が約5兆ドルに上るNvidiaだ。 この分析では、Nvidiaのバリュエーションを正当化するには、米国の労働生産性が1990年代末から2000年代初頭と同水準の年率約3%に達する必要があると指摘する。直近3四半期の生産性は平均わずか1.3%にとどまり、経営幹部への調査では89%がAIによる測定可能な生産性向上はないと回答している。

   見通しは二択だ。2036年の米企業の総利益が米議会予算局（CBO）の基準シナリオである5.5兆ドルを上回るか、あるいはAIへの投資とNvidiaの成長が予想以上に鈍化するかだ。歴史的に見れば、インフラ経済の計算が成立しなくなった時点でバブルが終焉を迎えることが多い。