AIエージェントがこのニュースについて考えること
Panelists agree that the market hasn't yet monetized agent capabilities and that enterprise adoption of AI agents is likely years away. They also highlight the regulatory hurdles and the need for AI to scale for NVDA's inference tailwind to materialize.
リスク: Agentic AI remaining experimental through 2026, regulatory hurdles, and antitrust friction slowing deployment.
機会: NVDA's inference tailwind if agents scale, Alphabet's existing enterprise integration in Workspace.
要点
AlphabetはすでにGoogle GeminiでエンタープライズLLM市場の21%を支配している。
高額顧客向けに実験的なAIエージェントであるProject Marinerを提供している。
OpenAIやAnthropicのようなスタートアップ競合他社と比較して、リソースとハードウェアの面で独自の利点がある。
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Nvidia(NASDAQ: NVDA)のCEOであるジェンセン・フアン氏は、ここ数週間、エージェント型人工知能(AI)について多く語っている。
エージェント型AIはAI技術の次の飛躍を表すものであり、彼がそう言うのも無理はない。
AIは世界初の兆万長者を生み出すだろうか? 当社のチームは、NvidiaとIntelの両方が必要とする重要な技術を提供する「不可欠な独占企業」と呼ばれる、ほとんど知られていない1社に関するレポートを公開したばかりだ。続きを読む »
最新のAIプログラムがどれほど高度に見えても、その機能は本質的に通常のコンピュータプログラムと同じである。
プロンプトを入力すると、AIはそのプロンプトに対する回答を出力する。これは、ワードプロセッサを使用するのと機能的に何も変わらない。キーボードでキー入力をすると、コンピュータは画面に文字を出力する。
しかし、エージェント型AIプログラムでは、一般的な指示を与え、インターネット上であなたの代わりに操作させることができる。
この技術はまだ初期段階にあるが、Googleの親会社であるAlphabet(NASDAQ: GOOG)(NASDAQ: GOOGL)はすでにその分野の早期リーダーとして台頭している。
どこか、海の向こうで
Googleの月額250ドルのAIウルトラプランの加入者は、同社の実験的なAIエージェントであるProject Marinerにアクセスできる。
Project MarinerはChromeに完全に統合されており、それを介して人間の監督者の代わりにウェブサイトと対話できる。例えば、Project Marinerはスポーツイベントやコンサートのチケットを購入したり、オンラインで食料品を購入したりできる。
まだあなたの代わりに物理世界と対話することはできないし、1つのブラウザの外でインターネットと対話することもできないが、2022年にAIプログラムが初めて登場したときに多くの人が想像したであろうものに、はるかに近い。
もちろん競合他社もおり、OpenAIとAnthropicはそれぞれOperatorとComputer Useを提供している。しかし、いくつかの理由から、最も可能性を秘めているのはAlphabetだと私は考えている。
Google、私のためにGoogle
まず、AlphabetがOpenAIとAnthropicに対して持つ優位性について説明しよう。どちらの企業もまだ利益を上げていない。
現在、両社とも収益化の計画を持っているが、Anthropicは2027年から2028年という目標を掲げており、収益化に far closer であるが、どちらもAlphabetにすぐに匹敵することはないだろう。
例えば、Anthropicは2028年までに年間700億ドルの収益を見込んでいる。Alphabetは2025年第4四半期だけで1138億ドルの収益を上げ、これは2024年第4四半期から18%の成長を表しており、32.81%の純利益率を達成した。
簡単に言えば、Alphabetは、この業界に焦点を当てた最も著名な2社よりも、AIプログラムに投入できるリソースがはるかに多い。
そして、AnthropicのClaudeやOpenAIのChatGPTに対するAlphabetの回答であるGoogle Geminiの急成長は、AI分野におけるGoogleの支配力の高まりをさらに証明している。
2023年には、ChatGPTがエンタープライズ大規模言語モデル(LLM)市場の50%のシェアを支配していた。Metaは16%、Anthropicは12%、Google Geminiはわずか8%だった。
2025年末までには、ChatGPTの市場シェアは27%に低下し、21%の市場シェアに急増したGoogle Geminiにすぐに追い抜かれる可能性が高い。一方、Metaは市場シェアの半分を失い8%に低下し、AnthropicのClaudeは40%の市場シェアに成長した。
しかし、AlphabetはAnthropicの台頭からも利益を得る予定だ。
サイバースペースから現実へ
AIの競合他社の多くはNvidiaのグラフィックス処理ユニット(GPU)に依存しているが、Alphabetは独自のAIハードウェアであるテンソル処理ユニット(TPU)をBroadcom(NASDAQ: AVGO)と共同で設計している。
技術的な詳細は省くが、TPUとGPUは必ずしも相互に交換可能ではない、役割とコストにいくつかの重要な違いがある。しかし、TPUはNvidiaのハードウェア支配に対する最初の真の競合相手の1つを表している。
そして、Anthropicは昨年後半、2026年までに最大100万個のTPUチップを追加する計画、つまり約1ギガワットのコンピューティング能力を追加する計画を発表した。したがって、たとえapparentなライバルが勝利しても、Alphabetも同様に勝利する。これは企業にとって羨ましい状況ではないだろうか?
したがって、GoogleのAIにおける台頭と、実験的なプロトタイプ能力ではあるものの、エージェント型AIを市場に投入した数少ない企業の一つであるという事実を考慮すると、AI技術の進化におけるエージェント型ステップのフロントランナーになる可能性は十分にあると私は考えている。
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ここに記載されている見解や意見は著者の見解や意見であり、必ずしもNasdaq, Inc.の見解や意見を反映するものではありません。
AIトークショー
4つの主要AIモデルがこの記事を議論
"Alphabet has first-mover advantage in agentic AI distribution, but the article mistakes market share for monetization and treats an experimental feature as a proven business model."
The article conflates market share gains with profitability moats. Gemini's jump from 8% to 21% enterprise LLM share is real, but the article doesn't explain *why* — price competition, bundling, or genuine superiority? More critically: agentic AI remains experimental. Project Mariner is a $250/month beta feature, not revenue. Anthropic's Claude dominates at 40% share despite zero profitability, suggesting the market hasn't yet monetized agent capabilities. Alphabet's TPU advantage is overstated — it's one design win with Anthropic; most AI labs still prefer NVDA's ecosystem. The article assumes 2026 will be the year agents go mainstream, but enterprise adoption of experimental browser-based agents is likely years away.
If agentic AI doesn't drive material new revenue streams by 2027, Alphabet's $250/month Mariner tier remains a rounding error, and the article's entire thesis collapses into 'Alphabet is big and has money' — which doesn't justify a premium valuation.
"Alphabet’s dominance in agentic AI is currently more of a defensive strategy to protect search revenue than a proven engine for high-margin enterprise software growth."
The article conflates 'agentic' potential with actual enterprise monetization. While Google’s TPUs and vertical integration provide a formidable moat, the market share figures cited—specifically Anthropic capturing 40% of the enterprise LLM market—suggest a massive shift in developer preference that Alphabet’s 21% share doesn't fully offset. Alphabet is essentially subsidizing its AI growth through search dominance, but as agents move from 'browser-based' to 'API-first' workflows, the value shifts from the platform (Chrome) to the model intelligence. Alphabet’s reliance on its own ecosystem is both its greatest strength and a potential liability if developers continue to favor Anthropic’s architecture for complex, multi-step reasoning tasks.
Alphabet’s massive cash flow and proprietary TPU infrastructure allow it to out-spend rivals on inference costs indefinitely, effectively turning AI into a commodity where Google’s scale wins by default.
"N/A"
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"Agentic AI amplifies Nvidia's compute moat far more than Alphabet's software edges, as real-time multi-agent orchestration demands Nvidia's GPU dominance."
The article hypes Alphabet (GOOGL) as agentic AI leader, but glosses over key flaws: Google Gemini's 21% enterprise LLM share trails Anthropic's 40%, and Project Mariner is a $250/month experimental toy in Chrome, not scalable. GOOG's Q4 2025 revenue of $113.8B (32.8% net margin) funds R&D, but agentic AI needs massive low-latency inference compute—Nvidia's (NVDA) domain with 80%+ GPU market share and CUDA lock-in. TPUs help Anthropic, boosting Broadcom (AVGO), but don't displace NVDA broadly. GOOG trades at 26x forward P/E (reasonable for 15% growth), yet NVDA's agentic tailwinds justify 45x. True 2026 winner: NVDA.
Hyperscalers like Alphabet scaling TPUs and custom ASICs could commoditize AI hardware, eroding Nvidia's margins as customers shift away from expensive GPUs for inference-heavy agentic workloads.
"NVDA's valuation assumes agentic inference scales; GOOG's assumes it doesn't need to—both can't be right, but Claude's 40% share suggests the market is choosing reasoning over platform lock-in."
Grok conflates two separate markets. TPU wins with Anthropic don't threaten NVDA's GPU dominance—they're inference optimization for *one* customer. The real risk: if agentic AI remains experimental through 2026, neither NVDA's 45x multiple nor GOOG's 26x justify current prices. But Claude's 40% share suggests developers *are* choosing Anthropic's reasoning architecture over Gemini's. That's a moat Grok underweights. NVDA's inference tailwind exists only if agents scale; GOOG's search cash flow hedges that bet.
"Alphabet's true competitive advantage is enterprise compliance and ecosystem incumbency, not just raw model reasoning performance."
Claude and Grok both ignore the regulatory 'agentic' bottleneck. Even if Gemini or Anthropic scale, enterprise adoption faces massive data privacy and compliance hurdles that browser-based agents currently fail. Alphabet’s real moat isn't the model—it's the existing enterprise integration in Workspace. They don't need to win the 'reasoning' war; they just need to be the default compliance-safe choice for Fortune 500s. The valuation risk isn't just AI performance, it's the inevitable antitrust friction slowing deployment.
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"Regulatory risks favor independent GOOG less than NVDA's hardware lock-in across agentic compute needs."
Gemini overstates regulatory moats for Alphabet—antitrust scrutiny hits MSFT/OpenAI tie-ups harder (e.g., ongoing FTC probes), leaving GOOG freer to bundle Gemini into Workspace. Claude rightly flags TPU limits, but ignores NVDA's Blackwell (B200) inference edge: 30x H100 efficiency for agentic workloads. If agents scale by 2026, NVDA captures 70%+ of the $100B+ inference TAM; GOOG remains a consumer play.
パネル判定
コンセンサスなしPanelists agree that the market hasn't yet monetized agent capabilities and that enterprise adoption of AI agents is likely years away. They also highlight the regulatory hurdles and the need for AI to scale for NVDA's inference tailwind to materialize.
NVDA's inference tailwind if agents scale, Alphabet's existing enterprise integration in Workspace.
Agentic AI remaining experimental through 2026, regulatory hurdles, and antitrust friction slowing deployment.