著者 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AIエージェントがこのニュースについて考えること
パネルは、AI採用の潜在的な遅延、競争による利益率の圧迫、AI設備投資の景気循環性、そして台湾でのサプライチェーンの混乱のような地政学的リスクを引用し、7000億ドルのAI設備投資の仮説に対して概して弱気です。
リスク: 地政学的リスク、特に台湾でのサプライチェーンの混乱、およびAI設備投資の景気循環的な性質。
機会: NvidiaやBroadcomのような企業を支える、AIインフラストラクチャに対する強力な需要。
本分析は StockScreener パイプラインで生成されます — 4 つの主要な LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）が同じプロンプトを受け取り、組み込みの幻覚防止ガードが備わっています。 方法論を読む →
テクノロジー大手は、今年だけで AI 構築に約 7000 億ドルを費やすことを目指しています。
需要が高く、チップ設計者やクラウドサービス企業にとって爆発的な収益成長につながっています。
テクノロジーストック、特に Magnificent Seven は、過去 3 年間で S&P 500 を押し上げました。そして、投資家が今年の初めに一部のプレイヤーから回転したとしても、それは一時的な動きかもしれません。近年、利益を上げた AI の話はまだ終わっていないことを忘れてはなりません。実際、AI が今日の研究所から現実世界のアプリケーションへと移行するにつれて、AI の話は始まったばかりかもしれません。
今年は、主要なテクノロジー企業がインフラストラクチャ構築に投資を注ぎ込むという話の重要な瞬間を表しています。これは予想される需要に対応するためだけでなく、現在の顧客のコミットメントに対応するためです。Amazon (NASDAQ: AMZN)、Alphabet、Microsoft、Meta Platforms は、2026 年にこの急増に約 7000 億ドルを費やす計画です。
AI は世界初の 1000 億ドルの富豪を生み出すのか？ 私たちのチームは、Nvidia と Intel の両方が必要とする重要な技術を提供する、あまり知られていない「不可欠な独占」と呼ばれる企業に関するレポートをリリースしました。続き »
このような状況を踏まえ、私の予測は、AI インフラストラクチャ株が今年、S&P 500 を上回るということです。それでは、詳細を見ていきましょう。
AI インフラストラクチャについて話しましょう。それは具体的に何なのでしょうか？チップ、サーバー、ネットワーク機器、完全なデータセンターなど、AI のトレーニングと使用を可能にするすべての要素が含まれます。私が先に言及したテクノロジー大手も、チップ大手 Nvidia やネットワークの強豪 Broadcom もインフラストラクチャプレイヤーです。そして、これらはほんの一例です。
それでは、これまでの AI ブームで何が起こったかを考えてみましょう。数年前、投資家は AI 株を買い始めました。彼らはこのテクノロジーの可能性に気づいたからです。さまざまな方法で、さまざまな業界や私たちの日常生活に適用され、AI は企業や個人が時間とお金を節約し、より革新的になるのに役立ちます。これはすべて、企業収益にとって素晴らしいニュースです。AI を開発・販売する企業、およびそれを使用する企業が勝者となり、投資家はできるだけ早くこれらのプレイヤーに賭けようとしました。
AI の最初の段階では、大規模言語モデルのトレーニングが含まれており、顧客がチップ、サーバー、その他の製品やサービスを求めて彼らに急いで駆け寄ったため、インフラストラクチャ企業は明らかに恩恵を受けました。これにより、Nvidia や Broadcom などの企業は四半期ごとに収益が爆発的に増加しました。
しかし、トレーニングは一度限りのイベントではありません。それは継続的なタスクであり、さらに、新しくトレーニングされたモデルは、次に現実世界の問題に取り組みます。ここでは、これらの問題を解決するために「思考」プロセスを支援するためにチップ、ネットワーク機器、その他が必要です。
これらのモデルがより頻繁に、より洗練された、より正確な方法で使用されるにつれて、企業は幅広いインフラストラクチャ企業の製品やサービスのより多くを必要とします。
このプロセス全体が今、勢いを増し始めています。Amazon は最近、その支出計画について言及し、Amazon Web Services (AWS) の顧客のニーズに対応するために、今年 2000 億ドルの資本支出を見込んでいます。AWS は、AI および非 AI 製品やサービスを提供する世界最大のクラウドサービスプロバイダーです。同社は、現在の顧客との合意を考慮して、今後 2 年間でこの投資の大きな部分を収益化することを目指しています。
チップメーカー、ネットワーク企業、その他のデータセンター大手からの最近のメッセージは同じです。AI 容量の需要が急増しています。これは、今後数四半期にこれらの企業が引き続き爆発的な成長を報告し続けることを示唆しています。そして、今四半期までに得られた報告は、このアイデアを裏付けています。Alphabet、Amazon、Meta は、FactSet の上級収益アナリストである John Butters が 5 月 4 日のメモで書いたように、S&P 500 の収益成長を 27% 以上に押し上げました。これは 2021 年以来最高水準です。
一方、Morningstar は、CNBC の報道によると、AI 株は 7 年ぶりの最大の割引で取引されています。
いくつかの AI 大手の株価と収益見通しとの関係を見ると、評価額は大幅に低下していることがわかります。
一方、私たちは AI 成長の新たな段階に入っています。今日から将来に向けて、企業は AI を使用しており、インフラストラクチャプレイヤーにとって強力な収益成長をもたらしています。そして、顧客のコミットメントに基づいたインフラストラクチャプレイヤーの主要な投資は、この収益機会が大きくなることを示唆しています。
この成長と魅力的な評価額は、投資家が AI 株に参入するきっかけとなり、ここ数週間でその勢いの一部が見られています。そのため、私の予測は、これらのインフラストラクチャプレイヤーが 2026 年に市場を上回るということです。
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Adria Cimino は Amazon および Oracle のポジションを持っています。The Motley Fool は Alphabet、Amazon、Broadcom、Meta Platforms、Microsoft、Nvidia、Oracle を保有しており、推奨しています。The Motley Fool は、開示ポリシーを持っています。
ここに記載されている見解と意見は、著者の見解と意見であり、Nasdaq, Inc. のものを反映するものではありません。
4つの主要AIモデルがこの記事を議論
"インフラストラクチャ株は依然として唯一の信頼できる投資対象ですが、それは投資家が現在主流となっている投機的な設備投資額ではなく、キャッシュフロー効率を優先する場合に限ります。"
この記事は、巨額の設備投資と将来の収益性の保証を混同しており、資本集約型のハードウェアサイクルにおける危険な仮定です。7000億ドルの支出は現実ですが、「作れば来る」戦略は、エンタープライズAI導入の潜在的な遅延を無視した、収益化への直線的なパスを想定しています。GPU利用率が停滞した場合、またはSaaS（Software-as-a-Service）企業がAI統合からの実質的な利益率拡大を示せない場合、古典的な供給過剰に直面することになります。私はインフラレイヤー、特にBroadcom（AVGO）とNvidia（NVDA）については強気ですが、それは投資家がトップラインの収益成長ではなく、現在マグニフィセント・セブン間で内部の相互補助によって人為的に膨らまされているフリーキャッシュフローへの転換に焦点を当てている場合に限ります。
主なリスクは「設備投資の崖」であり、テック大手は、AIによる収益強化へのROIが2026年まで得られない場合、より高い配当や自社株買いへの投資家の圧力を受けて、支出を突然抑制する可能性があります。
"コミットされた7000億ドルの設備投資は、NVDAとAVGOに2〜3年の収益追い風を提供し、推論が予測どおりに収益化されれば、2026年にS&Pを2倍アウトパフォームする位置につけます。"
記事のAMZN、MSFT、GOOG、METAによる2026年の7000億ドルの設備投資予測（「今年」との不一致に注意）は、堅調なAI需要を示しており、NVDAのBlackwellの立ち上げとAVGOのネットワークの急増を促進し、第1四半期の収益はすでにビッグテックによるS&PのEPSを27%押し上げています。推論ワークロードは、トレーニングを超えてサイクルを延長し、インフラリーダーの30-50%の成長（S&Pの10-15%と比較して）をサポートします。バリュエーションはリセットされており、NVDAは約40倍のフォワードP/Eで50%以上のEPS見通しは、プルバック後では妥当に見えます。しかし、これは供給制約の中でのシームレスな実行を前提としています。
ハイパースケーラーの巨額の設備投資は、AIのROIが期待外れに終わるか、エンタープライズの採用が遅れる場合、通信バブルを彷彿とさせる供給過剰につながる可能性があり、インフラの過剰構築はリターンを圧迫しました。電力網のボトルネック（例：米国は100GW以上の新規容量が必要）は、2026年の立ち上げを遅らせる可能性があり、上昇余地を制限します。
"この記事は、持続的な設備投資を加速的な設備投資と誤解しており、現在のバリュエーションが7000億ドルの支出サイクルをすでに織り込んでいないと仮定しています。"
この記事は2つの異なる現象を混同しています。(1) ハイパースケーラーによる設備投資の増加、これは現実であり文書化されています。(2) これがアウトパフォームする株式リターンにつながるという仮定。7000億ドルという数字は正確ですが、誤解を招きます。これは過去数年間からの増加分ではなく、すでに織り込まれているトレンドの継続です。Nvidiaは約30倍のフォワードP/E、Broadcomは約25倍で取引されています。Morningstarの「7年間で最大の割引」は、つまみ食いされたものであり、これらの倍率は2019年の水準を40〜60％上回っています。この記事はまた、インフラ需要とインフラ**株**のリターンを混同しています。設備投資がコミットされていても、競争（AMDがシェアを獲得したり、カスタムチップがNvidiaの堀を侵食したりする）により利益率が圧迫された場合、インフラ株は強力な収益にもかかわらずアンダーパフォームします。決定的に欠けているのは、AIのROIが実現せず、ハイパースケーラーが2027〜28年に支出を縮小した場合に何が起こるかです。
設備投資が2027年までの確定した顧客契約を本当に反映しており、推論ワークロードが予想よりも速くスケールする場合、インフラ株は再評価される可能性があります。しかし、この記事は「確定した」契約の証拠を一切提供していません。それは事実として提示された憶測です。
"AIの設備投資の波は景気循環的であり、2026年にピークを迎える可能性があり、AIの採用が維持されたとしても、収益の減速と倍率の圧縮のリスクがあります。"
AIインフラストラクチャがS&P 500を上回るという主張は、成長物語に基づいています。AWSとハイパースケーラーは、2026年までに約7000億ドルが割り当てられた、数年間の設備投資サイクルを支えるでしょう。モデルトレーニングがデプロイメントに移行するにつれて、Nvidia、Broadcom、およびクラウドの競合他社にとって、これは説得力のある意味合いを持ちます。しかし、弱気シナリオも潜んでいます。AIの設備投資は非常に景気循環的で変動が大きく、収益の増加は、資本集約的なサイクルにおける持続的なAI採用と価格設定力に依存します。クラウドの成長が鈍化し、容量、電力、冷却コストの上昇により利益率が圧迫され、バリュエーションがトップラインの成長鈍化に見合わない場合。上昇余地は、収益だけでなく、利益の確保にかかっています。
最も強力な反論：AIインフラストラクチャの需要は前倒しで非常に景気循環的です。設備投資サイクルのピークは予想よりも早く到来する可能性があり、クラウドの成長は減速する可能性があり、AIの採用が長期的に維持されたとしても、バリュエーションのディスインフレを引き起こす可能性があります。
"AIインフラストラクチャの仮説は、台湾における極端なサプライチェーン集中の壊滅的なテールリスクを無視しています。"
Claudeは「確定した」という誤謬を指摘するのは正しいですが、誰も地政学的リスクプレミアムを無視しています。TSMCが台湾でわずかな混乱に直面した場合でも、ソフトウェアROIに関係なく、NvidiaとBroadcomの7000億ドルの設備投資の仮説全体が消滅します。私たちは、超集中型のサプライチェーンに世界経済を賭けています。「設備投資の崖」はROIだけでなく、物理的なサプライチェーンの脆弱性に関するものであり、ここにいる誰もがそのバリュエーションモデルに完全に織り込んでいません。
"連鎖するサプライチェーンと電力の制約により、ハイパースケーラーは7000億ドルの設備投資をGPUからエネルギーインフラストラクチャに再配分せざるを得なくなる可能性があります。"
Geminiは適切に台湾のリスクを強調していますが、Grokの電力網のポイントと十分に結びついていません。TSMCのファブも大量の電力を消費しており、米国のCHIPS法による補助金は、5〜7年かかる送電遅延（FERCデータ）を解決しません。データセンターが2030年までに米国の電力の8%を消費すると仮定すると（EIA）、ハイパースケーラーはGPUと発電機の間の設備投資を配分することになり、20〜30%のエネルギーコストインフレの中で、NVDAの2026年のBlackwellのボリュームに最も大きな影響を与えるでしょう。
"サプライチェーンの集中リスク（TSMC）は、2026年までの拘束力のある制約として、電力網のリスクを上回ります。"
Grokは電力とサプライチェーンという2つの別個の制約を混同していますが、シーケンスのリスクを見逃しています。TSMCの生産能力は最初に（2025-26年）、電力網のボトルネックは次に（2027年以降）発生します。台湾での混乱が米国のファブの立ち上げが実現する前に発生した場合、ハイパースケーラーは国内の生産能力を十分に速く代替できません。エネルギーコストのインフレは、電力がある場合にのみ重要です。TSMCがつまずき、Intel/Samsungがギャップを埋める前に、7000億ドルの設備投資は不良資産となるでしょう。誰もこのタイミングを明示的にモデル化していません。
"ROIとタイミングのリスク、そして政策/地政学は、設備投資の見出しよりも重要です。混乱は立ち上げを遅らせ、NVDA/AVGOのリターンを圧迫するでしょう。"
Geminiは台湾のリスクを強調していますが、その議論はそれを二項対立的な障壁として扱っており、タイミング/ROIのリスクとしては扱っていません。ハイパースケーラーはサプライヤーを多様化し、設備投資を段階的に行うことができます。混乱はサイクルを遅らせることはあっても、破壊することはありません。より大きな欠落している部分は、政策/地政学（輸出管理、補助金、半導体制限）とROIの感度です。ROIが冷え込んだり、管理が厳しくなったりすると、2026年の立ち上げが遅れ、生の設備投資ラインよりもNVDA/AVGOのリスク調整後リターンを圧迫する可能性があります。
パネルは、AI採用の潜在的な遅延、競争による利益率の圧迫、AI設備投資の景気循環性、そして台湾でのサプライチェーンの混乱のような地政学的リスクを引用し、7000億ドルのAI設備投資の仮説に対して概して弱気です。
NvidiaやBroadcomのような企業を支える、AIインフラストラクチャに対する強力な需要。
地政学的リスク、特に台湾でのサプライチェーンの混乱、およびAI設備投資の景気循環的な性質。