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、カスタムASICが成長し、AI推論に不可欠であるという点で一致していますが、その採用のペースと範囲は不確実なままです。NvidiaのソフトウェアエコシステムとGPUの効率は、急速な置換に対する大きな障壁となっています。
リスク: Nvidiaのソフトウェアの堀とGPUの効率により、カスタムASICへの移行は予想よりも遅くなる可能性があり、BroadcomやMarvellのようなファブレスASICデザイナーの短期的な再評価が制限されます。
機会: ハイパースケーラーからのコストと電力効率の需要によって推進される、AI推論のための特殊化されたシリコンにおける長期的な成長の可能性。
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 →
MarvellとBroadcomのカスタムプロセッサは、大手テクノロジー企業にとってますます重要になっています。
BroadcomとMarvellは、AlphabetやMicrosoftのような主要顧客が契約を結び、AI主導の巨大な成長を遂げています。
Taiwan Semiconductorは、どのプロセッサが需要があるかに関わらず、AIハードウェアブームの恩恵を受けるユニークな立場にあります。
Nvidia (NASDAQ: NVDA)は長年にわたり主要な人工知能（AI）株であり、過去3年間で株価は600%急騰しました。しかし、同社が10月期の好決算を発表した後、奇妙なことが起こりました。株価が下落したのです。
それはNvidiaのせいではなく、投資家が株を罰する正当な理由があったわけでもありません。しかし、長くて印象的な上昇の後、Nvidiaが株価の勢いを維持することは困難になっています。
AIは世界初の兆万長者を生み出すのでしょうか？ 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「不可欠な独占企業」と呼ばれる、あまり知られていない1社に関するレポートを発表しました。続きを読む »
その理由の1つは、投資家がAIブームはNvidiaのグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の優位性の外にも、はるかに成長の余地があることに気づき始めていることかもしれません。すなわち、カスタムシリコンプロセッサは、AIハードウェア需要の次のイテレーションとしてますます見なされています。
これは、Marvell (NASDAQ: MRVL)、Broadcom (NASDAQ: AVGO)、そしてTaiwan Semiconductor (NYSE: TSM)にとって朗報です。これらの銘柄がNvidia株の小休止中に勢いを増す可能性のある理由はここにあります。
長年にわたり、Nvidiaの汎用GPUはデータセンタープロセッサの主要な形態でした。これらのチップは汎用AIコンピューティングタスクに優れており、幅広い人工知能アプリケーションで使用できます。
しかし、世界をリードするテクノロジー企業は、カスタム半導体には汎用GPUを超える利点があることにも気づき始めています。具体的には、プロセッサを特定のAIモデルやシステムでより効率的に動作するように調整できます。
超競争の激しいAIテクノロジー分野では、これが優位に立つためのすべてを変える可能性があります。だからこそ、MarvellとBroadcomが行っていることがますます重要になっています。
Broadcomの顧客向け特定用途カスタム集積回路（ASIC）の売上は、同社の第1四半期に倍増して84億ドルになりました。Alphabetは主要顧客であり、同社は最近、2031年までAlphabetのAIデータセンター向けのAlphabetのTensor Processing Units（TPU）の顧客設計を拡大するためにBroadcomと契約を結びました。
さらに多くのAI売上が期待されています。Broadcomの経営陣は、同社の人工知能収益が来年までに1000億ドルに達すると推定しています。
Marvellも同様の状況にあります。同社は、Microsoftを含む大手テクノロジー企業向けにカスタムASICソリューションを設計しています。同社は2026年にAI主導の力強い成長を報告し、総売上高は42%増の82億ドルになりました。
Marvellはまた、Amazonの独自Trainiumチップの主要設計パートナーであり、Nvidiaは3月にMarvellに20億ドルを投資すると発表しました。このパートナーシップにより、Nvidiaの顧客はMarvellのASICにアクセスできるようになります。これは、MarvellとBroadcomのカスタムチップが、AIコンピューティングニーズのためにNvidiaのGPUを完全に置き換えるのではなく、並行して動作する可能性のある例です。
AIハードウェアラッシュから利益を得たいが、Nvidia、Marvell、Broadcomのいずれが最大の勝者になるかを決定したくない場合は、TSMCとしても知られるTaiwan Semiconductorがあなたの選択肢となるはずです。
これらの企業とは異なり、TSMCはプロセッサを製造しています。同社は世界のプロセッサ製造で70%の市場シェア、さらに印象的な先進人工知能プロセッサで90%の市場シェアを誇っています。
TSMCの第1四半期の売上高は41%増の350億ドルに急増し、純利益は58%増の米国預託証券（ADR）あたり3.49ドルになりました。経営陣は、2026年通年の売上高が30%増加すると述べています。
TSMCのC.C. Wei CEOは、同社の最新の決算説明会でAIを「メガトレンド」と呼び、AIプロセッサ製造に対する需要の高まりを引き続き活用できると信じています。テクノロジー企業は依然としてNvidiaのGPUだけでなく、カスタムシリコンも必要としているため、TSMCはどのプロセッサが勝つかに関わらず、すべてのAIプロセッサニーズから利益を得るのに最適な位置にあります。
TSMC、Broadcom、Marvellの株が2030年までにNvidiaをアウトパフォームすることを保証するものではありませんが、カスタムシリコンへのトレンドがこれらの企業にそのチャンスを与えていると思います。Semianalysisの最近のデータによると、GoogleのTPUはNvidiaのプロセッサを使用した場合と比較して、計算コストを62%削減できると推定されています。今年初め、MicrosoftはAI推論のために独自のカスタムMaia 200チップを発表しました。これはMarvellと提携して設計されました。Microsoftによると、このチップは「AIトークン生成の経済性を劇的に向上させる」とのことです。
世界をリードするAI企業であるAnthropicとOpenAIも、カスタムチップの方向に向かっています。AnthropicはすでにBroadcomとの提携を拡大し、来年からBroadcomとGoogleのTPUを3.5ギガワット利用できるようにしています。
カスタムASICプロセッサは今年45%成長すると予想されており、GPUの2026年の成長率は15%です。このシフトが続くにつれて、Marvell、Broadcom、Taiwan Semiconductorは、投資家が次のAIハードウェアの波に乗るにつれて、株価が大きく上昇する可能性があります。
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Chris Neigerは、言及されている株式のいずれにもポジションを持っていません。Motley Foolは、Alphabet、Broadcom、Marvell Technology、Nvidia、Taiwan Semiconductor Manufacturingのポジションを持ち、それらを推奨しています。Motley Foolには開示ポリシーがあります。
ここに記載されている見解や意見は著者のものであり、Nasdaq, Inc.の見解や意見を必ずしも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
"Nvidiaのエコシステム上の堀とTSMCの集中リスクにより、カスタムシリコンバスケットによる2030年のアウトパフォームは、記事が示唆するよりも可能性が低くなります。"
この記事は、ハイパースケーラーからのカスタムASIC需要の加速を正しく指摘しており、BroadcomのAI収益軌道とMarvellのMicrosoft/Amazon設計勝利は2031年までの具体的な収益可視性を提供しています。しかし、NvidiaのDGX CloudとCUDAソフトウェアのロックインを通じてASIC隣接ワークロードを捕捉する能力、さらにTSMCの2026年の30％の売上成長がすでに30倍以上の将来マルチプルに織り込まれていることを過小評価しています。TSMCにおける地政学的集中リスクと、より多くの設計が内製化されるにつれて発生する可能性のある利益率の圧縮は未解決のままであり、2030年までにNvidiaに対する持続的なアウトパフォームの可能性を制限しています。
Nvidiaがソフトウェアの優位性を維持したとしても、コストに敏感な推論ワークロードがシフトするにつれて、カスタムASICは2030年までにデータセンターTAMの20〜30％を侵食する可能性があり、NVDAのマルチプル拡大を上限とし、AVGOとMRVLのマルチプルを引き上げます。
"カスタムASICの成長は現実ですが、この記事はAVGOまたはMRVLが2030年までにNVDAをアウトパフォームできるという評価証拠を提供していません。両社とも利益率の圧縮に直面しており、Nvidiaはカスタムチップ市場に大規模に参入できます。"
この記事は、置換を証明することなく、2つの別々のトレンドを混同しています。カスタムASICは成長するでしょう—それは真実です。しかし、45％のASIC成長と15％のGPU成長の比較は誤解を招きます。両方とも同時に成長できます。さらに重要なのは、この記事は2026年のデータを現在のものとして引用し、評価フレームワークなしで2030年まで予測していることです。TSMCのAIチップ製造における90％のシェアは本物ですが、AVGOとMRVLはファブレスデザイナーであり、製造マージンを捉えません。本当の質問はカスタムシリコンが存在するかどうかではなく、TSMCがすでにAIブームを織り込み、NVDAの粗利益（70％以上）がそれら（約50〜55％）をはるかに上回っている場合、AVGO/MRVLが20％以上のEPS成長を維持できるかどうかです。
カスタムシリコンがコストと効率においてGPUを本当にアウトパフォームする場合、Nvidiaはカスタムチップも設計します—そして、AVGOまたはMRVLがスケールアップするよりも速くそれを行うためのキャッシュ、才能、顧客関係を持っています。この記事は、これらの企業がカスタムシリコンの未来を所有していると仮定していますが、それらは単なる下請け業者に過ぎないかもしれません。
"AIモデルのトレーニングから高ボリュームの推論への移行は、構造的にカスタムASICを汎用GPUよりも有利にし、価値の捕捉をハードウェアに依存しないチップからカスタムチューニングされたシリコンへとシフトさせます。"
カスタムシリコン（ASIC）への移行は、単なるトレンドではなく、構造的な現実です。Nvidiaは汎用トレーニングを支配していますが、AIの「推論」フェーズ—長期的な真のボリュームが存在する場所—には、BroadcomとMarvellが提供する電力効率とコスト最適化が必要です。Broadcomのハイパースケーラーのスタック（Google、Meta）への統合は、NvidiaのGPU中心モデルにはない防御的な堀を作成します。TSMCは究極の「つるはしとシャベル」プレイであり続けますが、投資家は台湾に固有の地政学的リスクプレミアムを考慮する必要があります。この記事は、コスト/トークン効率へのシフトを正しく特定しており、これは「万能」GPUアプローチよりも特殊化されたシリコンを支持しており、AVGOとMRVLを魅力的な長期コンパウンダーにしています。
この論文は、NvidiaのCUDAエコシステムの「ソフトウェアロックイン」効果を無視しています。これにより、カスタムシリコンへの切り替えは、開発者にとって大規模なエンジニアリングおよび移行リスクとなります。AIモデルが急速に進化し続ける場合、GPUの柔軟性は、固定機能ASICの効率よりも価値がある可能性があります。
"今後4〜6年間で、カスタムASICは意味のあるコストと効率の向上を解き放ち、Nvidiaが主要プレイヤーであり続ける間でも、市場のリーダーシップをBroadcom、Marvell、TSMCへと傾ける可能性があります。"
この記事は、AIハードウェアがカスタムASICへとシフトしているため、Broadcom、Marvell、TSMCが2030年までにNvidiaをアウトパフォームすると主張しています。その論文にはメリットがあります。カスタムチップは特定のモデルやワークロードを最適化でき、主要顧客はコストと効率の向上を推進しています。しかし、NvidiaのGPUエコシステム—ソフトウェア、ツール、スケーラブルな展開—は依然として強力な堀であり、完全なカスタムシリコンへの移行は主張されているよりも遅く、段階的になる可能性があります。追加のリスクには、楽観的なAI採用率、設備投資サイクル、潜在的な供給制約、製造を混乱させる可能性のある台湾の地政学的リスクが含まれます。評価額はすでに有利なAIハードウェアの再評価を反映している可能性があり、アップサイドは具体的な採用マイルストーンに依存します。
Nvidiaのエコシステムは深く根付いており、大規模に運用を適応させることができます。カスタムASICへの移行は、2030年のウィンドウ内では置換レベルではなく段階的なものになる可能性があり、この論文を損なう可能性があります。
"Nvidiaの四半期ごとのソフトウェアイテレーションは、18か月のASICサイクルを上回り、推論におけるAVGO/MRVLのシェア獲得を制限します。"
Geminiは、推論ボリュームがAVGOとMRVLの効率を有利にすると主張していますが、NvidiaのBlackwellロードマップはすでにソフトウェアの調整を通じて200W未満の推論トークンをターゲットにしていることを無視しています。TSMCとのASIC設計サイクルは依然として18か月以上かかります。Nvidiaは四半期ごとのCUDAアップデートを出荷しており、ハイパースケーラーは新しいシリコンのテープアウトなしでそれらを採用できます。この速度差により、2028年までほとんどの推論ワークロードがGPU上で維持され、ファブレスASICデザイナーの再評価が抑制されます。
"ソフトウェアの俊敏性は、カスタムシリコンが証明され償却された後の推論ワークロードの経済性を克服しません。"
Grokは設計サイクルの速度と展開の現実を混同しています。はい、Nvidiaは四半期ごとにCUDAアップデートを出荷しています—しかし、ハイパースケーラーは、すでに生産中のカスタムシリコンと比較して推論精度とトークンあたりのコストを検証せずにそれらを採用しません。MicrosoftのMaiaとGoogleのTPUはテープアウトの遅延で遅延しませんでした。効率の差がエンジニアリングの労力を正当化したため、それらは出荷されました。Nvidiaの四半期ごとのケイデンスはトレーニングには重要です。推論の経済性は、検証済みの固定シリコンを有利にします。
"GPUの可用性と市場投入までの速度は、現在、ハイパースケーラーにとってカスタムASICのわずかな効率上の利点を上回っています。"
Claude、あなたは「推論」シフトの資本集約性を欠いています。カスタムシリコンが避けられないと主張する一方で、あなたはハイパースケーラーがGrokが言及した18か月のASIC検証サイクルを待てないため、現在Nvidia GPUに数十億ドルを注ぎ込んでいることを無視しています。私たちは、生のGPUの可用性がカスタムシリコンのわずかな効率よりも優先される「十分良い」という急増を見ています。TSMCのCoWoS容量が主要なボトルネックでなくなるまで、ASICへの移行は二次的な成長ドライバーであり、一次的なものではありません。
"ソフトウェアのロックインとポートコストにより、カスタムシリコンへの移行は遅れ、Nvidia GPUは市場が予想するよりも長く推論で優位性を保つでしょう。"
Geminiが「推論効率」を唯一のドライバーとして強調することは、ソフトウェアの堀を過小評価するリスクがあります。AVGO/MRVLがトークンあたりのコストが低いとしても、ハイパースケーラーはCUDA/CuDNNへの依存、モデルの最適化、ツールの使い慣らしといった移行を遅らせる要因に直面しています。Nvidiaのエコシステムは資本を償却でき、ソフトウェアの調整やDGX Cloudのようなクラウドオプションを通じて新しい推論ワークロードを捕捉できるため、移行は2028〜29年まで段階的なものとなり、AVGO/MRVLの短期的な再評価を制限します。
パネルは、カスタムASICが成長し、AI推論に不可欠であるという点で一致していますが、その採用のペースと範囲は不確実なままです。NvidiaのソフトウェアエコシステムとGPUの効率は、急速な置換に対する大きな障壁となっています。
ハイパースケーラーからのコストと電力効率の需要によって推進される、AI推論のための特殊化されたシリコンにおける長期的な成長の可能性。
Nvidiaのソフトウェアの堀とGPUの効率により、カスタムASICへの移行は予想よりも遅くなる可能性があり、BroadcomやMarvellのようなファブレスASICデザイナーの短期的な再評価が制限されます。