AIインフラへの投資は、GPUだけでなく、電力、光ファイバー、メモリー、GPUクラウド、チップ間接続へと広がっている。これまで最も直接的な恩恵を受けてきたのはNvidia（NVDA）だったが、大手テクノロジー企業がデータセンターへの支出を拡大するなか、サプライチェーンの別のボトルネックにも価格決定力が生まれつつある。
背景には、米国を含む世界の一部で、実体インフラへの投資が長期にわたり不足してきた事情がある。米国で生産される半導体の世界シェアは1990年の約37％から、2020年には12％まで低下した。発電設備、送電網、大規模な産業設備、先端パッケージング、精密光学などでも、海外への生産委託や設備増強の遅れが続いてきた。アジアなどが生産能力を担うことでコストは抑えられた一方、AIインフラ投資が急増すると、供給制約がサプライチェーンの各段階で表面化している。
大手テック企業、設備投資を大幅に拡大
大手テクノロジー企業によるデータセンターおよびAIインフラへの合計設備投資額は、2022年の約1420億ドルから、2026年には約6000億ドルに増える見通しだ。4年間で4倍超となる。Alphabetは2025年の設備投資予算を3度引き上げ、2024年の525億ドルから最大930億ドルへ増額した。Microsoftの四半期設備投資額は349億ドルに達し、前年同期比74％増加。Amazonは2025年の設備投資額を1250億ドルと見込み、前年比61％増を計画している。
Goldman Sachsは、Meta Platforms、Microsoft、Amazon、Alphabetの2025～2030年度の設備投資総額が5兆3000億ドルに達すると予想している。PwCは、AI時代における世界のデータセンター累計投資額が2050年までに31兆6000億ドルに達する可能性があるとみている。年間支出は2026年の約8000億ドルから2030年には1兆1000億ドルへ増え、今世紀半ばには1兆8000億ドルに達する見通しだ。
過去に一度集中投資が行われた後、支出が落ち込んだインフラ投資サイクルとは異なり、AIデータセンター内のGPU、サーバー、メモリー、ネットワーク機器は通常4～6年ごとに更新される。初期建設が一巡した後も、機器の更新需要が継続する可能性がある。ただし、更新のペースはAIアプリケーションの普及、企業の設備投資予算、供給能力に左右される。
GE Vernova、電力設備がAI拡大の制約に
AIデータセンターが直面する制約は半導体だけではない。新たな電力容量の確保にも時間がかかる。GE Vernova（GEV）はガスタービンや送電網関連設備を生産し、電力会社による発電・送電能力の拡充を支えている。
同社の直近四半期の売上高は111億ドル。電力部門の受注はオーガニックベースで134％増、電化部門の受注は66％増となった。経営陣は、1600億ドルを超える受注残が2027年末までに2000億ドルを突破すると見込んでおり、年初時点の計画より1年早いペースとなる。
Microsoftは、Chevron（CVX）と共同で進めるテキサス州のデータセンタープロジェクト向けに、GE Vernovaのガスタービン7基を発注した。類似案件も増えている。GE Vernovaの株価はすでに大きく上昇しており、市場では受注の伸びに加え、同社がどの程度の速さで生産能力を拡大できるか、将来の成長が現在の株価評価にどこまで織り込まれているかが焦点となっている。
Corning、高速光ファイバーの需要が増加
データセンター内では、GPUサーバーを高速光ファイバーで接続する必要がある。主要な光ファイバー技術・製造企業の一つであるCorning（GLW）は、直近四半期のコア売上高が前年同期比17％増の47億4000万ドルとなった。営業利益率は約2ポイント上昇し、20.9％に達した。最高財務責任者（CFO）は、AIデータセンターに直接関連する売上高が前四半期からほぼ倍増したと説明している。
CorningはAmazonとの光ファイバー製造に関する協力を深めているほか、Metaとは複数年契約を締結した。次世代AIデータセンター向けの光ファイバー接続を供給する契約で、総額は最大60億ドルに達する可能性がある。
同社の長期計画では、年間売上高の規模を2026年の約200億ドルから、2028年には300億ドル、2030年には400億ドルへ拡大する目標を掲げている。実現の可否は、データセンター建設の進捗、顧客の発注履行、光ファイバーの生産能力拡張にかかっている。
Micron、高帯域幅メモリーの供給が逼迫
メモリーチップも、需給環境が大きく変化している分野だ。Micron Technology（MU）は高帯域幅メモリー（HBM）の生産能力を2026年末まで売り切っている。直近四半期の売上高は415億ドルで、前年同期比346％増。粗利益率は1年前の40％未満から、85％近くまで上昇した。
Samsung Electronics（SSNLF）とSK Hynix（SKHY）は、世界のメモリー市場におけるMicronの主要な競合企業だ。両社はいずれも、メモリー全般の供給逼迫が2027年以降も続く可能性があると見込んでいる。
Micronの株価は2026年上期に約340％上昇した後、過去最高値から20％超下落した。メモリーサイクルに対する市場の期待が相当程度織り込まれたことを示している。今後の株価や業績は、製品価格、生産能力の稼働、顧客在庫、AIサーバー需要の変化に左右される。
Nebius、GPUクラウドでAIインフラに参入
Nebius Group（NBIS）はチップを製造する企業でも、AIモデルを訓練する企業でもない。顧客にGPUクラスターを貸し出し、一般に「ネオクラウド」と呼ばれるサービスを提供している。直近四半期の売上高は5億8200万ドルで、前年同期比454％増加。調整後利益は初めて黒字に転じた。
NebiusはMetaと5年間のインフラ契約を結んでおり、潜在的な総額は最大270億ドルに達する。Nvidiaも同社に20億ドルを直接投資し、将来の計算能力を優先的に利用できるよう支援している。
この事業で重要になるのは、顧客を獲得することだけでなく、GPUクラスターをどの速さで構築できるかだ。NebiusはGPUを継続的に調達し、データセンターを建設し、十分な電力を確保しなければ、受注を実際の売上高に変えられない。売上高が急速に伸びる一方で、設備投資、資金調達の必要性、機器の納入、顧客集中度が確認すべき要素となる。
Astera Labs、チップ間接続が新たな課題に
AIサーバーのラックに搭載されるチップの数や処理速度が高まるにつれ、チップ間のデータ伝送が新たな制約となる可能性がある。Astera Labs（ALAB）は、サーバー内部の接続およびデータ相互接続製品に特化している。直近四半期の売上高は3億9240万ドルで、前年同期比104％増。売上高、利益ともにウォール街の予想を上回った。
同社は次の四半期の売上高について、アナリストが従来予想していた水準を約30％上回る見通しを示した。最新世代の交換チップ「Scorpio X」は量産段階に入ったばかりだが、発売から1四半期後には同社で最大の製品ラインになる可能性がある。
決算発表後、JPMorgan、Jefferies、Morgan Stanleyはいずれも目標株価を少なくとも20％引き上げた。ただし、Astera Labsは今回取り上げた企業の中で規模が最も小さく、株価変動も大きい。新製品の出荷拡大や顧客からの受注の伸びに、市場評価が反応しやすい銘柄でもある。
供給能力の拡大が投資の次の焦点に
AIインフラ投資は、GPU、サーバー、電力、メモリー、光ファイバーなど複数の分野で需要を押し上げている。ただし、各分野の需給環境は一様ではない。Nvidiaの直近会計年度におけるデータセンター売上高は1940億ドルで、前年同期比68％増加した。ChatGPT公開時の約13倍にあたり、粗利益率も75％を超えている。Dell（DELL）やSuper Micro Computer（SMCI）などのサーバー組み立て企業も相次いで恩恵を受けている。
原子力発電事業者のConstellation Energy（CEG）は、地域の現行電力料金を1キロワット時当たり30～40ドル上回る価格で、長期の電力供給契約を締結した。直近四半期の調整後1株利益は25％超増加している。電力の供給制約がエネルギー企業にも波及していることがうかがえるが、新たな発電設備や送電網の整備には長い建設期間が必要となる。
各社の株価や企業価値には、AI投資の拡大期待がすでに程度の差こそあれ織り込まれている。一方、供給制約は新たな生産能力が稼働すれば緩和する可能性があり、需要の伸び、機器の更新サイクル、資金調達環境、政策によって設備投資のペースが変わることもある。市場が次に見極めるのはAIへの総投資額だけではない。資金がサプライチェーンのどの分野へ向かうのか、そして企業が受注残を売上高とキャッシュフローに転換できるのかが焦点となる。