AI需要増加で注目の米国「半導体」「ネットワーク」「データセンター」「電力」関連銘柄を徹底解説！

※「AIと半導体の関係とは？OpenAIのo3モデルの登場がAI業界の資本サイクルに与え得る影響を徹底解説！」の続き

前章では、「AIと半導体の関係とは」という疑問に答えるべく、足元でリリースされたOpenAIの最新のo3モデルがAI業界の資本サイクルに与え得る影響に関して詳しく解説しております。

本稿の内容への理解をより深めるために、是非、インベストリンゴのプラットフォーム上にて、前章も併せてご覧ください。

現在の資本サイクルに対する私の見解

鉄道やインターネットバブルの資本形成にはさまざまな側面がありました。現在の資本サイクルにも、いくつかの具体的な資本形成のカテゴリーがあります。それを簡単に表現するなら、「コンピュートとネットワーキング」「電力」「データセンター」に分類できるでしょう。興味深いのは、過去を思い起こさせる点です。鉄道時代には「鉄道と土地」、インターネット時代には「インターネットと通信」という構図があったのです。

AIの場合、主な過剰投資の対象となるのは電力とデータセンターだと思います。この過剰投資はさらに悪化する可能性が高く、その原因として両市場間に大きなタイムラグがあることが挙げられます。一方、コンピュートとネットワーキングのサイクルはより反応が速いため、需要の増加から供給が追いつくまでのリードタイムは約12か月程度だと考えています。

問題は、電力とデータセンターの反応サイクルが非常に遅いことにあります。データセンターの建設には数か月から数年、電力供給の拡充にはさらに数年を要します。今年（2024年）は、コンピュートやネットワーキングが電力不足によって制約を受けるため、電力予算の再編成が大きな課題となるでしょう。データセンターと電力の部分が市場に反応し始めたのはようやく昨年（2024年）からであり、このことは資本サイクルが転換するまでにはまだ時間がかかることを示していると考えられます。

ここで、伝統的な半導体サイクルの考え方を適用してみましょう。この場合、データセンター向け電力が「ゴールデンスクリュー（特定のプロセスやシステムにおいて、全体の進行や完成を決定づける最も重要でクリティカルな要素）」に相当します。つまり、これが全体のソリューション提供を阻む重要な要素であり、ボトルネックとなるため、最も多くの過剰注文とリードタイムの集中が発生する部分です。

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