グローバルおよびグレーター・チャイナ半導体（AI ASIC、AIコンピューティングパワー、量子セキュリティ）：AIコンピューティングの拡大が世界の半導体市場を再構築し続ける中、カスタムASIC、中国のコンピューティングパワー、量子セキュリティが新たな成長ドライバーとして台頭

概要

本レポートは、グローバルAI半導体、クラウド向けカスタムASIC、中国AIコンピューティングパワー、量子セキュリティを対象とした業界見通しである。クラウド設備投資、推論需要、先端パッケージング、国内コンピューティングインフラが長期成長を支える一方、AIと非AI半導体の状況の乖離は拡大し、コスト、エネルギー、生産能力、規制が主な制約になるとみている。

主要見解

本レポートはアジア太平洋地域の半導体業界に「Attractive」の見方を付与し、AIサプライチェーン、ニッチメモリー、中国国内コンピューティング・エコシステムを明確に優先している。AI分野ではMediaTekを最有力銘柄とし、TSMC、SMIC、Aspeed、Alchip、KYEC、ASE、FOCI、ASMPT、AllRing、GUCも選好している。メモリー分野ではAP Memoryを最有力銘柄とし、Macronix、Nanya Tech、Winbond、GigaDeviceも選好している。中国AI／半導体／ウェハ製造装置分野では、Iluvatar、Cambricon、Hygon Information、NAURA Technology、AMECを選好する。テスト装置・消耗品ではWinWay、MPI、Hon Hai、Gudengが挙げられ、成熟ノードではUMCが選好される。OmniVision Group、Phison、MetaX、Realtek、GlobalWafersをEW、WIN Semi、Silergy、ASMediaをUWと評価している。 全体のサイクルでは、強いAI需要と弱い非AI需要の乖離が示されている。世界の半導体業界は2030年までにUS$1.5 trillionに達する可能性があり、AI半導体が約半分を占めると予想される。AI半導体TAMは2030年までに約US$753 billionと推定され、サプライチェーンデータに基づく強気シナリオでは、クラウドAI半導体TAMが2026年にUS$485 billionに達する可能性がある。一方、メモリーおよびNVIDIAのAI GPU売上高を除く非AI半導体の成長率は、2026年に低下すると予想される。ロジック半導体ファウンドリーの稼働率は2026年後半に80%へ達する可能性がある。歴史的に、在庫日数の低下は半導体株価指数の上昇と一致することが多かったが、現在の回復はすべてのサブマーケットで同時に起きているわけではない。 クラウドサービスプロバイダーの支出は、AIチップ需要の中心的な起点であり続ける。Amazon、Google、Microsoft、Metaの大手クラウドサービスプロバイダー4社の設備投資合計は、2026年第2四半期に前年同期比87%増加し、設備投資対EBITDA比率は70%を超えた。Morgan Stanleyのトラッキングモデルでは、世界の上場クラウドサービスプロバイダー上位14社の設備投資は、ソブリンAIを除き、2027年にUS$1.4 trillionへ近づくと推定している。同レポートはさらに、設備投資からラック、電力、GPU／ASIC、先端ノードウェハ、CoWoS、HBMの需要を導出しており、予算は引き続き堅調であるものの、設備投資強度、米国での電力供給可能性、プロジェクト展開の速度が予測の実現を左右すると結論付けている。 TSMCはこの伝達連鎖の主要な受益者である。レポートは、TSMCが2025年に関連チップを5.1 million個生産し、年間のGB200 NVL72ラック出荷台数が30,000 unitsに達する可能性があると推定している。AIコンピュート用ウェハの消費額は2027年にUS$46 billionを超えると予想され、NVIDIAが依然として需要の大半を占める。HBM消費量は2027年に最大48 billion Gbに達する可能性があり、再びNVIDIAが大半を占めるとみられる。CoWoS需要合計は、2026年の1.394 million wafersから2027年の2.694 million wafersへ増加すると予想され、これを受けてTSMCは2027年までにCoWoS生産能力を月産200,000 wafersまで拡大する可能性がある。顧客構成はさらに多様化する。NVIDIAのCoWoS需要は2026年の780,000 wafersから2027年の1.222 million wafersへ増加し、それぞれ約56%と45%を占める見通しである。Broadcomの比率は約22%と18%、AMDは約9%と20%、MediaTekの2027年需要は約180,000 wafers、すなわち約7%と予測される。 先端ノード需要も同様に堅調である。TSMCが提供した情報によれば、N2生産能力は2026年から2028年に70%の年平均成長率を達成する可能性がある。N5生産能力は2027年に低下する一方、N3は引き続き増加し、レポートの顧客需要予測と整合する。成熟ノードおよび特殊ノードの生産能力は、2024年から2029年に7%の年平均成長率で拡大すると予想される。AI半導体売上高はTSMCの2026年売上高の30%超を占め、レポートで提示された利益率拡大の投資仮説を支える可能性がある。 AIサーバーCPUとメモリーは、追加的な成長および制約の二つの連鎖を構成する。NVIDIAのVera CPUは、コアをチップレット間で分割しない設計を採用し、コア間の接続経路を短縮している。レポートによれば、その性能は最高性能のx86 CPUの1.8倍に達する可能性がある。強気シナリオはUS$238 billionのCPUオーケストレーションTAMに対応し、トップダウンモデルではAgentic CPU TAMがF26からF30に251%の年平均成長率で拡大すると予測している。メモリーでは、AIストレージ需要によりNAND不足が生じており、NOR Flashの供給逼迫は2026年を通じて継続、DDR4不足は2026年後半まで続く可能性がある。同時に、ウェハ、組立・テスト、メモリーコストの上昇は、2026年にチップ設計企業の利益率を圧迫し、価格弾力性を通じて最終市場のテクノロジー製品需要を抑制する可能性がある。 NVIDIA GPU性能の改善によって、カスタムASICが不要になることはない。大手クラウドサービスプロバイダーは、独自のワークロードに最適化されたチップを引き続き必要とし、より多くのASICプロジェクトが各クラウドサービスプロバイダーのロードマップに従って進むとみている。Alchipのモデルは、2028年に800,000 confirmed Trainium4 units、US$8 billionの売上高を示す。同年のAlchip売上高合計はUS$9.8 billionと予測され、Trainiumが82%を占める。Google TPUの予測では、総数量は2026年の3.7 million unitsから2027年の7.35 million unitsへ増加し、2028年にも6.5 million unitsを上回るが、上振れはABF基板の供給によって制約される可能性がある。 MediaTekは、レポートで強調された最も顕著なカスタムASICの受益者である。TPU売上高は2027年のUS$13.5 billionから2028年のUS$43.5 billionへ増加し、2029年にはUS$70 billionに達すると予想される。プロジェクトが顧客所有のツーリングモデルを採用する場合でも、MediaTekは少なくともTPU v10のパッケージングおよびI/Oダイを担うとレポートはみている。KYECは、AI GPU、TPU、CPUの同時成長の受益者とみなされている。先端パッケージングの競争では、TSMCのCoWoSはレチクルサイズの約9.5倍、またはウェハ当たり4チップまで対応できる。サプライチェーンが円滑に実行されれば、Intel EMIBはレチクルサイズの12倍を超えるより大きなチップをより容易にサポートできる。したがって、最終的な競争結果は設計能力だけでなく、サプライチェーンの納入実行力にも左右される。 中国AIコンピューティングパワーは独立した長期成長テーマである。DeepSeekは低コストの推論アプローチを示しており、これが推論需要を刺激するとレポートはみている。国内ファウンドリーのサプライチェーンも、AI GPUを生産する能力をますます高めている。中国のAIチップ／GPU TAMは2030年までにUS$91 billionに達すると予想され、国内アクセラレーターの市場規模とシェアは拡大し続ける。需要側の証拠には、中国におけるNVIDIA 5090価格の継続的上昇、ByteDanceのVolcano Engine／Doubaoにおけるトークン利用量の急増、中国クラウドの設備投資動向が含まれる。推論経済性の比較では、国内チップは中国で入手可能なNVIDIAプロセッサーと比べ、より低いTCOと同等のトークン当たりコストを示し、大幅に低い価格により単位コスト当たりの性能で優れる。 中国のインフラ能力も、市場が認識する技術格差を縮小している。2026 World Artificial Intelligence Conferenceでは複数のSuperPodソリューションが展示された。Huawei Atlas 950は、1,024 Ascend 950DT NPUs、16 compute cabinets、4 UnifiedBus cabinetsで構成され、銅線・光のハイブリッド相互接続を用い、最大256 TBのプール型メモリーを提供する。Moore Threadsのソリューションは128から256 S-series GPGPUsをカバーし、Enflame-ZTEおよびMetaX-ZTEのソリューションは各64 acceleratorsで構成され、ミッドプレーン不要の直交アーキテクチャを採用する。Hygon Informationの統合CPU・GPUプラットフォームにはOWの見方が付与された。レポートは、中国のCPU TAMが2030年までにUS$42 billionへ拡大し、中国のサーバーCPU市場におけるHygonのシェアが2028年までに18%に達すると予想している。 量子セキュリティのセクションでは、ハードウェアセキュリティを世界の量子サプライチェーンの基盤と位置付けている。現代の電子システムは主として非対称暗号に依存している一方、量子コンピューティングは各国に耐量子暗号への移行ロードマップの策定を促している。タイムラインは地域により異なるが、2030年は重要な転換点であり、主要経済国はNISTのPQC標準へ概ね収れんしている。レポートは異なる接続層にわたる量子セキュリティ需要を分析し、物理的複製不可能関数、すなわちPUFのTAMが2030年までに約US$310 millionに達すると予想する。また、関連する半導体／PUF IP企業およびeMemoryのP/Eレンジを通じて市場評価を分析している。

分析フレームワーク

本レポートはまず、世界の半導体サイクル、在庫、クラウド設備投資を用いて総需要を評価し、その後、クラウド支出を電力、サーバーラック、GPU／ASIC、先端ノードウェハ、CoWoS、HBMへと段階的に分解する。TrainiumおよびTPUプロジェクトについては、チップ数量に認識されるユニット当たり価値を掛けてサプライヤー売上高を推定する。中国AIコンピューティングパワーについては、市場規模、トークン需要、TCO、トークン当たりコスト、SuperPodアーキテクチャを比較する。量子セキュリティのセクションでは、暗号移行のタイムライン、接続層、ハードウェアセキュリティ部品からPUF市場機会を導出し、P/Eレンジの比較で補完する。

手法メモ

• 業界／セクター分析フレームワーク需給フレームワーク

  AIチップ、CoWoS、HBM、メモリーの需給モデル

  本レポートは、チップ、ウェハ、先端パッケージング、メモリーについて、需要と供給能力を個別に推定し、生産能力拡大、不足の継続期間、顧客シェアを評価している。

• 業界／セクター分析フレームワーク上流・中流・下流の産業チェーン伝達

  クラウド設備投資から半導体需要への伝達

  クラウドサービスプロバイダーの設備投資と電力配備を起点として、ラック、GPU／ASIC、先端ノードウェハ、CoWoS、HBM、テストへの需要を順次導出している。

• 業界／セクター分析フレームワーク数量・価格分解

  ASICプロジェクトの数量・単価収益モデル

  AlchipのTrainiumおよびMediaTekのTPU予測では、各チップ世代の数量にサプライヤーが認識するチップ当たり価値を掛け、年間プロジェクト売上高と売上高に占める比率を導出している。

• サイクル・事業環境フレームワーク在庫サイクル（キチン）

  半導体在庫日数と事業環境評価

  本レポートはサプライチェーンの在庫日数とその過去の変化を検証し、在庫日数が低下する局面は一般に半導体株価指数の上昇と一致してきたことを指摘している。

• バリュエーション手法PE/PEGバリュエーション

  P/Eレシオおよび過去のP/Eレンジの比較

  本レポートは半導体サブセクター間のバリュエーションを比較し、PUF／IP関連企業およびeMemoryのP/Eレンジを用いて市場評価を分析している。

• 業界／セクター分析フレームワークその他

  推論TCO、トークン当たりコスト、単位コスト当たり性能の比較

  本レポートは、ハードウェア調達・運用コストとモデル推論出力を組み合わせ、中国における国内チップとNVIDIAプロセッサーを、総保有コスト、トークン当たりコスト、価格性能の観点から比較している。

資産マッピングと比較

投資テーゼから固有資産への構造化マッピング（強み、弱み、同業、リスク）。

• MediaTek (2454.TW)

  レポートは同社をAI分野の最有力銘柄に挙げ、Google TPUプロジェクトからパッケージング、I/Oダイ、関連チップの価値を獲得すると予想している。

  強み

  TPU売上高は2027年のUS$13.5 billionから2029年のUS$70 billionへ増加すると予想される。顧客所有のツーリングモデルでも、少なくともTPU v10のパッケージングとI/Oダイを担う。

  比較

  レポートはMediaTekを世界のクラウド向けカスタムASICサプライチェーンの中心に位置付けている。

  リスク

  Google TPUの数量成長の上振れは、ABF基板の供給により制約される可能性がある。

• TSMC

  AI先端ノードウェハ、CoWoS、および複数のGPU／ASIC顧客からの需要増加の恩恵を受ける。

  強み

  N2生産能力は2026年から2028年に70%の複合成長を達成すると予想され、AI半導体売上高は2026年売上高の30%を超える可能性がある。

  弱み

  N5生産能力は2027年に低下すると予想される。

  比較

  CoWoSはレチクルサイズの約9.5倍まで対応できる。Intel EMIBは、サプライチェーンの実行が円滑に進めば、レチクルサイズの12倍を超えるチップに対応できる。

  リスク

  クラウド設備投資、プロジェクトの電力配備、顧客需要が具体化するペースが、生産能力拡大の稼働率に影響する。

• Alchip

  AWS TrainiumカスタムAIトレーニングチップの成長から恩恵を受ける。

  強み

  Trainium売上高は2028年にUS$8 billionに達し、売上高合計はUS$9.8 billionと予測される。

  弱み

  Trainium売上高は2028年に売上高合計の82%を占めると予想される。

  比較

  レポートは同社を、大手クラウドサービスプロバイダーのカスタムASICプロジェクトの直接的な受益者と位置付けている。

• KYEC

  レポートは、AI GPU、TPU、CPUのテスト需要が同時に増加することで同社が恩恵を受けるとみている。

  強み

  需要源は汎用GPU、クラウド向けカスタムASIC、AIサーバーCPUにまたがる。

• NVIDIA (NVDA.US)

  AIウェハ、CoWoS、HBM需要の最大の寄与者であり、Vera CPUを通じてAgentic CPUへも拡大している。

  強み

  Veraの性能は最高性能のx86 CPUの1.8倍に達する可能性がある。2027年のCoWoS需要は1.222 million wafersと予想される。

  比較

  国内チップは、より低い価格により、中国でより低いTCOと優れた単位コスト当たり性能を実現する。

  リスク

  米国のエネルギー制約、クラウド顧客の予算、規制はAI拡大の制約要因である。

• SMIC (00981.HK)

  中国AI／半導体のOWリストに含まれ、中国国内のAI GPU生産能力の向上から恩恵を受ける。

  強み

  レポートは、中国の国内ファウンドリーサプライチェーンがAI GPU生産においてより高い能力を持つようになっているとみている。

  比較

  他の中国国内コンピューティングおよびウェハ製造装置企業と共に、国内AIサプライチェーンを形成する。

  リスク

  中国のチップ生産能力は、レポートで成長制約として明示的に特定されている。

• Cambricon (688256.SH)

  中国AI／半導体のOWリストに含まれ、国内AIアクセラレーターの横断比較でも対象となっている。

  強み

  中国AIチップ／GPU TAMの拡大と国内アクセラレーターのシェア上昇の恩恵を受ける。

  比較

  レポートは同社をMetaXおよびIluvatarと比較している。

  リスク

  チップ生産能力と規制が、中国AI市場における成長を制約する可能性がある。

• Hygon Information

  統合CPU・GPUコンピューティングプラットフォームにOWの見方が付与された。

  強み

  レポートは、中国サーバーCPU市場における同社のシェアが2028年までに18%に達すると予想している。

  比較

  中国CPU TAMが2030年までにUS$42 billionへ拡大する成長軌道に対応する。

  リスク

  中国のチップ生産能力制約が市場拡大に影響する可能性がある。

• AP Memory

  メモリー分野の最有力銘柄に選定され、Intel EMIBに関連する先端パッケージング技術チェーンにも参画する。

  強み

  レポートが選好するニッチメモリーと先端パッケージングの交点に位置している。

  比較

  推奨メモリーポートフォリオに挙げられた他社よりも高い優先順位を持つ。

主要データ

• 世界半導体市場規模US$1.5tn by 2030e同レポートは、AI半導体がその時点で約半分を占めると予想している
• AI半導体TAM~US$753bn by 2030e世界AI半導体市場の長期予測
• クラウドAI半導体TAM強気シナリオUS$485bn in 2026eサプライチェーンデータにより導かれた強気シナリオの前提
• 大手クラウドサービスプロバイダー4社の設備投資成長率87% Y/Y in 2Q26CYAmazon、Google、Microsoft、Metaの合計
• クラウドサービスプロバイダーの設備投資強度over 70%設備投資対EBITDA比率
• 世界のクラウド設備投資nearly US$1.4tn in 2027ソブリンAIを除く、世界の上場クラウドサービスプロバイダー上位14社
• CoWoS需要合計1,394k wafers in 2026e; 2,694k wafers in 2027e世界の顧客需要予測
• TSMCの潜在的CoWoS生産能力200kwpm by 2027持続的に強いAI需要に基づく生産能力拡大の評価
• 2027年AIコンピュート用ウェハ消費>US$46bnNVIDIAが需要の大半を占めると予想される
• 2027年HBM消費量up to 48bn GbNVIDIAが供給の大半を引き続き消費すると予想される
• TSMC N2生産能力成長70% CAGR from 2026-2028eTSMCが示した生産能力成長軌道
• TSMCのAI半導体売上高比率>30% of 2026e revenueTSMC総売上高に占めるAI関連売上高の予測比率
• Vera CPU性能1.8x最高性能のx86 CPUとの比較
• Agentic CPU TAM成長率251% CAGR from F26 to F30Morgan Stanleyのトップダウンモデル
• Alchip Trainium売上高US$8bn in 2028e同年のAlchip売上高合計US$9.8 billionの82%を占める見通し
• MediaTek TPU売上高US$70bn in 2029e2027年および2028年の予測は、それぞれUS$13.5 billionおよびUS$43.5 billion
• 中国AIチップ／GPU TAMUS$91bn by 2030e中国AIアクセラレーター市場の長期予測
• 中国CPU TAMUS$42bn in 2030中国サーバーCPU市場におけるHygonのシェアは2028年までに18%に達すると予想される
• PUF TAMUS$310mn by 2030量子ハードウェアセキュリティに関連する市場予測

影響と示唆

本レポートは、半導体の成長がAIチップ、先端ノード、CoWoS、HBM、テスト、カスタムASICにますます集中し、TSMC、MediaTek、Alchipおよび関連する組立・テスト企業がより大きな価値を獲得できるとみている。同時に、非AIチップ設計企業は需要鈍化と、ウェハ、組立・テスト、メモリーコストの上昇に直面する可能性がある。中国の国内チップは、低価格、低TCO、SuperPodインフラを通じて単一チップ性能のギャップを一部相殺する。耐量子暗号への移行は、PUFなどハードウェアセキュリティ部品の新たな長期市場も生み出す。

リスク

• AI成長は、クラウドサービスプロバイダーの予算と設備投資強度により制約される可能性がある。
• 米国の電力供給は、AIインフラ拡張に対する明示的な制約である。
• 中国のチップ生産能力は、国内AIコンピューティング需要の実現を制限する可能性がある。
• 規制変更はAI半導体プロジェクトと市場拡大に影響する可能性がある。
• ウェハ、組立・テスト、メモリーコストの上昇は2026年にチップ設計企業の利益率を圧迫し、価格弾力性を通じて最終需要を弱める可能性がある。
• AI半導体を優先するサプライチェーンは非AI半導体を締め出し、T-Glassおよびメモリー不足を引き起こす可能性がある。
• Google TPUなどカスタムチップの数量成長の上振れは、ABF基板の供給により制約される可能性がある。
• Intel EMIBが大規模チップでの優位性を実現できるかは、同社のサプライチェーン実行力に依存する。

注目点

• 大手クラウドサービスプロバイダーの設備投資成長率と設備投資対EBITDA比率が高水準を維持できるかを追跡する。
• 電力配備、GB200/300ラック出荷、それらがCoWoS、先端ノードウェハ、HBM需要へ転換される状況を監視する。
• TSMCのCoWoS生産能力拡大、N2の立ち上がり、2027年のN5低下とN3増加の進捗を確認する。
• 中国におけるNVIDIA 5090価格、主流大規模モデルのトークン価格、Doubaoのトークン利用量など、短期的なAI需要指標を追跡する。
• レポートで示された通り、NAND、NOR Flash、DDR4の不足がそれぞれ2026年および2026年後半まで続くかを監視する。
• 地域ごとの耐量子暗号移行ロードマップと、2030年前後の実装マイルストーンを注視する。