AIチップ、先端プロセス・パッケージング、メモリ、中国AIコンピュート、量子セキュリティ・ハードウェアを含む半導体：クラウド設備投資、カスタムASIC、中国の国内コンピュート能力がAI半導体の力強い長期成長を共同で支える

概要

本レポートは、グローバルAI半導体サイクル、クラウドサービスプロバイダーによるカスタムASIC、TSMCの先端プロセスとCoWoS、メモリの需給、中国国内のAIコンピュート能力、量子セキュリティという6つの主要テーマを検討している。中心的な結論は、AIインフラ投資が長期的な業界拡大を継続的に牽引し得る一方、AI半導体と非AI半導体の状況の乖離、コスト上昇、エネルギー・能力のボトルネックがより顕著になるというものである。

主要見解

レポートはまずグローバル業界規模と設備投資を評価し、AI半導体が引き続き力強い拡大局面にあると結論付けている。グローバル半導体市場は2030年までにUS$1.5tnに達し、AI半導体が約半分を占めると予想している。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は2026年にUS$485bn、AI半導体全体のTAMは2030年に約US$753bnに達する可能性がある。需要シナリオはクラウドサービスプロバイダーの投資に支えられている。Amazon、Google、Microsoft、Metaの設備投資は2026年第2四半期に前年比87%増加し、設備投資対EBITDA比率は70%を超えた。モルガン・スタンレーの追跡モデルはさらに、世界の上場クラウドサービスプロバイダー上位14社の設備投資が、ソブリンAIを除き2027年にUS$1.4tnに近づくと推定している。一方、クラウド向けロジックチップは世界のクラウド設備投資の約20%を占め、資本投資はサーバー、GPU/ASIC、ウェハー、先端パッケージング、メモリのバリューチェーンへ波及する。 この成長は半導体業界全体に均等には分配されない。レポートは、ロジックファウンドリーの稼働率が2026年後半に80%へ達すると予想する一方、メモリおよびNVIDIAのAI GPU売上高を除くと、非AI半導体の成長は2026年に低下すると見込んでいる。ウェハー、組立・テスト、メモリのコスト上昇は、価格弾力性を通じてテクノロジー製品の需要を抑制し、チップ設計企業の利益率を圧迫し得る。サプライチェーンはまた、T-Glassやメモリなどの希少資源をAI製品に優先配分し、非AI半導体を締め出す可能性がある。したがってレポートは、業界全体で同期した回復ではなく、AIバリューチェーンの構造的な強さと従来需要の弱さが併存する状況を描いている。 先端プロセス、CoWoS、HBMは、AI需要を実現するうえでの主な物理的ボトルネックである。レポートは、TSMCが2025年に関連チップを5.1mn個生産し、GB200 NVL72ラックの通年出荷が30k台に達する可能性があると推定している。AIコンピュートが消費するウェハーの価値は2027年にUS$46bnを超える可能性があり、HBM消費量は最大48bn Gbに達し、NVIDIAが引き続き大半を占める見込みである。世界のCoWoS需要は2026年の1,394 thousand wafersから2027年の2,694 thousand wafersへ増加すると予想される。NVIDIAの需要は780 thousand wafersから1,222 thousand wafersへ増加する一方、シェアは56%から45%に低下する。AMDは130 thousand wafersから530 thousand wafersへ増加し、シェアは9%から20%へ上昇する。Broadcomは300 thousand wafersから484 thousand wafersへ増加する一方、シェアは22%から18%へ低下する。MediaTekは2027年に180 thousand wafersを必要とし、7%を占めると予想される。需要源はより多様化しているが、NVIDIAは依然として最大顧客である。 これに対応して、TSMCは2027年までにCoWoS能力を月間200 thousand wafersまで拡大する可能性がある。N2能力は2026年から2028年に70% CAGRを達成すると予想され、N3能力は増加を続ける一方、N5能力は2027年に低下する。成熟・特殊プロセス能力は2024年から2029年に7% CAGRで拡大すると見込まれる。AI半導体は2026年にTSMC売上高の30%超を占めると予想され、レポートは2024年から2029年のAI半導体売上高成長が「60%に達する可能性がある」とも述べている。パッケージング競争では、TSMC CoWoSは最大9.5xのレチクルサイズとウェハー当たり約4チップをサポートできる。サプライチェーンの実行が円滑に進めば、Intel EMIBは12xを超えるレチクルサイズの大型チップをより容易にサポートできる可能性がある。したがってCoWoSには既存の規模とエコシステムの優位性があるが、超大型チップのパッケージングには競合する技術ルートが残っている。 レポートは、高性能な汎用GPUがクラウドサービスプロバイダーによるカスタムチップ開発の必要性をなくすことはないと考えている。Google TPU、AWS Trainium/Inferentia、Meta MTIAなどのASICプロジェクトは、特定ワークロード向けに性能、コスト、供給を最適化できる。Alchipの推定Trainium3数量は2026年に400kチップ、2027年に600kチップであり、Trainium4は2028年に800kチップに達すると予想される。Trainium売上高はそれぞれUS$1.8bn、US$2.8bn、US$8bnで、Alchip総売上高の60%、63%、82%を占めると予想される。同期間のAlchip総売上高はUS$3.1bn、US$4.4bn、US$9.8bnと見込まれる。Google TPU総数量は2025年の1.75mnチップから2026年に3.70mn、2027年に7.35mnへ増加し、2028年も6.50mn超を維持すると予想される。ただし、TPUなどAIチップの数量成長はABF基板の供給に左右される可能性がある。 MediaTekはレポートのAI分野におけるトップピックの一つである。顧客保有ツーリングのCOTモデル下でも、レポートはMediaTekが少なくともTPU v10のパッケージングおよびI/Oダイを担う可能性があると考えている。TPU売上高は2027年のUS$13.5bnから2028年のUS$43.5bnへ増加し、2029年にUS$70bnに達すると予想される。この事業は2027年のMediaTek総売上高US$35bnの38%、2028年の総売上高US$67bnの65%を占める見込みである。プロジェクト別では、TPU v8tは2027年に3mnチップ、売上高US$13.5bnに達すると予想される。TPU v9は2028年に3mnチップ、売上高US$39bn、2029年に4mnチップ、売上高US$52bnに達すると見込まれる。TPU v10は2029年に1mnチップ、売上高US$18bnに達すると予想される。この成長はパッケージング、I/Oダイ、チップテストにも波及し、レポートはKYECがAI GPU、TPU、CPUの成長から恩恵を受けると具体的に指摘している。 GPUおよびASICに加え、レポートはAgentic AIをサーバーCPU成長の新たな源泉とみなしている。NVIDIAのVera CPUは最高性能のx86 CPUの1.8xの性能を実現する可能性があり、そのコアは異なるチップレットに分離されていないため、より高速なコア間接続を可能にする。モルガン・スタンレーのトップダウンモデルは、Agentic CPU TAMがF26からF30に251% CAGRで拡大すると予想し、強気シナリオではUS$238bnのCPUオーケストレーションTAMを示唆している。この見方は、AIコンピュート需要をアクセラレータから、データ処理、タスク調整、システムオーケストレーションを担うCPUへと広げるものである。 メモリもAIインフラ需要と供給優先順位の変化の影響を受ける。レポートは、AIストレージ需要がNAND不足を引き起こし、NOR Flashの供給不足が2026年を通じて続くと予想している。DDR4不足は2026年後半まで継続すると見込まれるが、スポット価格の上昇余地は限定的である。根拠として、AIサーバーはより多くの大容量かつ先進的なメモリを必要とする一方、能力およびサプライチェーン資源がAI製品へ移行しており、メモリカテゴリー間で需給逼迫度と価格パフォーマンスに乖離が生じている。 中国AIコンピュートはもう一つの独立した成長テーマである。レポートは中国のAIチップTAMが2030年までにUS$91bnへ成長すると予想している。DeepSeekが示した低コスト推論は推論需要を刺激しており、現地ファウンドリーチェーンのAI GPU生産能力も改善している。ByteDanceのVolcano EngineおよびDoubaoにおける急増するToken数量は、需要強度の指標として用いられている。中国市場のNVIDIAプロセッサーと比較すると、国内チップはより低い総保有コストと同程度のToken当たりコストを提供し、大幅に低い価格により、より強いコスト調整後パフォーマンスを示している。WAIC 2026で発表されたSuperPodエコシステムは、国内システム能力の向上をさらに示している。Huawei Atlas 950は、16のコンピュートキャビネット、4つのUnifiedBusキャビネット、銅・光ハイブリッド相互接続、最大256TBのプールメモリを用いて、1,024個のAscend 950DT NPUへスケールできる。Moore Threads、ZTEと組むEnflame、ZTEと組むMetaXも、128～256アクセラレータまたは64アクセラレータ規模のソリューションを実演した。レポートは、インフラおよびシステム統合能力が、中国と米国の間で市場が認識する技術格差を縮小させていると考えている。 中国のCPU市場では、レポートはTAMが2030年までにUS$42bnへ上昇し、Hygon Informationの中国サーバーCPU市場シェアが2028年に18%に達すると予想している。その統合CPU・GPUコンピューティングプラットフォームにはOW見通しが付与されている。国内AIアクセラレータについて、レポートはCambricon、MetaX、Iluvatar CoreXを含むベンダーを比較し、チップ、システム、インフラを9要素の中国・米国比較に組み込んでいる。それでも、成長は米国のエネルギー供給、中国のチップ能力、予算、規制により制約を受ける。供給の実現を最終市場の推論需要だけから推測することはできない。 最後に、レポートは量子セキュリティを2030年前後の新たな半導体需要テーマとみなしている。現代の電子システムは主に非対称暗号に依存しているが、量子コンピューティングは各国による耐量子暗号システムへの移行を促す可能性がある。主要経済圏は概ねNIST耐量子暗号標準に沿っているが、移行時期は地域により異なり、2030年が重要な転換点とみなされている。セキュリティ需要は異なる接続レイヤーにまたがり、ハードウェアセキュリティを量子サプライチェーンの基盤にする。レポートは、物理的複製不能関数、すなわちPUFのTAMが2030年までに約US$310mnに達すると予想し、グローバルPUF/IP関連企業の2027年P/E比率およびeMemoryの過去P/Eレンジを用いて関連資産の評価を検討している。全体として、このテーマはAIチップよりはるかに小さいが、政策主導の明確な移行タイムテーブルと、ハードウェアセキュリティ用途における論理的根拠を有している。

分析フレームワーク

レポートはまず、クラウドサービスプロバイダーの設備投資、電力導入、サーバー計画を用いてAIインフラ総需要を推定し、その需要をGPU/ASIC数量、ウェハー消費量、CoWoSパッケージング数量、HBM容量へ換算する。次に、各クラウドサービスプロバイダープロジェクトのチップ数量およびチップ当たりASPに基づき、AlchipやMediaTekなどの売上高を導出する。中国セクションでは、Token需要、チップの価格性能、総保有コスト、SuperPodシステム能力を比較する。量子セキュリティセクションでは、地域別の移行スケジュール、暗号システムの変化、ハードウェアセキュリティセグメントからPUF市場を導出し、評価検討のためP/Eレンジを補足している。

手法メモ

• 業界・セクター分析フレームワーク上流・中流・下流バリューチェーン伝播

  クラウド設備投資からAIチップ・サプライチェーンへの伝播

  クラウドサービスプロバイダーの設備投資とデータセンター電力需要を起点に、レポートはサーバー、GPU/ASIC、ウェハー、先端パッケージング、HBMへの需要を順次導出し、バリューチェーンのどこに成長が帰属するかを特定している。

• 業界・セクター分析フレームワーク需給フレームワーク

  ウェハー、CoWoS、メモリの需給推定

  レポートは、顧客需要、既存能力、拡張計画を比較し、CoWoS、HBM、NAND、NOR、DDR4の需給ギャップ、顧客シェア、不足期間を評価している。

• 業界・セクター分析フレームワーク数量・価格分解

  ASICプロジェクト数量にチップ当たりASPを乗じる収益モデル

  AlchipのTrainiumおよびMediaTekのTPUの売上高推定では、プロジェクトのチップ数量と識別可能なチップ当たりASPを中核変数とし、プロジェクト売上高と企業総売上高に占める比率を算出している。

• 業界・セクター分析フレームワークコストカーブ分析

  総保有コスト、Token当たりコスト、コスト調整後パフォーマンスの比較

  中国AIコンピュートセクションは、ハードウェア価格、推論総コスト、Token当たりコストを比較し、国内チップが低価格で強いコスト調整後パフォーマンスを実現し得る理由を説明している。

• バリュエーション手法PE/PEGバリュエーション

  横断的なP/E比較と過去レンジ

  レポートはファウンドリー、後工程企業、メモリ、IDM、装置、ファブレス企業、量子セキュリティ関連企業のP/E比率を比較するとともに、PUF/IP企業の2027年P/E比率およびeMemoryの過去P/Eレンジを参照している。

• 業界・セクター分析フレームワークその他

  トップダウンTAMおよび強気シナリオの推定

  レポートは、クラウドAI半導体およびAgentic CPUの潜在市場規模を導出するため、総資本投資、コンピュート需要、アプリケーション前提を用い、唯一の結果として扱うのではなく別個の強気シナリオを提示している。

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のTop Pickに挙げ、Google TPU向けの設計、パッケージング、またはI/Oダイ業務を担うと予想している。

  強み

  TPU売上高は2027年のUS$13.5bnから2029年にUS$70bnへ増加すると予想される。COTモデル下でも、レポートは少なくともTPU v10のパッケージングおよびI/Oダイを担う可能性があると考えている。

  弱み

  TPU事業は2028年に総売上高の65%を占めると予想され、プロジェクト売上高の重要性が大幅に高まる。

  比較

  単一の設計機能のみを提供する場合と比べ、レポートはチップ設計、パッケージング、I/Oダイを含むより多くのバリューチェーンセグメントをカバーする可能性を強調している。

  リスク

  TPU数量の成長はABF基板の供給によって制約される可能性がある。

• TSMC

  グローバルAI GPUおよびASIC需要は、先端プロセス、CoWoS、ウェハーテストを通じてTSMCへ流入する。

  強み

  CoWoS能力は2027年までに200kwpmへ拡大する可能性があり、N2能力は2026年から2028年に70% CAGRを達成、AI半導体は2026年に売上高の30%超を占めると予想される。

  弱み

  N5能力は2027年に低下すると予想され、事業構成はAI需要へより集中する。

  比較

  CoWoSは最大9.5xのレチクルサイズをサポートできる一方、Intel EMIBはサプライチェーンが円滑に実行されれば12xを超えるレチクルサイズをサポートできる可能性がある。

  リスク

  エネルギー、顧客予算、プロジェクト実行、先端パッケージングの供給能力はいずれも需要転換に影響を与え得る。

• NVIDIA（NVDA.US）

  レポートは同社がAIウェハー、CoWoS、HBM消費の最大シェアを引き続き占めると予想している。

  強み

  CoWoS需要は2027年に1,222 thousand wafersに達すると予想される。Vera CPU性能は最高性能のx86 CPUの1.8xとなる可能性があり、Agentic CPU需要の恩恵を受け得る。

  弱み

  CoWoS需要シェアは2026年の56%から2027年に45%へ低下すると予想され、他のASICおよびGPU顧客のより速い成長を示している。

  比較

  中国国内チップは大幅に低価格であり、中国の推論シナリオでは同程度のToken当たりコストと強いコスト調整後パフォーマンスを実現できる。

  リスク

  米国のエネルギー供給、顧客予算、規制は、レポートが特定したAI成長の制約要因に含まれる。

• Alchip

  AWS Trainium3およびTrainium4プロジェクトが同社の売上高成長の主な原動力である。

  強み

  Trainium売上高は2026年のUS$1.8bnから2028年にUS$8bnへ増加し、同期間に会社総売上高はUS$3.1bnからUS$9.8bnへ増加すると予想される。

  弱み

  Trainiumの売上高比率は2026年の60%から2028年に82%へ上昇すると予想される。

  比較

  主にAWSのカスタム学習チップに対応する一方、MediaTekの増分成長は主としてGoogle TPUプロジェクトによる。

  リスク

  レポートは他の資産固有リスクを個別に特定していない。

• Cambricon（688256.SH）、MetaX-U（688802.SH）、Iluvatar CoreX（09903.HK）

  レポートはこれらの企業を、中国国内AIアクセラレータおよびSuperPodエコシステムの比較に含めている。

  強み

  大幅に低い価格を背景に、国内チップはより低い総保有コスト、同程度のToken当たりコスト、強いコスト調整後パフォーマンスを示している。

  弱み

  中国のAIチップ供給は依然として国内能力により制約されている。

  比較

  レポートはチップ、システム、インフラを含む9要素で中国と米国のAI能力を比較し、Cambricon、MetaX、Iluvatar CoreXも個別に比較している。

  リスク

  チップ能力と規制は、中国AI成長の制約としてレポートで明示的に特定されている。

• Hygon Information

  同社の統合CPU・GPUコンピューティングプラットフォームは、中国サーバーCPUおよびAIコンピュート需要への対応を位置付けられ、レポートはOW見通しを付与している。

  強み

  レポートは中国サーバーCPU市場における同社シェアが2028年に18%へ達すると予想している。

  比較

  単独のAIアクセラレータのみを提供するのではなく、統合CPU・GPUコンピューティングプラットフォームとして位置付けられている。

  リスク

  中国のチップ能力および規制上の制約は、業界需要の実現に影響を与える可能性がある。

主要データ

• グローバル半導体市場規模US$1.5tn，2030eレポートはAI半導体が約半分を占めると予想している。
• クラウドAI半導体TAMUS$485bn，2026eサプライチェーンデータに基づく強気シナリオ。
• グローバルAI半導体TAM約US$753bn，2030eレポートの長期市場規模予測。
• 最大4クラウドサービスプロバイダーの設備投資成長率YoY+87%2026年第2四半期。Amazon、Google、Microsoft、Metaを含む。
• クラウドサービスプロバイダーの設備投資対EBITDA比率70%超AIインフラ投資の強度がすでに高まっていることを示す。
• グローバルクラウド設備投資約US$1.4tn，2027e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。
• クラウド向けロジックチップに配分される設備投資の比率約20%世界のクラウド設備投資に占める推定比率。
• ロジックファウンドリー稼働率80%2026年後半に到達すると予想される。
• TSMC関連チップ生産量5.1mn chips，2025GB200および関連AIシステムの供給推定を裏付けるために使用。
• GB200 NVL72ラック出荷30k units，2025レポートの通年出荷推定。
• 世界のCoWoS総需要1,394 thousand wafers，2026e；2,694 thousand wafers，2027e需要はほぼ倍増すると予想される。
• NVIDIA CoWoS需要780 thousand wafers，2026e；1,222 thousand wafers，2027e対応するシェアはそれぞれ56%および45%で、依然として最大顧客である。
• AMD CoWoS需要130 thousand wafers，2026e；530 thousand wafers，2027e対応するシェアは9%から20%へ上昇する。
• Broadcom CoWoS需要300 thousand wafers，2026e；484 thousand wafers，2027e対応するシェアは22%から18%へ低下する。
• TSMC CoWoS能力目標200kwpm，2027e月間約200 thousand wafersの潜在能力に相当する。
• AIコンピュートが消費するウェハーの価値US$46bn超，2027eNVIDIAが大半を占めると予想される。
• HBM消費量最大48bn Gb，2027eNVIDIAは引き続き供給の大部分を消費すると予想される。
• TSMC N2能力成長70% CAGR，2026-2028e2nmに対する強い顧客需要を反映。
• TSMC成熟・特殊プロセス能力成長7% CAGR，2024-2029e先端プロセス拡張と並行して進行する。
• TSMC AI半導体売上高比率30%超，2026e企業売上高におけるAIの重要性は継続的に高まっている。
• Vera CPU相対性能1.8x最高性能のx86 CPUに対するレポートの推定。
• Agentic CPU TAM成長251% CAGR，F26-F30モルガン・スタンレーのトップダウンモデルを用いて推定。
• CPUオーケストレーションTAMUS$238bnレポートの強気シナリオ。
• Alchip Trainium売上高US$1.8bn / US$2.8bn / US$8bnそれぞれ2026e、2027e、2028eに対応。
• Alchip Trainium売上高比率60% / 63% / 82%それぞれ2026e、2027e、2028eに対応。
• Google TPU総数量1.75mn / 3.70mn / 7.35mn / >6.50mnそれぞれ2025e、2026e、2027e、2028eに対応。
• MediaTek TPU売上高US$13.5bn / US$43.5bn / US$70bnそれぞれ2027e、2028e、2029eに対応。
• MediaTek TPU売上高比率38%，2027e；65%，2028e企業総売上高予測US$35bnおよびUS$67bnに対応。
• 中国AIチップTAMUS$91bn，2030e国内AI半導体のシェアと市場規模は並行して拡大すると予想される。
• 中国CPU TAMUS$42bn，2030e中国サーバーCPU市場に関するレポートの長期予測。
• HygonサーバーCPUシェア18%，2028e中国サーバーCPU市場における予測シェア。
• Atlas 950 SuperPod規模1,024 Ascend 950DT NPUs16のコンピュートキャビネット、4つのUnifiedBusキャビネット、最大256TBのプールメモリで構成。
• PUF市場規模約US$310mn，2030e量子ハードウェアセキュリティに関連するTAM予測。

影響と示唆

レポートは、AIインフラ投資が先端プロセス、CoWoS、HBM、カスタムASIC、I/Oダイ、テストへ継続的に価値をシフトさせると考えている。NVIDIAは依然として最大の需要シェアを占めるが、AMD、Broadcom、Google、AWS、MediaTekが関与するプロジェクトは顧客構成を多様化させる。中国では、低コスト推論、国内チップの価格性能、改善するSuperPodシステム能力が国内AIチップ需要を拡大し、CPU、GPU、相互接続、システム統合の共同発展を促す可能性がある。反対に、高水準のAI投資は非AI半導体向けの資源を締め出し、ウェハー、組立・テスト、メモリのコスト上昇はチップ設計企業の利益率を圧迫する可能性がある。量子セキュリティ市場は現時点では小規模だが、地域別の耐量子暗号移行ロードマップは、2030年前後のハードウェアセキュリティ需要について比較的明確なタイミングを提供している。

リスク

• ウェハー、組立・テスト、メモリのコスト上昇は、価格弾力性を通じてテクノロジー製品の需要を抑制し、2026年のチップ設計企業の利益率を圧迫する可能性がある。
• AI半導体を優先するサプライチェーン配分は、T-Glassおよびメモリの不足を招き、非AI製品向け資源を締め出す可能性がある。
• メモリおよびNVIDIA AI GPU売上高を除くと、非AI半導体の成長は2026年に低下すると予想される。
• AIインフラの成長は顧客予算により制約される。
• 米国のAIデータセンター拡張はエネルギー供給により制約される。
• 中国のAIチップ成長は国内能力により制約される。
• 規制変更はAI半導体の需要、供給、またはプロジェクト導入を制限する可能性がある。
• Google TPUなどAIチップの数量成長はABF基板の供給に左右される可能性がある。
• Intel EMIBが超大型チップをサポートできる可能性は、サプライチェーンの実行成功に依存する。

注目点

• 主要クラウドサービスプロバイダーの設備投資成長、および設備投資対EBITDA比率が上昇を続けるかを追跡する。
• TSMCが2027年までにCoWoS能力を200kwpmへ拡大できるか、N2能力が2026年から2028年に70% CAGRを達成できるかを監視する。
• CoWoS需要が2027年に2,694 thousand wafersへ到達できるか、NVIDIA、AMD、Broadcom、MediaTek間で顧客シェアがどう変化するかを見る。
• Google TPUおよびAWS Trainiumのプロジェクト数量、ABF基板供給、AlchipおよびMediaTekの売上認識の進捗を追跡する。
• NAND、NOR、DDR4の需給を監視する。NORの逼迫は2026年を通じて続き、DDR4不足は2026年後半まで続くと予想される。
• 中国の主要大規模モデルにおけるToken需要、国内チップの総保有コストおよびToken当たりコスト、SuperPod導入の進捗を注視する。
• AI成長の4つの制約、すなわち米国のエネルギー供給、中国のチップ能力、予算、規制を追跡する。
• 地域別の耐量子暗号移行ロードマップ、特に2030年前後の主要実装マイルストーンを監視する。