US Semiconductors：BofAはAgentic AIが計算需要を拡大するとして、CY30のAIデータセンターシステム市場機会を$2.2tnへ引き上げた。

概要

BofA Global Researchは、より大きく持続的なAIインフラサイクルを軸に米国半導体見通しを更新した。中心論点は、Agentic AIがToken利用を増やし、需要をモデル訓練から推論、オーケストレーション、CPU集約型ワークロードへ広げ、2030年までデータセンター向け半導体とシステムの幅広い拡大を支えるというものだ。

主要見解

BofAはCY26-30EのAIデータセンターシステムTAMを従来の$1.8tnから$2.2tnへ引き上げ、予想年成長率も33%から40%へ上げた。消費者・企業によるAgenticツール導入、公共・民間フロンティアラボ間の競争、限られたチップ供給による好循環が理由である。フロンティアモデルの進展鈍化や安全ガードレールの追加はインフラ支出を必ずしも減らさず、計算要件を高め、需要を訓練からより成長の速い推論へ移す可能性があると論じる。 モデルはハイパースケーラーの設備投資、GW配備、コンピュート、メモリー、ネットワーキング、ストレージ、光チップへのシリコン配分を対象とする。CY30EにはAIアクセラレーターTAM約$1.5tn、AIネットワーキングTAM約$400bn、データセンターメモリー売上約$1.3tnを見込む。AI接続はCY26Eの$41bnからCY30Eの$163bnへ41% CAGRで成長し、光接続は$111bn、銅接続は$28bnとなる予想だ。Scale-up・Scale-out領域の拡大とCPO、NPO、AECの導入により、ネットワーキングと光接続は30-40%+ CAGRで成長する一方、非AIデータセンターシステムは7% CAGRにとどまる見通しである。 容量分析は需要見通しを二方向から検証する。チップベンダー需要に基づくボトムアップでは、世界のデータセンター増分容量を2026E約22GW、2027E約35GW、2026-30E累計約212GWと見積もる。事業者別の分析では、容量はCY25の約41GWからCY30Eの約219GWへ増え、年間追加量はCY30Eに約45GWへ加速する。トップダウン推計は半導体モデルが示す253GWより約15%低く、その差は主に、名前が特定されていないオンプレミス・ソブリン案件を半導体モデルが含むためと説明する。 サーバーCPUはAI論点の重要な拡張である。BofAはサーバーCPU TAMがCY26Eの約$61bnからCY30Eに約$210bnへ、36% CAGRで成長すると予測し、AI CPUは約$180bn、44% CAGRを占めるとみる。CY30EのCPU TAMを、従来型/IaaS約$30bn、AI計算・ヘッドノード約$90bn、Agentic AI CPUラック約$90bnに分ける。GPU接続の計算ノードに集中していた初期用途は、順次処理、オーケストレーション、メモリー制御、I/OをGPU/XPUの並列計算と併用するAgenticシステムの普及により、2030年にはAI計算・ヘッドノードと独立型Agenticラックがほぼ半分ずつとなる見込みだ。 CPUシェア見通しでは、商用・カスタムプログラムの立ち上がりによりARMが最も速く価値シェアを伸ばすとBofAはみる。CY30Eの価値シェアはIntel約22%、AMD約31%、ARM merchant約38%、ARM custom約9%と予測する。Intelは価値シェアを落とす一方、CPU台数シェアでは約36%を維持する見込みであり、AMDは高コア数製品とx86のセキュリティ・信頼性機能によりAIノードで優位とされる。CPUは推論とAgenticワークロードでの役割拡大を受け、CY30Eのデータセンターシステム価値の7-8%を占め、2024-25年の7%未満から上昇すると予測する。 レポートは、クラウド支出が可視性の高い需要により一段と裏付けられているとみる。米国ハイパースケーラー、ネオクラウド、中国クラウドの合計設備投資は2026Eに約$1.0tnで前年比約2倍、2027Eに$1.4tnで+37%とし、10年末には$2-3tnを予想する。上位4ハイパースケーラーの約$2.3tnのバックログと、上位5社による2026年の約$370bnの資本調達を根拠に挙げ、後者は主に長期債務と恒久的な株式資本である。クラウド設備投資は2026-28Eに営業キャッシュフローの約105-110%、合計FCFマージンは2026E約-2%、2027-28E約-3%と予測されるが、主に営業キャッシュフローで賄われ、インフラが収益とリターンを生む2029年以降に改善するとして、持続可能と評価する。 フロンティアラボの収益とToken強度も追加の支えである。OpenAIの収益見通しは2025年$13bn、2026年$30bn、2027年$62bn、2030年$283bnで、2030年までの累計コンピュート支出は約$665bnとされる。Agenticワークフローはチャット対話より1ワークフロー当たり10xから1,000x多いTokenを生成し、クラウド収益化を席数ベースから利用量ベースへ変えるという。Token当たりコストの低下は設備投資の逆風ではなく利用量を拡大し、推論、後訓練、合成データ、オーケストレーション、企業自動化まで需要を維持し得ると論じる。 半導体予測もこれに応じて強化された。BofAはCY26Eの総半導体とコア半導体の成長を前年比113%と30%とし、メモリー、データセンター、改善する産業・自動車見通しが牽引する一方、PC、スマートフォン、消費者向けの台数は逆風とする。CY30の総半導体売上は従来の$3.2tnから$3.4tnへ引き上げられ、CY26Eから19% CAGRとなる。メモリーは約$2.0tnに達すると見込み、CY26Eのメモリー売上は前年比ほぼ327%増、DRAMは328%増、NANDは341%増と予測する。ロジックはAIアクセラレーター需要の恩恵を受け、産業市場は在庫消化後の回復が見込まれる。

分析フレームワーク

BofAは、クラウド事業者の容量と設備投資をみるトップダウン分析と、チップベンダー売上を積み上げるボトムアップ分析を組み合わせる。その後、データセンター支出をアクセラレーター、CPU、メモリー、ネットワーキング、ストレージ、光接続に配分し、クラウドのバックログ、資金調達、フロンティアラボ収益、半導体エンド市場予測と照合して見通しを検証する。

手法メモ

• 業界・産業分析フレームワーク需給フレームワーク

  ボトムアップとトップダウンによるデータセンターGW配備分析

  レポートはチップベンダー需要と個別データセンター事業者から容量追加を推計し、その比較で予測されたインフラ需要の妥当性を評価する。

• 業界・産業分析フレームワーク産業チェーンの上流・中流・下流波及

  AIワークロード需要をクラウド設備投資と半導体コンテンツへつなぐ分析

  分析はAgentic AI利用とクラウド契約をデータセンター容量に結び付け、さらにアクセラレーター、CPU、メモリー、ネットワーキング、光接続、関連部品への需要につなげる。

• バリュエーション手法PER・PEG評価

  半導体株に対するフォワードP/EおよびPEGベースの評価参照

  レポートは、選定チップ株の魅力を論じる際に、セクターおよび企業のバリュエーション倍率を過去レンジと予想EPS成長率に照らして比較する。

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）。

• NVIDIA (NVDA)

  トップピックであり、AIアクセラレーターの主要供給者

  強み

  BofAは長期的に約70%+のAIアクセラレーターシェアを予測し、計算とネットワーキングでの主導性を指摘する。

  比較

  AMDとBroadcomがシェアを得ても、主要アクセラレーターベンダーの地位を維持すると見込まれる。

  リスク

  AIプロジェクトのばらつき、電力制約、競争、中国向け出荷制限、政府の監視がリスクとして挙げられる。

• Intel (INTC)

  Agentic CPUとファウンドリーの触媒を持つトップピック

  強み

  エンタープライズCPUでの相対的強さを維持し、Coral RapidsはCY28Eから性能差を縮める可能性がある。

  弱み

  価値シェアはCY30Eに約22%まで低下すると予測される。

  比較

  BofAはIntelがCY30Eに約36%で最大のCPU台数シェアを維持すると予測する。

  リスク

  ファウンドリーの歩留まり・立ち上げ、外部ファウンドリー顧客不足、PC低迷、CPUシェア喪失。

• AMD (AMD)

  AI CPU/GPUとサーバープロセッサーの恩恵を受ける有望銘柄

  強み

  高性能、先進的なコア数、x86のセキュリティ・信頼性機能がAIノードでの位置付けを支える。

  弱み

  PC、組み込み、ゲーム機市場は低成長の循環的エクスポージャーと説明される。

  比較

  BofAはAMDがCY30Eまで約27-31%のCPU価値シェアを維持するとみる。

  リスク

  ラックスケール製品の実行、プロジェクト時期、顧客支出の不均一性、製造集中。

• Micron Technology (MU)

  トップピックであり、メモリーサイクルの恩恵を受ける企業

  強み

  レポートはAIとHBM需要によりメモリーが非常に強く成長すると予測する。

  リスク

  メモリーASP下落、中国からの競争、シェア喪失、データセンター・スマートフォン・PC需要の軟化。

• Marvell Technology (MRVL)

  XPU、ネットワーキング、カスタムASIC成長に結び付くトップピック

  強み

  BofAはカスタムASICの可視性と、AEC/CPO/Scale-upでのシェア上昇機会を強調する。

  弱み

  循環的な従来型ストレージ、エンタープライズネットワーキング、通信事業者市場へのエクスポージャー。

  比較

  商用AIベンダーと既存ASIC供給者Broadcomとの競争に直面する。

  リスク

  カスタムASIC案件の可視性低下とAIコンピュート競争の激化。

• Lam Research (LRCX)

  メモリーとロジックの半導体製造装置需要に連動するトップピック

  強み

  エッチング・成膜での主導性、シェア上昇可能性、メモリー・ロジックWFE成長が論拠を支える。

  弱み

  短期的なコストインフレと関税懸念が指摘される。

  比較

  BofAはメモリーとロジックでのシェア獲得可能性を見込む。

  リスク

  設備投資の鈍化、メモリー能力追加の遅れ、顧客集中、中国エクスポージャー。

主要データ

• CY30EのAIデータセンターシステムTAM~$2.2tn従来の$1.8tnから引き上げ。CY26Eから+40% CAGRで、従来は+33%。
• クラウドとネオクラウドの設備投資~$1.0tn in 2026E; ~$1.4tn in 2027E2026Eは前年比約2倍、2027Eは+37%。
• 世界のAI/クラウドデータセンター容量~41GW in CY25 to ~219GW in CY30E事業者ベースの推計で、年間追加量はCY30Eに約45GW。
• CY30EのサーバーCPU TAM~$210bnCY26Eの~$61bnから増加し、36% CAGR。AI CPUは約$180bn。
• CY30EのAIアクセラレーターTAM~$1.5tnBofAはNVIDIAが長期的に約70%+のAIアクセラレーターシェアを維持すると予測。
• CY30Eの総半導体売上$3.4tn従来の$3.2tnから引き上げられ、CY26Eから19% CAGRを意味する。

影響と示唆

BofAの論点は、アクセラレーターだけに限られない広範なAIインフラサイクルを支持する。Agentic推論とオーケストレーション需要の増加が、AIアクセラレーターに加えてCPU、メモリー、ネットワーキング、光接続、電力関連コンテンツの需要を広げ、バックログと契約済みコミットメントがクラウド支出の可視性を高めるとみる。

リスク

• 電力供給、データセンター建設、資金調達、部品供給における実行制約が配備を制限する可能性がある。
• フロンティアラボの収益化は低いマージンと高いキャッシュバーンという課題に直面する。
• クラウド設備投資は短期のフリーキャッシュフローマージンを大きく圧迫すると予測される。
• PC、スマートフォン、消費者向け半導体の台数は引き続きエンド市場の逆風である。

注目点

• クラウドとネオクラウドの設備投資計画、顧客コミットメント、バックログ転換。
• ハイパースケーラー、ネオクラウド、ソブリン案件におけるデータセンターGW追加のペース。
• フロンティアラボの収益成長、コンピュート支出、Agentic AIのToken消費。
• AIヘッドノードCPUから独立型Agentic CPUラックへの移行。
• メモリー価格、供給状況、HBM、ネットワーキング、光接続の採用ペース。