AIインフラ、テクノロジーハードウェア、データセンター：AIプロジェクト・パルス、2026年7月：ネオクラウド、ソブリンAI、企業ユースケースが引き続き拡大

概要

本レポートは、ゴールドマン・サックスの米州テクノロジーハードウェアチームによる「AI Project Pulse」の2026年7月の月次更新であり、ネオクラウド、ソブリンAIインフラ、企業AIアプリケーションにおける選定プロジェクトの発表を取り上げている。本レポートは、これらの発表がすべてのAIインフラ機会を示すものではない一方、AIコンピューティング、データセンター、GPU、企業AIの需要を監視するうえで重要なシグナルとなることを強調している。

主要見解

中核的な見方は以下の通りである。第一に、NVIDIAなどのチップメーカーは、最低収益保証、収益分配、信用支援を通じてネオクラウド顧客のGPU容量拡大の継続を支援し、エンド顧客が利用可能なコンピューティング容量を拡大している。第二に、1GW規模のデータセンターおよびAIファクトリープロジェクトの継続的な増加は、ソブリンAIおよびハイパースケールAIインフラへの投資が引き続き進行していることを示している。第三に、企業AIはパイロット段階から、より具体的な社内ツール、リスク管理、マーケティング、業務ユースケースへ移行しており、企業向けハードウェアOEM、ITディストリビューター、AIクラウドサービスの需要を押し上げる可能性がある。

分析フレームワーク

本レポートはイベント追跡アプローチを用い、7月に公表されたプロジェクトを時系列の新しい順に要約している。プロジェクト規模、所在地、タイムライン、パートナー、容量、ビジネスモデルの変化に焦点を当て、それらを潜在的に恩恵を受けるハードウェア、クラウドサービス、流通エコシステムに対応付けている。

手法メモ

• 業界イベント追跡AI Project Pulse

  プロジェクト発表の月次モニタリング

  ネオクラウド、ソブリンAI、企業AIプロジェクトの発表を追跡し、AIインフラ需要、容量構築、ビジネスモデルの変化を観察する。

• 株式リサーチの開示フレームワークGS Factor Profile

  成長性、財務リターン、マルチプル、統合ファクタープロファイル

  開示付録によれば、ゴールドマン・サックスは予想売上高、EBITDA、EPS、ROE、ROCE、バリュエーションマルチプルなどの指標を用いて株式ファクターのパーセンタイルを算出しているが、本編は個別銘柄についてこの定量プロファイルを提示していない。

• 株式リサーチの開示フレームワークM&A Rank

  買収候補となる可能性のスコアリング

  開示付録によれば、ゴールドマン・サックスはカバレッジ企業が買収対象となる確率を1～3の尺度で評価している。本編は特定企業のM&Aランクを提示していない。

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

  中核GPU、AIファクトリー標準、およびネオクラウドの資金調達・収益支援エコシステムの参加者

  強み

  GPU供給、NeMo、Quantum InfiniBand、Grace Blackwellを含むプラットフォームをAIインフラ構築に結び付けるとともに、収益分配および信用支援を通じて顧客容量を拡大している。

  弱み

  ビジネスモデルはネオクラウド顧客の稼働率、最終需要、プロジェクト実行に大きく依存している。

  比較

  従来型ハードウェア供給と比較して、NVIDIAはプロジェクト資金調達支援、システム標準、エコシステムパートナーシップでより深い役割を担う。

  リスク

  GPU容量の過剰、顧客リース需要の予想未達、データセンターの電力確保または建設遅延が需要実現に影響を及ぼす可能性がある。

• DELL、SMCI

  AIサーバー需要の潜在的受益者

  強み

  ゴールドマン・サックスは、ネオクラウド需要の持続的な強さを、主要AIサーバーメーカーであるDELLおよびSMCIにとってポジティブとみている。

  弱み

  GPU供給、顧客設備投資のタイミング、サーバーマージンの変動の影響を受ける。

  比較

  主にソフトウェアまたはクラウドサービス収益に依存する企業よりも、AIサーバー調達サイクルから直接的な恩恵を受ける。

  リスク

  受注集中、競争激化、サプライチェーンのボトルネック、大口顧客の交渉力が収益性を圧迫する可能性がある。

• DELL、HPE、SNX、INGM

  企業AI導入チェーンにおける潜在的受益者

  強み

  オンプレミスおよびクラウドにおける企業AIユースケースの拡大は、企業向けハードウェアOEMおよびITディストリビューターの需要を押し上げる可能性がある。

  弱み

  企業AI予算の実現はプロジェクト発表に遅れる可能性があり、一部の需要はオンプレミス購入ではなくクラウドサービスに移行する可能性がある。

  比較

  ネオクラウドチェーンと比べ、企業AIチェーンは顧客社内ツールの導入およびIT予算の再配分への依存度が高い。

  リスク

  企業ソフトウェア支出の削減がより広範な予算制約と重なる可能性があり、ハードウェア購入時期を巡る不確実性を生む。

• CoreWeave

  AIクラウドプラットフォームおよび高負荷学習ワークロードの提供者

  強み

  Flow Tradersから基盤モデル学習ワークロードを受託しており、Galaxy HeliosのフェーズIで重要IT負荷133MWを担う。

  弱み

  事業成長は大規模データセンターリースおよび資本集約度の高いインフラに依存する。

  比較

  ネオクラウド分野ではAI学習クラウドプラットフォームにより注力しており、企業および取引機関によるコンピューティングのアウトソーシングから恩恵を受ける。

  リスク

  長期リース、資金調達コスト、顧客集中、コンピューティング価格の変動が主なリスクである。

• Nebius

  AIクラウドおよびアセットライト拡張モデルの参加者

  強み

  パートナーがインフラの資金を調達・所有し、Nebiusがシステムアーキテクチャ、ソフトウェアスタック、営業組織を提供するアセットライトモデルを導入した。

  弱み

  パートナーの実行力、地域データセンターの品質、営業転換能力に大きく依存する。

  比較

  データセンターを自社で建設する場合と比べ、アセットライトモデルは追加資本需要を削減できる。

  リスク

  パートナーの資金調達、データレジデンシー規制、容量の商業化ペースが拡張成果に影響を与える可能性がある。

• Microsoft、IBM、Oracle

  Starbucksが部分的に置き換える予定のサードパーティー製ソフトウェアベンダー

  強み

  確立された企業向けソフトウェアプラットフォームと既存顧客との関係を維持している。

  弱み

  大企業が社内開発するAI支援ツールは、一部の従来型ソフトウェア支出を置き換える可能性がある。

  比較

  本レポートのStarbucksの事例は、企業AIが予算の一部を外部ソフトウェアから社内ツールへ振り向ける可能性を示している。

  リスク

  より多くの企業がこの経路をたどる場合、従来型ソフトウェアの更新およびプロフェッショナルサービス支出に圧力がかかる可能性がある。

主要データ

• Meta/BlackRock エルパソAIデータセンター1GW、140億ドル、BlackRock管理ファンドが80%を保有、Metaが20%を保有、2028年に順次稼働開始予定プロジェクトはテキサス州エルパソに所在し、リース期間は最長20年。
• IRENの新規顧客契約新規顧客契約28億ドル、2026年の年間経常収益目標を40億ドル超へ引き上げ顧客にはMicrosoft、NVIDIA、Perplexity、Figure AI、Together AI、Fluidstackが含まれる。
• Sharon AIクラウドコンピューティング契約5年間、13.2億ドルの契約、総容量132MW、2027年半ばまでに62,000基超のNVIDIA GPUを導入予定プロジェクトはニュージーランドに所在し、収益は2027年上期に開始する見込み。
• Galaxy HeliosデータセンターフェーズIでCoreWeave向けに重要IT負荷133MWを提供、認可済み総電力は1.63GWで3.6GWまで拡張可能西テキサスのキャンパスであり、フェーズIIの260MWは2027年上期に引き渡される見込み。
• Pantheon Atlasクロアチアプロジェクト総投資額500億ユーロ、総容量1GW、利用可能IT負荷800MW、2029年第1四半期に稼働予定クロアチアのトプスコに所在し、NVIDIAのGW規模AIファクトリー標準に従って設計されている。
• Firmus/NVIDIA AIファクトリー360MW、NVIDIAアクセラレーター170,000基、2027年～2028年インドネシアのバタムに所在し、収益分配および信用支援モデルを採用。
• Starbucksの企業AIツール年間ソフトウェア支出4億ドル、ソフトウェア支出約1,000万ドルを含む約3,000万ドルのテクノロジー予算削減を目標在庫追跡、保守管理、その他の機能向けにAI支援の社内ツールを開発し、一部のサードパーティー製ソフトウェアを置き換える計画。
• Revolut PRAGMAモデルユーザー記録2,600万件、111か国、2,070億トークン、モデル開発サイクルを3～5倍に加速不正、信用、マーケティング、商品レコメンデーション向けに、NVIDIA H100 GPUおよびNebius AI Cloudを用いて学習。

影響と示唆

本レポートの投資上の示唆は、AIインフラチェーンが引き続き強靭であるという点である。チップメーカーによるネオクラウドのビジネスモデル支援はGPUおよびAIサーバーの出荷に恩恵をもたらすべきであり、ソブリンAIおよびハイパースケールキャンパスの拡大は、電力、データセンター、ネットワーキング、ストレージ、統合サービスへの持続的な需要を生み出すべきである。また、企業AIツールの導入は、従来型ソフトウェアベンダーへの代替圧力を生みつつ、企業向けハードウェア、クラウドサービス、IT流通への需要を押し上げる可能性がある。

リスク

• 本レポートは選定されたプロジェクト発表を対象としており、すべてのAIインフラ機会または設備投資の最終的な実現を表すものではない。
• 1GW規模のデータセンタープロジェクトは、電力アクセス、建設スケジュール、資金調達コスト、規制承認、サプライチェーン実行に関するリスクに直面する。
• ネオクラウドの収益保証および信用支援モデルはエンド顧客のリース率に依存しており、需要不足はチップメーカーまたはクラウドサービスプロバイダーのリスクを増幅させる可能性がある。
• 企業AIアプリケーションは従来型ソフトウェアおよびサービス予算の削減を目的とする場合があり、一部の既存ソフトウェアベンダーに代替圧力を生む。
• 本レポートは個別銘柄のレーティングまたは目標株価を提示しておらず、投資結論はその後の企業ファンダメンタルズおよびバリュエーション分析と併せて検討すべきである。

注目点

• NVIDIAのネオクラウド顧客との収益分配、信用支援、最低収益保証モデルが、より多くの顧客へ拡大するかどうか。
• Meta/BlackRock、Pantheon Atlas、Firmus、Galaxyを含む大規模データセンタープロジェクトの電力、建設、引き渡しに関するマイルストーン。
• IREN、Sharon AI、Nebiusを含むネオクラウドにおける契約転換、ARR目標、GPU稼働率。
• Starbucks、Revolut、Flow Tradersの企業AI事例がより多くの業界へ広がり、定量化可能なハードウェアまたはクラウド支出を生み出すかどうか。
• DELL、SMCI、HPE、SNX、INGMを含む企業のその後の受注、売上高、マージンがAIインフラ需要を反映するかどうか。