AIインフラのボトルネックに焦点を当てた14の株式

著者：George Kikvadze

編集：深潮 TechFlow

深潮ガイド：Bitfuryグループ副会長のジョージ・キクヴァゼは、AI分野で最も利益を上げる機会はモデル層ではなく、電力、放熱、メモリ、ネットワークなどのインフラのボトルネックにあるという逆転の発想を提唱した。彼はAIシステムの7つの「首を絞められている」工程を整理し、自身の14銘柄からなるポートフォリオを公開。現在のリターンは約60％だ。この「ボトルネック投資」フレームワークは、AI投資に注目するすべての人にしっかりと読む価値がある。

AIでどこでお金が稼げるか知りたいなら、ニュースの見出しを見るのではなく、システムのどこに負荷がかかっているかを見よう。

最も簡単なたとえ：今日のAIは、注文が無限にある工場だが、電力、配線、放熱がすべて追いついていない。

この不一致自体が機会です。

詳細なデューデリジェンスを実施した後、以下の「AIのボトルネック」組み合わせに投資しました：

$CEG $GEV $VST $WMB $PWR $ETN $VRT $MU $ANET $ALAB $ASML $LRCX $CIFR $IREN

多くの投資家が質問しています：「誰がAIを制するのか？」という質問は間違っています。

どこでシステムが断裂するのか？誰が修復の費用を稼いでいるのか？

市場では、依存関係がレバレッジです。

AIの依存関係はまったく抽象的ではなく、すべて実物である：

• メガワット級の電力
• トランスフォーマーの納期
• 1ラックあたりの放熱能力
• メモリ帯域幅

経済の中心がこれらの地域に移りつつあります。

AIの拡張 → インフラへの負荷 → 投資の強制 → ボトルネック → 定価権 → 利益見直し上方修正

需要が堅調で供給が制限される場合：価格が先に動き、利益がそれに続き、株価が最後に再評価される。

いくつかの数字ですべての問題を説明します：

全米のデータセンタープロジェクトの約50％が、需要や資金の不足ではなく、電力の確保ができずに延期されています。トランスフォーマーの納期は2020年以前の24ヶ月から、現在は5年以上に延びています。データセンターの建設周期は18ヶ月です。この計算は合いません。

超大規模ベンダーは、2026年にはAIインフラへの支出が7,000億ドルに達し、2022年の約6倍となる。アマゾンは2,000億ドル、グーグルは1,750〜1,850億ドル、メタは1,150〜1,350億ドル。どの企業も減速していない。

半導体は現在、S&P 500 ITセクターの総時価総額の42％を占めており、2022年の熊市底値から2倍以上増加し、2013年の比率の4倍以上となっています。また、半導体はITセクターの先見EPSの47％を貢献しており、2023年と比較してほぼ3倍に増加しています。

市場は過去に例のない密度で計算能力層に押し寄せています。

しかし、ハッシュレートはもはやボトルネックではありません。

資本が半導体に急激に流入しているが、本当の制約はすでに他の場所に移っている。

この差が取引機会です。

• 電力：基礎

AIは電気がないと拡張できません。

米国は2030年までのAI需要予測に対応するため、現在のデータセンター電力基盤に匹敵する容量を2年ごとに新設する必要がある。原子力発電は、超大手企業が求める規模と信頼性を提供できる唯一のベースロード電源だが、最も速い原子力発電の再開でも数年を要する。

対象：$CEG $GEV $VST $WMB

これらは公共事業株ではなく、AI生産能力提供企業です。市場はこの再分類をまだ完了していません。このような価格の誤評価が機会です。

Constellation Energy（$CEG）は、米国最大の原子力発電所フリートを運営し、大規模で信頼性が高く、カーボンフリーベースロード電力を提供できる少数のサプライヤーの一つです。超大規模企業は、原子力サプライヤーとの長期電力購入契約を加速しており、Constellationはこの需要の中心に位置しています。

GE Vernova（$GEV）は、ガスタービン、再生可能エネルギー、電力網ソリューションをカバーし、次世代のエネルギー循環の発電基盤を構築しています。AI需要が加速する中で、電力を迅速かつ大規模に供給する能力が鍵となっており、GE Vernovaのガスタービンおよび電気化能力はその中心に位置しています。

Vistra Corp（$VST）は、原子力、ガス、小売電力からなる多様な発電ポートフォリオを保有しており、ベースロード需要とピーク需要の両方に対応できます。AIワークロードによる極めて変動の大きい電力需要において、この柔軟性は特に価値が高まります。

Williams Companies（$WMB）は、米国最大級の天然ガスパイプラインを運営し、現在の需要と将来の原子力発電規模の間のギャップを埋めるための燃料を供給しています。AIインフラの拡大において、天然ガスは追加電力を最速で導入する手段です。Williamsは、AI成長のためのエネルギー原料サプライヤーです。

電力網と電気化：電力の背後にある制約

発電は一つの問題だが、送電はそれ以上に難しい。

米国の電力網の接続待ちリストはすでに2030年以降にまで達している。今後10年間で既存の約束を満たすだけでも500億ドル以上の送電投資が必要であり、これは新しいAIデータセンターの稼働を含めていない。

対象：$PWR $ETN

スケジュールがここでずれ、利益率がここで拡大している。「最後の1キロ」配送の課題を解決する企業は、持続的な長期価格設定権を有している。

Quanta Services（$PWR）は、発電側と消費側を結ぶ送電インフラの建設および近代化を手がけるトップの請負業者です。電力網の混雑がAIの拡大における主要なボトルネックとなる中、Quantaは長期的で非裁量的な資本支出の道筋上に直接位置しています。同社の受注残高は、電力網の圧力の先行指標です。

Eaton Corporation（$ETN）は、電力を大規模に安全かつ効率的に配送するための配電システム、開閉装置、電力管理技術を提供しています。データセンターがより高い電力密度と複雑なエネルギー流れへと進化する中で、Eatonのコンポーネントは標準化されたハードウェアから重要なインフラへと変化しています。

放熱：静かな天井

熱はパフォーマンスを殺す。熱力学にはソフトウェアのパッチはない。

次世代AI施設の目標は、1ラックあたり250キロワットです。10年前の標準的な企業データセンターは10～15キロワットでした。液体冷却はもはやオプションではなく、必須のインフラです。GPU1枚を販売するごとに、それに見合った冷却容量が必要であり、この比率は変わりません。

対象：$VRT

Vertivは超大規模データセンターの冷却分野でほぼ独占的な地位を占めています。これはAIスタック全体の中で最も過小評価されている領域の一つです。なぜなら、クラスターがダウンするまで、誰も冷却を気にしないからです。

Vertiv Holdings（$VRT）は、高密度AIクラスタが極端な電力負荷下でも動作し続けるための熱管理システムを設計・展開しています。ラックが空冷から液冷へ移行する中で、Vertivはこの構造的アップグレードサイクルの中心に位置し、AI計算能力の展開と直接的に連動して拡大しています。これは選択的な支出ではなく、運用を継続するための前提条件です。

メモリ：次のボトルネック

AIは計算能力制約からメモリ制約へと移行しています。

モデルがますます大型化し、推論量が爆発的に増加する中、メモリの帯域幅と容量が制約要因となっており、原始的な処理能力ではなくなっています。HBM（高帯域幅メモリ）の供給はすでに逼迫しています。世界最大のAIメモリサプライヤー3社が、世界のHBM生産の90％以上を支配しています。Micronは西洋側の主な受益者です。

コア対象：$MU

これは利益見通し上方修正の次なる波である。多くのポートフォリオはまだこれに備えていない。市場が反応したとき、それらもそうするだろう。

Micron Technology（$MU）は、AIトレーニングと推論負荷に不可欠な先進的HBMを大規模に量産できる世界的に少数のメーカーの一つです。メモリがシステムパフォーマンスのボトルネックとなる状況で、Micronは過去の周期的サプライヤーからAI需要の構造的受益者へと変貌を遂げています。この変化は現在の評価に十分反映されておらず、継続的な利益上方修正と評価倍数の拡大の余地があります。

ネットワーク：スループット層

AIクラスタの速度は、最も遅い接続に依存します。

1つのネットワークのボトルネックが、数千のGPUからなるクラスタ全体を停止させ、各施設で数億ドルの資本を無駄にすることがある。クラスタ規模が10万GPU構成に拡大するにつれて、相互接続の問題は指数的に拡大する。1か所の詰まりで、全体が停止する。

対象：$ANET $ALAB

静かで、重要だが、ポジションが不足している。ネットワークに問題が発生するまで、誰も話さない。

Arista Networks（$ANET）は、高性能なネットワークインフラを構築し、大規模なAIクラスタ内でのデータのシームレスな流れを実現します。ワークロードが超低遅延と高スループットを必要とする場合、Aristaのソフトウェア定義ネットワークはクラスタの効率を維持する鍵となります。ダウンタイムや非効率によるコストは非常に高いため、Aristaはシステムをフルスピードで稼働させることで価値を獲得しています。

Astera Labs（$ALAB）はデータパス内に位置し、AIシステムにおけるGPU、CPU、メモリ間の高速接続を確保します。クラスタ密度が向上するにつれて、ボトルネックはネットワークエッジからチップ間通信へと移動し、それがAsteraの領域です。高性能AI環境では、コンポーネント間の通信が十分に速くないと、システム全体が遅くなります。

製造：長期制約

AIを拡張するには半導体製造能力が不可欠です。先進的な半導体を製造するには、製造ツールが必要です。

ASMLのEUVリソグラフィ装置の生産サイクルは1年以上かかり、単機コストは2億ドルを超える。信頼できる代替品は存在しない。NVIDIAのH100からAppleのMシリーズに至るまで、地球上のすべての先進チップは、これらの装置を必要としている。Lam Researchのエッチングおよび沈着装置は、世界中のすべての主要ウェハーファブの生産ラインに組み込まれている。

対象：$ASML $LRCX

長期的な制約。構造的に、あらゆるソフトウェアの競争優位性よりも覆すのが難しい。議論の注目度は本来あるべきレベルよりはるかに低い。

ASML Holding（$ASML）は、現在存在する最も先進的なチップ製造ツールであるEUVリソグラフィシステムの唯一のサプライヤーであり、最先端半導体の生産に不可欠です。長期にわたる受注 backlog があり、代替可能な競合他社は存在せず、ASMLはグローバルなチップサプライチェーンの重要なボトルネックを支配しています。

Lam Research（$LRCX）は、半導体製造の基盤を支えるエッチングおよび沈着装置を供給しています。同社の装置はすべての主要ウェハー工場に深く組み込まれており、チップ生産能力の拡大において循環的かつ不可欠なパートナーとなっています。AI需要が継続的な生産能力拡大を牽引する中、Lamはグローバルな半導体製造の成長と直接連動する長期的な収益を得ています。

誤分類：Alphaの出所

これは多くの投資家が見落としている部分であり、全体のマップ上で最も非対称な機会です。

ある種の企業は、市場からAとして評価されているが、実際の運営と財務状況は既にBとなっている。

$CIFR（Cipher Digital）と$IREN（IREN Limited）を例に挙げます。

市場で見られるのは依然としてビットコインマイナーです。

それらが変化しつつあるものは、はるかに価値の高いものである：AI電力インフラとHPCデータセンタープラットフォーム。

これらの企業は、誰の注目も集めていないときに低コストの電力を確保し、需要が発生する前にインフラを構築しました。今日、超大規模企業が激しく争っているのは、まさにこの二つです。

Cipher Digitalは、投資格付を受けた超大規模テナントと15年契約を締結（第3のAI/HPCパーク）し、トップグローバル銀行から2億ドルの循環クレジットラインを獲得しました。これらは投機的な行動ではなく、長期収益の約束です。

IRENは複数のサイトで同じ戦略を実行し、エネルギー調達とスケーラブルなデータセンター建設を統合しています。その強みはスピードです。AIワークロードへの移行に必要な土地、電力、インフラをすでに掌握しています。

市場が見ているのは依然としてマイナーである。貸借対照表はすでにインフラ企業のようだ。

この差は収束します。収束は遅くありません。

これは一連の株式ではなく、システムです。

各ポジションはAIスタック内の特定の制約に対応し、システムが動作するためにはその制約をすべて解決する必要があります。これがディシプリンです。

• 電力：$CEG $GEV $VST $WMB
• 電力網：$PWR $ETN
• 放熱：$VRT
• メモリ：$MU
• ネットワーク：$ANET $ALAB
• 製造：$ASML $LRCX
• エラー分類：$CIFR $IREN

私たちは、計算能力の不足からインフラの不足へと移行しています。

これはことを意味します：

• GPUはもはや唯一のナラティブではない
• 電力、電網、メモリ、放熱が利益を左右する主要な駆動要因となっている
• 熱気に流されるのではなく、リターンに従って行動してください

多くの投資ポートフォリオのポジションが旧世界にとどまっています。

このフレームワークは特定の条件下で機能しなくなります。それらには正直に向き合う価値があります。

超大規模厂商の資本支出が減速。アマゾン、グーグル、Metaが利益率の圧力や需要の予想外の鈍化によりインフラ支出を減らす場合、需要の弾力性という仮定は弱まる。これは注視すべき主要なリスクであり、リードインジケーターとして四半期ごとの資本支出見通しを監視すべきである。

ボトルネックの解消が予想より速い。政府が変圧器製造に介入し、原子力発電の認可を加速したり、電力網の接続順序を再編したりすることで、制約のあるインフラのプレミアムが圧縮される可能性がある。これらの変化はゆっくりだが、現実のものである。

規制の摩擦。電力および電力網インフラは、公共事業規制、環境審査、料金設定機関と重複する。この分野で規制が不利にシフトした場合、リターンの上限が構造的かつ持続的に制限される。

重要な違いは、これが製品サイクルへの賭けではないということです。製品サイクルは1四半期で逆転できます。一方、産業的制約は構築にも解消にも数年を要します。この非対称性がポイントです。

各産業時代において、富は電車を製造する企業によって生み出されたわけではない。

それは、鉄道、石炭、および路権を所有する企業によって生み出された。

AIの鉄道はメガワット、変圧器の納期、および1ラックあたりの放熱能力で測定される。

多くの投資家がAIを追っています。真の機会は、AIに欠かせないものを所有することです。

各システムにおいて、注目はイノベーションに、利益は制約に追随する。私たちは物語ではなく制約に焦点を当てており、現在のリターンは約60%である。AIインフラの加速に伴い、これは取引の終点ではなく、依然として初期段階である。現在は第3ラウンドに差し掛かったばかりだと考えている。