バンク・オブ・アメリカのアナリスト、中国のAIへの野心がマイロンのメモリ需要を押し上げると指摘

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バンク・オブ・アメリカのAI+暗号通貨ニュースでは、マイクロンが高帯域幅メモリで強固な立場を確保していることが強調されています。7月21日、アナリストのヴィベック・アーヤは、1,550ドルの目標株価を維持したまま「買い」評価を再確認しました。Kimi K3のような中国のAI推進がHBMの需要を牽引しています。CXMTはDRAMに焦点を当てており、高度なHBM生産能力が欠如しているため、脅威とはなっていません。マイクロンの中国での売上は減少していますが、AIメモリにおけるリードが成長を支えています。オンチェーンのニュースでは、同社の市場における立場に対する継続的な信頼が示されています。

バンク・オブ・アメリカの半導体アナリスト、ヴィベック・アーヤは7月21日、マイクロン・テクノロジーに対して「買い」の評価を維持し、現在の水準から約66%の上昇余地を示す1,550ドルの目標株価を提示しました。核心的な見解は、中国のAIへの野心がマイクロンのメモリ事業への脅威ではなく、追い風であるということです。

中国のAIモデルがメモリを少なくするのではなく、より多くのメモリを必要とする理由

具体的な懸念は、その能力で業界を驚かせた中国のオープンソースAIシステム、MoonshotのKimi K3などに集中していた。懸念は単純だった:中国が競争力のあるAIモデルをより安価に構築できるならば、世界は高価な高帯域幅メモリをそれほど必要としないかもしれない。

アリアの反論は実際のハードウェア仕様に基づいています。Kimi K3モデルは、1つのサービスインスタンスあたり約1.4TBの高帯域幅メモリを必要とします。これは単一のデプロイメントに必要なHBMの数量として驚異的であり、これらのモデルがデータセンターに広がるにつれて、先進的なメモリ製品への需要が縮小するのではなく、増大することを示唆しています。

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中国のAI企業が提供してきた低価格のAPI料金は、シリコンの使用量を減らしているのではなく、運用効率の向上によるものです。この違いはマイクロンのビジネスモデルにとって非常に重要です。同社の成長ストーリーは、HBM3Eおよび次世代のHBM4製品の販売にかかっています。もし中国のAIの進展がより少ないメモリを必要とするのであれば、それは問題です。しかし、同じ数量、あるいはより多くの数量をより多くのインスタンスに展開する必要があるならば、マイクロンのターゲット市場はさらに拡大します。

中国の国内チップメーカーは、投資家が恐れているような脅威ではない

Aryaの分析によると、CXMTの脅威ナラティブは検証に耐えられない。CXMTは、日常の電子機器に使用される汎用DRAMの生産に焦点を当てており、最先端のAIアクセラレーターには用いられない。同社は2026年末頃にHBMの初期出力を開始する見込みだが、AIアプリケーションに実際に必要な高度なメモリ技術において、マイクロンと比べて大きく遅れている。

ミクロンの中国からの収益シェアは、2023年のおよそ14%から2025年には約7%に低下した。これは、国内競合がコモディティメモリの販売を圧迫したためだ。しかし、アリヤは、ミクロンが技術的優位を保つ高マージンのAIメモリ事業が成長の鍵であるため、この状況は管理可能だと位置づけている。

買戻しの触媒とクラウド支出の波

中国のテーマを超えて、アーヤは可能性のある大規模な資本還元の物語を強調しました。CHIPS法の特定の制限が2026年12月頃に満了した後、マイクロンは年間500億~600億ドルに達する株式買い戻し活動を実施できる可能性があります。

この楽観的な見通しの背景には、2027年までに1.5兆ドルのクラウドおよびAI資本支出が見込まれているという点があります。新しいデータセンターのラック、新しいGPUクラスター、新しい推論デプロイメントのすべてがメモリを必要とするため、最終的にどのAIモデルアーキテクチャが勝つかにかかわらず、マイクロンのような企業はこの拡張の直接の恩恵を受けることになります。

AIインフラに注目する投資家にとっての意味

BofAのノートは、投資家が技術的な現実と一致しない中国リスクを価格に織り込んでいると主張している。中国のAIモデルは膨大なメモリ割り当てを必要とする。中国の半導体メーカーは、HBM製品を規模の上で競争力あるレベルで生産していない。また、AIインフラへの支出全体の傾向は引き続き加速している。

注目すべきリスクは、中国の現在の能力ではなく、CXMTを含む国内企業がHBM生産における技術的差をどれだけ速く埋めるかである。2026年後半が初期生産の予定時期だが、このスケジュールが大幅に前倒しされた場合、競争の動態はボファのモデルが予測するよりも速く変化する可能性がある。

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