算力投資のロジックが変化：BernsteinがCPU復活に強気、Hygon情報の目標株価を大幅引き上げ

AIエージェントが起動されるとき、それは単に答えを待っているのではありません。情報を検索し、ステップを計画し、ツールを呼び出し、中間結果を推論し、再度モデルを呼び出し、最後にアクションを実行する必要があります。この一連のプロセスに必要なCPU計算能力は、ChatGPTが会話を返すだけの場合をはるかに上回ります。

バーンスタイン（Bernstein）のアナリスト、David Dai氏率いるチームは、6月17日付で『グローバル半導体：CPUの復活？』と題するレポートを発表しました。その核心的な判断は、AIがチャットボットの時代からエージェンティックAI（agentic AI）の時代へと移行しつつあり、データセンターにおけるCPUの役割がGPUの脇役から主役へと変わり、サーバーCPUのアドレス可能市場（TAM）が2030年には2230億ドルに達し、2025年の370億ドルの6倍になるというものです。

推論はもはや「一度きりのQ&A」ではない、CPUが逆転しつつある

大規模言語モデルが台頭して以来、GPU/AIアクセラレーターはAI計算の中核を担ってきました。Google TPU v6eやMeta Grand Tetonのようなカスタム推論クラスターでは、GPUとCPUの比率はかつて8:1に達していました。

しかし、バーンスタインは、エージェンティックAIが主流になるにつれて、この比率は逆転しつつあると見ています。

エージェンティックAIの核心的な特徴は「推論のループ化」です。一度のリクエストが、検索、計画、ツール呼び出し、中間推論、再度のモデル呼び出し、アクション実行を引き起こす可能性があります。GPUは高密度な数学演算を担当しますが、CPUはシステム全体がワークフローを効率的に調整し、タスクをスケジュールし、メモリを管理し、アクセラレーターのアイドル状態を回避できるかどうかを決定します。CPUが弱すぎると、高価なGPUは強制的に待機状態になり、システム全体の効率が大幅に低下します。

バーンスタインは、2029年までにCSP推論クラスターにおけるGPU:CPU比率は、2025年の8:1から1:1に低下すると予測しています。エージェンティックAIワークロードでは、CPUの計算割合が従来のLLMの14%から50%に跳ね上がり、GPUと肩を並べることになります。

レポートは特に、ハードウェアのロードマップがすでにこの方向性を裏付けていると指摘しています。AMDの新しいVeniceコンピューティングトレイはCPU1基あたり4基のMI455X GPUを搭載し、NVIDIAのVeraスーパーチップはVera CPU1基あたり2基のRubin GPUを搭載、Google TPU v7x拡張ユニットはCPU1基あたり4基のTPUを搭載します。CPUの物理的な比率はすでに回復しつつあり、これは予測ではなく、現実に起こっていることです。

2230億ドルの市場はどのように計算されたのか？

バーンスタインは、2030年のサーバーCPU TAM予測を以前の1,370億ドルから2,230億ドルへと大幅に上方修正しました。その根拠となる主要な前提は以下の通りです。

• 2030年のAI資本支出は3.5兆ドル、これは70GWのAIデータセンター展開に相当
• AIアクセラレーター市場規模は1.6兆ドル、AI DC資本支出の45%を占める
• 推論の割合が35%から70%に上昇、推論シナリオのCPU:GPU比率は1:1、トレーニングシナリオは0.5:1
• CPU単価はGPUの13%相当

この枠組みにおいて、2,230億ドルのTAMには、エージェンティックAIワークロードからの1,740億ドルと、非AIの従来型サーバーCPUからの490億ドルが含まれます。現在の水準と比較すると、2025年のサーバーCPU市場全体はわずか370億ドルであり、そのうちAI関連は60億ドルに過ぎません。これは、バーンスタインの予測では、今後5年間でCPU市場が6倍の拡大を経験し、年平均成長率は43%に達することを意味し、半導体業界の歴史においてほぼ前例のないものです。バーンスタインは同時に、強気シナリオ（3,300億ドル、4兆ドルのAI資本支出＋1.5:1の推論比率を想定）と弱気シナリオ（1,370億ドル、3兆ドルの資本支出＋0.5:1の推論比率を想定）のレンジも示しています。

興味深いクロスチェックは、サーバーCPUのコア数から得られます。Armのデータによると、エージェンティックAIは1GWあたり1億2千万のCPUコアを必要とし、これは従来のデータセンターの4倍です。この計算によれば、2030年の70GWのAI展開には84億のCPUコアが必要となり、これは1,680億ドルのAI CPU TAMに相当し、前述のモデルと高い整合性を示します。

なぜArmが最大の勝者なのか？IPだけでなく、チップ製造にも乗り出している

Armは、バーンスタインによってCPU復活の構造的な恩恵受託者として挙げられています。Armアーキテクチャは、ワットあたりの性能（performance per watt）においてAIデータセンターでますます魅力的になっています。AWS Gravitonは、x86インスタンスと比較して40%高いコストパフォーマンスと60%低い消費電力を実現しています。

さらに重要なのは、2026年3月にArmが戦略的変革を発表したことです。IPライセンスのみの提供から、自社でのCPU製造へと移行し、2030年までに150億ドルのチップ収益を目標としています。Arm AGI CPUは、Metaを最初の顧客かつ共同開発者として確保しており、OpenAI、Cerebras、Cloudflareなどもパートナーです。これに基づき、バーンスタインはArmの2030会計年度のEPSを11.79ドル（以前は9.83ドル）に引き上げ、チップ収益予測はArm自身の目標を上回る220億ドルに達すると見ています。株価収益率42倍に基づき、目標株価を500ドル（以前は300ドル）としています。

これはまた、ソフトバンク（SoftBank、Armの約90%の株式を保有）の目標株価を8,200円から11,200円に引き上げ、58%の上昇余地を示唆しています。バーンスタインのソフトバンクに対する評価は、保有資産のNAVから30%のディスカウントに基づいており、そのディスカウント幅は以前より縮小しています。これは、Armの株式価値の上昇とソフトバンク自身の事業改善を反映しています。

AMD、Intel、Hygon：誰が恩恵を受けるのか？

AMD（オーバーウェイト、目標株価600ドル）：製品はx86陣営で依然としてリードしており、市場シェアを拡大し続けると予想されます。その既存モデルはすでに強いCPU前提を織り込んでおり、バリュエーションをCY27/28平均にロールフォワードした後、目標株価を600ドルに引き上げました。

Intel（マーケットウェイト、目標株価100ドル）：より力強く持続的なサーバーCPU需要の恩恵を受け、利益予想が大幅に上方修正されました。バーンスタインはIntelのモデルを保守的な前提から業界標準に合わせて調整し、目標株価を65ドルから100ドルに引き上げました。

Hygon（オーバーウェイト、目標株価450人民元）：バーンスタインは、中国のx86 CPU需要が世界の成長率を上回ると見ており、Hygonの中国サーバーCPU市場におけるシェアは現在の水準から拡大を続け、2030年までに35%を超えると予想しています。政府や国有企業の顧客だけでなく、CSPへの浸透も進んでいます。目標株価は280元から450元へと大幅に引き上げられました。

データソース：バーンスタイン

潮向解釈

バーンスタインの議論において、最も脆弱な部分は需要側ではなく、供給側にある可能性があります。

レポートは脚注として「ファウンドリとメモリの生産能力がCPUの成長を支えるのに十分かどうかは評価中である」と認めており、これがレポート全体の最大の不確実性です。CPU TAMを370億ドルから2,230億ドルに引き上げることは、2030年までに毎年約300億ドル分の追加CPU生産能力が必要になることを意味します。

TSMCの3nm/5nm生産能力はAIアクセラレーターとスマートフォンチップに圧迫されており、サーバーCPUに割り当てられるファウンドリ生産能力に十分な弾力性があるかどうかについて、レポートは確実な生産能力マッピングを示していません。さらに、レポートの核心的な前提は、NVIDIAが示す「2027年のAIインフラ年間支出は1兆ドルを超える」というガイダンスに基づいていますが、これはそれ自体が売り手側の最も楽観的な予測であり、別の調査レポートの需要起点として使用することは、予測の積み重ね（期待の積み上げ）のリスクがあります。

もう一つ注目すべきシグナルは、NVIDIAのVera CPUが自社開発のArmアーキテクチャを採用していることです。これは、NVIDIAがCPU分野でArmのパートナーであると同時に競合他社となる可能性があることを意味し、Armの長期的なシェアが54%に達するかどうかに微妙な影響を及ぼします。

投資家にとって、このレポートの最も価値ある点は特定の目標株価だけではありません。それは明確な判断の枠組みを提供していることにあります。エージェンティックAIが真の次の段階であると信じるならば、CPUの構成は「とりあえず十分」から再評価される必要があり、これは半導体投資の全体図がGPU偏重から、よりバランスの取れたCPU+GPUのストーリーへと重心を移す必要があることを意味します。

リスク警告

本稿は、潮向研究による第三者証券会社の調査レポートの整理と解釈です。本文中で引用された格付け、目標株価、収益予想および関連する判断は、当該証券会社アナリストの見解であり、その所属機関の立場を代表するものであり、潮向研究の見解を代表するものではなく、いかなる投資アドバイスを構成するものでもありません。