人工知能は、技術革新の次の波の原動力となるだろう。ジェネレーティブAIのパワーアップから機械学習アプリケーションの高速化まで、高度なハードウェアに対する需要はかつてないほど高まっている。
上場しているAIハードウェア企業は、前向きな投資家にとって市場で最も魅力的な投資機会の一つとして浮上している。この高成長セクターへのエクスポージャーを得たい投資家にとって、これらの企業は最先端技術だけでなく、長期的な市場ポテンシャルでも際立っている。
今買うべきAIハードウェア銘柄のトップ10を紹介しよう。強力な機関投資家のカバレッジと世界的な需要の高まりに支えられたこれらの銘柄は、投資家に人工知能の爆発的成長へのエクスポージャーを提供する。
| 会社名（ティッカー） | アナリストのアップサイド | PER（株価収益率 |
| クアルコム（QCOM） | 14.6% | 12.97 |
| マーベル・テクノロジー（MRVL） | 27.9% | 24.03 |
| エヌビディア（NVDA） | 9.4% | 35.29 |
| AMD（エーエムディー） | 12.9% | 32.34 |
| インテル（INTC） | -6.6% | 102.98 |
| TSMC (TSM) | 18.7% | 22.71 |
| ブロードコム（AVGO） | 3.0% | 39.69 |
| マイクロン・テクノロジー（MU） | 29.3% | 9.65 |
| スーパーマイクロコンピュータ（SMCI） | 18.3% | 16.21 |
| アリスタネットワークス（ANET） | 5.9% | 44.39 |
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現在、最も割安と思われるAIハードウェアのトップ3銘柄を紹介する。
AMD （エーエムディー）
AMDは、データセンターAIにおいてNVIDIAに対する最も信頼できる挑戦者であり、アクセラレータのロードマップを急速に進め、クラウドでの採用を拡大している。Microsoft AzureはMI300Xクラスタの一般提供を開始し、トレーニングや推論においてNVIDIAに代わる主流の選択肢を顧客に提供した：MI325Xの出荷は2024年第4四半期以降に開始され、CDNA 4ベースのMI350シリーズは2025年に予定されており、MI300と比較して推論が大幅に向上する（AMDの主張）。
というのも、導入されたモデルの規模が拡大するにつれて推論は爆発的に増加しており、メモリ容量/帯域幅（MI3xxはリーダーとしてのHBM容量を強調している）は生のFLOPSと同じくらい決定的な意味を持ちうるからだ。戦略的には、AMDは主要なハイパースケーラーやモデルラボのデザインインを獲得する一方、ROCmやスイッチングコストを削減するための標準規格を中心に「オープンAI」を推進している。
経営陣は、2025年までのAI-GPU供給の逼迫とデータセンター・ミックスの上昇を繰り返し予告してきた。ロイターや同社のガイダンスでは、MI3xxの収益がキャパシティの解放に伴って大幅に増加するとの予想とともに、こうしたステップアップが記録されている。投資家にとって、AMDのテーゼは、シリコン、ソフトウェア、および供給（TSMCが主要な依存先である）の実行を維持する限り、No.2ベンダーはまだ高い割合で配合することができ、非常に急速に拡大する市場における古典的なシェアゲインストーリーです。
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台湾セミコンダクタ・マニュファクチャリング（TSM）
NVIDIAとAMDがピックを売っているとすれば、TSMCは鉱山である。TSMCは先進的なAIアクセラレータの大部分を製造しており、需要に対応するために一世代に一度の設備投資とパッケージング増強の真っ最中だ。同社は今夏、AIとHPCを主な牽引役とする記録的な業績を発表した。また、通期の成長見通しを上方修正し、2ナノメートル（N2）の量産が2025年後半に開始され、2026年に収益に影響を与えることを確認した。
これと並行してTSMCは、HBMが豊富なチップレットベースのAI部品に不可欠なCoWoSの先端パッケージング能力を倍増し、さらに拡張しているほか、台湾に新たなパッケージング拠点を追加し、日本の能力を評価している。これが「買うべきAIハードウェア」リストに含まれる理由：ハイパースケーラAI設備投資の増加分はすべて、チップがNVIDIA、AMD、カスタムシリコン、新興企業のいずれであるかにかかわらず、TSMCの先端ノードとパッケージングラインを経由する傾向がある。
また、ロードマップ（N2後のA16）では、HPC/AI顧客向けにワットあたりの性能向上が予定通りに進んでいる。投資家は、為替変動、地政学、海外のコスト構造には引き続き注意する必要があるが、単一のチップベンダーよりも製品サイクルリスクが低く、AIコンピュート成長への多様なエクスポージャーを得ることができる。
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エヌビディア（NVDA）
エヌビディアは、AIコンピュートで最も純粋なプレーヤーである。そのBlackwellプラットフォーム（GB200）は、72個のGPUと36個のGrace CPUをラックスケールで1つのNVLinkドメインにまとめ（NVL72）、NVIDIAによれば、兆パラメータLLMのリアルタイム推論を旧世代に対して30倍高速化し、まさにハイパースケーラーがエーカー単位で購入するような性能を実現する。
同様に重要なこととして、NVIDIAの第5世代のNVLinkとNVLink Switchは、クラスタの帯域幅を極端なレベルまで押し上げ、大規模なトレーニングや推論を遅らせる通信のボトルネックを取り除くのに役立ちます。シリコン、ネットワーキング、ソフトウェアが緊密に連携することで、クラウド事業者にとっては、高い稼働率と魅力的な総所有コスト（TCO）を維持することができます。しかし、本当の堀は、フルスタックのエコシステム、CUDA、ライブラリ、フレームワーク、そして10年以上にわたって蓄積されたシステム設計にある。
エヌビディアがNVLink Fusionを公開し、パートナーがセミカスタムAIシリコンを構築したり、サードパーティのCPUとエヌビディアのGPUを組み合わせたりできるようになったとしても、業界の報告や調査によれば、エヌビディアはAIアクセラレータの80％のシェアを占めるデファクトスタンダードであり続けている。先進的なパッケージングも柱のひとつだ：NVIDIAがBlackwell向けにTSMCのCoWoS-Lにシフトしたことは、NVIDIAが最も価値の高いノードとパッケージで希少な供給をどのように編成しているかを明確に示している。
エヌビディアは依然としてデータセンターAIの潮流を作り出しており、その「オープン性」によって、より多くの開発者とシステムをその重力の井戸に引き込んでいる。
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