SemiAnalysis：NVIDIAとメモリの高利益は2028年に転換点を迎え、AIインフラは資金調達とサプライチェーンに制約される

BlockBeatsのニュース、10月25日、SemiAnalysisの創設者Dylan Patel氏とBernsteinのアナリストStacy Rasgon氏は最近、AIインフラ投資にはまだ余地があるものの、資金調達コストの上昇とサプライチェーンの制約という二重の試練に直面していると指摘した。米国10年国債利回りは5%を突破し、一部の新興クラウドサービスプロバイダーの無担保債券利回りは15%に迫っており、建設需要の約半分を担う非ハイパースケールクラウド事業者は十分なバランスシートを持たないことが多い。長期購入契約（offtake agreement）を欠くプロジェクトは資金調達がますます困難になっており、資金調達能力がAI拡大の重要な分水嶺となりつつある。同時に、基板、HBM、光インターコネクト部品、クリーンルームの生産能力はいずれも短期的に解決が難しいボトルネックに直面している。同じ容量のHBMを生産するのに必要なウェハー数はDDR5の約3～4倍であり、生産能力競争を激化させている。新設のクリーンルームは2027年まで本格稼働しない。これに対し、電力不足はオンサイトのガスタービンや燃料電池などで部分的に緩和できる。

中核産業チェーンについて、両アナリストは2028年の潜在的な転換点を警告した。NVIDIAは現在も継続的な性能向上により高価格を支えているが、Google TPU、Amazon Trainium、OpenAIなどの企業による自社チップの取り組みは、大規模顧客に代替選択肢を提供し、交渉力を強化している。NVIDIAの収益が成長を続けたとしても、市場シェアと利益率が同時に向上するとは限らない。

メモリに関しては、現在HBMの粗利益率は88%～90%に達しているが、市場は高い評価を与えていない。中核的な懸念は2028年以降に新增生産能力が集中的に放出されることにある。その時点で増産速度が需要の増加分を上回り、さらにAI需要の伸びが鈍化すれば、現在の高価格と高利益は反転に直面する。企業側では、大多数の企業が自社で計算資源を構築するよりもクラウドサービスを通じてTokenを購入することを選好するため、将来のAIインフラ需要は推論サービスの利用量に大きく依存することになる。