AI インフラストラクチャーの三本柱：チップ、エネルギー、ストレージ、さらなる成長余地はあるか？

Biteye

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三本のメインネットには、それぞれ次の資産が対応していますか？

原文タイトル：「チップ、エネルギー、ストレージ - AI インフラの三本線、誰が先に上昇し、誰が最も強烈に上昇し、誰が追いつくことができるのか？」

昨年11月、Justin Sun がツイートした：

この言葉を単なるトラフィックフレーズではなく、産業判断と捉えた場合、振り返ると：

これらの三本線は、ほぼ AI マーケットで最もリアルな収益パスです。

もし、このツイートが出た後、米国株のストレージ関連株を購入したら、今日どうなっているでしょうか？

・ミクロン：+214%

・シーゲイト：+180%

・ウエスタンデジタル：+190%

・ SanDisk：+552%

この記事では、この三本線を辿って見ていきます：

なぜ AI はまずチップを利好し、次にエネルギーのボトルネックを引き出し、最後にストレージ需要を長期的に押し上げるのか？この構造で既に走り出した資産はどれか？

一、チップ：AI 爆発が最初に具現化したものは、物語ではなく注文です

AI が最初に燃え上がったのは、アプリケーションレイヤーではなく、ベースレイヤーの計算力でした。

大規模モデルのトレーニングであろうと、日常的な推論やエージェントの呼び出し、マルチモーダル処理であろうと、最初のステップはいつも計算を実行することであり、これらの計算は最終的に GPU、HBM、ハイスピードインターコネクト、先進製造プロセスに落ち着きます。

つまり、AI 需要の増加は、後段のリンクに先立って、より直接的な現実に変わるということです：

より多くのチップ、より強力なチップ、より高帯域幅のチップが必要です。

これが、AI 需要が最初にチップセクターに反映される理由でもあります。

産業データは既にこの事実を明確に示しています。2026会計年度ベースで見ると、NVIDIA の売上高は前年比65%増となり、ハイエンド計算力チップの需要が依然として継続していることを示しています。

この方面にはどのような資産がありますか

コア・パワー・レイヤー: NVIDIA（NVDA）、AMD、Broadcom（AVGO）、TSMC（TSM）

国産パワー・レイヤー: Hygon（688041.SH）、Cambricon（688256.SH）など。Hygon は国内の x86 サーバー CPU の代表企業の一つであり、2024 年の売上高は916.2 億元で、前年比 52.4% の成長率を達成しています。

半導体装置層: ASML、Applied Materials（AMAT）、Lam Research（LRCX）。光学リソグラフィ装置のリーダーである ASML の米国預託証券 ADR 価格は 2026 年に歴史的な最高値を更新し、1 月 2 日には単日で 8% 以上上昇し、2026 年に入ってからの上昇率は 27% に達しています。Lam Research は年初来の上昇率が 30%、Applied Materials は年初来の上昇率が 28% であり、これらの三大半導体装置リーダーの株価は全体的に S&P 500 指数を大きく上回っています。

過去一年のパフォーマンス

チップ分野はこの AI ブームの中で最初に起動し、最も大きな上昇幅を記録しています。NVIDIA はリーダーとして、2023 年初以来の累積リターン率は 1000% を超えています。装置側は 2026 年初においても引き続き歴史的な高値を更新し、全体的に強気の上昇サイクルにあります。

シティグループは、世界の半導体装置セクターが「第2段階のブルラン市場サイクル」を迎えると予測し、2026 年のチップ株主要銘柄は ASML、Lam Research、Applied Materials に集中すると明言しています。

2. エネルギー: AI の拡大後、ボトルネックはチップから電力へ

いくらチップが進化しても、電力がなければ機能しません。

チップを購入した後、本当の作業はまだ始まったばかりであり、長期間にわたる大規模なモデル運用、データセンターおよび推論サービスにおいては、持続的な電力供給が必要であり、さらに冷却と熱排出負荷が加わります。

従来のデータセンターの 1 ラックの消費電力は通常 5 から 15 kW であり、AI データセンターでは明らかに 50 から 100 kW へと引き上げられており、電力消費と熱排出の圧力はまったく違う次元です。

IEA の今年の分析によると、2030 年までにデータセンターの電力消費は現在の約 945 TWh に増加し、現在の水準の約倍となり、その主なドライバーは AI です。米国エネルギー省も、データセンターの電力需要の増加が地域の電力網に明らかな圧力をかけていると明言しています。

この方向にはどのような資産がありますか

ガスタービン：GE Vernova（GEV）：ガスタービンの注文が急増し、2025年の年間注文は590億ドルに達し、受注残高は1,500億ドルに増加。経営陣は2026年の収益予測を440億ドルから450億ドルに引き上げました。

独立系発電事業者：Constellation Energy（CEG）：最大の米国ゼロカーボン発電事業者で、核電力資産がテクノロジージャイアントとの長期の電力購入契約を締結しました。

Vistra（VST）：核電力およびガス資産を兼ね備え、2026年のEBITDAの中間値は2025年から約30％増加しました。

ウラン資源：Cameco（CCJ）：世界最大の上場ウラン鉱山会社で、核エネルギー再開の上流利益者です。

過去1年間のパフォーマンス

GE Vernovaの株価は過去1年間で167%上昇しました。52週間の安値は408ドルで、最高値は1,181ドルで、価格帯の幅は約2倍です。

Constellation Energyは2025年に歴史的な高値を付けましたが、その後、規制政策の混乱により高値から約28％下落し、現在は比較的低い水準にあります。

Vistraは全体的に強気を維持し、データセンターとの長期的な電力供給契約が続けられています。エネルギーセクター全体が、従来の防衛的ポジションからAIインフラストラクチャの中心的な恩恵を受ける方向に再評価されています。

三、ストレージ：最も見落とされやすく、しかし長期的な恩恵を受ける方向

ストレージに好影響を与える中心的な論理は非常にシンプルです：AIは一度だけ呼び出されるものではなく、本質的には、連続的にデータをスループットし、蓄積し、呼び出すシステムです。

トレーニングには大量のデータが必要であり、トレーニングプロセス中にはチェックポイントを保存し、推論にはモデルを呼び出し、缓存します。さらに、RAGやAgentは知識ベース、ログ、メモリを継続的に読み取ります。

その結果、AIによってもたらされるのは「データがより多い」ということだけではなく、次のようなものです：

・データの読み書きがより頻繁

・呼び出しがよりリアルタイム

・管理がより複雑

・移行や缓存の圧力がより大きい

さらに詳しく見ると、GPUは高価であるほど、空転できないため、産業界はデータをどのようにより速く、より安定して算力端に送るかにますます重点を置いています。

つまり、AI が進化するにつれ、ストレージはもはや単なる「データの格納庫」ではなく、AI システム全体が持続的に稼働するためのデータ基盤となります。

この方向性にはどのような資産がありますか

ストレージチップメーカー：SK ハイニックス（000660.KS）、サムスン電子（005930.KS）、マイクロンテクノロジー（MU）

NAND / SSD / HDD メーカー：SanDisk（SNDK）、Seagate（STX）、Western Digital（WDC）

国内ストレージデザイン：紫光展锐、環宇股份、東芯科技、北京峻正、ランキ出版、そしてストレージモジュールメーカーの徳明利、シャノンパワー、江波龍など。

過去1年のパフォーマンス

2026 年から、ストレージセクターは AI 産業チェーンの中で最も強力なブランチの1つとなっています。

米国株では、AI インフラ投資と高容量ストレージの需要に牽引され、Seagate、SanDisk、Western Digital はすべて大幅に上昇しています。その中で、4 月末にロイターが言及したように、Seagate と Western Digital は年初来で倍以上になり、SanDisk は約 350% の上昇となっています。

同様に、ストレージチップメーカーも好調です。マイクロンは今年大幅に上昇し、SK ハイニックスも引き続き HBM の供給不足と大手メーカーの生産能力争奪の恩恵を受けており、四午報の売上高は前年同期比 198% の増加、営業利益は 406% の増加で、収益性はさらに強化されています。