TL;DR

·UBSはWAIC期間中に12社のテクノロジー企業を調査した後、中国のAIサプライチェーンをさらに強気に見ており、その根拠はコンセプトの人気ではなく、モデルの反復進化、国産算力の採用、インフラ需要が同時に強化されていることにある。

·半導体および装置は7月の機関投資家調査で関心度が最も急速に上昇したセクターとなり、資金がAI需要に沿って国産チップ、装置、先端パッケージングへと拡散し始めていることを反映している。

·国内のAIインフラは単一GPUの競争からSuperPod、ネットワーク相互接続、システム最適化へと移行しており、本質的にはクラスター能力で単一チップの性能差を補うことを目指している。

·智譜（Zhipu）とMiniMaxはともに年間経常収益目標を10億ドルに引き上げているが、収益成長が利益に転換できるかどうかは、推論最適化と算力レンタルコストに依存している。

·長電科技（JCET）のAI関連生産能力は高い稼働率を維持し、2.5Dパッケージングへの投資を強化しており、国産AIチップの量産がパッケージング工程へ波及していることを示している。

·UBSはソフトウェアおよびサービスセクターが依然として低混雑ゾーンにあり、すでに過熱している半導体と比較して、より多くの期待値ギャップが残っている可能性があると見ている。

·AIデータセンターの需要はエネルギー貯蔵や電力設備にも波及し始めているが、受注の実現サイクル、リチウム価格の上昇、低価格市場での競争が短期的な利益率を圧迫し続けるだろう。

8月14日、UBSは「中国実地観察——2026年7月」を発表した。このレポートは、WAIC 2026のテクノロジー調査、企業経営陣との対話、機関投資家の調査データを組み合わせ、より明確な判断を示している：中国のAI産業への投資手掛かりは、大規模モデル自体から算力チップ、サーバー、ネットワーク相互接続、先端パッケージング、電力インフラへと拡散している。

UBSはWAIC期間中に約40名の投資家を組織し、12社のテクノロジー企業を調査した。対象は大規模モデル、GPU、ネットワーク、アナログチップ、パッケージングテスト、サーバーODM、半導体装置に及ぶ。調査後の核心的な判断は、中国の大規模モデルが依然として急速に反復進化しており、国産AIインフラの製品形態も整備されつつあり、下流のAI算力需要が明確に弱まっていないというものだ。

国産AI競争は単一GPUからシステムへ移行

UBSはWAIC会場で、国内メーカーの展示の重点がもはや単一チップだけではなく、チップ、サーバー、相互接続ネットワーク、クラスター管理を共同で構成するシステムレベルのソリューションにあることを観察した。

華為は1024チップで構成されるAtlas 950 SuperPodを展示し、曙光が展示したSugon 8000ソリューションは10万カード級の相互接続をサポートする。沐曦、中興、阿里巴巴もそれぞれのスーパーノード製品を発表した。ネットワーク側では、関連メーカーが51.2T CPOスイッチのプロトタイプと完全な光相互接続ソリューションの展示を開始した。

この変化は、国産の計算能力がクラスター規模の拡大、相互接続効率の改善、システムアーキテクチャの最適化を通じて、単一チップの性能差による影響を軽減していることを意味する。投資家にとって、恩恵を受ける範囲はGPUからさらにスイッチチップ、光相互接続、サーバーODM、ストレージインターフェース、先進パッケージングへと拡大している。

国内のAIアクセラレータメーカーはUBSに対し、クラウドサービスプロバイダーなどの顧客からの需要が引き続き強化されているとフィードバックした。一方で、海外のハイエンド計算能力は中国市場で依然として逼迫しており、他方で国内のクラウドベンダーが国産計算カードを採用する意欲が高まっている。一部のセカンドティアメーカーはH100やH200に対抗する製品を開発しており、同時にSuperPod技術を反復更新している。

モデル収入は成長、計算コストは依然として重要な変数

大規模モデル企業の商業化の進展も加速しているが、成長の質は依然として計算コストに依存している。

智譜（Zhipu）の経営陣によると、同社の年換算経常収入は7月時点で10億ドルに達し、当初の2026年末目標を前倒しで上回った。これは主にToken使用量の増加とAPI価格改定によるものだ。同社は最近、約310億香港ドルのH株の第三者割当増資を完了し、資金は計算能力の拡大を支援するとともに、リースによる大規模な計算リソースの確保も検討している。

UBSは、API価格引き上げと推論最適化が智譜の利益率改善を促進する可能性があるが、国内の計算能力供給が逼迫し、リース価格が上昇していることが依然として収益性の重要な変数であると見ている。言い換えれば、収入が先に伸びたとしても、モデル企業のユニットエコノミクスがすでに安定しているとは限らない。

MiniMaxのARRは2025年末の約1億ドルから、第1四半期の業績説明会で開示された約1.5億ドルに上昇し、M3発表前にはさらに2倍以上に増加した。経営陣は2026年末までに10億ドルのARR目標を達成することに引き続き自信を示している。APIとToken Plan事業の収入比率は2025年の約30%から2026年5月にはほぼ半分に上昇しており、成長の原動力が消費者向けサブスクリプションから開発者・企業向けの呼び出しへとさらにシフトしていることを示している。

ただし、MiniMaxの新世代M3モデルのパラメータ規模はM2.7の約2倍に近い。より大きなモデルは通常、より高い推論コストを意味するため、同社は推論エンジニアリングの最適化、クラスター運用、計算能力の事前調達によって粗利率を維持する必要がある。

半導体調査の熱意が高まり、先進パッケージングが先に恩恵を受ける

機関資金の中国AIへの関心もハードウェア側に集中し始めている。

UBSクオンツチームの統計によると、7月の機関調査比率の前月比上昇が最も速かった3つのセクターは、半導体および半導体装置、テクノロジーハードウェアおよび機器、銀行であり、資本財、エネルギー、食品飲料セクターの調査比率の低下が最も顕著だった。

その中で、ソフトウェアおよびサービスセクターの調査熱意はやや高まったものの、混雑度指標は依然としてマイナス圏にあり、素材、食品飲料、資本財の調査熱意は低下した一方、ポジションは比較的混雑していた。これは、半導体がAI取引の加熱が最も顕著な方向性となっている一方、ソフトウェアセクターには依然として一定の期待差が存在する可能性を示している。

具体的にサプライチェーンを見ると、瀾起科技はDDR5第3世代および第4世代メモリインターフェースチップが急速に量産拡大しており、第5世代製品は2026年下半期に出荷開始が見込まれると述べている。MRDIMM関連製品はすでに新規事業の重要な収入源となっており、PCIe 6.0 Retimerの検証も進められている。

先進パッケージング工程の景気はより直接的だ。長電科技の第2四半期の生産能力稼働率は約80%で、AI関連事業、ウェハレベルパッケージング、バンプ事業はすべてフル稼働状態にある。同社は2.5Dパッケージングに重点を置いた新工場の建設に78億元を投資する計画で、2028年下半期に建設完了、2029年に生産開始を見込んでいる。

UBSは、今回のパッケージングサイクルは従来の消費電子機器主導のサイクルとは異なり、AIによる構造的需要が稼働率と粗利率のさらなる改善を支える可能性があると見ている。ただし、新工場の生産開始までにはまだ長い時間があり、最終的なリターンは国産AIチップの量産拡大、顧客導入、業界の増産ペースに依存する。

AI需要が電力とエネルギー貯蔵に波及し始める

レポートはまた、AIインフラの観察範囲をエネルギー貯蔵と電力設備にまで拡大している。

陽光電源は、2026年第1四半期から開発業者およびインテグレーターにAIデータセンター向けエネルギー貯蔵システムを販売しており、これらの顧客がさらに米国のクラウドサービスプロバイダーに製品を提供していると述べている。エネルギー貯蔵は通常、データセンター建設後期に調達される設備であるため、注文確認の速度は比較的遅く、クラウドサービスプロバイダーが直接顧客となる可能性も高くない。

同社は同時に、米国のクラウドサービスプロバイダーと協力して固体変圧器の研究開発と検証を進めており、今後数ヶ月以内に製品を発表する見込みだ。固体変圧器とエネルギー貯蔵システムはモジュール設計を採用しており、現場展開時間を短縮し、設置コストを削減できる。

しかし、AI需要は蓄電事業の周期的な圧力を完全に相殺することはできない。陽光電源は、リチウム価格の上昇が2026年第2四半期の粗利率を引き続き圧迫する可能性があり、低利益率市場への拡大も全体の収益性を低下させると予想している。そのためUBSは、AIデータセンター向け蓄電と固体変圧器が長期的な成長余地を提供する一方、短期的な業績は依然として受注ペース、原材料価格、海外サプライチェーン体制に依存すると考えている。

全体として、このレポートが発するシグナルは、中国のAI産業がすべての制約から脱却したということではなく、成長経路がより完全になりつつあるということだ。モデルの呼び出し量が計算需要を牽引し、国産計算能力の採用がサーバーと相互接続のアップグレードを促進し、チップの量産がさらにパッケージング、設備、電力インフラへと波及する。

次の段階で真に検証すべきことは、国産モデルが能力を更新し続けられるかどうかだけではなく、この徐々に形成されつつあるAI技術スタックが、需要を安定した収益、管理可能なコスト、持続可能な利益に転換できるかどうかである。

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