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JPモルガン:カスタムチップの2027年出荷比率はGPUを超える見込み、Broadcom TPUの「サプライチェーン不透明」は注文の疑いを示すものではない

JPモルガン:カスタムチップの2027年出荷比率はGPUを超える見込み、Broadcom TPUの「サプライチェーン不透明」は注文の疑いを示すものではない

华尔街见闻华尔街见闻2026/09/18 15:46
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著者:华尔街见闻

J.P.モルガンは、2027年にはASIC/XPUの出荷比率が54%に達し、GPUを上回り、カスタムチップがAI計算能力の重要な増加要因となると予測しています。BroadcomとGoogleの5年間のTPU契約は2026年から2031年に及び、サプライチェーン情報が不透明でも、注文に疑問があることを意味するわけではなく、収益の見通しは依然強いままです。同期間にウェーハ装置およびメモリの需要もともに高まり、半導体サイクルの継続を後押ししています。

AIの計算能力需要は、チップ業界を「GPU一強」からGPUとカスタムチップの並行拡張へと推進しています。JPモルガンが最新発表した2026年秋米国半導体および半導体装置業界アップデートレポートによると、2027年にはAIアクセラレーターユニット出荷におけるASIC/XPUの割合が54%に達し、GPUを上回る見通しで、2028年にはさらに55%に増加する見込みです。

JPモルガンは、2026年のカスタムAI ASIC市場規模は約600億~700億米ドルに達し、今後数年間で年複利成長率が40%~50%を超えると予測しています。現在、BroadcomとMarvellが約90%の市場シェアを占め、うちBroadcomは約80%~85%と、市場の集中度が非常に高い状況です。

レポートは同時に、Google TPUなどのカスタムチッププロジェクトのサプライチェーン情報は比較的非公開だが、それが必ずしも注文確度の欠如を意味するわけではないと指摘しています。BroadcomはGoogleと2026年から2031年をカバーする5年間のTPU供給契約を結び、3nm、2nm、先端パッケージングを含み、年々増加するTPU収益の取り決めも含まれ、関連AI事業に強い収益の可視性をもたらしています。

より広い視点で見ると、AIキャピタルエクスペンディチャーは半導体業界で最も重要な需要の支柱であり続けます。JPモルガンは、2026年、世界半導体業界の売上高は前年比で118%増加し、ストレージ分野を除くと32%増加、2027年は全体で35%成長、ストレージ分野を除くと18%増加すると予測しています。同時にウエハ製造装置支出も、それぞれ31%と38%の伸びが予想され、AI・ストレージ・伝統的チップの需要が業界サイクルの継続を後押しします。

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ASICが急速に浸透、カスタムチップはAI計算性能の重要な増加分となる

ハイパースケールクラウドプロバイダーはASIC/XPUの開発を加速しており、その主な目的はGPUの単純な代替ではなく、特定のワークロードに対して性能・消費電力・1トークンあたりコストを最適化しつつ、汎用GPUへの依存度を下げることです。

このトレンドはAIアクセラレーターの製品構成を変えつつあります。JPモルガンは、2026年にはAIアクセラレーターユニット出荷におけるASIC/XPUの割合は約41%、2027年には54%、2028年には55%に達すると見ています。カスタムチップは補完策から大規模展開へと進化し、AIインフラ拡張の重要な増加分となるでしょう。

現在、カスタムAI ASIC市場は高度に集約されており、BroadcomとMarvellが合計で約90%のシェアを占めます。Google、Amazon、Microsoftなどクラウドプロバイダーによる自社開発AIチップの拡大にともない、ASIC設計および関連ソリューションの需要も大きく成長する余地があります。

BroadcomのTPU情報の不透明性は注文の確実性欠如を意味しない

市場がBroadcomのAI事業について抱く懸念のひとつは、Google TPU等のプロジェクトにおいてサプライチェーン情報が限られており、外部から注文や出荷状況を完全に追跡しにくいことです。しかしJPモルガンは、サプライチェーン情報が限られているからといって需要減退を証明するものではなく、むしろ顧客契約や製品展開、キャパシティ計画などの指標に注目すべきだとしています。

例としてGoogle TPUを挙げれば、BroadcomとGoogleとの供給契約期間は5年に及び、2026年から2031年を含み、3nm、2nm、先端パッケージングアーキテクチャをカバーしています。この契約にはTPU収益の年次増加も盛り込まれており、サプライチェーンの詳細が完全に明らかでなくても注文と収益の可視性は十分に確保されています。

Marvellもまた、クラウド大手企業によるチップ自社開発の量産段階入りの恩恵を受けており、そのカスタムチップ事業にはAmazon Trainium、Microsoft Maia、Google XPUなどのプロジェクトが含まれます。自社アクセラレーターが初期導入から大規模製造へ移行することで、ASIC設計、インターコネクト、先端パッケージングなど関連分野も同時に恩恵を受けます。

AIキャピタルエクスペンディチャーが継続、WFEおよびメモリサイクルがさらに強化

JPモルガンは、グローバルクラウドコンピューティング投資額は2026年、2027年、2028年でそれぞれ9530億、1兆4100億、1兆5400億米ドルに達すると予測しています。AI投資のリターンが徐々に顕在化する中、クラウドサービス事業者は引き続き高水準なインフラ投資を行う経済的インセンティブが強まっています。

装置分野も同様に力強い成長を維持しています。2026年、世界のWFE(ウエハ製造装置)支出は前年比で31%増加し約2250億米ドル、2027年はさらに38%増の約2630億米ドルになる見込みです。先端プロセスの増産やDRAMの新規生産能力が装置需要を牽引し、クリーンルームスペース不足が一部装置調達の前倒し要因にもなっています。

メモリ分野はもう一つの重要な支えとなっています。JPモルガンは、2026年のDRAMとNANDの複合平均価格がともに約2.5倍上昇し、2027年にはそれぞれ約30%、25%ずつ再度上昇すると予測しています。AIサーバーがDRAMの需要を押し上げ、エンタープライズSSDはNAND需要の重要な源泉となっており、長期調達契約や慎重な資本投資が供給過剰の暴走も抑制しています。

全体としてJPモルガンは、今回の半導体サイクルの上昇は単一のAIチップ需要によるものではなく、カスタムチップ、クラウド投資、メモリ、ウエハ製造装置など複数の産業チェーンが同時に拡大していると分析しています。この枠組みにおいて、AIインフラ投資の継続性こそが半導体業界の好況サイクルが続くかどうかを決めるコア指標だとしています。

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免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。

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