5大チップ大手、2030年までのサーバーCPU市場1700億ドルを巡り競争

5社の半導体大手が、バンク・オブ・アメリカが2030年までに1700億ドルに達すると予測するサーバーCPU市場の獲得を巡り競争を繰り広げている。

アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）、インテル、アーム・ホールディングス、エヌビディア、クアルコムの5社は、エージェンティックAIが推論コンピューティングへの需要を喚起する中、AIサーバープロセッサへの取り組みを強化しており、バンク・オブ・アメリカ・セキュリティーズによると、同市場は2030年までに1700億ドルを超えると予測されている。

「自律的にタスクを計画し実行できるシステムであるエージェンティックAIの出現は、2010年代のクラウド移行以来見られなかった、サーバーCPU需要における段階的な変化を生み出している」と、バンク・オブ・アメリカ・セキュリティーズの半導体アナリスト、ビベック・アリヤ氏は述べた。

アリヤ氏はサーバーCPUのアドレッサブル・マーケット（TAM）の予想を1250億ドルから1700億ドルに引き上げ、2025年から2030年までの年平均成長率（CAGR）は37%に相当するとした。同氏はAMDを同行の同分野における最優先銘柄に挙げ、長期的な市場ポジションと次期Veniceサーバープロセッサの投入を評価し、目標株価を500ドルから560ドルに引き上げた。

サーバーCPU市場の拡大は、AIワークロードの展開方法における構造的な変化を表している。エヌビディアはGPUでAIトレーニングを支配しているが、学習済みモデルが回答を生成する推論フェーズでは中央処理装置（CPU）の使用が増加しており、5社のチップメーカー間の新たな戦場が開かれている。

AMDの製品攻勢が勢いを増す

AMDは推論シェア獲得に向けて積極的に動いている。価格3,999ドルのRyzen AI Halo開発者プラットフォームは、エヌビディアのDGX Sparkよりも700ドル安く、最大2,000億パラメータのモデルをローカルで実行できると主張している。AMDによると、同プラットフォームは複数のモデルで最大14%優れたトークン/秒のパフォーマンスを提供し、Windows 11とLinuxの両方で動作する一方、DGX SparkはLinuxのみ対応である。

この製品投入に先立ち、複数の強気なアナリストの見方が相次いだ。シティはAMDを「買い」に引き上げ、目標株価を460ドルから575ドルに設定し、株価は月曜日に過去最高値558ドルを記録、同社の時価総額は初めて9000億ドルを超えた。AMDのトラッキング株価収益率（PER）は169倍と、投資家が前年同期比91%の四半期利益成長を期待していることを反映している。

インテルとエヌビディア、それぞれの主張

年初来500%上昇しているインテルは、Xeon 6+プロセッサとラックスケールAIシステムを頼りに競争に臨む。ウェルズ・ファーゴは同銘柄に110ドルの目標株価を設定し、バークレイズは100ドルを割り当てた。約1.8nmに相当する18Aノードでチップを製造しているインテルのファウンドリ事業は、競合他社の設計の製造パートナーとしての地位も確立している。

一方、エヌビディアは動きを止めていない。同社は816億2000万ドルの四半期収益を報告し、800億ドルの自社株買いを承認した。ジェンスン・フアンCEOは新型Vera中央処理装置を潜在的2000億ドルのビジネスチャンスと位置付けており、エヌビディアがCPU市場をGPU支配の脅威ではなく補完的なものと見なしていることを示唆している。

アームとクアルコムもサーバーCPU分野への進出を進めている。アームのエネルギー効率の高いアーキテクチャはスマートフォンで既に支配的だが、クラウドプロバイダーとの提携を通じてデータセンターでも存在感を増している。クアルコムはSnapdragonのコンピューティング技術を活用し、エッジとクラウドの両方でAI推論ワークロードをターゲットにしている。

投資家への影響

1700億ドルのサーバーCPU市場機会は均等に分配されているわけではない。AMDとインテルは従来のx86サーバー市場で最も有利な立場にある一方、Armベースの挑戦者は時間の経過とともにそのシェアを侵食すると見られている。エヌビディアがCPUをGPUとバンドルできる能力は、競合他社が容易に再現できないシステムレベルの優位性をもたらしている。

トラッキングPER169倍で取引されているAMD株は、Veniceの投入とMI450アクセラレータの量産開始による積極的な成長を織り込んでいる。一方、その数分の一の倍率で取引されるインテルは、ファウンドリ事業の実行力に依存するターンアラウンドストーリーを提供している。投資家にとっての主な変動要因は、ハイパースケーラーの設備投資コミットメントと、エージェンティックAIのワークロードがトレーニングから推論へとシフトするペースである。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。