「AI速度調節論は錯覚」…技術格差の拡大によりAI投資サイクルは継続の見通し

最近市場の一角で提起されている「AI速度調節論」が、実際のAI投資サイクルを折る変数になることは難しいという分析が出た。AIモデル間の技術格差が再び広がっており、今後AIが処理すべきデータ量（トークン）が爆発的に増加するという展望のためだ。ウリィ銀行のキム・ヒョン投資商品戦略担当は、23日に公開されたYouTubeチャンネル「モーニング経済Plus」を通じて、現在のAI投資環境と半導体市場の今後の戦略を提示した。

技術格差を確保したアメリカのAI、「速度調節論」は戦略的防御メカニズム

最近、AnthropicやOpenAIのようなフロンティアモデル開発会社を中心に、AIの発展速度を調節すべきだという声が出ている。これに対し、キム担当は技術的な背景と企業たちの利害関係に基づいた解釈を提示した。インテリジェンス・インデックス（AIモデル知能指数）を見ると、最近のアメリカのモデルが中国のモデルとの技術的格差を再び確保している傾向にある。特に単純な正解当てを超えて、未知の問題を解決する「推論能力」と「長期業務遂行能力」において、アメリカのモデルが優位を占めているという分析だ。

キム担当は「速度調節論を主張する企業たちは、技術的格差を確保した状態で、実在するAIの速度が速すぎると感じている側面がある」とし、「裏側で見れば、技術的地位を維持しながら後発走者が急速に追いついてくるルートを遮断しようとする意図もあるだろう」と説明した。つまり、規制の方向がコンピューティングパワー自体を減らすのではなく、監督と規制を強化する方式であるため、NVIDIAのような半導体企業が主導するAI投資サイクル自体に触れる問題ではないという判断だ。

「トークン使用量」急増の展望…半導体投資サイクルは依然として「上向き」

AIモデルの進化は、ダイレクトに膨大なデータ処理量へとつながる。最近登場したGPT-6(アストラ)などの最新モデルは、学習されたデータを活用する水準を超え、初めて接する課題を自ら解決する推論能力が飛躍的に上昇した。キム担当は「このような推論能力の向上は、AIが長時間自らコーディングをしたり資料を探したりするなど業務を遂行することを意味し、これはダイレクトに膨大な量のトークンを使用することを意味する」と述べた。

実際に市場では、AI投資が継続するものと見ている。Evercore ISAなどの主要機関は、2030年までにトークン使用量が現在より20〜30倍ほど増加すると予測している。これに伴い、ハイパースケーラー（大規模クラウド事業者）の資本支出（CAPEX）予測値は、一度も折れることなく上方修正されている。キム担当は「AIエージェントの登場によりCPU需要が増え、推論過程が高度化するにつれてメモリ半導体需要が続く、半導体全般の強いサイクルが継続するだろう」と展望した。

TSMCの価格引き上げおよび日本の素材・部品・装置に注目…東アジアサプライチェーンの台頭

投資戦略の側面では、韓国と台湾、日本をつなぐ東アジアの半導体サプライチェーンに注目する必要がある。台湾の核心企業であるTSMCは、NVIDIAのAIアクセラレータ需要に支えられ、売上が着実に増加しており、来年にはAI半導体関連の価格引き上げが約10%ほど進行する可能性がある。特に3ナノおよび2ナノ級の最先端工程の供給拡大が予定されており、価格上昇と物量増加が同時に起こる実績拡大局面が続く見込みだ。

日本の半導体市場も、政府の強力な支援の下で新しい成長動力を確保している。日本政府は2030年までに約10兆円、2040年までに68兆円規模のロードマップを通じて、半導体産業の復興を推進中だ。熊本のTSMC工場や広島のMicron工場など、グローバルなファブ（Fab）が日本国内に設置されることで、最先端工程中心の素材・部品・装置（ソブジャン）の発注が増える見通しだ。キム担当は「AI半導体の技術的難易度が高まるにつれて、高利益製品の使用頻度が高まり、日本の素材・部品・装置企業の営業利益率が今後2〜3年以内に30%水準まで上がるという市場の展望がある」と付け加えた。