中信建投研報は、AI計算能力と商業宇宙開発が産業の加速期を迎えていることを指摘している。計算能力側では、応用の進化がインフラを深く再構築している：エージェントは計算負荷をGPU集約からCPU集約へと推進し、データセンターのCPUとGPUの比率は大幅に向上する見込みだ；AI計算能力の需要爆発に加え、メモリ価格の上昇や生産能力の逼迫などの要因が重なり、今年に入ってサーバーCPUの品薄と価格上昇を共同で促進している；大規模モデルの推論コスト削減の要望は、巨大企業がASICの展開を加速させる動きを促し、業界はGPU+ASICの異種協調へと向かっている。宇宙端では、2026年の宇宙の日を契機に、多型の再利用可能ロケットの集中的な検証が進む中、運用能力の向上が衛星インターネットのネットワーク構築を全面的に加速させ、商業宇宙の高品質な発展段階へと推進している。### 全文は以下の通り **推論計算能力と商業宇宙開発の機会に注目** AI計算能力と商業宇宙は産業の加速期を迎えている。計算能力側では、応用の進化がインフラを深く再構築している：エージェントは計算負荷をGPU集約からCPU集約へと推進し、データセンターのCPUとGPUの比率は大幅に向上する見込みだ；AI計算能力の需要爆発に加え、メモリ価格の上昇や生産能力の逼迫などの要因が重なり、今年に入ってサーバーCPUの品薄と価格上昇を共同で促進している；大規模モデルの推論コスト削減の要望は、巨大企業がASICの展開を加速させる動きを促し、業界はGPU+ASICの異種協調へと向かっている。宇宙端では、2026年の宇宙の日を契機に、多型の再利用可能ロケットの集中的な検証が進む中、運用能力の向上が衛星インターネットのネットワーク構築を全面的に加速させ、商業宇宙の高品質な発展段階へと推進している。 エージェントは計算負荷をGPU集約からCPU集約へと推進し、データセンターのCPUとGPUの比率は大幅に向上する見込みだ。従来のLLM推論は単一リクエスト-単一レスポンス方式を採用しているが、インテリジェントエージェントは複雑な多段推論ループを含み、環境観察、推論実行、意思決定、行動実行、フィードバック受領など複数の段階を経る。1つのエージェントタスクには数十回、あるいはそれ以上のLLM呼び出しが含まれることもあり、エージェントの数や複雑さが増すほど、CPUモジュールの負荷は増大する。中長期的には、エージェントAIは汎用計算の巨大な需要をもたらし、高度な複雑さを持つエージェントタスクの比率が高まるにつれ、AIデータセンターのCPUとGPUの比率は現在の1:8から1:4へと変化し、将来的には1:2から1:1へと進化し、これにより市場のCPU需要は大きく高まる。 AI計算能力の需要爆発に加え、メモリ価格の上昇や生産能力の逼迫などの要因が重なり、今年に入ってサーバーCPUの品薄と価格上昇を共同で促進している。2025年末から2026年初頭にかけて、CPUの価格上昇は明確な段階的特徴を示し、消費者向けから企業向けへと拡大している。メモリと類似したロジックで、AI計算能力の需要増はCPUの継続的な不足をもたらしており、一つはCPU自体の需要増、もう一つはCPUの原材料や生産能力がGPUメーカーに大量に占有されているためだ。現在、CPUの総需要は旺盛である一方、部品不足もあり、サーバー全体の出荷速度は依然遅く、多くの未納品注文が積み上がっている。さらに、エージェント需要の急速な増加もあり、短期的にはCPU不足の状況は緩和されにくく、価格上昇は短期的に続く見込みだ。 世界のテクノロジー大手はCPU展開を加速させており、CPUがAI計算インフラにおいて重要性を増していることを裏付けている。今年3月、NvidiaはVera CPUを独立製品として販売開始し、エージェントAIや強化学習時代に特化したプロセッサとして位置付けた。Armも3月に自主開発の最初のCPU—Arm AGI CPUを発表し、Armのビジネスモデルの歴史的な再構築を示した。これにより、命令セットのライセンスや標準コアIPの提供から、クラウド事業者やサーバー向けに直接チップを供給する方向へと変わった。Arm陣営の調整に直面し、IntelやAMDといったCPU大手は、複雑な命令セットエコシステムや先進的パッケージングの蓄積を活かし、異種計算とオープンエコシステムを通じて防御壁を築いている。AWS、Google、Microsoftなど主要クラウド事業者も自社開発を加速し、サーバーCPU市場への参入を急いでいる。 AI大規模モデルは、訓練側から推論側へと焦点を移し、トークンコストはAI企業の事業拡大を制約する主要なボトルネックとなっている。従来の汎用GPU（例：Nvidia）はエコシステム上で絶対的な優位を占めているが、AI推論の性能-コストギャップが拡大し、大規模モデルサービス提供者に一定の制約をもたらしている。ASICチップは、特定負荷下でのエネルギー効率の向上、ターゲットに特化したカスタマイズ能力、冗長計算の排除といった特徴により、単一トークン推論コストを大幅に削減する最適解となっている。Marvellの予測によると、2023-2028年の世界AI ASIC市場規模は66億ドルから554億ドルへと急拡大し、年平均成長率は53%に達する見込みだ。中長期的には、AI応用の規模拡大に伴い、計算インフラの構築ロジックは訓練から推論効率へとシフトし、ASICチップの需要は大きく高まる。 コスト削減と効率向上、サプライチェーン安全保障の観点から、世界の主要AI企業はASICの多様な供給源構築を加速させている。汎用GPUメーカーのソフトウェアとハードウェアの連携強化とエコシステムの縛りが進む中、多くの大手顧客はソフトウェアとハードウェアの切り離しを望み、調達リスクを軽減しようとしている。4月14日、Metaは博通とカスタムAIチップ（MTIA）の協力を2029年まで延長し、2nm先端プロセスで数GW規模の計算能力を展開する計画を示した。同時に、OpenAI、Google、AWSなども博通やMarvellなど外部ASIC開発企業との共同開発を強化している。これは、テクノロジー大手が単一の汎用GPUへの依存から脱却し、計算能力の展開を従来の単一サプライヤー独占から、GPUを中心としつつ自社開発やカスタムASICを併用する異種協調モデルへと加速させている証左だ。 AIチップのスタートアップ企業はASIC路線を多く選択している。現在のAIチップスタートアップの中で、ASICを選ぶ企業は60%以上に達し、三つの差別化された成長ロジックに進化している。一つは極端なシナリオ向け、例：Cerebrasなどは汎用路線を放棄し、超大規模訓練や超低遅延推論に特化したASICを開発し、汎用チップの盲点を埋める。二つはシナリオの深耕と技術最適化を主軸とし、極端な汎用性能追求を避け、垂直産業のニーズに正確にマッチさせる（例：ストレージボトルネック解消）ことで、低コストのエコシステム構築と顧客移行コストの抑制を通じて規模利益を追求。三つはエコシステムのバインディング戦略を採用し、従来のx86や大手企業のリソースを活用したカスタム開発を行い、大手エコシステムの補完役となる。今後、異種協調の深化とともに、ASICのAI計算インフラにおける重要性と市場シェアは引き続き拡大すると予想される。 2026年の中国宇宙の日が間近に迫り、商業宇宙の高品質な発展に焦点が当てられている。4月17日、中国国家航天局は2026年中国宇宙の日の記者会見を開催し、同日は4月24日に四川省成都市で開催予定だ。2025年には、中国は92回の宇宙打ち上げを実施し、前年同期比35%増となった。商業宇宙では、中国の衛星インターネットシステムの構築が全面的に加速し、大規模な衛星コンステレーションの生産ラインも推進されている。朱雀三号、長征12号甲の二型の再利用ロケットの初飛行テストも行われた。2026年には、中国の宇宙ミッションは引き続き集中的に実施され、多型の再利用ロケットの飛行検証が進む見込みで、長征十号乙、朱雀三号の検証も近く行われる見通しだ。ロケット供給の充実により、衛星インターネットシステムの構築はさらに加速し、商業宇宙は安全性を高めつつ高品質な発展を続ける。 まとめ：AI計算能力と商業宇宙は産業の加速期を迎えている。計算能力側では、応用の進化がインフラを深く再構築している：エージェントは計算負荷をGPU集約からCPU集約へと推進し、データセンターのCPUとGPUの比率は大幅に向上する見込みだ；AI計算能力の需要爆発に加え、メモリ価格の上昇や生産能力の逼迫などの要因が重なり、今年に入ってサーバーCPUの品薄と価格上昇を共同で促進している；大規模モデルの推論コスト削減の要望は、巨大企業がASICの展開を加速させる動きを促し、業界はGPU+ASICの異種協調へと向かっている。宇宙端では、2026年の宇宙の日を契機に、多型の再利用可能ロケットの集中的な検証が進み、運用能力の向上が衛星インターネットのネットワーク構築を全面的に加速させ、商業宇宙の高品質な発展段階へと推進している。 リスク提示：（1）マクロ経済の下振れリスク：コンピュータ業界の下流は多岐にわたり、マクロ経済の下振れ圧力の下、IT支出が予想を下回ると、直接的にコンピュータ業界の需要に影響を与える；（2）売掛金の貸倒リスク：多くのコンピュータ企業はプロジェクト契約を主とし、検収後に回収できることが必要だが、下流顧客の支払いサイクルの長期化は売掛金の貸倒増加を招き、資産の減損損失をさらに引き起こす可能性がある；（3）業界競争の激化：コンピュータ業界の需要は比較的確実だが、供給側の競争激化は業界の構造変化をもたらす可能性がある；（4）国際環境の変化の影響：国際貿易摩擦の激化や米国による中国科技への圧力強化は、海外収益比率の高い企業に影響を及ぼす可能性がある。（出典：財聯社）
中信建投：AI計算能力と商業宇宙が産業加速期を迎える
中信建投研報は、AI計算能力と商業宇宙開発が産業の加速期を迎えていることを指摘している。計算能力側では、応用の進化がインフラを深く再構築している：エージェントは計算負荷をGPU集約からCPU集約へと推進し、データセンターのCPUとGPUの比率は大幅に向上する見込みだ；AI計算能力の需要爆発に加え、メモリ価格の上昇や生産能力の逼迫などの要因が重なり、今年に入ってサーバーCPUの品薄と価格上昇を共同で促進している；大規模モデルの推論コスト削減の要望は、巨大企業がASICの展開を加速させる動きを促し、業界はGPU+ASICの異種協調へと向かっている。
宇宙端では、2026年の宇宙の日を契機に、多型の再利用可能ロケットの集中的な検証が進む中、運用能力の向上が衛星インターネットのネットワーク構築を全面的に加速させ、商業宇宙の高品質な発展段階へと推進している。
### 全文は以下の通り
推論計算能力と商業宇宙開発の機会に注目
AI計算能力と商業宇宙は産業の加速期を迎えている。計算能力側では、応用の進化がインフラを深く再構築している：エージェントは計算負荷をGPU集約からCPU集約へと推進し、データセンターのCPUとGPUの比率は大幅に向上する見込みだ；AI計算能力の需要爆発に加え、メモリ価格の上昇や生産能力の逼迫などの要因が重なり、今年に入ってサーバーCPUの品薄と価格上昇を共同で促進している；大規模モデルの推論コスト削減の要望は、巨大企業がASICの展開を加速させる動きを促し、業界はGPU+ASICの異種協調へと向かっている。宇宙端では、2026年の宇宙の日を契機に、多型の再利用可能ロケットの集中的な検証が進む中、運用能力の向上が衛星インターネットのネットワーク構築を全面的に加速させ、商業宇宙の高品質な発展段階へと推進している。
エージェントは計算負荷をGPU集約からCPU集約へと推進し、データセンターのCPUとGPUの比率は大幅に向上する見込みだ。従来のLLM推論は単一リクエスト-単一レスポンス方式を採用しているが、インテリジェントエージェントは複雑な多段推論ループを含み、環境観察、推論実行、意思決定、行動実行、フィードバック受領など複数の段階を経る。1つのエージェントタスクには数十回、あるいはそれ以上のLLM呼び出しが含まれることもあり、エージェントの数や複雑さが増すほど、CPUモジュールの負荷は増大する。中長期的には、エージェントAIは汎用計算の巨大な需要をもたらし、高度な複雑さを持つエージェントタスクの比率が高まるにつれ、AIデータセンターのCPUとGPUの比率は現在の1:8から1:4へと変化し、将来的には1:2から1:1へと進化し、これにより市場のCPU需要は大きく高まる。
AI計算能力の需要爆発に加え、メモリ価格の上昇や生産能力の逼迫などの要因が重なり、今年に入ってサーバーCPUの品薄と価格上昇を共同で促進している。2025年末から2026年初頭にかけて、CPUの価格上昇は明確な段階的特徴を示し、消費者向けから企業向けへと拡大している。メモリと類似したロジックで、AI計算能力の需要増はCPUの継続的な不足をもたらしており、一つはCPU自体の需要増、もう一つはCPUの原材料や生産能力がGPUメーカーに大量に占有されているためだ。現在、CPUの総需要は旺盛である一方、部品不足もあり、サーバー全体の出荷速度は依然遅く、多くの未納品注文が積み上がっている。さらに、エージェント需要の急速な増加もあり、短期的にはCPU不足の状況は緩和されにくく、価格上昇は短期的に続く見込みだ。
世界のテクノロジー大手はCPU展開を加速させており、CPUがAI計算インフラにおいて重要性を増していることを裏付けている。今年3月、NvidiaはVera CPUを独立製品として販売開始し、エージェントAIや強化学習時代に特化したプロセッサとして位置付けた。Armも3月に自主開発の最初のCPU—Arm AGI CPUを発表し、Armのビジネスモデルの歴史的な再構築を示した。これにより、命令セットのライセンスや標準コアIPの提供から、クラウド事業者やサーバー向けに直接チップを供給する方向へと変わった。Arm陣営の調整に直面し、IntelやAMDといったCPU大手は、複雑な命令セットエコシステムや先進的パッケージングの蓄積を活かし、異種計算とオープンエコシステムを通じて防御壁を築いている。AWS、Google、Microsoftなど主要クラウド事業者も自社開発を加速し、サーバーCPU市場への参入を急いでいる。
AI大規模モデルは、訓練側から推論側へと焦点を移し、トークンコストはAI企業の事業拡大を制約する主要なボトルネックとなっている。従来の汎用GPU（例：Nvidia）はエコシステム上で絶対的な優位を占めているが、AI推論の性能-コストギャップが拡大し、大規模モデルサービス提供者に一定の制約をもたらしている。ASICチップは、特定負荷下でのエネルギー効率の向上、ターゲットに特化したカスタマイズ能力、冗長計算の排除といった特徴により、単一トークン推論コストを大幅に削減する最適解となっている。Marvellの予測によると、2023-2028年の世界AI ASIC市場規模は66億ドルから554億ドルへと急拡大し、年平均成長率は53%に達する見込みだ。中長期的には、AI応用の規模拡大に伴い、計算インフラの構築ロジックは訓練から推論効率へとシフトし、ASICチップの需要は大きく高まる。
コスト削減と効率向上、サプライチェーン安全保障の観点から、世界の主要AI企業はASICの多様な供給源構築を加速させている。汎用GPUメーカーのソフトウェアとハードウェアの連携強化とエコシステムの縛りが進む中、多くの大手顧客はソフトウェアとハードウェアの切り離しを望み、調達リスクを軽減しようとしている。4月14日、Metaは博通とカスタムAIチップ（MTIA）の協力を2029年まで延長し、2nm先端プロセスで数GW規模の計算能力を展開する計画を示した。同時に、OpenAI、Google、AWSなども博通やMarvellなど外部ASIC開発企業との共同開発を強化している。これは、テクノロジー大手が単一の汎用GPUへの依存から脱却し、計算能力の展開を従来の単一サプライヤー独占から、GPUを中心としつつ自社開発やカスタムASICを併用する異種協調モデルへと加速させている証左だ。
AIチップのスタートアップ企業はASIC路線を多く選択している。現在のAIチップスタートアップの中で、ASICを選ぶ企業は60%以上に達し、三つの差別化された成長ロジックに進化している。一つは極端なシナリオ向け、例：Cerebrasなどは汎用路線を放棄し、超大規模訓練や超低遅延推論に特化したASICを開発し、汎用チップの盲点を埋める。二つはシナリオの深耕と技術最適化を主軸とし、極端な汎用性能追求を避け、垂直産業のニーズに正確にマッチさせる（例：ストレージボトルネック解消）ことで、低コストのエコシステム構築と顧客移行コストの抑制を通じて規模利益を追求。三つはエコシステムのバインディング戦略を採用し、従来のx86や大手企業のリソースを活用したカスタム開発を行い、大手エコシステムの補完役となる。今後、異種協調の深化とともに、ASICのAI計算インフラにおける重要性と市場シェアは引き続き拡大すると予想される。
2026年の中国宇宙の日が間近に迫り、商業宇宙の高品質な発展に焦点が当てられている。4月17日、中国国家航天局は2026年中国宇宙の日の記者会見を開催し、同日は4月24日に四川省成都市で開催予定だ。2025年には、中国は92回の宇宙打ち上げを実施し、前年同期比35%増となった。商業宇宙では、中国の衛星インターネットシステムの構築が全面的に加速し、大規模な衛星コンステレーションの生産ラインも推進されている。朱雀三号、長征12号甲の二型の再利用ロケットの初飛行テストも行われた。2026年には、中国の宇宙ミッションは引き続き集中的に実施され、多型の再利用ロケットの飛行検証が進む見込みで、長征十号乙、朱雀三号の検証も近く行われる見通しだ。ロケット供給の充実により、衛星インターネットシステムの構築はさらに加速し、商業宇宙は安全性を高めつつ高品質な発展を続ける。
まとめ：AI計算能力と商業宇宙は産業の加速期を迎えている。計算能力側では、応用の進化がインフラを深く再構築している：エージェントは計算負荷をGPU集約からCPU集約へと推進し、データセンターのCPUとGPUの比率は大幅に向上する見込みだ；AI計算能力の需要爆発に加え、メモリ価格の上昇や生産能力の逼迫などの要因が重なり、今年に入ってサーバーCPUの品薄と価格上昇を共同で促進している；大規模モデルの推論コスト削減の要望は、巨大企業がASICの展開を加速させる動きを促し、業界はGPU+ASICの異種協調へと向かっている。宇宙端では、2026年の宇宙の日を契機に、多型の再利用可能ロケットの集中的な検証が進み、運用能力の向上が衛星インターネットのネットワーク構築を全面的に加速させ、商業宇宙の高品質な発展段階へと推進している。
リスク提示：（1）マクロ経済の下振れリスク：コンピュータ業界の下流は多岐にわたり、マクロ経済の下振れ圧力の下、IT支出が予想を下回ると、直接的にコンピュータ業界の需要に影響を与える；（2）売掛金の貸倒リスク：多くのコンピュータ企業はプロジェクト契約を主とし、検収後に回収できることが必要だが、下流顧客の支払いサイクルの長期化は売掛金の貸倒増加を招き、資産の減損損失をさらに引き起こす可能性がある；（3）業界競争の激化：コンピュータ業界の需要は比較的確実だが、供給側の競争激化は業界の構造変化をもたらす可能性がある；（4）国際環境の変化の影響：国際貿易摩擦の激化や米国による中国科技への圧力強化は、海外収益比率の高い企業に影響を及ぼす可能性がある。
（出典：財聯社）