#美股AI概念股普涨 株価の上昇と下落は「AI含有量」を見るべきか？この論理を理解することがより重要

最近、世界の株式市場で面白い現象が現れています：AI産業チェーンが強い経済圏ほど、主要株価指数の上昇が良好です。

Windのデータによると、5月29日現在、今年3月の米イラン紛争以降、フィラデルフィア半導体指数は58.4％上昇し、韓国総合指数は35.7％上昇、台湾加重指数やA株の創業板指数も好調なパフォーマンスを示しています。一方、AI含有量が比較的低いヨーロッパやその他の新興市場は、上昇幅が明らかに遅れています。

これは、「AI含有量」が株価の上昇・下落の「暗号」だということを意味しているのでしょうか？
両者には強い正の相関関係がありますが、より広い視野を持つと、事態はそれほど単純ではないことに気づきます。株価のパフォーマンスは、評価水準、資金流入、産業サイクルの段階、企業の収益性など、多くの要因に影響され、最終的な結果に作用します。「AI含有量」は非常に重要ですが、それだけではありません。
それにもかかわらず、否定できないのは、AIは現在のグローバルなテクノロジー産業の中で、最も合意と持続性のある投資方向の一つになっていることです。
計算能力のインフラ拡大や応用層の段階的な実現など、AIは「概念」から「実績」へ、そして「予測」から「実現」へと進んでいます。投資家にとっては、AI産業の発展段階と内在的な論理を理解することは、「AI含有量」というラベルを追いかけるよりも意味があります。
では、現在のAI投資機会をより包括的に理解するにはどうすればよいのでしょうか？

01 AI産業チェーンは高い確実性を持つ景気循環産業
過去数年、AI産業チェーンは世界の資産価格設定の重要な核となり、関連企業の株価も急速に上昇しています。一部の投資家は、AIセクターが過密になりすぎているのではないかと懸念しています。
中金公司は、現時点ではAIが景気破裂の懸念に達していないと考えています。現在、世界のAI産業チェーンは高度に連動しており、米国のAIリーディング企業は産業の先導役として、そのトレンドは産業チェーンを通じてA株に伝播することが多いです。米国のAI産業を例にとると：
第一に、AIは実質的に生産性を向上させています。
2025年前三半期の米国GDPは前年比2.51％増加し、セントルイス連銀の推計によると、AIは約0.97ポイント（全体の約39％）に貢献しており、これは2000年のインターネット革命の貢献比率28％を上回っています。さらに重要なのは、企業側でのAIエージェントの商用化が加速しており、海外の主要AI企業の年間収入は数百億ドルに達しています。計算能力の投資は、「コスト消耗」から「収益駆動」へとシフトしている可能性があります。
第二に、主要企業はまだ大きくレバレッジをかけていません。
ITバブル期と比較すると、今回のAI投資は、テック巨頭の内在的キャッシュフローにより依存しています。資本支出の強度は高いものの、負債と自己資本の比率は、ITバブル期の平均値を明らかに下回っています。
第三に、評価水準はそれほど高くありません。
Windのデータによると、2026年5月末時点で、S&P500情報技術セクターの予想PERはわずか24倍であり、2000年のITバブル時の55倍の評価を大きく下回っています。高い成長を示す業績は、すでに評価を織り込んでいる可能性があります。

02 インフラから垂直応用までの実現ペース
現在のAI産業チェーンは、明確な上流・中流・下流の構造を形成しており、各段階の成熟度と投資論理は大きく異なります。
上流（インフラ層）：業績の確実性が高い「舵取り役」

上流はAI応用の基盤であり、コアは計算能力、データ、ネットワークセキュリティです。
計算能力とハードウェア：AIの計算能力消費は、トレーニングから推論へと実質的にシフトしています。バークレイズは、2026年までに、世界の推論計算能力の需要が生成式AIの総計算能力の70％以上を占め、推論の計算能力はトレーニングの4.5倍に達する見込みと予測しています。今後も計算能力の需要は拡大し続ける可能性が高いです。これにより、計算能力の需要はより分散化し、規模も拡大し、エネルギー効率や展開コストに対する要求も高まっています。2026年以降、今後2〜3年は、世界および中国のAI計算能力市場は供給不足の状態が続くと予想されており、これは現在の供給と需要の最も顕著な矛盾の一つです。
データサービスとネットワークセキュリティ：企業のAI展開の第一歩は、データの管理、統合、セキュリティ対策です。したがって、関連企業の収益増加は先行指標の意味を持ちます。北米市場の一部のデータサービス企業やネットワークセキュリティ企業の決算は、複数四半期連続で予想を上回っており、企業レベルのAI投資の実態を裏付けています。国内の対象企業も同様に、明確なマッピングロジックを提供しています。
中流（プラットフォームとモデル層）：価値配分の中心とビジネスモデルの再構築者
中流は主に大規模モデルサービス（MaaS）、垂直分野のモデル、ツールチェーンを含みます。

トークン（語素）経済がコアの推進力：トークンは、単なる技術パラメータから、AI時代のコアな生産要素と価値の担い手へと進化しています。国家発展改革委員会によると、中国の1日あたりのトークン呼び出し量は指数関数的に爆発しており、2024年初の約1000億から2026年3月には140兆に急増し、2年で千倍以上の成長を遂げています。これにより、トークンを中心とした成熟したビジネスモデルが生まれつつあります。例として、トークンプラットフォームやクラウド企業のMaaSサービスなどがあります。
モデルの競争と価値の流れ：応用層は多様化していますが、産業チェーンの巨大な価値は、モデル層に加速的に流れています。AIスタートアップの収益は急速に増加していますが、その多くの利益はコストとしてモデルメーカーや計算能力供給者に最終的に支払われています。国内のモデルは、世界の呼び出し市場で重要なシェアを占めており、国際競争力も高まっています。
下流（応用層）：多様化の中で真の成長を探る
下流の応用は、企業や消費者向けに直接価値を提供し、最終的な価値実現の場です。現在、分化が激しく、チャンスとリスクが共存しています。
企業応用：一部の垂直分野では、早期の商業検証シグナルが出てきています。特に、金融リスク管理、保険の引受、企業データ統合、越境マーケティングなど、データ集約型・ワークフロー複雑な業界では、AIエージェントが自主的な計画とツール呼び出し能力を持ち、現段階での商用化の有望なモデルとなっています。これらは、オフィス自動化や顧客サービスなどのシーンに深く浸透しています。
消費者応用：AI短編/漫劇の例では、大幅なコスト削減と効率向上により、明確な収益モデルを実現しています。また、AI動画生成ツールは需要が旺盛で、価格が急騰しています。インテリジェントアシスタントのような応用は、研究や学習の効率向上に寄与し、ユーザーの粘着性を高め、支払い意欲も育成中です。

03 AI応用の「右側期待」または現状、五つの方向に焦点
要約すると、世界のAI産業の発展は、「インフラ先行、応用追随」の明確な特徴を示しています。応用企業の利益空間は、上流のモデル呼び出しと計算コストの圧迫により、産業チェーンの価値は底層のモデルとインフラに集中する傾向があります。
AI応用セクターのファンダメンタル（収益性）はまだ左側にありますが、産業のトレンドや一部の細分セクターの早期商業化検証は、市場に右側期待を提供しています。
したがって、AI応用セクターは「全面的に花開く」ことは難しいかもしれません。商業検証のシグナルが明確で、既に収益モデルの初期段階を通過した細分セクターの方が、よりチャンスがあると考えられます。

五つの方向：
一、大モデルエコシステム。大モデルはAI応用の基盤インフラであり、モデルの訓練、微調整、展開などの段階で、継続的な産業チャンスが存在します。
二、AIの再収益化。モバイルインターネット時代は、最も早く収益化されたのは広告とECでしたが、AI時代も同様です。例として、AIを活用したECでは、ユーザーは商品検索や価格比較を大モデルで行うことに慣れつつあり、大モデルプラットフォームは取引モジュールを組み込んでいます。これに対し、SaaSシステム、データサービス、APIを提供する企業は、増分ビジネスを獲得できる可能性があります。
三、AIプログラミング。OpenRouterとa16zの共同発表した「2025年AI利用レポート」（10京トークンの呼び出しデータに基づく）によると、プログラミングタスクのトークン消費比率は、2025年初の約11％から50％超に急上昇しています。海外の代表的な企業は、年間収益が数百億ドルに達し、指数関数的に増加しています。国内の関連展開も注目に値します。
四、AI for Science。これは非常に想像力豊かな方向です。医薬、材料、新エネルギーなどの分野では、従来の研究開発には多くの科学者が数年を費やす分子式のスクリーニングが必要でしたが、AIはこのサイクルを大幅に短縮できます。例として、AIを用いた医薬品開発では、何万もの分子式から候補を迅速に選別し、研究開発の効率を大きく向上させます。これは単なるコスト削減や効率化ではなく、生産性の飛躍的向上です。
五、AIソフトウェアの海外展開。海外のユーザーは国内よりもソフトウェアに対する支払い意欲が高いです。すでに多くの国内ソフトウェア企業が海外市場で収益と利益を急速に拡大しており、海外展開の比率が高い企業は恩恵を受ける可能性があります。

AI産業のトレンドは明確ですが、上流・中流・下流の各段階の成熟度と投資論理は異なります。
デジタル経済は、AI技術の実現の中核を担うものであり、計算能力センター、チップ、通信機器などのハードウェア基盤だけでなく、金融テクノロジー、スマート物流、遠隔医療などの伝統産業の深い改造を含むソフトウェアエンジンも含まれます。
この「ハードとソフト」の二重の性質は、デジタル経済に現在の市場で独特の配置価値をもたらしています。すでに実績のある計算能力の景気と、未だ十分に評価されていないAI応用の潜在力の両方を含んでいます。