大モルガン・スタンレー注目レポート：GPUとXPU、どちらが勝ち残るのか？

未来のAIインフラ競争はもはやGPUに限定されず、GPUと様々なAI専用プロセッサ（XPU）が共存する構図へと徐々に進化している。

追風トレーディングデスクによると、モルガン・スタンレーは最新の半導体レポートで、クラウド事業者が設備投資を拡大し続け、AI推論需要が急成長し、カスタムチップの普及が加速するにつれて、AI半導体業界のバリューチェーンに新たな変化が生じていると指摘している。

世界のAI半導体市場規模は2026年に約4850億ドルに達し、2030年にはさらに約7530億ドルに成長し、世界半導体産業の約1.5兆ドルの市場規模の約半分を占めると予想されている。

同社のサプライチェーンデータに基づく強気シナリオでは、2026年のクラウド設備投資は7960億ドル、うちAIサーバー設備投資は約6000億ドル、クラウドAI ASICおよび非NVIDIA GPUの規模は約900億ドルと予測されている。

AI産業の重心はモデルトレーニングから推論アプリケーションへと徐々に移行しており、それに伴い計算需要もより多様化している。GPUはトレーニングおよびハイパフォーマンスコンピューティング分野で依然として中核的な地位を維持するが、AI ASICやNPUなど、特定のシナリオ向けに設計されたXPUが急速に台頭し、クラウド事業者にとってコスト最適化と効率向上の重要なツールとなっている。

半導体産業全体にとって、これはAI時代の勝者がもはやGPUメーカーのみではなく、チップ設計、先端製造、先端パッケージング、テスト、AI専用チップなど、複数のプロセスをカバーするものになることを意味し、サプライチェーンの価値配分は新たな段階に入っている。

GPUはもはや「一強」ではなく、AI計算は多様化時代へ

過去数年間、AI計算はほぼGPUに支配されてきたが、この構図は変わりつつある。

AIアプリケーションの多様化に伴い、主要なクラウド事業者は自社のモデルやビジネスニーズに基づいてカスタムチップを開発し始めている。GPUの性能が向上し続けているとしても、クラウド事業者は推論効率を高め、総所有コストを削減し、異なるワークロードに最適化するために、大量のAI ASICを展開する必要がある。

将来のAIインフラは、GPUとXPUが協調して発展するトレンドを示す。

XPUは単一の製品ではなく、AI ASICなど、AI計算シナリオ向けの多様な専用プロセッサを包括する。トレーニング、推論、エージェント型AI（Agentic AI）など、異なるタスクの計算需要が細分化されるにつれて、異なるアーキテクチャのチップはそれぞれ得意とするシナリオで機能するようになる。

クラウド事業者は設備投資を拡大し続け、AIのバリューチェーンは先端製造とパッケージングへ拡大

AIインフラ投資は依然として拡大段階にある。アマゾン、グーグル、マイクロソフト、メタの4大クラウド事業者の2026年第1四半期の設備投資は前年同期比95%増加し、EBITDAに占める設備投資比率は約50%で推移すると予想されている。世界の主要上場クラウド事業者の2026年のクラウド設備投資は約8110億ドルに近づく見込み。

持続的な設備投資の増加はGPUやAI ASICの需要を押し上げるだけでなく、先端プロセス、先端パッケージング、テスト機器などのサプライチェーン全体の拡大を促進する。

TSMCのCoWoS先端パッケージング能力は2027年も拡大を続け、SoICなどの先端パッケージング技術も今後数年間の重点的な発展方向となる。同時に、AIコンピューティング用ウェーハ需要の持続的成長は、先端プロセスとパッケージングの重要性をさらに高める。

将来のAIサプライチェーンにおける競争の焦点は、もはやチップ自体ではなく、ウェーハ製造、先端パッケージング、テスト、システム統合など、AIインフラ全体のシステムである。

注意すべき点として、ウェーハ、OSAT、メモリのコスト上昇や、AIによる非AIチップへのリソース圧迫は、2026年にチップ設計企業の利益率にさらなる圧力をかける可能性がある。

推論需要の台頭、中国AIチップに発展の窓口

AI産業の発展の重点はトレーニングから推論へと移行しており、この変化は中国のAIチップサプライチェーン発展を促進している。

DeepSeekは低コストAI推論の実現可能性を実証し、推論需要の急成長を促進すると同時に、国内AI GPUサプライチェーンの発展機会を高めた。レポートでは、2030年までに中国のAI GPU市場規模は約910億ドルに達し、国内AIチップの自給率は約70%に向上すると予測している。

中国の先端プロセス能力が徐々に拡大するにつれて、国内AIチップは推論シナリオでの競争力を高め、AIインフラ構築はより地元のサプライチェーンに依存するようになる。

AI時代の競争：「誰がGPUを持っているか」から「誰が完全な計算エコシステムを持っているか」へ

将来のAI産業の競争ロジックは、単一チップの性能競争から、計算システム全体の競争へとシフトする。

将来のAI産業は、トレーニングと推論、クラウドとエッジ、GPUとカスタムASICの間の構造的変化に重点を置く必要がある。同時に、予算、エネルギー、チップ能力、規制は依然としてAI発展の主要な制約要因となる。

市場にとって、これはAI投資の主要テーマがさらに拡大していることを意味する。GPUはAIインフラの重要な構成要素であり続けるが、XPUの多様化、クラウド事業者による独自チップの継続的な開発、AI推論需要の急成長に伴い、将来のAI時代の勝者は、単一の技術経路ではなく、AI計算エコシステム全体から生まれる可能性が高い。

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