ゴールドマン・サックス取引デスク：モメンタム取引の底打ちは数週間かかる可能性があり、AI資本支出のストーリーが揺らいでいる

AIモデルは市場予想を大きく下回る計算力投入で最先端のパフォーマンスを実現し、「AI競争に勝つためには継続的な資本支出の拡大が必要」という市場のストーリーに再び挑戦しています。ゴールドマン・サックスOne-Delta取引デスクは、モメンタム戦略の調整はまだ終わっていないが、現時点で米国株式市場にシステムリスクは見られず、市場構造の強靭さは保たれていると述べています。

ゴールドマン・サックスOne-Delta取引デスク責任者のRich Privorotsky氏は、同社のモメンタムモデルによれば、今回のモメンタム取引（Momentum）の調整は本当の底打ちまで数週間かかる可能性が高く、最終的な下落幅は歴史的な中央値に近くなる可能性が高いと述べました。ただし、前回の上昇勾配が歴史平均を大きく上回っていることを考慮すると、今後の調整が歴史平均を超える可能性もあると指摘しています。

彼はまた、最近の新世代の効率的なAIモデルの登場が、市場にAIインフラ投資のロジックについての再考を促していると指摘しました。モデルの学習効率が絶えず向上する中で、「巨額の資本を投じてより大規模なコンピューティングクラスターを構築し続ける」というコアストーリーへの疑念が高まる一方、AI関連の資本支出は依然として世界のテック銘柄における最重要な価格決定軸となっていると述べました。

モメンタム取引の整理は未完了、市場内のローテーション維持

Privorotsky氏によれば、自身が追跡するモメンタム指標では、相対的なボラティリティが依然として高水準にあり、警戒を解くシグナルは現在のところ現れていないそうです。

しかしながら、市場内部では明らかなセクター間の分化が見られるようになっています。一方でAIハードウェア関連株の一部は売られすぎの領域に入り、他方でこれまで出遅れていた業種がファンダメンタルズに明確な改善がないまま反発するなど、資金のローテーション色が強くなっています。

インデックスレベルで見ると、米国株式市場全体は引き続き強いレジリエンスを示しています。セクター間の相関は低水準にとどまり、資金は業種間で循環しているだけで全面的な売りには発展していません。先週金曜日にインプライド・ボラティリティが上昇したものの、この市場構造に本質的な変化は見られませんでした。

AI効率の向上が、資本支出のロジックを再び問い直す

Privorotsky氏は、Kimi K3モデルの実機テストを経て、そのエンジニアリング能力に深い印象を受けたと言います。このモデルは2.8兆パラメータを持ち、セルフホスティングで企業向けGPUクラスターを必要とし、通常のローカルデバイスでは動作しません。

彼が本当に注目すべきだとするのは推論段階ではなく、トレーニング効率の向上です。

単純により大きなコンピューティングパワーに依存するのではなく、次世代モデルはアルゴリズムの最適化、モデルアーキテクチャの革新、さらに効率的なMixture of Experts（MoE）ルーティング機構により学習効率を高めています。Kimi K3を例に取ると、896のエキスパートモジュールを備え、推論のたびに16のみを起動することで、計算資源の消費を大幅に削減しています。

このことは市場に再び問いかけをもたらしています：最先端モデルがアルゴリズムの革新によって学習効率を大幅に高められるのであれば、AI業界は引き続きスケール拡大や資本集中型のデータセンター／学習クラスターを構築する必要があるのか？

しかしながら、Privorotsky氏は、これは主に学習側の投資ロジックへの挑戦であり、推論側の計算需要は引き続き高い水準を保つため、AIインフラの長期的な需要は根本的に逆転していないとしています。

決算シーズンがAIメインテーマの継続可否を決する

米連邦準備制度理事会（Fed）が会合前のサイレント期間に入る中、市場の短期フォーカスは欧州中央銀行理事会、英国のCPI、主要経済体のPMI速報などマクロイベントとなります。

しかしPrivorotsky氏は、本当に市場の方向性を左右するのは間もなく始まる決算シーズンだと見ています。

Alphabetの他、Tesla、Texas Instruments、Intelなどのハイテク企業業績、およびAMDが開催する「Advancing AI」イベントも、市場がAI投資サイクルを観察する重要なウインドウとなり、数兆ドル規模のAI資本支出ロジックが引き続き市場で認められるかどうかを検証することになるでしょう。