ゴールドマン・サックスのトレーディングデスク：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の資本支出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持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度揺さぶりをかけています。ゴールドマンサックスOne-Deltaトレーディングデスクは、モメンタム戦略の調整はまだ終了しておらず、現時点で米国株式市場にシステミックリスクは見られず、市場構造は引き続き強靭さを保っているとしています。

ゴールドマンサックスOne-Deltaトレーディングデスク責任者のRich Privorotsky氏は、モメンタムモデルの分析により、今回のモメンタムトレード（Momentum）の調整が本格的な底打ちに達するまでには数週間を要し、最終的な下落幅は歴史的な中央値に近づく可能性が高いと述べています。ただし、今回の上昇トレンドが過去平均を大きく上回っていたことを考慮すると、今回の調整が歴史平均を超える可能性もあります。

同時に、最新世代の高効率AIモデルの登場がAIインフラ投資ロジックの再検討を市場にもたらしていることも指摘しています。モデルのトレーニング効率が高まるにつれ、「巨額資本を投じてますます大規模な計算力クラスターを構築する」という中核ストーリーに対し疑問が増えており、AIへの資本支出は依然として世界のテクノロジー株の最も重要な価格決定主軸であると述べています。

モメンタムトレードはまだ完了しておらず、市場内でローテーションが継続

Privorotsky氏によれば、追跡しているモメンタム指標では、相対的なボラティリティは依然として高止まりしており、警報を解除するに足るシグナルは現れていません。

しかし、市場内部では明らかな分化が現れ始めています。一方で、AIハードウェア関連銘柄の一部はすでに売られ過ぎの領域に入り、他方でこれまで出遅れていたセクターの一部がファンダメンタルズに目立った改善がないまま反発し、資金ローテーションの特徴が顕著となっています。

指数全体では、米国株式市場は依然として強いレジリエンスを示しています。セクター間の相関性は低いままで、資金は主に産業間で切り替えられており、全体的なパニック売りには至っていません。先週金曜日にインプライドボラティリティがやや上昇したものの、この市場構造に本質的な変化はありません。

AIの効率向上、資本支出ロジックを再度問う

Privorotsky氏は、Kimi K3モデルを実際にテストした際、そのエンジニアリング能力に深い印象を受けたと話します。このモデルは2.8兆のパラメータを持ち、自社運用には企業向けのGPUクラスターが必要で、一般的なローカルデバイスでは動作しません。

彼は、真に注目すべきは推論段階ではなくトレーニングの効率だと考えています。

単純に計算力を増強するのではなく、最新世代のモデルはアルゴリズムの最適化やモデルアーキテクチャの革新、より効率的なMixture-of-Experts（MoE）ルーティング機構によりトレーニング効率を向上させています。Kimi K3を例にすると、896のエキスパートモジュールを持ちながら、各推論でそのうち16しかアクティベートされないため、計算リソースの消費を大きく削減しています。

これにより市場は再び考え始めました：最先端のモデルがアルゴリズムの革新によってトレーニング効率を大幅に向上できる場合、AI産業は引き続き拡大し続ける資本集約型のデータセンターとトレーニングクラスターの構築が必要なのでしょうか？

ただし、Privorotsky氏は、これは主にトレーニング側の投資ロジックへの挑戦であり、推論側の計算力需要は依然として強い支えがあり、AIインフラストラクチャの長期的な需要が根本的に反転した訳ではないと見ています。

決算シーズンがAI主軸の継続可否を決める

米連邦準備理事会（FRB）がFOMC前のブラックアウト期間に入る中、短期的には欧州中央銀行の政策金利会合、英国CPIや世界主要国のPMI速報値などマクロイベントに市場の注目が集まります。

しかし、Privorotsky氏は、本当に市場の方向性を決めるのはまもなく始まる決算シーズンだと強調しています。

Alphabet以外にも、Tesla、Texas Instruments、Intelなどのテック企業の業績、そしてAMDが開催予定の「Advancing AI」イベントは、AI投資サイクルを観察する重要なウィンドウとなり、数兆ドル規模のAI資本支出ロジックが今後も市場の支持を得られるかどうかを測るポイントとなります。