ゴールドマン・サックス：半導体の5つの重要な論点

超大規模クラウド事業者が継続的に資本支出を増加させ、AIの計算能力需要はトレーニングから推論、Agentic AIなど新たなシナリオへと広がっています。投資家は次なる重要な答えを探し始めています：このAIインフラサイクルはどれほど継続するのか？どの分野が今後も恩恵を受け続けるのか？

9月8日から11日にかけて、Goldman SachsはサンフランシスコでCommunacopia & Tech Conferenceを開催し、デジタル/AIチップ、EDAソフトウェア、アナログ半導体、半導体装置、ストレージ、ITサービスなどの分野から32社のグローバル企業が参加します。Goldman Sachsのアナリストは、このカンファレンスにおける5つの主要な論点をまとめており、AI計算能力需要、半導体装置のサイクル、ストレージの需給、アナログ半導体の回復、EDAソフトウェアのAI商業化を網羅しています。

Goldman Sachsの最新の見解によれば、AI関連の資本支出の回復力は産業チェーン全体の主軸であり、装置やストレージなどのサイクル性産業も構造的な需要の後押しを受けています。同時に、カスタムAIチップやAgentic AIは新たな成長余地を切り拓いており、テクノロジー産業チェーンの成長ロジックは単なる計算資源の拡張から、一層幅広いハードウェアやソフトウェアセグメントへと拡大しています。

論点1：AI計算能力需要―ドライバーと競争構造はどう変化するのか？

AI計算能力市場は新たなフェーズに突入しています。これまで市場は大規模モデルのトレーニングによるGPU需要に集中していましたが、今や投資家はさらに問いを深めています：クラウド事業者はあとどれだけ資本を投じることができるのか？データセンターの土地・電力・施設リソースがボトルネックになるのか？Agentic AIは新たな計算需要を生み出せるのか？汎用チップとカスタムチップの競争構造は今後どう進化するのか？

Goldman Sachsは、各社全体でAI需要に楽観的な姿勢を続けると見ています。超大規模クラウド事業者の資本支出環境は引き続き堅調であり、Agentic AIが新たな需要のカタリストになる可能性があります。推論コストの継続的な低下やコード生成などのアプリケーションが定量的な投資リターンを示し始めており、AIインフラ投資の経済性はさらに裏付けられています。

チップアーキテクチャについて、Goldman Sachsは、汎用チップ（merchant silicon）は短期的には依然として主導的立場にありますが、ASIC（特化型IC）やカスタム加速チップの市場シェアは徐々に上昇していくとしています。顧客の単位計算コストや消費電力効率への要求が高まる中、AIチップ競争は単純な性能競争から、パフォーマンス・コスト・消費電力の総合的最適化へと移行します。

一方、NVIDIAはRubin製品サイクルやPhysical AI（実体AI）を軸に議論を展開すると見られ、BroadcomはAIネットワークやカスタムXPUの発展に重点を置く可能性があり、AMDはMI4XXラックレベルソリューションやROCmソフトウェアスタックを中心に、AIインフラ領域での競争的位置づけをさらに説明すると予想されます。

論点2：半導体装置―WFE成長サイクルは2028年まで続くのか？

AI関連の資本支出は、先端ロジック、ファウンドリー、DRAM、先進パッケージングなどを通じて半導体装置市場に波及しています。現在、市場の最大の論点は、2027年のWFE（Wafer Fabrication Equipment・ウェーハ製造装置）の成長率が2026年の約35%予想を上回ることができるのか、そして今回の成長サイクルは2028年以降も続くのかという点です。

Goldman Sachsは比較的楽観的な見通しを示し、今回のWFE成長サイクルは少なくとも2028年まで継続する可能性が高いとしています。 主要な成長ドライバーはDRAM、先端ロジック/ファウンドリー、先端パッケージングであり、NANDや成熟ロジックの資本支出も次第に回復できる見通しです。

伝統的なチップメーカーに加え、Terafabのような非伝統的顧客の参入や、Intelの投資サイクルの再加速も装置需要に追加的なプラス要素となる可能性があります。

プロセス面では、デポジション（deposition）やエッチング（etch）がGoldman Sachsの注目分野です。また、先進パッケージング、検査・計測といった領域も、AIチップの複雑化や先端プロセスの拡大の恩恵を受ける可能性があります。

論点3：ストレージ・SSD―需給のひっ迫はバリュエーション再構築を支えられるか？

AIサーバー需要の増加は、ストレージを伝統的なサイクル商品からAIインフラの中核部品へと押し上げています。現在の市場の主な論点は、2028年前後にDRAMやNANDの供給がどれだけ増加するのか、メーカーの生産拡大は世界的な需給構造を変えるのか、AIサーバーメーカーのメモリ構成最適化が需要増加を削ぐかどうかです。

Goldman Sachsの需給モデルによれば、2026年から2028年のDRAM需給ギャップはそれぞれ5.0%、5.9%、3.9%となり、NANDも同期間で4.4%、4.6%、3.0%と見込まれています。つまり、今後数年間、新たな生産能力が徐々に解放されても、DRAMとNAND市場の需給は依然として逼迫状態となる可能性があります。

需給以外にも、業界の資本リターンに注目すべきです。Goldman Sachsは、多くのストレージ企業が超過自由キャッシュフローの約50%から100%を株主還元に充てると予想しており、ストレージ価格が強含みのままであれば、キャッシュフローの改善と株主リターンの向上が、業界のバリュエーション評価方法を一段と変えるかもしれません。

技術革新もまた重要な軸です。HDD分野ではHAMR（熱補助磁気記録）の量産進捗が注目されますし、NANDではHBFなど新しい技術路線の商業化も将来の供給構造に影響を与えるかもしれません。

論点4：アナログ半導体―サイクル回復は予想以上に長引くのか？

アナログ半導体市場のロジックは「サイクルの底打ち」から「回復余地はどれだけあるか」へと変わりつつあります。

Goldman Sachsのデータによれば、6月時点でアナログチップの出荷量は長期トレンドラインを約5%上回っています。しかし、アナリストは、これは今回のサイクルが終盤にあることを意味しないと指摘します。過去4年間、業界の出荷量は継続的にトレンドを下回っていたため、これまで蓄積されてきた需要の回復余地は大きいのです。

同時に、自動車など伝統的なエンドマーケットは徐々に改善し、AIデータセンターが新たなインクリメンタル需要を提供しています。価格回復が売上や利益率にさらに波及できれば、AI需要と伝統的エンド市場の回復が重なることで、今回のアナログチップサイクルは市場の従来予想より長引く可能性も高まります。

したがって、今後注視すべきは単なる出荷量の変化ではなく、価格・在庫・エンド需要の改善が正の循環を形成できるか、そしてAIデータセンター需要が業界サイクルを長期化させる新たな構造的要素になりうるかという点です。

論点5：EDAソフトウェア―Agentic AIは新たな成長曲線を切り開けるか？

AI計算能力、装置、ストレージが今回のインフラ投資で直接的に恩恵を受ける分野だとすれば、EDAソフトウェアは次のフェーズの成長ドライバーとなる可能性があります。

Goldman Sachsが注目するのは、カスタムAIチップブームがEDA業界の成長を加速できるかどうか、そしてAgentic AIが設計効率の向上を実収入へ転換できるかという点です。

AIチップのカスタマイズ度が高まり、チップ設計の複雑さが増すにつれて、エンジニア不足もより深刻な課題となっています。Goldman Sachsは、EDA企業はAgentic AIを活用し、設計・検証・最適化プロセスの一部自動化を行うことで、効率向上を商業価値へと転換する可能性が高いと見ています。

Goldman Sachsの試算では、2030年にはAgentic AIによりEDA業界は年間約37億米ドルの追加市場を獲得できる見込みであり、このチャンスは現時点で売り手側の収益予想に十分織り込まれておらず、早ければ2026年下半期にも顕在化する可能性があります。