「CPUルネッサンス」が進行中！Arm(ARM.US)は20億ドルの展望達成により大きな自信、AIエージェントがCPU需要の大波を巻き起こす

ジートン財経APPによると、ARM命令セットアーキテクチャの所有者であるArm社（ARM.US）のCEO、レネ・ハースは水曜日、メディアのインタビューで、AIエージェントが各業界に浸透し、ますます強力なCPU需要をもたらす中、同社が独自に展開するAIデータセンター専用CPU——AGI CPUが、最大20億ドルまたはそれ以上の規模の顧客需要を満たすために十分な供給を獲得できるとますます自信を持つようになったと述べました。AIコンピューティングインフラストラクタークラスターにおけるARMアーキテクチャCPUの普及は、Arm社が独自開発バージョンの完全なチップを直接販売し始めたこととともに、相互に強化し合う成長路線を形成しています。

2026年3月に10億ドルの見通しを示し、当時すでに供給体制も整っていましたが、5月には顧客需要が20億ドルを超えたものの、新たな供給体制の実現が必要なため、10億ドルの収益見通しは維持しました。7月には供給拡大および10億ドル超の収益実現に対する自信が高まったと発表。そして9月のジム・クレイマーのインタビューで、Arm社CEOハースは、20億ドルさらにはより大きな数字の実現に7月よりも強い自信があると述べました。Arm社のAGI CPU事業の20億ドル需要見通しは、2027〜2028会計年度（2026〜2027カレンダーイヤーを跨ぐ）内に実現を予定しています。

過去2年間、AIストーリーはほぼGPUが独占していましたが、CPUは一時“脇役”扱いされていました。しかし、オープンソースのOpenClawのようなエージェント指向AIワークフロー（すなわちAIエージェント）が主導する推論ワークロード、データオーケストレーション、タスクスケジューリング、メモリアクセス、ネットワーク通信、および複数ツールの呼び出しが全体的に増加することで、市場は完全に気づいたのです——強力なCPUがシステム中枢でなければ、GPUクラスターは効率的に稼働できません。

CPUは“過小評価されたインフラ”から再びチップ界の中央舞台に戻り、まるで“ルネサンス”的な復古ブームの雰囲気を帯びています。先日AMDの業績では、第2四半期のデータセンター収益が67億ドルに達し、前年同期比107%増、EPYCとInstinctに牽引されました。インテルのXeonは既存のエンタープライズコンピューティング基盤からエージェント実行および異種推論インフラにさらに拡張、第2四半期のデータセンターおよびAI事業収益は約63億ドル、前年比59%増となり、パートナーとともにXeonベースのラックレベル推論&エージェントシステムを披露しました。

エージェント指向AIワークフローによるCPU需要激増傾向を受け、Arm社の株価は今年に入ってから120%も上昇しています。ARMの採用するRISCアーキテクチャは、ARMベースのサーバーCPUがAI推論/トレーニングタスクを実行する際、インテルx86アーキテクチャと比べ、高いエネルギー効率・低消費電力という大きな利点があります。この特徴により、ARMアーキテクチャは特にデータセンターサーバー分野に適しており、AI GPUと効率的に連携して、ほぼ無限とも言えるAI推論/トレーニングの演算パワー需要に対応可能です。

Armはまさに世界的なAIブームの最大の勝者のひとつです。Nvidia自社設計のGrace CPUや最近需要が急騰しているVera CPUもARMアーキテクチャを採用、Amazonの自社開発データセンターGravitonサーバープロセッサも同様、さらにGoogleの自社開発データセンターCPU Axionや、Microsoft Azure Cobalt 100/Cobalt 200も高性能Arm Neoverseをベースにした自社開発ARMアーキテクチャデータセンターCPUです。ARMアーキテクチャは“スマートフォン王者”からAIクラウド時代のコンピューティング基盤のひとつへと進化しています。

Arm CEO：20億ドルのCPUチップ需要に応えられるというさらに強い自信

Arm社の最高経営責任者（CEO）レネ・ハースは、水曜日に著名経済チャンネルCNBCの“マッドマネーの名司会者”ジム・クレイマーとのインタビューで、自社の新しいデータセンター向けAGI CPUへの収益期待の高まりに対し、より自信を持って供給に応じられると述べました。

「私たちは良い感触を持っています。本当に非常に良い感触です。」とハースはサンフランシスコでクレイマーが司会する《マッドマネー》出演時に語りました。

これらの発言は重要な意味を持ちます。なぜならArm初の自社設計データセンター用CPUを巡る需要自体が主な疑問ではなく、むしろAIブームの中、各チップメーカーが限られた生産能力を奪い合う期間に、同社が十分な供給を獲得し、こうした需要を収益へ変換できるかが投資家の関心でした。

この実行力こそが特に重要です。なぜならArmのこのCPUは、同社のビジネスモデルが大きく拡張されたことを意味するからです。同社は以前は顧客にチップ設計のライセンスを提供することが主な収益源でしたが、このCPUは同社が独自設計の完成チップ販売本格参入の象徴でもあります。

Armは5月の決算電話会議で、AGI CPUによる20億ドル規模の需要が見えていることを初めて明かしました。これは、3月に初のカスタムCPUを発表した際の10億ドルの2倍です。しかし、Armは新たな需要に対応するための十分な供給を確保しようとする一方で、公式の収益見通しは10億ドルに据え置いたため、株価は10%下落しました。

7月の決算電話会議では、必要な供給を得られる自信が高まったと発表。翌営業日には株価が7%超上昇しました。

水曜日、ハースはクレイマーに対し、自信が大幅に強まったと付け加えました。

「たしか私たちは5月頃の決算電話会議で、すでに20億ドルの需要が見えてきていると話しました。そして直近の決算電話会議では、5月から7月にかけて20億ドルの見通しに対する自信が強まったと述べました。」とハース氏。「今は9月で、ジム、現時点では7月の決算電話会議時よりも、その実現への自信がさらに強まったと伝えられます。」

Armの株価は7月の決算発表後の上昇を維持していますが、今年上半期のパラボリックな急騰の後、今は6月の452ドルという高値から約45％低い水準となっています。クレイマーのチャリティートラストは以前Armの株式を保有していましたが、株価急騰後に利益確保のため売却。この株はClub’s Bullpen投資クラブの“補欠リスト”でウォッチされています。

AIエージェントがCPU需要を牽引、Arm社がデータセンターチップ事業を加速展開

Armは9月、GoogleがAxionベースのGoogle Kubernetes Engineでエージェントサンドボックスを運用、Microsoft AzureはCobalt 200でサンドボックス内のツール実行を加速、NvidiaのVeraもエージェントワークロード向けであることを示しました。自社のAGI CPU製品ラインでは、Metaが主要パートナーかつ共同開発者、バイトダンス傘下のVolcano Engineは本チップを活用したエージェントサンドボックスを市場投入に努めています。前者はArmアーキテクチャの用途基盤拡大、後者はArmが完全CPU製品の商業化に直接参加する道筋です。

AI計算力産業の積極的拡大を背景に、ハースの今回インタビューで最も重要なポジティブサインは、供給確保への自信が5月、7月、9月と段階的に高まったことで、20億ドル規模の顧客需要の収益現実性により明確な展望が得られたことです。

ジム・クレイマー司会の《マッドマネー》のインタビューで明らかになったように、Armが3月に収益見通し10億ドルを示し、5月には顧客需要が20億ドルに達しましたが、当時はさらなる供給確保を待つため10億ドル公式見通しを維持。そして9月インタビューの新展開は、供給実現への自信がさらに高まった点。ゆえに、ARM強気論の焦点は「新チップが顧客を惹きつけるか」から、「沸騰し続けるCPU需要をどう現実の引渡しと売上に変えていくか」へと進み、同時にArmのビジネスモデルも設計ライセンス&ロイヤリティ主体から、完全自社製チップ販売拡大へと進化しています。

世界的なAI計算力拡張は、数百億ドル規模のクラウド調達から、10年以上に及ぶインフラ確保へと広がり、CPUも新たな需要拡大サイクルに突入しています。今年4月、MetaはCoreWeaveと約210億ドルの拡張契約を締結、計算力供給は2032年12月まで継続、推論ワークロードに重点を置く内容です。Anthropicもその後CoreWeaveと多年契約を結び、Claudeの開発・運用用計算力を追加確保、対応キャパは今年稼働開始予定。9月16日、Blockfusionはさらに、子会社がCoreWeaveとニューヨーク州ナイアガラフォールズAIキャンパスの正式賃貸契約を発表、最初のリース期間15年、2回の5年再契約オプション付き、同時に拡張契約も署名。園区は高密度液冷AIインフラに改装中で、既存電力網接続、水力発電供給、冗長光ファイバ資源で長期需要に対応します。

こうした注文や園区計画は、新クラウドプラットフォームがもはや短期的な計算力不足を補うだけでなく、モデル企業やテックジャイアントの長期的な導入計画の一部であることを示しています。そしてAstraはプログラミング、ブラウジング、コンピュータ操作、複雑タスク遂行能力を強化し、AIの業務量を大きく拡大。Astraが象徴する複雑タスク能力の指数的向上は、データセンターCPU需要の将来をさらに広げています。計算力需要があまりに強すぎるため、OpenAIは9月10日から月額200ドルのPro 20Xプランの新規登録・アップグレードを停止すると発表。需要メカニズムとしては、既存の多年期データセンター注文が拡張の基礎を固め、Astraなど次世代モデルがタスク範囲と活用深度を広げ、持続的推論の触媒役を果たす——成長チャンスはGPUクラスターからCPU、データセンターメモリ/NANDストレージ、高性能イーサネットネットワーク機器など完全なAIデータセンターインフラチェーンへと広がっています。

“CPUルネサンス”の根底にある駆動力は、AIが答えを生成するだけでなくタスク実行に向かうことです——アクセラレータはモデル計算を担当し、CPUがモデルの周辺の業務をますます多く担います。典型的な異種エージェントシステムでは、GPU等アクセラレータが大規模モデル推論を実行、CPUはワークフローオーケストレーション（Orchestration）、ツール呼び出し（Tool Calling）、コード実行、データベースアクセス、データ前処理、サンドボックスや権限管理を担います。モデルが行動を企画するたびに、後続で実際のソフトウェアや業務システムが実行し、再び結果をモデルに返します。

Armが描くエージェントインフラストラクチャや、インテルが公表したXeon、SambaNovaとNvidia GPUの連携アーキテクチャはいずれもこうした役割分担を体現しています。工学的ロジックとしても、タスク内の分岐判断、直列依存、メモリアクセスやI/O操作が、システムにはより多くの並列計算だけでなく、低遅延・安定レスポンスな汎用実行能力を必要とさせます。エージェント数や同時タスク、ツール呼び出し回数が増えると、CPUコア時間、メモリ容量、ネットワーク処理も拡大。これを踏まえたArmの新予測では、エージェントアプリ大規模展開の後、データセンター1ギガワット当たりに必要とされるCPU処理能力は、現行の最低4倍に達する可能性が高いとしています。

同社のAGI CPUは、最大136個のNeoverse V3コア、12チャネルDDR5メモリ、300Wの設計TDPを誇り、重点はコア密度、メモリ供給と消費電力制約の協調、より多くの同時実行タスクをサポートすることにあります。CPU需要はもはやGPUを補完するホストだけでなく、独立拡張するエージェント実行資源プールからも生じ始めました。AIがより現実的かつ複雑な一連のタスクをこなせるほど、汎用計算のサービス市場も広がります。