AIエージェントがクラウドコンピューティングの第二の成長曲線を点火！ウォール街大手がIaaS拡張ブームとPaaS価値再評価を解析し、誰がTokenブームの本当の利益を手にしているのか？

智通财经APPによると、ウォール街の金融大手バーンスタインが最新の調査レポートを発表し、AIクラウドコンピューティング分野が「AIエージェントブーム主導のAI計算リソース需要の急増、AI推論負荷の高度化、プラットフォーム価値の再配分」という新たな段階に同時に突入したことを示しています。これにより、投資機会はGPU計算リソース供給から、企業データ運用、企業のコア業務プロセス、ビジネスワークフローとエージェント開発・展開・運用を統合する包括的なクラウドコンピューティングリーダーへと拡大しています。

バーンスタインは、現在の世界のクラウドコンピューティング業界がMicrosoft Azureの台頭がAmazon AWSに挑戦して以来、最も重要な競争の変化を経験していると指摘しています。トレーニング需要がGPU中心のデータセンター拡張を促進し、CoreWeaveなどの新しいクラウドサービス事業者がIaaSインフラ市場に参入; AI推論負荷が企業の生産環境に徐々に移行することでCPU、GPU、データベース、ストレージおよびソフトウェアプラットフォームの協調的な計算リソース運用需要が拡大しています; OpenAI、AnthropicがAI大規模モデルサプライヤーからAIエージェント開発プラットフォームサプライヤーへと移行を進めており、この動きは提携しているクラウド事業者により大きなインフラ受注をもたらすだけでなく、PaaSクラウド事業者のソフトウェアエントリーや顧客関係、利益の獲得競争も始まっています。

バーンスタインのアナリストチームはこのため、Microsoft、Oracle、MongoDBをより高く評価していますが、純粋にAI GPUリソースインフラを貸し出す新しいクラウド企業の長期的競争力については慎重な見方を示しています。同機関の中核的な投資判断は、AIリソース需要の増加がAIクラウドレンタル市場を拡大させるものの、すべてのクラウド企業が同じ価格決定力やAI時代の強力な資本リターンを享受できるわけではないというものです。この判断は最近の業界データとも呼応しています。Microsoftは7月の決算で、Azureおよびその他クラウドサービスの四半期売上高が43%増加し、需要が依然として供給能力を上回っていることを明らかにしました; Oracleは9月に発表した四半期IaaS収入が121%増の74億ドル、受注残高が6,640億ドルに達し、需要が収益および長期契約に転換していることを示しました。

AIエージェントはどのようにクラウドコンピューティング需要を拡大しているのか？バーンスタインの調査レポート及びAI推論プロジェクトを基にすると、MuseとAstraが象徴する変化は、一問一答から、計画、検索、ツール呼び出し、実行、検査、再試行を含むタスクプロセスへと拡張しているということです。MetaはMuseがブラウザ付きの専用セキュア仮想マシン上で動作し、ユーザーがアプリを終了した後でもタスクを継続可能であると公開しています; OpenAIはAstraがコンピューター操作や複数ステップの専門作業能力を強化していると発表していますが、これらの進展自体がAGIの実現を意味するわけではありません。

利用規模が拡大すると、モデル呼び出しがGPU推論負荷を増加させ、ブラウザ、コードおよびツール実行はCPU需要を増やし、長文コンテキストおよび同時セッション数はメモリやキャッシュ需要を高め、持続的状態及び企業知識へのアクセスはデータベースやストレージ需要を増やします。実運用展開が進めば、アイデンティティ・セキュリティ・監視・ワークフロー編成などのPaaSサービスも更に牽引されます。AnthropicとAkamaiが7年116億ドルの契約を締結した例は明確にCPUワークロードを対象とし、AI需要がGPU以外にも広がっている例となっています; Amazon(Amazon)AWS、Google Cloud/ Broadcom、Microsoft AzureクラウドおよびSpaceX配下のAIクラウドレンタルプラットフォームなどとの協業も、複数プロバイダーによるインフラ構成を反映しています。

CoreWeaveのような新興クラウド勢力の台頭に直面するAIクラウド分野の潜在的IaaS/PaaS勝者について、バーンスタインはMicrosoft(MSFT.US)、Oracle(ORCL.US)およびMongoDB(MDB.US)を「アウトパフォーム（市場平均超え）」評価としており、直近の目標株価は向こう12カ月でそれぞれ約28.7%、135%、35%の上昇余地を意味します。また、AIクラウドデータウェアハウスや企業クラウドデータベースリーダーのSnowflake(SNOW.US)については「マーケットパフォーム（市場並み）」評価で、目標株価は約10%の上昇余地です。

疑いようもなく、AIクラウドは依然として産業資本投資と利益期待の重要な方向であり、株式資金は利益を維持できるセグメントを選別し始めています。OpenAIが約1.4兆ドルの評価で新規資金調達を模索し、Anthropicが2兆ドル超のIPO評価を目指していることは、グローバル資本市場がAI関連収益創出スペースに非常に高い期待を持っていることを反映しています。AIアプリケーションの評価ストーリーと比較して、推論側のAI計算リソースサプライチェーンにはより具体的かつ強力な需要根拠があります。報道によると、Anthropicは今後約10年で5,180億ドルのインフラアレンジを行い、その約80%がキャンセル不可または契約通りの支払設定となっています。Anthropicは2025年の収益が前年の約12倍の46億ドルに迫り、営業損失は80億ドル超、計算リソースおよびインフラ支出は73.3億ドルで、2024年の約3倍、総事業費126.5億ドルの約58%を占めます。韓国半導体の9月輸出額は603億ドルで前年比262.8%増加し、公式発表でもストレージ輸出量と契約価格の上昇が指摘されています。

計算リソースコストの膨張：IaaS拡張ブームの成長と分化

バーンスタインによるAI時代のIaaS投資ロジックは、伝統的クラウドコンピューティングの持続的成長の上にAI計算リソース需要の爆発的な増加が強力な増分をもたらす、というものです。レポートで引用されたGartnerの予測では、世界のIaaS市場は2025年の約2,230億ドルから2026年2,870億ドル、2030年6,620億ドルに成長が見込まれています; うち伝統的IaaSは2,010億ドルから4,880億ドル、AI最適化IaaSは220億ドルから1,740億ドルに増えます。

バーンスタインレポート図表による試算では、2025—2030年の全体市場複合成長率は約24.3%、AI最適化分野は約51.2%、そのシェアは約9.9%から26.3%に拡大します。バーンスタイン分析チームは、AIが超高速成長の新型AIクラウド基盤市場を生み出すのと同時に、既存の計算・ストレージ・アプリケーションのクラウド移行も依然として大きな絶対増分をもたらしていると述べています。

競争構造では、2025年Gartner基準でAWS、Microsoft、Google、AlibabaのIaaSシェアはそれぞれ35%、24%、10%、8%; IDCはそれに対して41%、16%、8%、4%で、両社ともCoreWeaveの市場シェアを約2%と見なしています。違いは主にIaaSとPaaSの収入配分に関係していて、例えばIDCはOracleの収益の多くをPaaSに分類しています。そのため、異なる機関のシェアを単純に合わせて一つの競争マップとみなしてはいけません。

バーンスタイン調査レポートでは、2030年1,740億ドルのAI最適化IaaS収入が、市場で議論される1兆ドル規模のGPU投入とどう調和するのかが投資家追跡のポイントとされています。これは企業自社構築、一部投入が最終的にPaaS経由で収益化されること、業界予測が高すぎるかGartner等の調査会社のベースライン予測が低すぎる可能性などが関与します。

新興クラウドのフェーズアドバンテージは計算リソースの希少性にありますが、企業推論の長期競争力は完全なソフトウェアとデータシステムが必要となります。バーンスタインは業界進化を三つの変化段階に分けています。まず、GPUトレーニングクラスターは電力供給、冷却、高帯域幅・低遅延ネットワークに高い要求をもたらし、従来型データセンターは改修や新築が必要となり、需要と供給のギャップは新興クラウド企業やOracleに機会をもたらします。次に、AI支出がトレーニングから推論へ広がり、バーンスタインは推論の年間支出が最終的にトレーニングの5—20倍になると予想していますが、明確な実現年は示されていません。最後に、企業推論は実際の業務とつながる必要があり、インフラはモデル計算、CPUアプリケーション実行、企業データアクセスをサポートしなければなりません。

バーンスタインは、このトレンドにより生じる「データグラビティ（データ引力）」が、AIワークロードの一部を既存の企業データベース、権限制御、アプリプラットフォームへと引き寄せるとしています。新クラウドへの5つの制約も提示しています。GPU型IaaSを越えにくい; 大口クラウド顧客は供給が十分になった後は再び自社インフラにワークロードを戻す可能性; オープンソースデータベースや開発ツールの採用は自動的に差別化をもたらさない; 企業データの移行には障壁がある; 現在の需給バランスの崩れは今後2年で改善される見込みであるとしています。

バーンスタインは投資家に対し、本当に長期的に検証すべきロジックは、新クラウド勢力が短期的な納品優位性を長期的な顧客維持、利用率、キャッシュリターンに転換できるかどうかだと指摘。また、Oracleは主権クラウド、プライベートクラウド、AIデータセンターを活用した持続的な成長ドライバーがあり、MicrosoftやAmazon、GoogleなどのAIクラウドインフラストラクチャーの第一陣にさらに接近する余地があると述べています。

誰がエージェントのエントリーを掌握するか、誰がクラウド利益をシェアするか：PaaS価値の再評価が始まる

AIラボはPaaSの重要な競争相手になりつつありますが、収益分類は依然形成過程です。バーンスタインレポートが引用したデータによると、2025年のグローバルPaaS市場規模は、Gartner基準で約2,252億ドル、IDC基準で約2,275億ドルです。それぞれ2024年のデータから計算して、前年比成長率はそれぞれ約25.8%と42.3%です。IDCはMicrosoftをシェア21%で首位とし、続いてAWSの12%、Googleの9%、OpenAIが約6%、Salesforceが約5%、Oracleが約4%、Anthropic、Snowflake、Databricksなどはそれぞれ約2%; Gartnerは伝統型とAI PaaSを合算してAWSの19%、Microsoftの15%、Googleの10%、OpenAI約2%、Anthropicは2%未満としています。

より注目すべきは、同じ基準でAIラボのシェアが上昇していることです。IDCの統計ではOpenAIが2024年の2.1%から2025年の5.7%へ、Anthropicは0.4%から1.9%へ; Gartnerでは1.0%から1.7%、0.3%から1.1%です。

モデルAPI、開発ツール、コーディング商品およびエージェントソフトの収益計上範囲はまだ統一されておらず、両AIラボのプラットフォーム事業拡大方向は既に比較的明確です。バーンスタインは、2026年のシェアがさらに高い一桁台または低い二桁台への上昇の可能性があると予想しており、収益分類やPaaS市場全体の成長動向に依存するとし、これは予見的な判断だとしています。

モデルからプラットフォームへの移行は、AIラボが企業ソフトウェアの開発運用エントリーポイントを争い始めていることを意味します。バーンスタインは、AnthropicがClaudeモデルからClaude Codeへ、さらに自動化やエージェントアプリ開発へ拡張し、OpenAIはChatGPT、検索やリサーチ製品以外にCodexやエージェント開発の能力強化を加速していると指摘しています。これらのツールはAIアプリ開発を支援するだけでなく、従来ソフト開発・テスト・保守効率も向上させます。プラットフォーム化はワークフロー統合や顧客ロイヤルティを高めることで、オープンソース・オープンウエイトモデル競争やToken価格下落によるモデル単体事業の収益圧力を和らげる役割もあります。

バーンスタインが引用したGartnerレポートによれば、2025年OpenAIの企業収益は約50億ドルで、基盤生成モデルが57%、専用モデルが4%、AI開発プラットフォームが15%、その他のアプリが24%です。Anthropicは約33億ドルで、基盤モデル70%、専用モデル7%、その他のアプリが23%となっています。ただし、これは企業向けビジネスの分類予測であり、企業の総収益や年間収益運用率と同じではありません。

同時期のAIアプリ開発プラットフォーム市場は約68億ドルで、Microsoftが24%、AWSおよびGoogleがそれぞれ14%、OpenAIが11%（約7.5億ドル）を占めています; 基盤生成モデル市場では、OpenAI、Anthropic、Googleがそれぞれ25%、20%、18%で合計63%です。このデータから、モデルとプラットフォームの二重競争が同時に進行中であることがわかります。バーンスタインは2026年には開発プラットフォーム収入がモデル収入を上回る可能性も予測していますが、コーディング商品がPaaSに含まれるかSaaSに含まれるかはまだ明確ではありません。大きな戦略的チャンスは、他のソフト企業の製品構築プラットフォームとなることであり、CRMやHCMなどの垂直市場に順次参入することではありません。AIラボはモデル理解の優位性があり、クラウド大手や既存のSaaS業者は顧客データ、ビジネスセマンティクス、展開やセキュリティ、運用管理システムの強みがあり、その競争は包括的な企業納入能力にまで及ぶでしょう。

バーンスタインのAIクラウド分野の銘柄選定方法は、AI利用量を持続的な収益、顧客維持、利益に転換できる企業を重視するものです。Microsoftの強みは、OpenAI、Anthropic、さまざまなサードパーティモデル、自社モデルを同時にサポートし、豊富な開発ツールと企業データ蓄積で新たなAIワークロードを引き付けている点です; OracleはAIデータセンター、OCI Gen2パブリッククラウド、プライベートクラウド、AlloyホワイトラベルIaaS/PaaSおよび主権クラウドをカバーし、OpenAIのプラットフォーム事業強化が重要顧客ニーズの後押しになります。また、現段階ではOracleコアデータベース製品の直接的な代替にはなっていません。さらに、マルチクラウド協業が直近数四半期のクラウドデータベースで三桁成長に寄与しているとも指摘しています。

バーンスタインは、MongoDBの投資論理はよりシンプルで、「AIアプリあるいはAIエージェントが各業界に大規模に普及しても、長期的に永続的なデータ、クエリ、状態管理が必要であり、応用の増加はデータベース利用量を拡大させる。現状ではAIラボと新興クラウド勢力はデータベース市場を直接狙っていない」と述べています。対照的に、SnowflakeがAIプラットフォーム分野に進出することで、AIラボとメガクラウドプロバイダー双方との二重競争に直面します。

バーンスタインは投資家がIaaSの納入能力、PaaSの開発エントリー、企業データインフラから収益実現を探索し、同時に減価償却、電力、資金調達および競争コストを控除した後のフリーキャッシュフローの検証が必要だと強調しました。投資リスクについては、バーンスタインはMicrosoftにクラウド価格競争とセキュリティリスク、Oracleには顧客集中・AI需要の実現・クラウドビジネス成長リスク、MongoDBにはクラウド成長の鈍化リスク、インフラコストと経費の上昇リスクがあると補足しました。