SemiAnalysis：AIインフラの資金調達とサプライチェーンの課題

10月25日、SemiAnalysisの創設者であるDylan Patel氏とBernsteinのアナリストStacy Rasgon氏は、AIインフラへの投資が資金調達コストの上昇とサプライチェーンのボトルネックという二重の試練に直面していることを指摘しました。アメリカの10年国債利回りは5%を突破し、一部の新興クラウドサービスプロバイダーの無担保債券利回りは15%に近づいています。非超大規模クラウドプロバイダーは、ほぼ半分の建設需要を受け入れていますが、十分なバランスシートが不足しており、長期的な調達契約がないプロジェクトの資金調達が難しくなっています。基板、HBM、光学インターコネクトコンポーネント、クリーンルームの生産能力は短期的なボトルネックに直面しており、同等の容量のHBMを生産するために必要なウェハの数はDDR5の3倍から4倍です。新しいクリーンルームは2027年まで使用できません。アナリストは2028年の潜在的な転換点を警告しており、NVIDIAは性能向上を通じて高価格を支えていますが、Google TPU、Amazon Trainium、OpenAIの自社開発チップの展開は大規模顧客に代替選択肢を提供し、交渉力を強化しています。NVIDIAの収益が増加しても、市場シェアと利益率が必ずしも同時に向上するわけではありません。メモリに関しては、現在のHBMの粗利率は88%から90%に達していますが、市場の評価は高くなく、2028年以降に新たな生産能力が集中して放出されることを懸念しています。もし生産拡大の速度が需要の増加を上回ると、現在の高価格と高利益は逆転する可能性があります。企業はクラウドサービスを通じてトークンを購入する傾向が強まり、今後のAIインフラ需要は推論サービスの使用量に大きく依存することになるでしょう。

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