本記事は、YouTube動画『【半導体の次は電力株】AIの“ツルハシ”を売る日本企業は？UBS証券・調査部長の分析／パナソニック・日立・三菱重工／不安の中に儲けの泉はある／杉村太蔵「電力を制するものが勝つ」【セクター超分析】』の内容を基に構成しています。
生成AIを巡る投資テーマは、これまでNVIDIAをはじめとするGPUや半導体メーカーが中心でした。しかし、AI向けデータセンターへの投資が急速に拡大するなかで、次のボトルネックとして浮上しているのが「電力」です。
AI向けGPUをどれだけ大量に製造しても、それを動かすためのデータセンターと電力がなければ意味がありません。
動画では、UBS証券調査本部長の安井健二氏らが、Microsoft、Google、Amazon、Metaなどの巨額AI投資が本当に持続可能なのかを分析するとともに、その先で発生する巨大な電力需要について解説しています。
さらに、パナソニック、日立製作所、三菱重工業など、日本企業がAI投資の拡大によってどのような恩恵を受ける可能性があるのかについても議論されています。
半導体そのものだけではなく、その周辺にある電池、発電設備、送電網、電力制御、半導体材料、後工程設備まで視野を広げることで、AI投資の構造がより立体的に見えてきます。
AI投資はGPUからメモリ、そして「電力」へ
AIブームというと、多くの投資家がまず思い浮かべるのはGPUです。
生成AIの学習や推論には大量の計算処理が必要となるため、NVIDIAなどが供給する高性能GPUへの需要が急増しました。
そこからHBMなどのメモリ、半導体製造装置、半導体材料へと投資テーマが広がってきましたが、動画では、その次に重要になるものとして「電力」が挙げられています。
GPUを大量に並べたAIデータセンターは非常に大きな電力を消費します。
つまりAI市場が拡大すればするほど、半導体だけではなく、それを動かすための電力インフラも同時に拡張する必要があります。
動画冒頭では、米国では将来的に「毎年東京10個分」に相当する規模の電力需要が追加される可能性があるという試算が紹介されました。
もちろん、これは動画内で示された推計であり、実際の電力需要はGPUの性能向上やデータセンターの稼働率、省電力技術などによって変化します。
それでも、AI投資を考えるうえで電力供給が重要な制約になりつつあるという点は、この動画全体を貫く大きなテーマとなっています。
MicrosoftやGoogleはAIに投資しすぎているのか
AI市場を巡っては、巨大テクノロジー企業の設備投資が大きすぎるのではないかという懸念もあります。
Microsoft、Meta、Google、AmazonなどはAIデータセンターに巨額の資金を投入しています。
動画では、これら企業のフリーキャッシュフローについて紹介されています。
フリーキャッシュフローとは、企業が事業活動によって得た現金から設備投資などを差し引いた後に残る資金です。
いわば企業の「自由に使えるお金」に近い指標です。
動画では、ある四半期にこれら巨大テクノロジー企業のフリーキャッシュフローが合計で大きくマイナスになったことが、市場でAI投資への警戒感が強まった理由の1つとして説明されています。
「ここまで巨額の設備投資を続け、本当に回収できるのか」
という疑問が投資家の間で広がったわけです。
GPUクラウドは短期間で投資回収できる可能性
一方、安井氏はAIデータセンター投資について、必ずしも無謀な投資ではないとの見方を示しています。
その根拠の1つがGPUクラウドサービスです。
GPUクラウドとは、企業がGPUを購入し、自社で使用するだけではなく、クラウドを通じて外部の利用者に貸し出すビジネスです。
動画では、GPUのレンタル料金とGPU本体の価格を単純に比較すると、条件次第では比較的短期間で投資を回収できる可能性があると説明されています。
また、Google、Amazon、Microsoftなどのクラウドサービス売上が伸び続けていることも、投資回収を支える要因として挙げられています。
巨額投資だけを見ると異常に見えるものの、その裏側ではクラウド需要そのものも大きく伸びているというわけです。
ただしAI投資が成功するには重要な前提がある
動画はAI投資について一方的に強気というわけではありません。
安井氏は、現在のAI投資が成立するためには複数の前提条件が必要だと説明しています。
まず、AIサービスへの需要が今後も増加し続ける必要があります。
次に、現在のようにGPUやCPU、メモリなど大量のコンピューティングリソースを必要とするAIの仕組みが続くことも重要です。
仮に将来、現在よりもはるかに少ない計算量で同じ性能を実現する技術が登場すれば、必要なGPUや電力の量は大きく変わります。
さらに、データセンターを建設しても、実際にAIサービスの需要が伸びなければ設備が十分に稼働しない可能性もあります。
動画では、現在のAI投資について、
「正しい価格設定が行われていること」
「AI需要が伸び続けること」
「半導体を大量に使う現在の構造が続くこと」
などが重要な前提として挙げられています。
このうちどれか1つでも大きく崩れれば、AI投資全体に大きな影響が及ぶ可能性があるという慎重な見方も示されています。
中国AI企業の存在も無視できない
AI競争では米国だけではなく、中国企業の存在も重要です。
動画では、中国出身のAI研究者が世界のAI研究において大きな存在感を持っていることが紹介されています。
米国の大学やGoogle、Metaなどで活躍している中国出身の研究者も多く、中国企業がGPUなどの先端半導体を十分に調達できるようになった場合、AI競争の構図が大きく変化する可能性もあると指摘されています。
つまり、MicrosoftやGoogleなどが巨額投資を続ける背景には、単純な需要拡大だけではなく、世界的なAI開発競争から脱落できないという事情もあります。
AIの社会実装はまだ始まったばかり
AI投資を強気に見る理由として、AIの社会実装がまだ初期段階にあることも挙げられています。
自動運転、医療、ロボット、業務効率化など、AIが本格的に利用される可能性のある分野は数多くあります。
現在のAI投資は、こうした将来的な需要を見越して行われている面があります。
一方で、その規模があまりにも大きいため、実際にどこまで需要が伸びるのかを完全に予測することは困難です。
動画でも、現在の巨額投資がすべて成功すると断定しているわけではありません。
むしろ「大きな可能性がある一方、前提が崩れた場合の影響も非常に大きい」という構図として説明されています。
パナソニックがAI関連銘柄として注目される理由
こうしたAIデータセンター投資の拡大によって、意外な日本企業にも恩恵が広がり始めていると動画では紹介されています。
その1つがパナソニックです。
パナソニックといえば、これまではTesla向けなどのEV用電池が代表的な事業として知られてきました。
しかし動画では、データセンター向け電池が新たな成長分野になっていると説明されています。
AI向けGPUは非常に大量の電力を消費します。
そのため瞬間的な電力不足や停電などに備えて、バックアップ電源が重要になります。
そこで利用されるのが蓄電池です。
動画によると、パナソニックはこの分野で非常に高いシェアを持っており、以前は利益への貢献が小さかった事業が急速に存在感を高めているとされています。
そのため、従来はEV関連企業というイメージが強かったパナソニックが、AIデータセンター関連企業として見られるようになっているというわけです。
GPU増加の先に待っている「巨大な電力需要」
動画の後半では、AI向けGPUがどれほどの電力を必要とするのかについて具体的な試算が紹介されています。
GPUなどの先端半導体はシリコンウエハーから製造されます。
工場の処理能力、ウエハー1枚から製造できるGPU数、GPU1個当たりの消費電力などを組み合わせることで、将来必要となる電力を推計できます。
動画では、この計算からAI向けGPUだけでも極めて大きな電力需要が発生する可能性が示されています。
比較対象として紹介されたのが東京都の電力需要です。
東京都全体の電力需要に相当する規模が、AIデータセンターによって毎年追加される可能性があるというのです。
特に世界のAIデータセンターの多くが集中する米国では、電力不足が大きな問題になる可能性があります。
カリフォルニアやテキサスで電力余力が低下する可能性
電力網には、通常の需要を上回る発電余力が必要です。
例えば需要のピークが100だった場合、発電能力が125あれば25%の余力があります。
発電所には定期検査や故障などもあるため、ある程度の余裕を持った設備が必要です。
動画では、この余剰能力が15%を下回ると停電リスクが高まりやすいという考え方が紹介されています。
AIデータセンターが急増すれば、この余力が急速に縮小します。
特にカリフォルニア州、テキサス州、バージニア州など、データセンターが集積している地域では電力需給が厳しくなる可能性があるとされています。
発電所は欲しいと思ってもすぐには作れない
AIデータセンターと電力の大きな違いは、供給能力を増やすまでの時間です。
GPUは半導体メーカーが生産能力を増強すれば供給量を増やせます。
しかし、発電所や送電網はそう簡単ではありません。
動画では、ガス火力、石炭火力、原子力、再生可能エネルギーなど、新しい発電設備を計画してから実際に稼働させるまでには数年単位の時間がかかると説明されています。
設備そのものを設置するまでに約3年、実際の稼働まで含めると4〜5年程度かかる場合もあるという説明です。
つまり、
「AIデータセンターが増えるので電力を増やそう」
と考えても、すぐに供給能力を増やすことはできません。
ここにAI時代の大きなボトルネックがあります。
送電網のソフトウェア化も重要になる
発電量を増やすだけではなく、既存の電力インフラを効率よく使う取り組みも進んでいます。
動画では送電線を例に説明されています。
電線は電流が流れることで熱を持ちます。
温度が上がると金属が伸び、送電線が垂れ下がるため、安全性を考慮して実際の能力より低い水準で運用される場合があります。
しかし、外気温や風などの気象条件によって、送電線が安全に流せる電力量は変化します。
そこで、気象条件をリアルタイムに把握しながら送電能力を調整する技術が注目されています。
既存の電力網にソフトウェアやデジタル制御技術を導入することで、新しい送電線を建設しなくても、現在の設備をより効率よく利用できる可能性があります。
AI需要は、発電設備だけではなく、電力網のデジタル化にも投資を促しているのです。
データセンターの隣に発電所を置く動き
送電網から十分な電力を確保できない場合、別の方法もあります。
それが、データセンターの近くで直接発電するという方法です。
動画では、ガスタービンなどを利用してデータセンターの近くで発電する動きが紹介されています。
発電所から遠く離れたデータセンターまで送電するのではなく、電力を大量に消費する施設の近くで発電してしまうという発想です。
この流れが強まれば、ガスタービンや発電設備を製造する企業にとって大きな事業機会になる可能性があります。
日立が電力分野で注目される理由
動画では、日本企業の中でも日立製作所が電力関連で注目されています。
世界の電力需要は長期間ほとんど増えていなかったため、電力設備メーカーも長い間、大規模な能力増強を行ってきませんでした。
既存設備の保守やメンテナンスが中心だったため、工場や生産設備も大きく拡張する必要がなかったのです。
ところが状況が変わりました。
まずEVの普及によって電力需要増加への期待が高まり、さらにそこへAIデータセンター需要が加わりました。
その結果、電力設備への需要が長期的に増える可能性が高まっています。
動画では、日立が今後10年程度、電力関連需要が続く可能性を見ているという趣旨の説明も紹介されています。
長年設備投資が少なかった業界だけに、需要が増えた際のインパクトも大きくなる可能性があります。
三菱重工はAI時代の「ツルハシ」を売る企業になるのか
動画の中でも特に印象的なのが、三菱重工業についての説明です。
三菱重工というと、近年は防衛関連銘柄として注目されることが多くなっています。
しかし動画では、AIデータセンター需要を考えた場合、防衛よりも発電設備の方が重要な成長テーマになる可能性があるとしています。
AIデータセンターを増やしたくても、電力がなければGPUを動かせません。
そのためガスタービンなど、実際に発電能力を供給できる企業の重要性が高まります。
動画ではこれを「ゴールドラッシュ」に例えています。
ゴールドラッシュで最も確実に利益を上げたのは、金を掘り当てた人だけではありません。
金を掘る人にツルハシやスコップを販売した企業も利益を上げました。
同じように、AIモデルそのものの勝者を予測するのではなく、AIを動かすために必ず必要となる設備を提供する企業に注目するという考え方です。
三菱重工は、AIという「金」を掘る企業に発電設備という「ツルハシ」を提供する存在になる可能性があるというわけです。
北海道など電力余力のある地域にもチャンス
動画では、データセンターを誘致するうえで地域の電力供給能力が非常に重要になるという話も出ています。
GoogleやMicrosoftなどの巨大テクノロジー企業にとって、データセンターの立地を決める重要な条件の1つが「安定した電力を確保できるかどうか」です。
十分な電力を長期間、安定した価格で供給できる地域であれば、データセンター誘致において有利になる可能性があります。
番組内では北海道を例に、
「十分な電力を供給できることを示せれば、データセンターが集まる可能性があるのではないか」
という議論も行われています。
今後、AI産業の競争力は半導体工場やAI企業だけではなく、電力インフラそのものによって左右される可能性があります。
半導体製造装置メーカーの競争力は依然として高い
電力の話が大きなテーマとなった一方、従来の半導体関連企業についても動画では前向きな見方が示されています。
特に日本の半導体製造装置メーカーについては、世界の半導体製造に欠かせないポジションを持つ企業が多いとされています。
東京エレクトロンやSCREENホールディングスなど、日本企業が強い製造工程は数多くあります。
半導体製造装置は1社ですべてを提供するわけではありません。
成膜、洗浄、エッチング、検査など、それぞれの工程で異なる企業が高い競争力を持っています。
そのためAI向け半導体の需要が増える限り、製造装置メーカーにも継続的な需要が発生する可能性があります。
日本企業は「素材」と「後工程」でも強い
動画では、日本の半導体産業を見る際、半導体メーカーだけを見るべきではないと指摘されています。
特に注目されているのが素材と後工程です。
AI向け半導体は高性能化するほど発熱量が増えます。
さらに、複数のチップを組み合わせたり、立体的に積層したりする技術も重要になります。
そのため、半導体を保護しながら接続するパッケージ技術の重要性が高まっています。
こうした領域では材料、製造装置、精密加工など、日本企業が得意としてきた技術が数多く利用されています。
動画では、現在の売上規模は小さくても、AI半導体市場の成長によって売上が大きく伸びる企業が出てくる可能性があるとしています。
AI半導体というとGPUメーカーだけに注目しがちですが、
半導体製造装置
半導体材料
パッケージ材料
後工程装置
電力設備
蓄電池
送電設備
といった周辺産業まで見る必要があるということです。
三菱電機はAIテーマの恩恵が会社全体では薄まりやすい
一方、日本の大手電機メーカーであればすべて同じようにAI需要の恩恵を受けるわけではありません。
動画では三菱電機についても触れられています。
三菱電機にも電力関連事業はありますが、会社全体に占める割合は限定的です。
さらにFA、空調、エレベーターなどさまざまな事業を抱えています。
そのためAI関連事業が伸びても、企業全体の業績への影響が相対的に小さくなりやすいという見方が紹介されています。
同じ「電機」「重工」「電力関連」というカテゴリーでも、どの事業が会社の利益にどれほど影響するのかを見る必要があります。
30年間需要が伸びなかった電力産業に転換点
今回の動画で非常に重要なのが、電力産業の歴史的な変化です。
米国や日本、欧州では長期間にわたり、電力消費量が大幅には増えてきませんでした。
省エネ技術の普及や産業構造の変化などもあり、電力設備メーカーにとっては大きな設備増強を必要としない時代が続いていました。
その結果、多くの企業は新しい工場を建設するより、既存設備の保守やメンテナンスを中心に事業を行ってきました。
ところがEV普及によって電力需要増加への期待が高まり、そこへAIデータセンターという巨大需要が加わりました。
これまで30年間大きく変化しなかった市場が、突然成長産業へ変わる可能性が出てきたわけです。
生産能力を増強すれば、生産効率の改善やコスト低下につながる可能性もあります。
この構造変化が、日立や三菱重工などの電力関連企業が注目される理由の1つとなっています。
「半導体だけ」を見ているとAI投資の全体像を見失う
今回の動画から見えてくるのは、AI投資がすでに「半導体だけのテーマ」ではなくなっているということです。
AIモデルを動かすにはGPUが必要です。
GPUを作るには半導体製造装置や材料が必要です。
GPUをデータセンターで動かすには大量の電力が必要です。
電力を供給するには発電設備や送電網が必要です。
停電に備えるには蓄電池も必要です。
さらに増大する電力需要を効率的に管理するため、電力網を制御するソフトウェアも必要になります。
つまり、AI産業が拡大するほど、その周囲にある巨大なインフラ産業まで需要が広がっていく可能性があります。
「AIが伸びる」という前提が崩れた場合のリスクにも注意
ただし、動画でも繰り返し指摘されている通り、現在の投資テーマには大きな前提があります。
AI需要が今後も拡大し続けるという前提です。
仮にAIサービスへの需要が期待ほど伸びなかった場合、データセンター投資が過剰になる可能性があります。
また、AIの計算技術が大きく進歩し、現在よりはるかに少ないGPUや電力で同じ処理が可能になれば、現在予想されている電力需要も変化します。
逆に、現在と同じような計算資源を大量に必要とするAIが普及し続ければ、発電・送電・蓄電設備への需要はさらに拡大する可能性があります。
つまり電力株や重電株が注目されている理由は、「AIなら何でも上がる」という単純な話ではありません。
AIの成長によって何が不足するのかを考えた結果、電力というボトルネックが浮上しているということです。
まとめ
今回の動画では、AI投資の中心がGPUからメモリ、さらに電力へ広がりつつある構造が解説されました。
Microsoft、Google、Amazon、MetaなどによるAIデータセンター投資は非常に大規模ですが、クラウド需要の拡大によって投資を回収できる可能性もあるという見方が示されています。
一方、その前提が崩れれば世界経済や半導体産業に大きな影響が出る可能性もあります。
そしてAIデータセンターが増加するほど深刻になる可能性があるのが電力問題です。
発電設備は数年単位でしか増やせないため、AI向けGPUの増加スピードに電力供給が追いつかない可能性があります。
この状況から、パナソニックのデータセンター向け蓄電池、日立の電力インフラ、三菱重工の発電設備など、日本企業にも新しい成長機会が生まれていると動画では分析されています。
さらに日本企業が強みを持つ半導体製造装置、材料、パッケージ、後工程などにも需要が波及する可能性があります。
AI投資を考える際には、GPUメーカーだけを見るのではなく、そのGPUを「作る企業」「包む企業」「動かす企業」「電力を供給する企業」まで視野を広げる必要があります。
ゴールドラッシュで金を掘る人だけでなく、ツルハシを売る企業が利益を得たように、AI時代でも最終的な勝者がどのAI企業になるかとは別に、AIインフラに不可欠な設備を供給する企業が恩恵を受ける可能性があります。
動画で語られた「電力を制するものが勝つ」という言葉は、AI投資が半導体のさらに先へ広がり始めていることを象徴しているといえるでしょう。
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