バーンスタイン社のレポート：アジェンティックAIにより、CPUがサブキャラクターから主役へと変化——ハイグアン・インフォメーションを買い推奨
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バーンスタイン社のレポート：アジェンティックAIにより、CPUがサブキャラクターから主役へと変化——ハイグアン・インフォメーションを買い推奨
半導体投資の重点は、CPU＋GPUというストーリーへとシフトする必要があります。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：潮向研究
AIエージェントが起動すると、それは単に答えを待っているわけではありません。情報の検索、ステップの計画、ツールの呼び出し、中間結果の推論、再度のモデル呼び出し、最終的なアクション実行——こうした一連のプロセスを遂行する必要があります。この全体のフローに必要なCPU演算能力は、ChatGPTが一段落の対話を生成する場合と比べて、はるかに大きいものです。
バークレイズ（Bernstein）のアナリスト、デイビッド・ダイ（David Dai）が率いるチームは6月17日、「グローバル半導体：CPUの復活か？」というタイトルのレポートを発表しました。その核心的見解は、AIがチャットボット（chatbot）時代から「エージェント型AI（agentic AI）」時代へと移行しつつあり、データセンター内におけるCPUの役割がGPUの補助的立場から主役へと変化し、サーバー用CPUの市場規模（TAM：Total Addressable Market）が2030年には2230億ドルに達し、2025年の370億ドルから6倍に拡大する、というものです。
推論はもはや「一問一答」ではなく、CPUが巻き返しを図っている
大規模言語モデル（LLM）の台頭以降、GPU／AIアクセラレーターがAI計算の中核を担ってきました。GoogleのTPU v6eやMetaのGrand Tetonといったカスタム推論クラスターでは、GPUとCPUの比率が一時期8：1に達していました。
しかしバークレイズは、agentic AIが主流となるにつれ、この比率が逆転しつつあると指摘しています。
agentic AIの本質的特徴は「推論のループ化」です。1回のリクエストが、情報検索、プランニング、ツール呼び出し、中間推論、再びのモデル呼び出し、そしてアクション実行を引き起こす可能性があります。GPUは集中的な数学演算を担当しますが、CPUはシステム全体のワークフローを効率的に編成・タスクをスケジューリング・メモリを管理し、アクセラレーターのアイドル状態を回避するかどうかを決定します。CPUの性能が不足すれば、高価なGPUは待ち状態を余儀なくされ、システム全体の効率が大幅に低下します。
バークレイズは、2029年までにCSP（Cloud Service Provider）の推論クラスターにおけるGPU：CPU比率が、2025年の8：1から1：1へと戻ると予測しています。agentic AIワークロードにおいて、CPUの計算負荷比率は、従来のLLMにおける14％から50％へと急上昇し、GPUと肩を並べることになります。
報告書は特に、ハードウェアのロードマップがすでにこの方向性を裏付けていると強調しています。AMDの次世代Veniceコンピューティングトレイは1基のCPUに対して4基のMI455X GPUを搭載、NVIDIAのVeraスーパーチップは1基のVera CPUに対して2基のRubin GPUを搭載、GoogleのTPU v7x拡張ユニットは1基のCPUに対して4基のTPUを搭載しています。CPUの物理的な搭載比率はすでに上昇しており、これは単なる予測ではなく、現実に進行中の事実です。
2230億ドルの市場はどのように算出されたのか？
バークレイズは、2030年のサーバー用CPUのTAM予測を従来の1370億ドルから大幅に上方修正し、2230億ドルとしました。その根拠となる主な仮定は以下のとおりです：
- 2030年におけるAI関連資本支出は3.5兆ドルで、70GWのAIデータセンター構築に対応
- AIアクセラレーター市場規模は1.6兆ドルで、AIデータセンター資本支出の45％を占める
- 推論ワークロードの割合が35％から70％へと上昇し、推論シーンでのCPU：GPU比率は1：1、学習シーンでは0.5：1
- CPUの単価はGPUの13％相当
このフレームワークのもと、2230億ドルのTAMは、agentic AIワークロード由来の1740億ドルと、非AIの従来型サーバー用CPU由来の490億ドルで構成されます。現在の水準と比較すると、2025年のサーバー用CPU市場全体は370億ドルにすぎず、そのうちAI関連はわずか60億ドルです。つまり、バークレイズの予測では、今後5年間でCPU市場が6倍に拡大し、年平均成長率（CAGR）が43％に達することになります。これは半導体業界の歴史において、ほぼ前例のないスピードです。またバークレイズは、ブルースケナリオ（3300億ドル：AI資本支出4兆ドル＋推論比率1.5：1）およびベアースケナリオ（1370億ドル：資本支出3兆ドル＋推論比率0.5：1）も提示しています。
興味深いクロスバリデーションとして、サーバー用CPUのコア数に注目できます。Arm社のデータによると、agentic AIでは1GWあたり1.2億個のCPUコアが必要であり、従来のデータセンターの4倍に相当します。この数字に基づくと、2030年の70GWのAIデータセンター構築には84億個のCPUコアが必要となり、これに対応するAI用CPUのTAMは1680億ドルとなり、前述のモデルと高度に一致します。
なぜArmが最大の恩恵を受けるのか？IP提供者を超えて、自社でチップを製造する
バークレイズは、ArmをCPU復活における構造的受益者として位置づけています。Armアーキテクチャは、ワット当たりのパフォーマンス（performance per watt）という点で、AIデータセンターにおいてますます魅力的になっています。AWS Gravitonはx86インスタンスと比較してコストパフォーマンスが40％高く、消費電力は60％低いとのことです。
さらに重要なのは、2026年3月にArmが戦略転換を発表したこと——IPライセンス提供者から自社によるCPU製造企業へと進化するというものです。目標は2030年までにチップ売上が150億ドルに達することです。ArmのAGI向けCPUは、既にMetaを初の顧客兼共同開発者として確保済みで、OpenAI、Cerebras、Cloudflareなどもパートナーとなっています。これを受けて、バークレイズはArmの2030年度のEPS予測を従来の9.83ドルから11.79ドルへと上方修正し、チップ売上予測も220億ドルに達すると見込んでおり、これはArm自身の目標を上回ります。PER42倍を適用し、目標株価を従来の300ドルから500ドルへと引き上げました。
これにより、Armの約90％の株式を保有するソフトバンク（SoftBank）の目標株価も、8200円から11200円へと引き上げられ、58％の上昇余地を示唆しています。ソフトバンクの評価は、保有資産のNAV（純資産価値）に対する30％のディスカウントを前提としており、このディスカウント幅は従来より縮小されており、Arm株式価値の上昇およびソフトバンク自身の事業改善を反映しています。
AMD、Intel、海光：誰が恩恵を受けるのか？
AMD（オーバーウェイト、目標株価600ドル）：x86陣営において依然として製品競争力が高く、今後もシェアを獲得し続けると予想されます。既存のモデルにはすでに強いCPU需要仮定が組み込まれており、CY27／28の平均値へと評価期間を延長した結果、目標株価を600ドルへと引き上げました。
Intel（マーケットニュートラル、目標株価100ドル）：より強く、かつ持続的なサーバー用CPU需要の恩恵を受け、利益予測が大幅に上方修正されました。バークレイズは、Intelのモデルを保守的仮定から業界平均水準へと調整し、目標株価を65ドルから100ドルへと引き上げました。
海光情報（Hygon）（オーバーウェイト、目標株価450元人民元）：バークレイズは、中国におけるx86 CPU需要が世界全体の成長率を上回ると見込んでおり、海光は中国サーバー用CPU市場におけるシェアを現在水準から継続的に拡大し、2030年には35％を超えると予測しています。政府・国営企業向けの顧客に加え、CSP（Cloud Service Provider）への浸透も進むとされています。目標株価は280元から450元へと大幅に引き上げられました。
出典：バークレイズ
潮向解説
バークレイズの論述において、最も脆弱な部分は需要側ではなく、むしろ供給側にあるかもしれません。
報告書は脚注にて、「ファウンドリおよびメモリの生産能力が、CPU需要の拡大を支えられるかどうかは、まだ評価中である」と認めています。これは、このレポート全体における最大の不確実性です。CPUのTAMを370億ドルから2230億ドルへと引き上げるということは、2030年までに毎年追加で約300億ドル分のCPU生産能力が必要になることを意味します。
TSMCの3nm／5nm製造ラインは、AIアクセラレーターやスマートフォン向けチップによってすでに逼迫しており、サーバー用CPU向けに割り当てられるファウンドリの生産能力に十分な柔軟性があるかどうかについては、報告書は明確な生産能力マッピングを提示していません。また、報告書の主要な仮定は、NVIDIAが示した「2027年にAIインフラ関連年間支出が1兆ドルを超える」というガイダンスに基づいており、これは売り手側が最も楽観的な予測であり、他のリサーチレポートの需要起点として採用される場合には、期待値の積み重ね（expectation stacking）リスクを孕んでいます。
もう一つ注目すべきサインは、NVIDIAのVera CPUが自社開発のArmアーキテクチャを採用しているという点です。これは、NVIDIAがCPU分野においてArmのパートナーでありながら同時に競合者でもある可能性を示唆しており、Armの長期的なシェアが54％に達するかどうかという点に微妙な影響を与える可能性があります。
投資家にとって、このレポートが提供する最大の価値は、単なる特定の目標株価ではなく、明確な判断フレームワークです：もし本当にagentic AIが次の本命フェーズだと信じるのであれば、CPUの構成は「最低限で十分」という考え方から再評価されなければならず、それは半導体投資の全体像の重心を、これまでのGPU一極集中から、よりバランスの取れたCPU＋GPUの物語へとシフトさせる必要があるということを意味します。
リスクに関する注意書き
本稿は、潮向研究が第三者証券会社のリサーチレポートを整理・解釈したものであり、文中で引用されている格付け、目標株価、利益予測および関連する判断は、すべて当該証券会社のアナリストの見解であり、その所属機関の立場を代表するものであり、潮向研究の見解を反映するものではなく、またいかなる投資勧告を構成するものでもありません。
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