AIを支える4銘柄――「計算・接続・活用・記憶」で見る米国テック株

AI時代を支える米国注目株――「計算・接続・データ活用・記憶」の最前線

生成AIの急速な普及によって、米国株市場ではAI関連企業への注目が一段と高まっている。AIブームの中心にいるのはGPUなどの演算半導体だが、AIが社会や企業の現場で本格的に利用されるためには、膨大なデータを処理し、保存し、ネットワークでつなぎ、実際の業務へ組み込むための幅広い技術が必要となる。本稿では、NYSE・NASDAQに上場する4社、セールスフォース、マーベル・テクノロジー、パランティア・テクノロジーズ、マイクロン・テクノロジーに注目した。CRMのセールスフォースはAIエージェントによる業務自動化、MRVLのマーベルはデータセンターの高速接続、PLTRのパランティアは企業データとAIの融合、MUのマイクロンはAIを支える高性能メモリーを担う。4社はそれぞれ異なる事業領域に位置しながら、AIという巨大な成長テーマでつながっている点が特徴である。

セールスフォース（CRM）――CRMの世界的巨人が「AIエージェント企業」へ進化

米国株市場で企業向けITサービスを代表する銘柄の一つが、ニューヨーク証券取引所（NYSE）に上場するセールスフォース（Salesforce、ティッカー：CRM）である。顧客管理システム「CRM（Customer Relationship Management）」をクラウドで提供する企業として急成長し、現在では営業、マーケティング、カスタマーサービス、データ分析、コミュニケーションなどを一体化した企業向けプラットフォームへと事業領域を広げている。近年の最大のテーマは、ここに生成AIやAIエージェントを組み込むことで、単なる「業務ソフト会社」から「AIを使って仕事そのものを自動化する会社」へ転換できるかという点にある。

セールスフォースの原点は、企業の営業活動を効率化するCRMである。従来、営業担当者が顧客情報や商談履歴を個別に管理していたのに対し、セールスフォースは顧客に関する情報をクラウド上に集約し、営業チームがリアルタイムで共有できる仕組みを提供した。ソフトウエアを自社サーバーに導入するのではなく、インターネット経由で利用するSaaS（Software as a Service）モデルを早期から普及させたことも同社の大きな特徴である。

現在は「Sales Cloud」に代表される営業支援だけでなく、「Service Cloud」による顧客サポート、「Marketing Cloud」によるマーケティング、「Commerce Cloud」によるEC、「Slack」による企業内コミュニケーションなど、企業活動の幅広い領域をカバーしている。つまりセールスフォースの強みは、単一のCRMソフトを販売することではなく、企業と顧客との接点を包括的に管理する「Customer 360」の考え方にある。顧客情報、営業履歴、問い合わせ、マーケティング活動などを統合することで、企業は顧客をより立体的に把握できる。

この巨大な顧客基盤が、AI時代におけるセールスフォースの重要な資産になっている。AIを企業の業務に活用する場合、AIモデルそのものだけでなく、「どの顧客に、どのような商品を、どのタイミングで提案するか」といった企業固有のデータが重要になる。セールスフォースは長年にわたり企業の顧客データや業務データが蓄積されるプラットフォームを構築してきたため、そこにAIを組み込むことで大きな付加価値を生み出せる可能性がある。

その象徴が「Agentforce」である。AIエージェントとは、単に質問に答える生成AIではなく、一定の目的に沿って情報を取得し、判断し、実際の業務を進めるAIである。例えば顧客から問い合わせが入った場合、AIが顧客情報や過去の対応履歴を確認し、回答を作成するだけでなく、必要に応じて社内システムを操作し、担当者への引き継ぎまで行うといった使い方が想定される。

2026年8月に発表された2027年度第2四半期決算では、売上高が113億ドルで前年同期比11％増となった。さらに、AgentforceとData 360の年間経常収益（ARR）は約39億ドルとなり、前年同期比で210％超の増加を記録した。Agentforce単体のARRも15億ドルを超え、前年同期比240％超の伸びとなっている。AI関連事業がまだ会社全体の売上を支えるほど巨大ではない一方、成長率という面では非常に大きな存在になっている。

また、セールスフォースはAIの利用量を示す指標として「Agentic Work Units（AWUs）」も導入している。2026年7月末までにAgentforceとSlackで累計70億AWUが提供されたとしており、第2四半期だけでも32億AWUに達した。AIエージェントが実際の企業業務でどれだけ使われるかを新たな成長指標として捉えている点は、今後のSaaS業界を考えるうえでも興味深い。

業績そのものも堅調である。2026年1月期の売上高は415億ドルで、前年同期比10％増だった。うちサブスクリプションおよびサポート収入は394億ドルに達しており、安定したストック型収益を生み出す事業モデルが確立されている。

さらに直近の2027年度第2四半期では、契約残高に相当するCurrent Remaining Performance Obligation（cRPO）が335億ドルとなり、前年同期比14％増となった。これは今後売上として計上されることが見込まれる契約の蓄積を示す重要な指標であり、目先だけでなく将来の収益 visibility を考えるうえで注目される。会社側は2027年度通期の売上高見通しを461億～464億ドルへ引き上げ、前年同期比11～12％増を見込んでいる。

一方、セールスフォースにはAI時代ならではのリスクも存在する。最大の論点は、AIエージェントが既存のSaaSビジネスを破壊する可能性である。これまで企業向けソフトウエアは「1人当たり月額いくら」といったユーザー課金が中心だった。しかしAIエージェントが人間の代わりに仕事をこなすようになれば、「人間のユーザー数」に基づく課金モデルそのものが変化する可能性がある。AIによってソフトウエアの利用効率が高まる一方、従来型のライセンス需要が減るという「SaaSの構造変化」が投資家の警戒材料となってきた。

セールスフォースは、この問題に対してAIを既存サービスに追加するだけではなく、自社のプラットフォームそのものをAIエージェント基盤へ変えていく戦略を進めている。つまり「AIによってSaaSが不要になる」のではなく、「SaaSにAIを組み込むことで、より高い価値を提供する」という方向性である。

そのためにはデータ基盤も重要になる。セールスフォースは2025年に買収を発表したデータ管理大手インフォマティカを傘下に加え、企業データとAIを結び付ける体制を強化している。2026年度にはData 360が大量のデータを取り込み、AIエージェントが企業データを活用するための基盤として存在感を高めている。

さらに2026年8月には、AI企業Anthropicとの連携を拡大し、同社のClaudeをセールスフォースの業務環境に組み込む「Claudeforce」構想も発表された。自社開発AIだけに依存するのではなく、外部の有力AIモデルとも連携することで、企業顧客に多様なAI活用手段を提供する戦略である。

セールスフォース株を見るうえでは、AI関連銘柄という側面だけに注目するのは十分ではない。むしろ重要なのは、既に巨大なCRM事業と顧客基盤を持つ企業が、そこにAIを重ねることでどれだけ成長率を再加速できるかという点だろう。成熟した大型ソフトウエア企業だけに、かつてのような高成長をそのまま期待することは難しい。しかし、Agentforce、Data 360、Slackなどを組み合わせ、「企業の仕事をAIエージェントが代行する」という市場を開拓できれば、新たな成長領域が生まれる。

2026年8月の決算では、AI関連事業の急成長と通期見通しの引き上げが市場から好感され、株価も大きく反応した。　もっとも、AI分野は競争が激しく、Microsoft、Google、Amazon、Anthropic、OpenAIなど多くの企業が企業向けAI市場を狙っている。AIエージェントの普及がどの企業のプラットフォームに集約されるのかは、まだ決着していない。

CRMというティッカーを持つセールスフォースは、いわば「CRMの王者」から「AIエージェント時代の企業OS」を目指す段階に入ったといえる。これまで蓄積してきた顧客データ、企業との長期契約、営業・サービス・マーケティングを横断するプラットフォームは大きな競争力である。一方で、AIによってSaaSの料金体系や企業向けソフトウエア市場そのものが変わる可能性もある。AIブームの恩恵を受ける企業というだけでなく、AIによって自らのビジネスモデルまで変革できるか。その成否が、今後のセールスフォースとCRM株を評価するうえで最大のポイントになりそうだ。

マーベル・テクノロジー（MRVL）――AIデータセンターを「つなぐ」半導体で成長する注目企業

米国NASDAQ市場に上場するマーベル・テクノロジー（Marvell Technology、ティッカー：MRVL）は、生成AIやデータセンター投資の拡大を背景に存在感を高めている半導体企業である。AI関連株というと、GPUを手掛けるエヌビディアなどが注目されやすいが、AIを動かすデータセンターには演算半導体だけでなく、大量のデータを高速かつ効率的に「運ぶ」ための半導体や光通信技術が欠かせない。マーベルはまさにこのデータセンターの「通信・接続インフラ」を得意としており、AI投資の拡大から恩恵を受ける企業の一つである。

マーベルの事業を理解するうえで重要なのが、「AI半導体＝GPUだけではない」という点だ。AIモデルの学習や推論には膨大なデータ処理能力が必要となる。GPUなどの演算装置が計算を行っても、サーバー間、チップ間、データセンター間でデータを高速に移動できなければ、システム全体の性能を十分に引き出すことができない。そこで重要になるのが、ネットワーク、スイッチング、光電変換、カスタム半導体などの技術である。マーベルは電気・光の両面からデータセンター内外の高速接続を支える製品群を展開している。米証券取引委員会（SEC）への提出資料でも、同社はデータセンターにおける高速接続を中核的な強みとして説明している。

特に現在のマーベルを語るうえで欠かせないのが、AIデータセンター向け需要の急拡大である。同社の2026年1月期売上高は81億9460万ドルとなり、前年比42％増の過去最高を記録した。この成長を牽引したのがデータセンター向け事業で、同市場向け売上高は前年比46％増となった。会社側は、その背景としてAI関連需要を挙げている。

そして2027年度に入ってからも成長は加速している。2026年8月1日までの第2四半期の売上高は27億3900万ドルで、前年同期比37％増となった。四半期として過去最高を更新し、データセンター向け売上高は前年同期比46％増と、全社を上回るペースで拡大した。AI関連需要が引き続き強いことが、直近の業績からも確認できる。

第1四半期も売上高24億1800万ドル、前年同期比28％増と好調だった。データセンター向け売上高は27％増となり、AI需要が光・電気通信、カスタム半導体、ストレージ、スイッチングなど幅広い製品分野を押し上げたという。つまり、マーベルは一つのAI半導体製品だけで成長しているのではなく、AIデータセンターの巨大化に伴って必要となる複数のインフラ技術を提供している点が特徴である。

その中でも投資家が注目しているのが「カスタムシリコン」である。AIデータセンターでは、すべてを汎用半導体で構築するのではなく、特定の顧客や用途に合わせた専用半導体を設計する動きが強まっている。クラウド事業者や大規模AI企業にとっては、自社のシステムに最適化した半導体を利用することで、性能や消費電力、コストを改善できる可能性がある。マーベルはこうしたカスタム半導体に加え、ネットワークや光接続などを組み合わせることで、AIデータセンター全体の効率化を支援している。

AIの進化は「学習」だけでなく「推論」へと広がっていることもマーベルには追い風となる。生成AIが検索、企業システム、スマートフォン、ロボットなどさまざまな場所で利用されるようになるほど、AIモデルを実際に稼働させる推論処理の需要も増える。推論が大規模化すれば、データセンター内で移動するデータ量も増え、高速なネットワークや光通信の重要性がさらに高まる。マーベルはこの「AI計算能力の増加」だけでなく、「AIデータ流通量の増加」にも賭けられる企業といえる。

同社はM&Aによって技術ポートフォリオも強化している。2026年度にはCelestial AIやXConn Technologiesの買収を完了し、AIデータセンターにおける接続技術をさらに拡充した。会社側も2026年度のデザインウィンが過去最高になったとしており、これが将来の成長を支える材料になると説明している。

マーベルの強みは、こうしたAI関連技術を「データセンター全体」という視点で提供できることにある。AI半導体市場ではエヌビディア、AMD、ブロードコムなど強力な競合企業が存在する。しかし、AIインフラが巨大化するほど、演算性能だけではなく、チップ同士やサーバー同士をいかに高速につなぐかが重要になる。マーベルはその領域で存在感を高めようとしている。

一方、注意すべき点もある。半導体企業である以上、設備投資サイクルや顧客企業の投資計画に業績が左右されやすい。AIデータセンター投資が急拡大している現在は追い風だが、クラウド企業などが設備投資を抑制すれば、半導体需要にも影響が及ぶ。また、大口顧客への依存度や製品開発競争もリスクとなる。AI関連銘柄として高い成長期待が株価に織り込まれるほど、決算や受注、デザインウィンの動向に対する市場の反応も大きくなりやすい。

それでも足元の数字は、マーベルがAIブームの単なる期待銘柄ではなく、実際にAIデータセンター需要を売上高へ結び付けていることを示している。2026年1月期は売上高が42％増、2027年度第2四半期も37％増となり、データセンター向け売上高は46％増だった。さらに粗利益率も第2四半期にGAAPベースで53.1％となり、前年同期の50.4％から改善している。売上規模の拡大だけでなく、製品構成やコスト吸収による収益性改善も進んでいる。

マーベル・テクノロジーを考えるうえでは、「AIを計算する会社」というより「AIを動かすデータセンターをつなぐ会社」と捉えると分かりやすい。生成AIの利用が拡大し、モデルが巨大化し、推論処理が増えるほど、データセンターにはより高速で効率的な通信インフラが必要になる。マーベルはその恩恵を受けるポジションにある。

NASDAQのMRVLは、エヌビディアのようなAI半導体の主役とは少し違う。しかし、AI産業の成長が続けば続くほど「計算」だけでなく「接続」の重要性は高まる。カスタムシリコン、光通信、ネットワーク、スイッチングなどを組み合わせ、AIデータセンターのインフラ企業として成長できるか。AI投資の第2段階ともいえる「AIインフラの高度化」を見据えるうえで、マーベル・テクノロジーは注目度の高い半導体銘柄の一つといえるだろう。

パランティア・テクノロジーズ（PLTR）――AI時代の「企業データ活用」を変える注目銘柄

米国NASDAQ市場に上場するパランティア・テクノロジーズ（Palantir Technologies、ティッカー：PLTR）は、AIブームの本格化とともに存在感を急速に高めている企業である。創業当初から政府機関や大企業向けにデータ分析基盤を提供してきた同社は、現在では生成AIを組み込んだ企業向けプラットフォーム「AIP（Artificial Intelligence Platform）」を成長の柱としている。AI関連株といえば半導体メーカーや巨大IT企業が注目されやすいが、パランティアは「AIを実際の業務で使うためのソフトウエア」という領域で成長を目指している点が特徴だ。

パランティアの最大の強みは、企業や政府が持つ大量かつ複雑なデータを統合し、意思決定につなげる能力にある。同社の代表的な製品には、政府・防衛分野などで利用される「Gotham」、企業向けの「Foundry」、AI活用を支援する「AIP」などがある。単純なデータ分析ツールというより、組織内に分散するデータを統合し、現場の業務や意思決定に組み込むことを目指したプラットフォームである。

特に近年注目されているのがAIPである。生成AIは文章や画像を作るだけなら比較的簡単に利用できるが、企業活動に組み込むには、社内データへのアクセス権限、セキュリティ、既存システムとの連携、業務プロセスとの接続など、さまざまな課題がある。パランティアは自社のデータ基盤とAIを組み合わせることで、生成AIを企業の実務に導入するための仕組みを提供している。

この戦略が業績にも表れている。2026年8月に発表された2026年第2四半期決算では、売上高が前年同期比70％増の10億ドルを突破し、四半期売上高として初めて10億ドルの大台を超えた。米国商業部門の売上高は前年同期比93％増、米国政府部門も53％増となり、民間企業と政府の双方で成長が加速している。

パランティアにとって特に重要なのが米国商業市場である。従来の同社は政府・防衛関連企業というイメージが強かった。しかし、AI需要の拡大によって、製造業、金融、医療、エネルギー、物流など幅広い民間企業がデータとAIの活用を急ぐようになった。パランティアはこの流れを取り込み、政府依存型の企業から、政府と民間の双方を顧客とするAIプラットフォーム企業へと変貌しつつある。

同社のビジネスモデルも特徴的である。パランティアは単にAIモデルを販売するのではなく、顧客企業の業務に深く入り込み、データを整理し、AIを業務フローに組み込み、実際の意思決定までつなげる。導入には時間やコストがかかる一方、一度システムが企業の業務基盤に組み込まれれば、顧客にとって簡単に別サービスへ乗り換えにくくなる。こうした高いスイッチングコストは、同社の競争力につながる可能性がある。

また、パランティアはAIエージェントの普及とも相性が良い。AIエージェントが企業の業務を自律的に進めるためには、「どのデータを使ってよいのか」「誰が何を実行できるのか」「AIがどのような判断をしたのか」といった管理が不可欠になる。パランティアはもともと、セキュリティやアクセス権限を含めて企業データを扱うことを得意としてきた。そのため、AIが企業の業務に深く入り込むほど、同社のプラットフォームが持つ価値が高まる可能性がある。

政府・防衛分野も引き続き重要だ。パランティアは米国政府機関との契約実績を持ち、防衛・情報分析などの分野でデータ活用基盤を提供している。安全保障環境が複雑化し、米国を中心に防衛関連予算や軍事技術のデジタル化が進めば、こうした領域での需要も期待できる。さらにAIを利用した情報分析や意思決定支援は、防衛分野との親和性が高い。

一方、PLTR株には注意点もある。最大のポイントは株価に織り込まれている成長期待の大きさだ。パランティアは高成長企業として市場から高く評価されてきたため、売上高や利益が増えていても、市場予想を下回れば株価が大きく変動する可能性がある。AI関連企業全般に言えることだが、「AI市場が成長すること」と「その企業の株価が上昇すること」は同じではない。企業価値を判断する際には、売上高の成長率だけでなく、利益率、キャッシュフロー、契約残高、顧客数などを総合的に見る必要がある。

競争環境も無視できない。AIを企業向けに提供する市場には、Microsoft、Amazon、Google、Oracleなどの巨大IT企業が存在する。さらに、データ分析やクラウド、AIプラットフォームを手掛ける企業も数多い。パランティアが今後も高成長を維持するには、単に「生成AIを使える」だけではなく、企業の複雑な業務を実際に改善できるプラットフォームとして差別化し続けることが重要になる。

それでも、パランティアの現在地は非常に興味深い。AIブームの初期段階では、GPUや半導体、クラウドコンピューティングなど「AIを動かすためのインフラ」が注目された。その次の段階では、AIを企業活動に組み込み、売上高や生産性向上など具体的な経済価値へ変換する企業が重要になる。パランティアはまさにこの領域に位置する企業といえる。

AIは単なるチャットボットから、企業の意思決定や業務プロセスそのものを変える技術へと進化しつつある。そのとき重要になるのは、AIモデルの性能だけではない。企業が保有するデータを安全に整理し、必要な情報をAIへ渡し、その結果を現場の業務へつなげる仕組みである。パランティアは長年培ってきたデータ統合・分析・セキュリティ技術を土台に、この市場を狙っている。

NASDAQのPLTRは、AIブームを象徴する銘柄の一つであると同時に、「AIを使って何をするのか」という次のテーマを映す銘柄でもある。半導体企業がAIの計算能力を支えるなら、パランティアはAIによる意思決定と業務変革を支える企業を目指している。米国商業部門の急成長、政府分野での強固な顧客基盤、AIPを中心としたAI戦略が今後どこまで企業社会に浸透するのか。AI時代のソフトウエア企業を考えるうえで、パランティア・テクノロジーズは今後も目が離せない存在である。

マイクロン・テクノロジー（MU）――AI時代の「メモリー半導体」で存在感を高める米国企業

米国NASDAQ市場に上場するマイクロン・テクノロジー（Micron Technology、ティッカー：MU）は、AI・データセンター投資の拡大を背景に注目度を高めている半導体メーカーである。AI関連銘柄というと、GPUを手掛けるエヌビディアなど演算半導体の企業がまず思い浮かぶが、AIシステムを動かすには大量のデータを高速に読み書きするメモリー半導体が欠かせない。マイクロンはDRAMやNANDなどのメモリーを主力とし、特にAI向けの高性能メモリー「HBM（High Bandwidth Memory）」が成長のけん引役となっている。

マイクロンは1978年に設立された米国の半導体企業で、本社をアイダホ州ボイシに置く。現在は世界のメモリー半導体市場を代表するメーカーの一社であり、韓国のサムスン電子やSK hynixと競争している。メモリー半導体はパソコン、スマートフォン、サーバー、自動車など幅広い製品に搭載されるため、世界経済やIT需要の影響を受けやすい。一方、生成AIの普及によって従来とは異なる巨大な需要が生まれつつある。

その中心にあるのがHBMである。生成AIの学習や推論では、GPUなどの演算装置が膨大なデータを処理する。ところが、演算能力だけを高めても、必要なデータをメモリーから十分な速度で供給できなければGPUの性能を発揮しきれない。そこで、非常に高い帯域幅を持つHBMが重要になる。HBMは複数のDRAMチップを積層することで、従来型メモリーよりも大量のデータを高速に転送できる。AIサーバーの性能向上を支える「GPUの隣にある重要部品」と考えると分かりやすい。

マイクロンはHBM3Eなどの製品をAI向けに展開しており、AIデータセンター市場の拡大が大きな追い風となっている。2026年3月に発表した2026年度第2四半期決算では、売上高が前年同期比58％増の238億ドルとなり、過去最高を更新した。AIデータセンター向けの需要がDRAMやHBMなどの成長を押し上げている。さらに同社は2026年度第3四半期について、売上高が約335億ドルになるとの見通しを示しており、成長ペースの加速が期待されている。

こうした業績拡大の背景には、AIサーバー1台当たりに必要となるメモリー容量の増加もある。生成AIモデルが大規模化するほど、処理するデータ量も増えるため、サーバーにはより大容量かつ高速なメモリーが必要になる。AIデータセンターの設備投資が拡大すれば、GPUだけでなくHBM、一般DRAM、SSDなど周辺のメモリー需要も増加する。マイクロンにとってAIは、単なる一時的な需要ではなく、メモリー市場の構造を変える可能性を持つテーマなのである。

特に注目されるのが、HBMの収益性である。メモリー半導体はこれまで、需給バランスによって価格が大きく変動する「市況産業」の側面が強かった。需要が強いときには価格が上昇して利益が急増する一方、供給過剰になると価格が急落し、業績が悪化するというサイクルを繰り返してきた。しかし、AI向けHBMは高度な技術や積層・パッケージング技術が求められるため、一般的なDRAMとは異なる付加価値を持つ。HBMの比率が高まれば、マイクロンの収益構造にも変化が生じる可能性がある。

同社はAI需要に対応するため、生産能力への投資も進めている。米国国内での半導体生産・研究開発を強化し、ニューヨーク州やアイダホ州などで大規模な投資計画を進めている。米国政府による半導体産業支援策「CHIPS and Science Act」もこうした投資を後押しする。半導体の供給網を中国や東アジアに過度に依存することへの警戒が強まるなか、米国でのメモリー生産能力を持つことは、地政学的な観点からも意味を持つ。

マイクロンのもう一つの重要な市場が自動車である。電気自動車や先進運転支援システム、車載インフォテインメントなどの普及によって、自動車1台当たりに搭載される半導体やメモリーの量は増加傾向にある。さらに、車両が取得するカメラやセンサーなどのデータ量が増えれば、それを処理・保存するメモリーの需要も高まる。AIデータセンターほど急激ではないものの、自動車の高度化は長期的な需要源となり得る。

一方で、MU株を見る際にはメモリー半導体特有のリスクを忘れてはならない。最大のリスクは供給過剰である。AI需要が強いからといって各社が一斉に設備投資を拡大すれば、将来的に供給能力が需要を上回る可能性がある。メモリー市場では過去にも、設備投資競争によって価格が急落する局面があった。HBMの高い需要が続くとしても、一般DRAMやNANDの需給悪化が業績に影響する可能性は残る。

また、HBM市場では韓国勢との競争が激しい。サムスン電子、SK hynix、マイクロンの3社が主要プレーヤーとなっており、AI半導体メーカーやクラウド企業の要求に応えるため、性能、歩留まり、生産能力などで競争している。HBMはGPUなどとの組み合わせが重要なため、顧客企業との技術的な連携も競争力を左右する。

それでも、AI時代のマイクロンには大きな成長余地がある。AIモデルが高度化し、推論処理が社会のさまざまなサービスへ広がれば、必要とされるメモリー量は増加する。AIデータセンターの建設が世界規模で進むほど、GPUを支えるHBMやサーバー向けDRAM、データ保存用SSDなどの需要も拡大する。つまり、AIの普及は「計算能力」だけでなく「記憶・保存・データ転送能力」の強化も同時に要求する。

NASDAQのMUは、AI半導体ブームのなかでも「GPUの裏側」に位置する企業として見ると興味深い。エヌビディアがAIの計算を担い、マーベル・テクノロジーなどが高速なデータ接続を支えるなら、マイクロンはAIが処理する膨大なデータを高速に保持・供給する役割を担う。AIの性能競争が激しくなるほど、メモリーの重要性も高まっていく。

マイクロン・テクノロジーは、従来の景気循環型メモリー企業から、AIインフラを支える高付加価値半導体企業へ変化できるかという転換点にある。HBMの成長、生産能力増強、米国国内投資、自動車など新たな用途の拡大が今後のポイントとなる。一方で、メモリー価格の変動や設備投資競争には注意が必要だ。AI時代の半導体市場を見るうえで、演算半導体だけではなく、その計算を支える「記憶」の技術にも目を向ける必要がある。マイクロンは、その代表格として今後も注目される銘柄といえるだろう。

AIの「計算」から「活用」へ――4銘柄から見る次世代テクノロジー市場

今回取り上げた4社を見ると、AI産業が単純な「AIモデルの性能競争」から、AIを実際の社会や企業活動へ組み込む段階へ移行していることが分かる。マイクロン・テクノロジーはAIの膨大な計算を支えるHBMなどのメモリーを提供し、マーベル・テクノロジーはAIデータセンター内で大量のデータを高速に移動させる。パランティア・テクノロジーズは企業や政府が保有するデータをAIと結び付け、セールスフォースはAIエージェントを営業や顧客対応などの実務へ組み込もうとしている。つまり、4社は「記憶する」「つなぐ」「分析する」「仕事をする」という異なる役割からAIの成長を支えている。

もちろん、AI関連株は高い成長期待が株価に織り込まれやすく、競争激化や設備投資サイクル、バリュエーションなどには注意が必要である。しかし、AIの利用範囲が広がるほど、その恩恵はGPUメーカーだけでなく、メモリー、ネットワーク、データ基盤、業務ソフトウエアへと波及する可能性がある。4社の動向を追うことは、AIブームの「主役」だけでなく、その周辺に広がる巨大な産業エコシステムを理解することにもつながるだろう。