AIデータセンターにかかる費用と設備ごとの更新サイクル
BNPパリバの設備投資配分マップをもとに、半導体・ネットワーク・電力・冷却・施設のコスト構造とビジネスの違いを整理しました。
ビジネスAIチップのほかに、どんな設備や施設が必要なのでしょうか
AIの設備投資100ドルがどこへ流れていくのかを描いたサンキーダイアグラム1が、今週、投資コミュニティで話題になりました。左側にAI CAPEX $100という太いバーがあり、右に向かって枝分かれしながら、末端には60社ほどの企業ロゴが並んでいます。図の最初の分岐が目を引きますね。チップに50ドル、そのうちAIチップに25ドル。Nvidia、Broadcom、AMDのロゴが並んでいます。
今回の記事では、この図の部門別コストを掘り下げ、各設備をどれくらいの期間使い続けるのかもあわせて見ていきたいと思います。サーバーやネットワーク機器は比較的頻繁に更新されますが、建物や電力設備はもっと長く使われます。同じAI設備投資に含まれていても、設備を供給する企業の発注サイクルや事業リスクは異なるはずです。ただし、会計上の減価償却期間と実際の機器更新タイミングは区別して捉える必要があります。
図は設備投資を5つの部門に分類しています
まず、この図の出典を正確にしておきましょう。SNS上に出回っているバージョンには証券アプリmoomooの透かしが入っていますが、もともとの試算値はBNPパリバのエクイティリサーチによるモデルです。そして、この図が何を示し、何を示していないのかを明確にしておきたいと思います。この図が示しているのは部門別の配分です。チップ50、電力20、ネットワーキング15、冷却7.5、施設7.5。一方で図が示していないのは、企業ごとの配分額です。各ブロックに記載されたロゴはその分野の代表例を並べたものにすぎず、その企業にいくら支払われるかを表しているわけではありません。Vertivのロゴが4つのマスに登場するからといって、同社が100ドルのうちいくらを受け取るかは、この資料からは読み取れません。この前提を取り違えると「サムスン電子がAI設備投資の7.5%を手にする」といった誤った解釈につながってしまうため、注意が必要です。
まずは表で全体の配分を確認し、各部門にどんな設備と企業が含まれるのかを見ていきましょう。
| 大分類 | 金額 | 詳細な内訳 | 代表的な企業（図に基づく） |
|---|---|---|---|
| チップ | 50ドル | AIチップ 25 · メモリー 15 · サーバー用CPUなど 10 | Nvidia、Broadcom、AMD / サムスン電子、SKハイニックス、Micron / Intel、Dell、HPE |
| ネットワーキング | 15ドル | ネットワークプロセッサ 3 · ケーブル 2 · スイッチ 4.5 · 光トランシーバー 5.5 | Marvell、Amphenol、Corning、Cisco、Arista、Lumentum、Coherent |
| 電力 | 20ドル | 配電機器 6.5 · 系統連系と予備電源 10 · 現場電気工事 3.5 | Eaton、Vertiv、三菱電機、NextEra、Southern、Constellation、Quanta Services |
| 冷却 | 7.5ドル | コールドプレート 1.5 · 冷却水配分装置 2 · チラーと冷却水 2.5 · その他 1.5 | Vertiv、フジクラ、nVent、Modine、Trane、Johnson Controls、Carrier |
| 施設 | 7.5ドル | 用地 1 · 建物構造 4 · 内部設備 2.5 | Equinix、NTT、Digital Realty、Comfort Systems、EMCOR、CBRE、JLL |
チップ50ドル：3種の半導体と、その背後に隠れた8ドル
チップの50ドルは3つに分かれます。AIチップの25ドルがアクセラレータです。学習と推論を実際に担うGPUやカスタムチップ（ASIC）がここに当たります。この25ドルの内訳でも構造変化が進んでいます。NvidiaのGPUの隣にBroadcomが並んで描かれているのは、BroadcomがGoogleのTPUのようなカスタムチップを設計・供給しているためです。AmazonのTrainiumやMetaのMTIAも同じ流れの中にあります。ハイパースケーラーにとっては、25ドルのうちNvidiaに支払うシェアを減らす最も確実な手段が内製チップを作ることであるため、この枝の中では静かな地殻変動が続いています。
メモリーの15ドルは、HBM2とサーバー向けDRAMです。アクセラレータの隣に配置されてデータを高速で送り込む部品であり、韓国企業2社がここに位置しています。図においてメモリーがAIチップとは別の枝として描かれている点は極めて重要です。HBMは実際にはGPUパッケージの内部に同梱され、Nvidiaが買い取って組み立てたうえで販売します。つまり、ハイパースケーラーへの請求書上ではHBMの費用はGPUの価格の中に埋もれているのです。BNPはそれをあえて取り出し、別の枝として描きました。資金が実際にどこへ流れているのか、その最終着地点を追跡したわけです。
サーバー用CPUとその他のチップの10ドルは、GPUサーバーを稼働させるために不可欠な汎用プロセッサと、サーバー完成品の取り分です。第217号で「エージェントはGPUで思考し、CPUで作業する」と書きましたが、そのCPUがここにあります。IntelやAMDのサーバー用CPU、そしてDellやHPEといったサーバー組み立て企業がこの項目に含まれます。
図には、チップの系統から横へ分岐する8ドルの枝がもう一つ描かれています。ウェーハファブ設備です。成膜2、露光2、エッチング1、検査・計測1、パッケージング2。これはハイパースケーラーが直接支出するお金ではなく、チップ企業が得た代金のうち工場の製造装置へと再投資される2次的な支出を表しています。そのため、100ドルの本線とは切り離して描かれています。ASML、Lam Research、Applied Materials、東京エレクトロンがこれらの装置を供給しています。ここでも使用年数の違いが見て取れます。GPUを5年程度使うと仮定しても、半導体工場における露光装置は20年以上使い続けることができます。第54号で「ASMLの装置は設計図を渡されても作れない」と書きましたが、その装置はチップの枝から分かれた8ドルの中に位置しており、設備投資に関わる装置の中でもひときわ使用期間が長い部類に入ります。
半導体の勉強になる。今夜寝る前にもきっと頭から離れないはず · 第54号 · INLEVEL91,650億ドルを投資したところで、米国は台湾を代替できるのでしょうか。ウェーハから組み立てまで徹底検証しました。ネットワーキング15ドル：銅線から光へと切り替わる分岐点
ネットワーキングの15ドルは、数万個のGPUを1台のコンピュータのように束ねるためのコストです。AIの学習は、単一のGPUだけで完結する作業ではありません。数千、数万基のチップが計算結果を絶え間なくやり取りする必要があり、その通信速度が遅ければ、どれほど高価なGPUを積んでいても遊ばせることになります。したがって、ネットワーキングはGPUの単なる付属品ではなく、GPUの性能そのものを左右する決定要因なのです。韓国で一般に光通信と呼ばれる分野です。
最も大きな枝を占めるのが、光トランシーバー3の5.5ドルです。サーバーラック間を行き来するデータを光信号に変換して送信する部品です。ラックの内部では、現在も銅線が使われています。NvidiaのGB200 NVL72が1ラックに72基ものGPUを詰め込んだ理由の一つは、銅線で接続可能な距離の中にできる限り多くのGPUを押し込めるためでした。しかし、ラックの外に出ると、銅線では距離的にも速度的にも限界を迎えます。その瞬間から電気信号を光へと変換しなければならず、その変換器となるのがトランシーバーです。GPUの世代交代によって処理速度が向上すれば、トランシーバーも次の規格へと更新されます。そのため、この枝はGPUが1台売れるごとに並行して成長し、GPUが更新される際に一緒に交換されます。LumentumやCoherentがこの部品を供給しており、Nvidiaが2025年に光学部品をチップのすぐ隣に直接配置する方式（CPO）を発表したのも、この5.5ドルの市場を自社へと引き寄せるための動きです。
スイッチの4.5ドルは、その光と電気のトラフィックを交通整理する装置です。CiscoとAristaが伝統的な強豪ですが、図のスイッチの枠にNvidiaが名を連ねている点も見逃せません。NvidiaはもはやGPU単体を売る会社ではなく、GPU、スイッチ、ケーブルを1つの統合パッケージとして販売する企業へと変貌を遂げました。ネットワークプロセッサの3ドルはそのスイッチ内部に搭載されるチップであり、MarvellとBroadcomが分け合っています。ケーブルとコネクタの2ドルは、AmphenolやCorningといった企業の領域です。決して華やかな部品ではありませんが、最新のAIデータセンター1棟には数千キロメートル規模の光ファイバーケーブルが張り巡らされます。
電力20ドル：電気代ではなく「受電・給電設備」のコスト
電力の20ドルは、この図において2番目に大きなカテゴリーです。冷却と施設を合わせた15ドルよりも大きく、ネットワーキングの15ドルをも上回ります。ただし、この20ドルは電気料金ではありません。電気料金は運営費（OPEX）に該当するため、設備投資（CAPEX）の図面には含まれないのです。この20ドルは、電力を系統から受け取り、チップの直前まで確実に届けるための設備調達費です。
その半額に当たる10ドルが、系統連系と予備電源です。変電所、送電線、そして既存の送電網からは賄いきれない電力を自給するためのガスタービンや燃料電池といった自家発電設備が含まれます。この枝がなぜこれほど巨大化したのかは、規模感を考えれば納得がいきます。1GW規模のデータセンター1基の消費電力は、原子力発電所1基の出力に匹敵します。それほどの設備を米国の送電網に接続しようとすれば、系統連系の審査だけでも数年を要するため、ハイパースケーラー自らが発電所を買収したり建設したりし始めました。図にNextEra、Southern、Constellationといった電力会社が並んでいるのはそのためです。第189号で「Googleが一度も建設実績のない次世代原子炉を選んだ話」を取り上げましたが、そうした契約はこの10ドルの枠内に位置づけられます。第141号で「変圧器は発注から納品まで5年待ち」と書きましたが、その変圧器もここに該当します。ガスタービンに至っては、GE、Siemens、三菱パワーの3社の生産枠が2030年まで埋まっていると報じられるほどの逼迫ぶりです。
データセンターが止まったのは、資金のせいでもチップのせいでもありません · 第141号 · INLEVEL9資金でもチップでもなく、電力がAIデータセンターの歩みを止めています。配電機器の6.5ドルは、建物内に引き込まれた高圧電力を、ラックに給電可能な電圧へと降圧・分配する機器です。EatonやVertiv、三菱電機などがこうした装置を手がけています。Vertivはもともと無停電電源装置（UPS）のメーカーですが、この図では4箇所に登場します。配電と冷却の双方をワンストップで提供できる数少ないプレイヤーだからです。現場電気工事の3.5ドルは、それらの機器を実際に敷設・配線するための人件費と工事請負費です。Quanta Services、Comfort Systems、EMCORといった社名は耳慣れないかもしれませんが、米国でAIデータセンターの建設計画が膨らむにつれて、最も不足しているボトルネックこそが電気技術者なのです。
冷却7.5ドル：空冷から水冷へと移行する転換点
冷却の7.5ドルは、金額の規模こそ比較的小さいものの、構造的な大転換の真っ只中にあります。従来のデータセンターはサーバーラック1台あたり10〜15kW程度を消費し、空気の流れ（空冷）で冷却していました。対して最新のAIラックは60〜120kWに達します。GB200 NVL72の1ラックはおよそ120kW前後を消費し、この膨大な熱はもはや空気では逃がしきれません。そのため、チップの表面に金属プレートを密着させ、液体を循環させて冷却する方式が不可欠になります。
4つの枝のうち手前の2つ、コールドプレートの1.5ドルと冷却水配分装置（CDU）4の2ドルが、その液体冷却の流路を形成します。コールドプレートはチップに直接接触する金属製の受熱板であり、CDUは複数のラックのコールドプレートへ冷却水を送り出し、熱を帯びた水を回収して循環させるポンプユニットです。これらのコンポーネントはサーバーラックとともに設置され、ラックの更改とともに交換されます。GPUの世代が変わって発熱箇所のレイアウトやチップサイズが変更されれば、コールドプレートも再設計せざるを得ないからです。フジクラ、nVent、Modineといった企業がこの領域を支えています。
後ろの2つ、チラーと冷却塔の2.5ドル、そしてその他の1.5ドルは、建物側のインフラ設備です。CDUが回収した高温の冷却水を建物の外へと逃がして冷却する大型装置であり、Trane、Johnson Controls、Carrierといった大手空調機器メーカーの領域です。これらは一度据え付ければ長期にわたって運用されます。同じ冷却という枠組みの中にあっても、ラックとともに5年前後で更新される部材と、建物インフラとして20年近く使い続けられる設備が混在しているのです。Epochのモデルが引用する建設コスト指数によれば、水冷対応の設計を採用することで、空冷仕様と比べて建設費用が7〜10%押し上げられます。この耐用年数の差については、のちほど寿命比較の表で改めて詳しく取り上げます。
施設7.5ドル：用地・建物・内部設備
施設関連の7.5ドルは、全体の構成比として最も小さな割合にとどまります。用地1ドル、建物4ドル、内部設備2.5ドル。データセンターと聞くと巨大な建造物の姿を真っ先に思い浮かべがちですが、投資額の観点で見れば、建物自体は内部に収められる精密機器の10分の1にも達しません。これこそが、過去のデータセンター投資と決定的に異なる点です。かつてサーバーを数台設置するためのラックスペースを貸し出す不動産賃貸業（コロケーション）だった時代は、建物そのものが原価の中心でした。しかし今日では、建物は高価極まりないチップ群を風雨から保護するための「外箱」という位置づけへと後退したのです。
用地の1ドルは一見わずかな額に見えますが、地域ごとの価格差が極めて激しいのが特徴です。バージニア州ラウドン郡やカリフォルニア州サンタクララでは1エーカーあたり250万〜450万ドルに達する一方、オハイオ州やインディアナ州であれば10万〜30万ドル程度で調達できます。じつに15倍もの開きがあります。だからこそハイパースケーラー各社は高騰する一等地を避け、広大な中西部へと拠点を移しており、その過程で先月の「ケンタッキー州の母娘」の回で触れたように、390億ウォン相当の買収提案を毅然と拒否する地権者と対峙するような事態が生じるのです。建物の4ドルはサーバー群の莫大な重量に耐えうる頑強な床スラブや耐力壁を指し、内部設備の2.5ドルは防災・免震、セキュリティ設備、二重床の配線ダクトといった仕上げ工事です。この項目には、EquinixやDigital Realtyといったデータセンターリート（REIT）、そしてCBREやJLLなどの総合不動産サービス大手が名を連ねています。
建物や内部設備は、サーバー群よりもはるかに長期間にわたって使用できます。ただし、15年から30年という耐用年数の概念を用地にまでそのまま当てはめることはできません。土地は建物やサーバー機器とは異なり、減価償却を行わない資産だからです。
この100ドルあたりの配分比率を実際の投資規模に換算してみると、その天文学的な数字の実態が見えてきます。Amazon、Microsoft、Alphabet、Metaの4社が提示した2026年の設備投資ガイダンスを合算すると、約7,250億ドルに達します。2025年の約4,100億ドルから77%もの急拡大であり、Alphabetに至っては第2四半期の決算発表で投資上限を2,050億ドルへと上方修正しました。これらすべての設備投資がAI向けというわけではありませんが、大半がAIデータセンターへと投入されます。この7,250億ドルに対して図の比率を機械的に当てはめてみると、AIチップの枠におよそ1,800億ドル、メモリーの枠におよそ1,090億ドル、電力の枠にはおよそ1,450億ドルが投じられる計算になります。これはあくまでBNPの構成比を大手4社の合算値に単純に掛け合わせた試算値であり、巨額な市場規模を直感的に把握するための目安であって、各社の厳密な配分額ではない点にはご留意ください。
分類基準によって電力コストが含まれる項目が異なる
BNPの図では、電力コストを20ドルとして個別に表示しています。他の機関のモデルでは、電力設備コストを施設費用の中に含めることもあります。二つの資料を比較する際には、項目の名称だけでなく、含まれる設備を確認する必要があります。
Epoch AIが2026年5月時点で1GW規模のAIデータセンターの原価をモデリングした資料があります。米国のハイパースケーラーが直接所有し、サーバーはすべてNvidia GB200 NVL72で揃えるという前提です。先行の設備投資額は379億ドルと算出されていますが、その構成を見ると次のようになっています。サーバーが212億ドル（56%）、施設が114億ドル（30%）、ネットワーク機器が49億ドル（13%）、土地が1億7,000万ドル、変電設備が1億6,000万ドルです。
BNPの図と並べて比較すると、3つの点が見えてきます。
| 項目 | BNPパリバ（100ドル基準） | Epoch AI（379億ドル基準） |
|---|---|---|
| チップ・サーバー | 50 | 56 |
| ネットワーキング | 15 | 13 |
| 電力 | 20 | 施設内に含む |
| 冷却 | 7.5 | 施設内に含む |
| 建物・敷地 | 7.5 | 30（電力・冷却を含む）、土地・変電は別枠で約1 |
第1に、チップ・サーバーとネットワークの比率は両方の資料で似通っています。50対56、15対13であり、どちらのモデルでもIT機器がおよそ3分の2を占めています。第2に、電力20ドル、冷却7.5ドル、施設7.5ドルを合算した35ドルが、Epochでは施設30ドルにひとまとめになっています。Epochは建設費指数を採用しており、その指数は建物内の電気・機械設備を建設費の中に含めているからです。第3に、Epochで変電設備がわずか0.4%にとどまる理由は、このモデルが系統電力のみを想定し、自家発電設備を一切組み込んでいないためです。BNPが10ドルとして計上した系統接続と予備電源の枝分かれが、Epochにはほぼ存在しません。
これはどちらかが間違っているという話ではありません。第181号で、市場規模8,000億ドルという数字が定義によって上下どちらにも振れると書きましたが、同じことが原価構造図でも起こります。個別の電力項目が見当たらないからといって、電力コストが0ドルだという意味ではありません。分類方法や、自家発電設備を含めるかといった前提が異なるためです。したがって、この図を引用して「電力がAI投資の20%」と述べるのであれば、BNPの分類基準に基づく試算であるという注釈を必ず添えなければなりません。
Epochのモデルは、資産の使用期間が年間コストに及ぼす影響も示しています。IT機器は5年、施設は14年使用すると仮定し、資本コストまで反映した上で先行投資を年間コストへと換算しています。単に購入費用を年数で割った減価償却の計算とは異なります。このモデルにおける年間総所有コストは約85億ドルであり、サーバーが約50億ドルで60%を占めます。サーバーの比率は、先行投資では56%でしたが、年間コストで見ると約4%ポイント拡大します。
会計上の耐用年数と実際の設備更新時期は異なります
設備投資は一度に支払われますが、会計上はその支出を資産の寿命に応じて分割し、費用として計上します。これを減価償却5と呼び、何年にわたって分割するかを耐用年数と言います。ハイパースケーラーが開示しているサーバーの耐用年数は次のとおりです。マイクロソフト6年、アルファベット6年、メタ5.5年、アマゾン5年。アマゾンは2025年1月から一部のサーバーの耐用年数を6年から5年に短縮しました。AIの技術変化のスピードが速く、サーバーが以前よりも早く陳腐化することがその理由でした。反対にメタは、2025年に5年から5.5年へと延長しました。同じ時期に同じ部品を扱いながら、一方は寿命を縮め、もう一方は延ばしたのです。
建物や電気設備は、サーバーよりも長く使用される傾向があります。本稿で参考にした資料における期間は、データセンターの建物が15〜30年、変電所と送電線が30年以上、発電設備が20〜40年です。ただし、個々の設備すべてに一律の期間を適用できるわけではありません。Epochのモデルも、施設全体を一括して14年と仮定しています。下表は、BNPの金額を使用期間に応じて筆者が再分類したものであり、実際の企業の資産明細や帳簿残高を示すものではありません。
| 使用期間による分類 | 金額 | 内訳 | 解釈上の注意点 |
|---|---|---|---|
| 比較的短期間使用する機器 （3~6年を想定） | 65ドル | AIチップ 25・メモリ 15・CPUとサーバー 10・ネットワーキング 15 | 実際の更新時期は耐用年数と異なる場合がある |
| 中期間の機器 （5~15年を想定） | 3.5ドル | コールドプレート 1.5・CDU 2 | ラックの設計や更新サイクルによって異なる |
| 長期間使用する設備と敷地 （設備は15~40年を想定） | 31.5ドル | 系統連系と発電 10・配電 6.5・電気工事 3.5・チラー 2.5・その他冷却 1.5・建物 4・内部設備 2.5・敷地 1 | 設備ごとに期間が異なり、土地は減価償却の対象外 |
この表で冷却の7.5ドルをチップに付随する部品と建物設備に分けたのは、筆者の判断によるものです。IT機器の65ドルと残りの35ドルとで使用期間が異なり得る点に着目するための分類です。65ドルがすべて5年後に消滅する、あるいは35ドルがすべて30年間残り続けるという意味ではありません。帳簿残高を計算するには、個々の取得時期や償却方法、耐用年数などを把握する必要があります。
筆者がこの区分に注目した理由は、機器を使用する期間がサプライヤーの更新需要や発注サイクルを理解するのに役立つからです。
IT機器の65ドルを供給する企業にとっては、新規設置だけでなく既存機器の更新も需要になり得ます。しかし、GPUの耐用年数を5年と設定したからといって、5年ごとに必ず同額を再投資するわけではありません。既存の機器を延命して使い続けたり、新世代の機器の性能向上によって、より少ない数量で同じ処理をこなせるようになったりする可能性もあります。GPUの世代やネットワーク規格が変われば、メモリや光トランシーバーの需要にも影響が及びます。Nvidiaをはじめとするサプライヤーの売上高は、こうした購買・更新の判断に左右されるため、設備投資の総額や前年比の伸び率だけで一概に説明することは困難です。
電力・冷却・施設に配分した35ドルには、長期間使用される設備が多く含まれます。変電所を30年使用するのであれば、同一設備を頻繁に更新することはないでしょう。だからといって、そのサプライヤーに対して30年間新規の発注がないという意味ではありません。別の拠点での新規設置や増設も新たな発注となり得ます。イートン、バーティブ、クアンタ・サービシズといった企業にとっては、受注した案件をいつ納品し、売上として計上できるかが重要です。受注残高は将来の事業規模を示してくれますが、キャンセルや遅延の可能性を排除してくれるわけではありません。
更新対象の規模を試算してみることは可能です。主要4社の2025年の設備投資約4,100億ドルと、2026年のガイダンス約7,250億ドルにIT機器の比率65%を掛けると、約7,400億ドルとなります。これらがすべて5年間使用されると仮定すると、計算上の更新時期は2030年および2031年前後になります。ただし、これは異なる資料の比率とガイダンスを単純に乗じた試算例にすぎません。設備投資のすべてがAI向けというわけでもなく、実際の更新時期や価格、性能も変動し得ます。したがって、7,400億ドルを確定した更新需要やサプライヤー売上の下限値と見なすことはできません。
AI需要が減少した際に、それが発注や売上に反映される速度についても比較が必要です。購入を先送りしやすいIT機器と、すでに着工している電力設備とでは状況が異なります。ただし、チップは翌四半期、電力設備は5年後といったように、画一的な反応時間を当てはめることはできません。契約条件や工事の進捗率、生産能力の余力によって左右されます。
韓国は15ドルの枠にいて、図にはない20ドルの枠にもいます
今度はこの図を韓国の視点から改めて見てみましょう。図の中で韓国企業として真っ先に目につくのはサムスン電子とSKハイニックスです。どちらもメモリーの15ドルの枠にあります。メモリーを除く85ドルの項目には、韓国企業の名前は見当たりません。ただし、これは代表的な企業のロゴだけを抽出した図表ですから、韓国企業がAI設備投資の15%しか担っていないという意味ではありません。
メモリーの15ドルは、先ほどの表で比較的耐用年数の短いIT機器に属します。GPUの世代交代やHBM規格の刷新によって買い替え需要が生じる可能性はありますが、常に5年ごとに同じ規模の注文が巡ってくるわけではありません。ハイパースケーラーが投資を抑制したり買い替えを先送りしたりすれば、需要と価格も影響を受ける可能性があります。第219号で取り上げたメモリーの競争を見る際にも、この点を合わせて考慮しなければなりません。第183号では、サンディスクが顧客企業から4年間の供給覚書を取り付けた事例を扱いました。私は、こうした長期契約は変動の激しい需要を少しでも予測可能にしようとする試みだと捉えています。
しかし、図には描かれていない韓国企業の名前がもう一つあります。電力の20ドルの枠です。HD現代エレクトリックは北米の変圧器市場で首位に立っており、2026年7月6日に年間受注目標を42億2,200万ドルから51億8,500万ドルへと22.8%引き上げました。その理由は北米のAIデータセンター投資と老朽化した電力網の更新需要でした。第2四半期末時点の受注残高は84億9,000万ドルに達します。アラバマ州に第2工場を建設中であり、2027年4月に既存工場の増設が完了すれば、電力変圧器の生産能力は50%拡大します。ヒョースン重工業はテネシー州メンフィス工場を3度にわたって増設し、超高圧直流送電（HVDC）技術によって少数の企業が寡占していた市場へ参入を果たしました。2025年基準で、ヒョースン重工業・HD現代エレクトリック・イルジン電機の営業利益は前年比でそれぞれ122%、49%、90%増加しました。
BNPの図が電力の枠にイートン、三菱電機、ネクステラ・エナジーを並べ、韓国企業を外しているのは図の限界にすぎません。代表的な事例をいくつか選別した結果として漏れただけであり、資金が流入していないという意味ではないのです。韓国企業は図表にあるメモリーの15ドル部門だけでなく、電力の20ドル部門にも関わっています。なお、この金額は各部門全体の比率を示したものであり、韓国企業の売上構成比ではありません。
メモリーと変圧器では注文サイクルが異なります。メモリーは需要と価格の変動が業績へ迅速に反映されやすいのに対し、変圧器は受注から生産・納品までに長い歳月を要します。受注残高が2〜3年分積み上がっている、あるいは増設に2年かかるという説明は、まさにこの違いを示しています。とはいえ、変圧器が30年使えるからといって、供給業者に対する再発注が30年後にしか来ないわけではありません。第209号では、SKハイニックスのレバレッジETFの買いの92%を個人投資家が占めていたというデータを紹介しました。同じAI関連の投資であっても、メモリーの価格変動リスクと電力機器の受注・納品リスクは切り離して吟味すべきだ、というのが私の考えです。
ここまでお読みいただければ、今後「AIインフラ恩恵株」や「AI恩恵産業」といった言葉を耳にした際、3つの問いを投げかけることができるはずです。
- その会社は100ドルのうち、どの枠に位置していますか？ AIチップの25ドルなのか、光トランシーバーの5.5ドルなのか、用地の1ドルなのかによって、市場規模は25倍もの開きがあります。
- その設備はどれくらい長く使われ、いつ買い替えられますか？ 会計上の耐用年数と実際の更新時期を区別し、供給業者にとっての新規受注と買い替え需要を合わせて見極める必要があります。
- 注文を増やせないボトルネックは供給側ですか、それとも需要側ですか？ 変圧器のように納品まで5年を要する分野であれば、生産能力と受注残高を精査しなければなりません。一方で供給が増加したGPUであれば、顧客が実際にどれだけ購入するかがより重要になってきます。
銘柄の推奨情報に接した際にも、これら3つの問いに答える根拠が揃っているか確認してみることをお勧めします。なお、本稿は特定の銘柄や金融商品の売買を推奨するものではありません。投資判断およびその結果はご自身の責任であり、文中に記載した数値は公示資料や報道で確認した時点のものであるため、現在では変動している可能性があります。
Oswarldの視点
この図を初めて見たとき、私はどの企業に投資資金が向かうのかに関心を持ちました。改めて見直してみると、各社が販売する設備をどれだけ長く使うかも重要だと気づきました。部門別の投資比率だけを見れば似たような恩恵を受ける企業に見えますが、更新サイクルや契約条件をあわせて見ると、事業の違いをより深く理解できます。
AIバブルをめぐる議論を見る際にも、この区分が役に立ちます。IT設備の65ドルの側では、次世代GPUの購入やメモリの発注を先送りすることが業績に影響を与える可能性があります。一方、残りの35ドルに含まれる変電所・送電線・建物は、投資が減少しても物理的に残ることもあります。192号で取り上げた1840年代の英国の鉄道バブルでも、会社の株価と残された線路の活用価値は別物でした。ただし、施設が残るという事実だけで投資資金を回収できたり、サプライヤーが利益を上げ続けられたりするわけではありません。
ですから、私は「AI投資は過剰だ」という声を耳にすると、2つに分けて考えるようにしています。IT設備の65ドルの側は今後の計算需要に対して設備を買いすぎていないか、残りの35ドルの側は建設した電力設備や建物を十分に活用できるのかどうか、です。AI以外の用途に使えるのかも確認しなければなりません。2つの問いに対する答えは異なる可能性があります。私から見れば、これらの事業を一括して同じ「AIの恩恵を受ける産業」としてひとくくりに捉えてしまうと、こうした違いを見落としやすくなります。
おわりに
今号では、BNPの図表にある設備投資100ドルを、チップ50、電力20、ネットワーキング15、冷却7.5、施設7.5に分けて見てきました。Epochのモデルと比較しながら、同じ電力・冷却費用でも分類基準によって施設費に含まれ得る点を確認しました。続いて、機器や施設の使用期間を見てみました。IT機器の65ドルと残りの35ドルを単純に5年ものと30年ものに分けることはできませんが、更新サイクルや発注方式の違いはビジネスを理解する助けになります。
韓国企業もメモリーや電力機器など、さまざまな部門に参入しています。図表に表示されたロゴだけで企業の取り分や投資価値を判断するのは困難です。今度AIインフラ企業を調べる際には、何を供給しているのか、顧客はそれをいつ更新するのか、受注から売上に結びつくまでに何が必要なのかをぜひあわせて確認してみてください。
💬 読者さんがお勤めの会社や、気になっている会社はこの図のどの枠に入っていますか？ 枠の名前と、その枠の資産寿命がおよそ何年になりそうか、ぜひコメントでお寄せください。図に載っていない韓国企業の名前を挙げていただくのも大歓迎です。
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参考資料と関連リンク
主要出典
- BNPパリバ・エクイティ・リサーチ推定、SankeyMATIC作成、“How $100 in AI Infrastructure Spending Breaks Down”（cloudnews.tech再構成）、2026年9月3日。リンク ・・・ 今回取り上げたサンキー・ダイアグラムの元出典と部門別数値を整理した解説です。moomoo版はこの推定を再加工したものです。
- Amelia Michael, Ben Cottier, “Servers account for 60% of the total cost of ownership of a one-gigawatt AI data center”, Epoch AI, 2026年5月14日。リンク ・・・ 1GWデータセンターの原価モデルです。先行投資379億ドルの構成と年換算の方法、前提条件と限界までスプレッドシートで公開されており、BNPの図と比較するのに最適です。
- Yahoo Finance, “Meta, Microsoft, Amazon, and Alphabet are about to spend a shocking amount of money to dominate the AI era”, 2026年6月3日。リンク ・・・ 4社の2026年設備投資合計7,250億ドルと、ゴールドマン・サックスによる2030年までの累積見通しを掲載しています。
- ファイナンシャルニュース（Daum転載）、「『北米の変圧器首位』HD現代エレクトリック、今年の受注目標を23%上方修正」、2026年7月6日。リンク ・・・ 受注目標を42億2,200万ドルから51億8,500万ドルへと引き上げた訂正開示の報道です。
- ハンス経済（Daum転載）、「HD現代エレクトリック、次の原動力は『データセンター』」、2026年8月4日。リンク ・・・ 第2四半期実績と受注残高84億9,000万ドル、北米偏重のリスクをまとめています。
- デイリーアン、「『関税は我々が払う』…米国も列をなすHD現代エレクトリック・ヒョースン重工業」。リンク ・・・ 超高圧変圧器のリードタイムが最大5年まで延びたという証券会社の分析が掲載されています。
背景知識
- Global Data Center Hub, “What a Data Center Actually Costs: CapEx Breakdown and the Drivers That Move It”, 2026年9月。リンク ・・・ 建物は15〜30年、サーバーは3〜5年という償却期間の違いや、MWあたりの建設費構造を実務者の視点で整理しています。
- ディールサイト、「ヒョースン重工業・HD現代エレクトリック・LSエレクトリック・イルジン電機の2025年業績」。リンク ・・・ 韓国の電力機器4社の2025年営業利益増加率の出典です。
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📝 用語解説
각주
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サンキー・ダイアグラム（Sankey diagram）：流れの大きさを線の太さで表現する図表です。左側の総量が右に向かうにつれて複数の分岐に分かれ、それぞれの分岐の太さがその割合の大きさを示します。エネルギーの流れや予算配分を描く際によく使われます。 ↩
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HBM（広帯域メモリ）：DRAMチップを複数層に積み重ね、GPUのすぐ隣に配置するメモリです。通常のメモリよりもはるかに広い帯域幅でデータをやり取りできるため、AIアクセラレータの必須部品となりました。サムスン電子、SKハイニックス、マイクロンの3社が製造しています。 ↩
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光トランシーバー（optical transceiver）：電気信号を光に変換して光ファイバーケーブルで送信し、受信した光を再び電気に変換する部品です。データセンター内でサーバーラックとスイッチを接続するために使われ、GPUの世代交代に伴って要求速度が上がるため、一緒に交換されます。 ↩
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CDU（冷却水分配装置）：チップに取り付けられたコールドプレートに冷却水を送り、熱を持った水を回収して建物の冷却設備へ受け渡す装置です。液冷データセンターにおいて、ラックと建物設備の間を中継する役割を果たします。 ↩
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減価償却と耐用年数：設備を購入した金額を一度に費用計上せず、使用期間にわたって分割して費用処理する会計手法が減価償却であり、その使用期間を耐用年数と呼びます。耐用年数を延ばすと毎年の費用計上額が減るため、その年の利益が増加します。 ↩
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