Agentic AI で需要拡大見込まれるCPU

2022年11月30日にオープンAI社の「ChatGPT」が公開された以降、世界中で生成AIに関する投資が急拡大し、PCやスマホを中心とする従来の半導体市場に巨額の新規需要をもたらした。

生成AIに使われる半導体は、大規模言語モデル（LLM）を構築する初期段階においてGPUが需要の大半を占めていたが、その後コストと省電力性に優れる特定用途向けIC（ASIC）、高速なデータ伝送を可能にする高帯域幅メモリ（HBM、DRAMの一種）、大容量で高速な企業向けストレージであるeSSD（NAND型フラッシュメモリ）へと需要が波及し、これに伴い半導体関連各社の株価は軒並み数倍以上に上昇した（上図参照）。

その中で、GPUのエヌビディア、ASICのブロードコム、DRAMのマイクロン、NAND型フラッシュメモリのサンディスクに比べ、AMDなどCPU関連企業の株価出遅れ感が強く、今後エージェント型AI（Agentic AI）の応用拡大を背景にCPUの需要が大きく押し上げられるとの見方が強まっている。

エージェント型AIとは、チャットボットのように学習したデータに基づいてコンテンツを分析・生成するだけではく、与えられた目標を達成するために一連のプロセス（現状把握・調査・立案・実行）を自律的に遂行し、言わば方向性を示せば仕事を完璧にこなしてくれる優秀な部下のような存在だ。その代表的な応用シーンとして、完全自動運転や人型ロボット、プログラムのバグ修正、サプライチェーン管理などが挙げられ、複雑な逐次演算が必要とされることからCPUの強みが発揮されやすい。

ChatGPTが公開された直後の投資フェーズにおいては、膨大なデータをAIモデルに「学習」させる必要があるため、並列演算能力に優れるGPUに対する需要が急激に高まり、CPUとGPU使用数の比率は1:8とGPUの重要性が圧倒的に高かった。その後、AIモデルの成熟化に伴って投資フェーズは「推論」に移ることで、AIモデルは「構築」から「活用」に重点が置かれるようになり、CPUとGPU使用数の比率は1:4に低下している。さらに、大手各社の収益化を背景にエージェント型AIが普及すれば、複雑かつ多段階の作業を順次こなす頻度が増加することで上記の比率は1:1になり、CPUの重要性が相対的に高まる見通しだ。

実際、CPU大手インテルは直近の決算説明会で、CPUとGPU使用数の比率の変化に言及、AMDも今後3～5年間にかけてサーバー向けCPUの市場規模は年率35％以上のペースで成⾧し、2030年までに1200億ドルを超えるとの見方を示した。また、半導体IP大手のアーム・ホールディングスは今年3月にエージェント型AIに特化した「Arm AGI CPU」を発表、2031年度（同年3月期）に150億ドルの売上高を見込むなど、AI投資の波がCPUに押し寄せていることを示唆した。今後、CPUのマルチコア化・高性能化が一層加速し、AIの収益化と共にCPU関連各社の株価出遅れ解消が期待できそうだ

ご留意事項

金融商品等の取引に関するリスクおよび留意点等

お客さまにご負担いただく手数料について

免責事項
本資料は証券投資の参考となる情報の提供を目的としたものです。投資に関する最終決定は、お客さまご自身による判断でお決めください。本資料は企業取材等に基づき作成していますが、その正確性・完全性を全面的に保証するものではありません。結論は作成時点での執筆者による予測・判断の集約であり、その後の状況変化に応じて予告なく変更することがあります。このレポートの権利は弊社に帰属しており、いかなる目的であれ、無断で複製または転送等を行わないようにお願いいたします。