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【米国株】ナスダック100新規採用:スペースXが指数も変革?

2026.07.14 (火)

株式会社DZHフィナンシャルリサーチ

「いまから投資」

【米国株】ナスダック100新規採用:スペースXが指数も変革?

スペースX、7月7日にナスダック100採用

ナスダック100はナスダック市場に上場している銘柄のうち金融セクターを除く時価総額上位100社で構成される株価指数です。米国経済の成長を象徴するITやバイオテクノロジー、消費財などのリーディングカンパニーが名を連ね、重要なベンチマークとして注目されています。
構成銘柄に採用されるには、時価総額や一定以上の出来高、そして金融業ではないことなどが前提条件となります。これまでは原則として毎年12月に構成銘柄の定期入れ替えが行われていましたが、2026年5月1日より新ルールが適用されました。

新ルールでは、3月、6月、9月、12月の四半期ごとのレビューで銘柄の機動的な入れ替えが可能になりました。さらに大きな変更として注目されるのは、大型の新規上場銘柄を速やかに組み入れる「ファストエントリー(早期採用)」制度の導入です。
ファストエントリー制度では、時価総額で上位40位以内に入る場合には最短で上場後15営業日で構成銘柄に組み入れることができるようになりました。さらに浮動株比率の条件も廃止され、大株主の出資比率が高い銘柄でも指数採用が可能になります。

制度改革の裏にはスペースX(SPCX)の存在があるとの見方が濃厚です。ニューヨーク証券取引所との誘致競争に勝ち抜くため、ナスダックが大型IPO銘柄を優遇したとみられています。
6月12日にナスダックに上場したスペースXは上場から15営業日が経過しており、7月7日の取引開始前にナスダック100の構成銘柄に組み入れられました。スペースXの次にはオープンAIやアンソロピックという超大型IPOが控えており、ナスダックは先を見据えて制度改革に乗り出したと言えそうです。

新ルール下で初となる四半期ごとの定期入れ替えは、スペースXの採用の前、2026年6月22日に実施され、新たに5銘柄が指数に加わりました。今回の入れ替えは人工知能(AI)ブームを足元で支えるAIインフラと宇宙ビジネスの存在感が大きく、現在のトレンドを映し出す顔ぶれとなっています。

アステラ・ラボ、AIインフラ需要拡大で急成長

アステラ・ラボ(ALAB)は、AIやクラウド向けのデータセンターに不可欠な接続性(コネクティビティ)ソリューションを提供する半導体企業です。AIの急速な普及に伴い、データセンター内ではGPU(画像処理装置)やCPU(中央演算処理装置)、メモリー間で大量のデータを高速で処理・伝送する必要性が生じています。しかし、従来の技術やインターフェースでは信号の減衰や遅延、帯域幅の不足が深刻なボトルネックとなっていました。

同社の最大の強みは、次世代の高速インターフェース規格に対応した半導体チップやモジュール、ソフトウエアを一貫して提供している点です。データ伝送効率を劇的に向上させ、最先端のAIワークロードを安定して稼働させる基盤を築いているのです。

業績はAIインフラ需要拡大の恩恵で、右肩上がりの推移が続いています。2026年1-3月期決算は売上高が前年同期比で93%増の3億800万ドル、純利益が2.5倍の8000万ドルに急増しました。主要クラウド事業者(ハイパースケーラー)からの大口受注が続いており、AIデータセンター向け接続製品のデファクトスタンダードとして、今後も市場をけん引すると期待されています。

期末は12月
出所:LSEGよりDZHフィナンシャルリサーチ作成

コアウィーブ、エヌビディアからGPUを優先調達

コアウィーブ(CRWV)はAIの開発に必要な計算資源をテック大手に提供してます。自社で運営する大規模なデータセンターを通じ、AI開発や大規模言語モデル(LLM)のトレーニングに特化したクラウドサービスプラットフォームを展開しています。

強みはエヌビディア(NVDA)との強固な提携関係です。エヌビディアから最先端のGPUを優先的に割り当てられる数少ないパートナーで、他社に先駆けて圧倒的な計算資源を確保することができます。
柔軟でスピーディーなリソースの提供を武器に競争面の優位性を確保しています。大規模なデータセンターのリソースを自社で保有するハイパースケーラーと呼ばれるテック大手は、計算資源の不足を補うため、あるいは巨額投資のリスクを軽減するためにコアウィーブのサービスを利用します。

旺盛な需要を背景にした急成長は続き、2026年1-3月期の売上高は前年同期の2.1倍に当たる20億7800万ドルです。今後はどのように黒字転換を目指すのかが焦点と言えそうです。

記事提供:DZHフィナンシャルリサーチ「いまから投資」※外部サイトへ移動します
※本記事は提供先より原文のまま掲載しています

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