2028年、TPUの出荷はエヌビディアGPUと同じ1,160万個に並ぶ。専用チップがGPUを上回るという予測の中身は1品種への集中で、量産の上限もTSMC東京エレクトロンは予測とは違う場所に置いている。

米JPモルガンの半導体担当チームは、AIへの投資の主役がエヌビディアのGPU (画像処理半導体) から、ASIC (特定用途向け半導体)、ネットワーク、前工程装置の3つへ移ると見る。ASICは、クラウド大手が自社のAIの計算だけに合わせて設計させる半導体で、グーグルのTPUやアマゾンのトレイニアムがこれにあたる。同社の予測では、AI向けの演算チップの出荷台数は2027年にASICが1,370万個、GPUが1,150万個となり、ASICが初めて上回る。2028年にはASICの比率が55%に達する。本稿は、この予測をクラウド3社・ブロードコム・エヌビディアの決算、業界団体SEMIの市場予測、TSMCと東京エレクトロンの決算説明会で確かめた。

クラウド大手の設備投資は2026年1〜6月に前年の1.84倍で、利益の伸びは4〜6月期まで決算と一致する

JPモルガンの出発点は、AIの設備が需要ではなく供給に縛られているという見立てにある。同社が集計するクラウドの設備投資 (アマゾン・グーグル・マイクロソフト・メタ・オラクルに、ネオクラウドと呼ばれるAI専業のクラウドのコアウィーブ・ネビウス・IRENスペースXを加えた集計) は、2020年の950億ドルから2025年の4,910億ドルへ5倍余りに増えた。途中は2021年1,290億ドル、2022年1,560億ドル、2023年1,540億ドルとほぼ横ばいの時期を挟み、2024年の2,640億ドルから2025年に86.0%伸びている。予測は2026年9,540億ドル、2027年1兆4,050億ドル、2028年1兆5,480億ドル、2029年1兆5,470億ドル、2030年1兆6,610億ドルで、2026年は前年の1.94倍にあたる。伸び率は2026年94.3%、2027年47.3%、2028年10.2%と下がり、2029年はマイナス0.1%とほぼ横ばいになる。2026〜2028年の3年分を足すと3兆9,070億ドルである。

この予測は「2026〜2028年に約9,530億ドル、1.41兆ドル、1.54兆ドル」と紹介されることが多い。このうち最後の数字は2028年の1兆5,480億ドル (四捨五入で1.55兆ドル) と合わず、2029年の1兆5,470億ドルに近い。

クラウドの設備投資と、売上高・営業利益の伸び
クラウドの設備投資と、売上高・営業利益の伸び

実績の側は、米証券取引委員会に提出された財務データで確かめられる。アマゾン・アルファベット・メタ・マイクロソフトの4社の設備投資 (有形固定資産の取得による支出) は、2025年にアマゾン1,318億1,900万ドル、アルファベット914億4,700万ドル、メタ696億9,100万ドル、マイクロソフト830億9,400万ドル (暦年に換算) で、合計3,760億5,100万ドルだった。2026年1〜6月は4社で2,948億ドルと、前年同期の1,601億4,800万ドルの1.84倍に増えた。4〜6月期だけで1,650億5,000万ドル (アマゾン542億800万ドル、アルファベット449億2,400万ドル、メタ301億1,600万ドル、マイクロソフト358億200万ドル) あり、4倍すると年6,602億ドルになる。オラクルの2026年6〜8月の設備投資は284億9,900万ドルで、前年同期の85億200万ドルの3.35倍だった。

利益の数字も決算と突き合わせた。JPモルガンは、クラウド事業の利益を詳しく開示するアマゾンのAWS、グーグルクラウド、マイクロソフトのインテリジェント・クラウド部門の3社について、営業利益の前年比を四半期ごとに出している。3社の決算から合計を計算し直すと、2026年1〜3月期は39.1%増、4〜6月期は64.7%増で、同社の39%・65%と一致した。つまり営業利益の伸びは4〜6月期まで実績で、予測は7〜9月期の53%から始まり、49%、45%、38%、39%、39%と落ち着いていく。一方、売上高の伸び (4〜6月期52%) は3社の合計では42.9%にしかならず、1〜3月期も41%に対して35.2%で合わない。売上高のほうは3社より広い範囲を集計した数字とみられる。計算に使った3社の数字は次のとおりで、括弧内は前年同期の営業利益である。

ドル1〜3月期売上高1〜3月期営業利益4〜6月期売上高4〜6月期営業利益
AWS375億8,700万 (+28%)141億6,100万 (115億4,700万)422億3,200万 (+37%)166億2,100万 (101億6,000万)
グーグルクラウド200億2,800万 (+63%)65億9,800万 (21億7,700万)247億6,800万 (+82%)88億1,400万 (28億2,600万)
マイクロソフト346億8,100万 (+30%)137億5,300万 (110億9,500万)393億600万 (+32%)159億5,500万 (121億4,000万)

需要の強さは受注の側にも出ている。グーグルクラウドの受注残は2026年1〜3月期に4,600億ドルを超えて前四半期の約2倍になり、マイクロソフトの商業向けの残存履行義務は6月末に6,780億ドルと84%増えた。設備投資が需要に追いついていないという見立ては、少なくとも2026年前半の決算とは食い違わない。

ASICの増加1,370万個のうち980万個はグーグルのTPUで、オープンAIの自社チップはまだ数に入っていない

JPモルガンの出荷台数の予測を、会社ごとに全数で示す。単位は百万個で、GPUASICの合計欄はJPモルガンが示した合計を採った。

百万個2023年2024年2025年2026年予測2027年予測2028年予測
エヌビディアのGPU1.74.56.28.910.011.6
AMDのGPU0.10.50.70.71.52.3
グーグルのTPU1.21.71.84.48.911.6
AWSの自社チップ0.30.81.51.93.53.5
メタのMTIA0.00.00.00.30.51.1
マイクロソフトのMAIA0.00.00.00.20.80.8
GPUの合計1.85.06.89.611.513.9
ASICの合計1.52.53.36.713.717.0
総計3.37.410.116.325.230.9
総計の伸び128%36%62%54%23%
GPUの比率55%67%68%59%46%45%
ASICの比率45%33%32%41%54%55%

AWSの自社チップは、推論用のインファレンシアと学習用のトレイニアムの合計である。会社ごとの数字を足すと、2024年の総計は7.5で公表の7.4と、2025年のGPUの合計は6.9でJPモルガンの6.8と、2026年のASICの合計は6.8で同じく6.7と、それぞれ0.1ずれる。2024年の伸びも、公表の総計で割ると124.2%で、JPモルガンの128%より小さい。いずれも小数点以下の四捨五入で説明できる差で、予測の中身を左右しない。

中身を分けると、逆転の性格が変わる。2025年から2028年にASICは3.3から17.0へ1,370万個増えるが、そのうちグーグルのTPUが980万個で71.5%を占める。AWSは200万個で14.6%、メタは110万個で8.0%、マイクロソフトは80万個で5.8%にとどまる。TPUは3年で6.44倍になり、エヌビディアのGPUの1.87倍を大きく上回る。2028年にはTPUとエヌビディアのGPUが同じ1,160万個で並び、ASICの中でTPUが占める比率は2025年の54.5%から68.2%へ上がる。AWSは2027年と2028年がともに350万個で、伸びが止まる。

2025年から2028年に増える出荷台数
2025年から2028年に増える出荷台数

JPモルガンは、クラウド大手の注文で設計するカスタムAI ASICの市場を2026年に600億〜700億ドル、その後の年平均成長率を40〜50%超と見込む。ただ台数の予測を見る限り、この伸びの大半はTPUという1つの品種が生む。記者の見立てでは、「GPUから専用チップへ」という言い方より「エヌビディアのGPUからグーグルのTPUへ」と言うほうが、予測の実態に近い。

同じ予測は3か月前より強くなっている。本誌が専用チップとGPUの二刀流を扱った記事で引いたJPモルガンの2026年6月の予測では、2027年はGPUが1,090万個、ASICが1,250万個、ASICの比率は約53%だった。今回はGPUが60万個、ASICが120万個上積みされ、比率は1ポイント上がった。

一方で、予測の6社にはオープンAIが入っていない。後述するように、オープンAIの自社チップはすでに量産出荷が始まっている。その分が数えられれば、ASICの比率はさらに上がる。なおTPUの設計は、第8世代からブロードコムと台湾のメディアテックに分かれたと報じられている。どちらがどの品種を担うかは報道によって食い違っており、TPUの増加がそのままブロードコムの売上になるとは言い切れない。

ブロードコムの2026年度は会社の数字の足し算で、JPモルガンが上回るのは2027年度の200億ドル

JPモルガンはブロードコムを移行の中心に置き、関与する顧客としてグーグル、メタ、オープンAIソフトバンクグループ傘下のアーム、そして可能性としてアンソロピックを挙げる。AI売上高の予測は、2026年度 (11月初めに締める) 580億ドル、2027年度1,350億ドル、2028年度2,450億ドルである。

2026年度の580億ドルは、実質的には予測ではない。ブロードコムが米証券取引委員会に出した決算発表によれば、AI売上高は第1四半期84億ドル (前年同期比106%増)、第2四半期108億ドル (143%増)、第3四半期167億ドル (221%増、前四半期比54%増) で、第4四半期は217億ドルの見通しを示している。4つを足すと576億ドルになり、ほぼ同じ数字である。

ブロードコムのAI売上高:会社の目標とJPモルガンの予測
ブロードコムのAI売上高:会社の目標とJPモルガンの予測

差が出るのは2027年度からである。ブロードコムは2026年9月2日の決算説明会で、AI売上高を2027年度に約1,150億ドル、2028年度に2,300億ドルとする目標を示し、ホック・タン最高経営責任者は「2027年は再び倍増させるための供給を確保した」と述べた。JPモルガンの予測は会社自身の目標を2027年度で200億ドル (17.4%)、2028年度で150億ドル (6.5%) 上回る。伸び方も違い、会社は2年続けて1.98倍、2.00倍とほぼ倍々で見込むのに対し、JPモルガンは2027年度2.33倍、2028年度1.81倍と前半に寄せている。

顧客について会社側が明かした数字は、JPモルガンの列挙より具体的である。XPU (顧客ごとに設計するAI用の演算チップ) の顧客は6社で、アンソロピックは2026年にTPUの第7世代アイアンウッドを1ギガワット、2027年に第8世代のTPU v8iを5ギガワット導入し、2028年にはさらに10ギガワットを加える見通しだという。タン氏は、アンソロピックが2027年に同社最大のXPU顧客になるとも述べた。アンソロピックが使うのはTPUなので、この需要は台数の予測ではグーグルのTPUに数えられているとみられる。

オープンAIの自社チップは、JPモルガンの記述より先に進んでいる。JPモルガンは「最初のシリコンは工場から出て動作しており、第1世代は2026年末から2027年に向けて予定どおり、第2世代はテープアウト (設計を終えて製造に回す段階)、第3世代は設計を始めた」とする。ブロードコムは9月2日の説明会で、オープンAIの第1世代「ハラペーニョ」の量産出荷を始めたと明らかにし、推論の処理ではエヌビディアのグレース・ブラックウェルを上回ると述べた。次の世代はテープアウトが近く、第3世代もオープンAIと開発を進めている。

別の調査会社の予測とも照らした。本誌が2028年のHBM需要を検算した記事では、シティの予測で2028年のHBM (広帯域メモリー) の需要はブロードコム向けがエヌビディア向けをわずかに上回っていた。単位も出所も違う2つの予測が、2028年にブロードコムの顧客の半導体がエヌビディアと並ぶという同じ結論に達している。

エヌビディアのネットワークの売上はGPUの2.6倍の速さで伸び、トマホーク6の「売り切れ」は会社の言葉ではない

JPモルガンはネットワークを次のボトルネックに挙げ、スイッチ、光部品、SerDes (チップ間で信号を高速に送る回路) の全体で需要が増えているとする。この点はエヌビディアの決算に表れている。同社のネットワークの売上高は、2025年8〜10月期に82億ドル (162%増) でデータセンター売上高512億ドルの16.0%、11月〜2026年1月期に110億ドル (263%増) で623億ドルの17.7%、2026年2〜4月期に148億ドル (199%増) で752億ドルの19.7%と、比率が3四半期続けて上がった。同じ2〜4月期のGPUなど演算用の半導体の売上高は604億ドルで77%増だったから、ネットワークはその約2.6倍の速さで伸びている。5〜7月期のデータセンター売上高は890億ドル (117%増) で、内訳は示していない。

ブロードコムも、AI向けネットワークの売上高が前年の2.5倍を超え、今後数年はXPUと同じ速さで伸びると説明した。光通信の部品では、レーザー (EMLとVCSEL) とインジウムリンの生産能力を前年の3倍以上に増やしているという。

ただ、JPモルガンの分析の紹介に含まれる「トマホーク6 (ブロードコムのデータセンター向けスイッチの半導体) は2027年分まで売り切れた」という一文は、会社が述べた言葉ではない。説明会の書き起こしでは、この表現はJPモルガンのハーラン・サー氏の質問の中に「来年分はほぼ売り切れ」として出てくるもので、会社側は認めていない。会社が述べたのは「AIの顧客の間で量産が進んでいる」「XPUを設計している大手のほぼすべてに導入されている」までである。

前工程装置の伸びはJPモルガンの2年1.81倍に対しSEMIは1.50倍で、東京エレクトロンは装置メーカー自身の生産能力を上限に挙げる

前工程装置 (WFE) は、シリコンウエハーの上に回路を作る工程の装置で、露光、成膜、エッチング、洗浄などを含む。JPモルガンは、TSMCの2ナノ・3ナノ、DRAMの増産、AI向け工場の建設の広がりを理由に、2026年に31%、2027年に38%の伸びを見込む。

業界団体SEMIが2026年7月14日に出した予測は、これより控えめである。WFEは2025年に1,169億ドルで、2026年に23.1%増の1,439億ドル、2027年に21.8%、2028年に14.1%伸びて2,000億ドルに達する。装置全体では2026年に23.2%増の1,659億ドル、2028年に2,295億ドルになる。用途別の2026年は、DRAM向けが39.0%増の388億ドル、ファウンドリーとロジック向けが18.9%増の780億ドル、NAND向けが30.7%増の139億ドルで、後工程ではテスト装置が31.0%増の153億ドル、組立・パッケージング装置が9.6%増の67億ドルである。

前工程装置(WFE)の市場規模:3つの見通し
前工程装置(WFE)の市場規模:3つの見通し

2年分を掛け合わせると、JPモルガンは1.81倍、SEMIは1.50倍になる。JPモルガンの伸び率をSEMIの2025年の1,169億ドルに当てると2027年は2,113億ドル (推定) で、SEMIの2027年の1,753億ドルを20.6%上回り、SEMIが2028年に見込む2,000億ドルも1年早く超える。両者の2025年の基準額が同じとは限らないため、金額は目安にとどまる。

日本の装置メーカーの見方は、その中間にある。東京エレクトロン (8035)は2026年7月30日の決算説明会で、WFE市場を2026年に1,500億ドル以上、2027年に1,900億ドル以上と示し、両年とも20%以上伸びるとした。AIデータセンター向けの投資はWFE全体の50%に達する勢いで、2023年から2027年の5年で5倍以上になるという。2026年の内訳は、DRAMが400億ドル台前半、NANDが100億ドル台半ば、ロジックとファウンドリーが800億ドル台半ば、ウエハー段階のパッケージング (WLP) が約100億ドルである。

上限の置き方には、装置を作る側の事情が出ている。質疑応答で「2026年の1,500億ドル以上は弱気ではないか」と問われた同社は、「各装置メーカーのキャパシティや様々な部材の供給等も考慮して、1,500億ドル以上という表現が適切と考えた」と答えた。2027年に2,000億ドルに達するという市場の見方には違和感はないとしつつ、3,000億ドルの規模に「対応できる生産能力が今すぐにあるとは言えない」とも述べている。同社は2027年夏に宮城の生産革新センターを竣工させ、エッチング装置の生産能力を約3倍にする計画である。足元の業績は2027年3月期の第1四半期の売上高が7,323億8,800万円で33.3%増、営業利益が46.1%増で、上期の予想を売上高1兆5,700億円から1兆6,200億円へ、営業利益を4,310億円から4,580億円へ引き上げた。

TSMCが7月に「顧客の成長を制限している」と述べたのは先端パッケージングで、東京エレクトロンと同じくクリーンルームを挙げていない

JPモルガンは、前工程装置の最大のボトルネックとしてクリーンルーム (空気中の微粒子を極端に減らした製造室) の制約を挙げ、パッケージングと装置の入手をそれに続けている。

この論点は、TSMCの説明会の記録から経緯をたどれる。2026年4月16日の説明会で、JPモルガンのゴクル・ハリハラン氏は「クリーンルームが少し制約になっているようだが、先に建てる戦略はあるか」と尋ねた。魏哲家会長兼最高経営責任者は「クリーンルームの建設と装置の購入を急がなければならない。建設会社や装置メーカーと取り組み、予定を前倒ししたい」と答えている。このときTSMCは2026年の設備投資を520億〜560億ドルの上限寄りとし、新しい3ナノの工場の予定を示した。台南の工場は2027年上期、アリゾナの第2工場は2027年下期に量産に入り、日本の第2工場も3ナノに切り替えて2028年に量産する。熊本で工場を運営するのはTSMCの子会社JASMで、TSMCの日本の工場が最先端に近い工程を担うのは初めてになる。

3か月後の7月16日の説明会では、説明の力点が変わった。TSMCは2026年の設備投資を600億〜640億ドルに引き上げ、2026年の売上高の伸びを米ドル建てで40%をやや上回ると見直したうえで、「装置メーカーとは前もって協力しており、生産能力の拡大計画にボトルネックは見込んでいない」と述べた。設備投資の70〜80%は先端の工程、約10%は特殊技術、10〜20%は先端パッケージングとテスト、マスクなどに充てる。3ナノの工場は台湾、アリゾナ、日本に1つずつ加える。そして魏氏は、競合の技術について問われた場面で「パッケージングの能力は逼迫しており、今や顧客の成長を制限している」と言い切った。この説明会では、クリーンルームへの言及は出てこない。

ブロードコムが挙げる制約も、クリーンルームではない。タン氏は、先端のウエハー、基板、HBMを、供給の面で特に気にかけているものとして挙げ、シンガポールの基板工場を2027年度から動かすと述べた。

同じ「物理的な上限」でも、JPモルガンはクリーンルーム、TSMCは先端パッケージング、東京エレクトロンは装置メーカー自身の生産能力と部材、ブロードコムはウエハー・基板・HBMと、置く場所がそれぞれ違う。クリーンルームという論点は、TSMCの説明会ではJPモルガンのアナリストの質問から出ていた。

JPモルガンが予測する2027年のASICの逆転は、ASICという括りの広がりではなく、2028年までに増える1,370万個の71.5%をグーグルのTPUが占める集中であり、オープンAIの自社チップはまだその数に入っていない。そして、その量を作る上限は、TSMCと東京エレクトロンの説明に従えば、クリーンルームの広さではなく、先端パッケージングと装置メーカーの生産能力にある。

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