なぜAIインフラサプライヤーは2026年に静かに競争をリードしているのか

半導体業界はAIインフラの背骨となりつつあり、NvidiaがGPUで注目を集める一方で、より深く見ると、コンポーネントサプライヤーがデータセンター運用者の規模拡大に伴い巨大な機会を捉えていることがわかります。アナリストによると、真の富はサポートエコシステムに隠れており、その中でも2社は真剣に注目に値します。

メモリボトルネック問題を解決したMicron

Micron Technologyは、AIの最大の課題の一つであるメモリ帯域幅を解決しています。高帯域幅メモリ (HBM)は、GPUのデータ処理速度を決定する重要なコンポーネントです。十分なHBM容量がなければ、NvidiaのBlackwell Ultra GB300やAMDのMI350シリーズのような最も強力なプロセッサでも性能の壁にぶつかります。

ここでMicronの優位性が際立ちます。同社のHBM3Eソリューションは、競合他社より50%多い容量を提供しながら、エネルギー消費を30%削減—データセンターの経済性にとって大きな変化をもたらします。同社はすでに2026年のHBM3E供給全量を完売しており、現在は容量をさらに60%増やし、エネルギー効率も20%向上させるHBM4を展開しています。

数字が物語っています：Micronのクラウドメモリ事業部 (データセンターのHBM販売が行われている部門)は、2025年度に257%増の135億ドルに急増し、全体の売上高は49%増の373億ドルとなりました。2025年度の利益に基づくP/E比はわずか27.3で、Nvidia (45.2)やAMD (57.9)と比べて大きく割安です。GPUの需要が供給を上回る—つまり今まさに起きている状況では、メモリサプライヤーがボトルネックのゲートキーパーとなります。

コーニングのケーブル戦略：見えないインフラ

コーニングは静かにAIデータセンターの光ファイバーベースのバックボーンとしての地位を築いています。同社は2007年以来AppleのiPhone用ガラスで名を馳せてきましたが、現在は光通信セグメントが収益の原動力となっています。2025年第3四半期の結果では、光通信の売上高は前年比33%増の16.5億ドルに跳ね上がり、企業向けのAI推進部分は58%増と急成長しています。

1台のNvidia Blackwellノードには72台のGPUが接続されており、約2マイルの銅線ケーブルでつながっています—しかし、ここに変化があります：運用者は急速にコーニングの光ファイバーに移行しており、データの伝送速度と距離が向上しています。各ノードが数百のGPUに拡大するにつれ、必要なケーブルの量は倍増または三倍になるとCEOのWendell Weeksは述べています。

利益の面でもさらに魅力的です。光通信は第3四半期に (百万ドルの純利益を生み出し、前年比69%増となり、コーニングの四半期総利益の半以上を占めています。株価は現在、P/E比35.9で取引されており、多くのAIチップ銘柄よりも割安です—これは、市場が今後のインフラ整備を完全に織り込んでいないことを示唆しています。

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個別株の選択が注目される一方で、全体のパターンは明らかです：Blackwellや次世代システムを可能にするコンポーネントを作る企業は、2026年の成長に向けて位置付けられています。コーニングとMicronはともに価格決定力を持ち、完売の受注書と、見出し以上に拡大するマージンを持っています。

NvidiaのCEOジェンセン・黄は、AIインフラの拡大に伴い、データセンターの支出が2030年までに $585 兆ドル規模に達する可能性があると予測しています。その兆ドルの追い風は、サプライヤーが単にコンポーネントを販売するだけでなく、ハイグロース産業にソリューションを提供していることを意味します。コーニング (35.9 P/E) とMicron $4 27.3 P/E(の両社は、2026年に加速する成長を見越した価格設定ではなく、安定した成長を見込んだ価格になっています。

半導体革命はもはやプロセッサだけの話ではありません。それは、全スタックと、そのスタックを維持するサプライヤーたちが静かに期待以上のパフォーマンスを見せているのです。