世界のAIをテーマにしたファンドの資産は1兆ドルを超える

寄稿者

アンドリュー・リー、テクノロジー・資本市場担当シニアレポーター

1. データ分析：兆ドル規模の背後にある資金の流れ

2025年上半期、世界のAI関連ファンドは総額3,780億ドルの資金を集め、規模は1兆ドルを超えました。内訳では、パッシブ型インデックス商品（ETFおよびインデックス強化型ファンド）が増加分の55%を占め、アクティブ型ヘッジファンドおよびプライベートエクイティファンドが残りの45%を占めました。地域別では、北米の機関投資家が依然として主力で、ポジションの48%を占めています。欧州、英国、北欧の年金基金が24%、アジア（中東のソブリンファンドおよびシンガポールのファミリーオフィスを含む）が22%、残りの6%はラテンアメリカおよびオセアニアの保険および投資信託です。注目すべきは、アジアが資金増加率が最も高く、上半期の純流入額は820億ドルで、前年比98%増となり、「ローカルコンピューティングパワー構築＋生成AIランディング」の両輪駆動を反映しています。

2. 業界の論理：AIフルスタックバリューチェーンの価格設定

ChatGPTが2023年に生成AIを爆発的に普及させて以来、投資家はモデル企業への追随から、フルスタックバリューチェーンの構築へと徐々に移行しています。上流ハードウェアでは、GPU、ASIC、HBM、ハイエンドスイッチングチップ、光モジュールの売上高成長率は概ね50%を超えています。同時に、TSMC、ASE、Samsungといった先進的なパッケージング能力は入手困難となっています。ミッドストリームコンピューティングパワーインフラは「GPUスーパーノード」時代に突入し、北米主要クラウドベンダー6社の2025年の設備投資見通しは前年比32%増の2,700億米ドルに引き上げられました。下流アプリケーションは「三波普及」の様相を呈しており、大規模テキストモデルが成熟した後、画像、動画、マルチモーダルモデルが商用化に入り、さらにRAG（検索強化生成）やエージェントフレームワークによってAI SaaS顧客の維持率が大幅に向上しています。投資家は評価の基準を「パラメータ規模」から「単位当たりの計算電力効率」と「粗利益率実現度」へと徐々にシフトしていった。

3. 政策推進：米国、中国、欧州からの3つの主要なインセンティブが同時に

米国：バイデン政権のチップ・サイエンス法案第2弾では、GPUパッケージング、チップレット相互接続、シリコンフォトニクス統合への補助金に重点を置いた250億ドルのインセンティブが追加されました。同時に、インフレ抑制法のIT投資税額控除率を拡大し、AWS、マイクロソフト、グーグルの親会社アルファベットはいずれも追加控除を受けました。
中国：工業情報化部と財政部は共同で2,000億人民元の「大規模モデルコンピューティングパワー特別再融資」を創設しました。金利は最低1.75%で、複数の場所で「1000P FLOPS級インテリジェントコンピューティングセンター」の建設が同時に開始されました。国産GPU、AIサーバー、大規模モデルの基礎エコシステムのサポートに注力しています。
EU ：AI法が正式に可決され、安全で制御可能な大規模モデルとコンピューティングネットワークへの欧州の資本投資を加速させるため、300億ユーロ規模の「信頼できるAI」基金が設立されました。ドイツ、フランス、イタリアは、データセンターの運用コストを削減するため、限界電力割引を2030年まで延長することで合意しました。各国間の補助金獲得競争は「政策増幅」をもたらし、AIインフラは公的資本支出の新たなホットスポットとなっています。

IV. 評価とリスク：バブル、サプライチェーン、規制の3つの課題

過去24ヶ月間で、主要GPUメーカーのダイナミック株価収益率は35倍から70倍に上昇し、これはインターネットバブル期の半導体大手の評価額を上回っています。AIブロードインデックス（ハードウェア、クラウド、アプリケーションを含む）の株価売上高倍率（PSR）の中央値は14倍で、これも過去平均より2標準偏差高くなっています。同時に、先進的なパッケージング、高帯域幅メモリ、窒化ガリウムパワーデバイスの不足により、生産能力の拡大は不透明です。地政学的な緊張が高まり、機器輸出が制限された場合、生産能力の実現は予想を下回る可能性があります。監督面では、EUの「AI法」は「高リスクモデル」に学習データとエネルギー消費量の開示を義務付けており、コンプライアンスコストが増加する可能性があります。また、米国の議員は、5,000億を超えるパラメータを持つ大規模モデルに対する強制ライセンスの導入を予定する「SAFE AI法」を推進しています。政策、能力、評価の3つの圧力により、AIをテーマにしたファンドは、ボラティリティの高い「スパイクのような」市場を経験する可能性があります。

5. 投資戦略：攻撃と防御、階層的配分

1. β構成：業界全体の成長に加わりたい長期ファンドの場合は、コストが低く流動性の高いグローバルAIハードウェアETF（SMAL、AICIなど）を選択できます。評価額の下落が懸念される場合は、0.7～0.8デルタのプットオプションを購入することで、10～15％の下落をヘッジできます。

2. α マイニング: 持続可能な粗利益率の向上と強力な交渉力を持つ半導体 IP および EDA ツール サプライヤーに焦点を当てます。または、自社開発の GPU/TPU を持ち、垂直シナリオをマスターしているクラウド ベンダーをスクリーニングします。

3. テーマの普及：中期的には、データガバナンス、安全なコンピューティング能力、エッジAIモジュールに重点を置き、長期的には、自動化ソフトウェア、産業用大規模モデル、バイオ向けAI（タンパク質折り畳み、分子設計）の分野に楽観的です。

4. ヘッジ戦略: 高いベータのポジションを保持しながら、20 年米国債のコール/プット オプションの組み合わせを確立するか、現金相当のステーブルコイン インカム戦略を保有して、マクロ金利と流動性収縮リスクをヘッジします。

結論

AIテーマファンドの運用資産規模は兆ドル規模に達しており、これは資本市場が「インテリジェンス」を長期的な構造的投資機会として捉えていることを意味します。しかし、アンドリュー・リー氏が強調したように、政策補助金、技術革新、そしてグローバルサプライチェーンのリスクが複雑に絡み合う状況において、投資家は楽観的な見方にとらわれず冷静さを保ち、階層化されたアロケーション、ダイナミックヘッジ、そしてファンダメンタルスクリーニングを駆使して、潜在的なボラティリティサイクルを乗り越える必要があります。そうすることで初めて、このAI資本の饗宴において、高いボラティリティとバリュエーションの下落に飲み込まれることなく、真の超過収益を獲得できるのです。