Computex 2026が暴いた4つの渋滞｜更新されたAIインフラの投資機会
3人のCEOが、同じ週に、別々のステージで、別々の言葉を使って、同じことを言った。
「NVIDIAはインフラ企業になった」
「銅の壁がラックの内部に迫っている」
「メモリ不足は2030年まで続く」
台北で5日間にわたって開催されたComputex 2026。私はこの3つの発言を並べたとき、ある構造が浮かび上がるのを感じた。3人は別々のことを語っているように見えて、実は一つの連鎖を指している。
AIインフラには4つの渋滞がある。そして渋滞は、解消されるのではない。次のレイヤーに移動するだけだ。
今回のComputexの調査と分析にはかなりの時間を掛けた。結果、記事もかなりの長さになった。だがそれだけの発見があった。AIインフラ投資に対する認識を更新せざるを得ない材料が、次々と出てきたからだ。記事の後半では、今回のComputexで認識がアップデートされた米国・日本・イスラエル・台湾の関連銘柄を地図に置き、その中でも特に重要だと感じた4社を深掘りしていく。長い記事になるが、最後まで読めばAIインフラの地図はかなり変わるはずだ。
Computexとは何か
Computexを知らない方のために、簡単に説明しておきたい。
Computex（台北国際コンピュータ見本市）は1981年に始まった、世界最大級のICT・AI関連展示会だ。毎年6月に台湾・台北で開催される。主催はTAITRA（台湾対外貿易発展協議会）。2026年は45年目にして過去最大、33カ国から1,500社が出展し、6,000ブース、来場者は111,312人を記録した。
特徴は「業界横断」であること。NVIDIA、Intel、AMD、Qualcomm、Marvellのような設計企業から、Foxconn（鴻海精密工業）、Wiwynn、Quantaのような製造企業、Delta ElectronicsやLiteOnのような電源企業、SK HynixやLarganまで、AIインフラのサプライチェーン全体が一堂に会する。CES（消費者向け家電中心）やMWC（通信中心）とはそこが決定的に異なる。
もう一つ見落とせない変化がある。NVIDIAが主催するGTC（GPU Technology Conference）は例年3月にサンノゼで開催される開発者向けカンファレンスだ。2026年はこのGTCの台北版「GTC Taipei」がComputex初日に重ねて開催され、Jensenのキーノートが事実上Computexのオープニングアクトになった。
NVIDIAが号令をかけ、台湾勢がそれを現実のラックや基板に落とし込む。かなり乱暴に言えば、今のAIインフラはこの構図で動いている。
さらに今回、Marvell CEOのMurphyにもキーノート枠が与えられた。NVIDIA以外の米国半導体CEOがComputexでここまで大きな枠を得るのは珍しい。それだけ「コネクティビティ」というテーマの重みが増している。
全てのボトルネックの起点｜10秒間に1.27兆トークン
ボトルネックの話に入る前に、そもそもなぜ今、AIインフラの需要がこれほど膨張しているのかを数字で掴んでおきたい。
Qualcomm CEOのCristiano Amonは、Computex前日のキーノートで「2026年はエージェントの年だ」と宣言した。
エージェントとは、人間が指示しなくても自律的にタスクをこなすAIのことだ。チャットで会話するAI（会話AI）とは、消費するコンピューティング資源の桁が違う。Amonはその差を「トークンの数学」として定量化した。
会話AIに1回応答させるのに必要なトークン（AIが処理するテキストの最小単位）は約1万。推論タスクなら約10万。エージェントが1つのタスクをバックグラウンドで完了するには、約100万トークンが必要になる。
世界全体のトークン消費量はこうなる。
2026年時点で10秒あたり約317億トークン。2030年には同じ10秒間で約1.27兆トークン。約40倍だ。
この40倍という数字が、これから描く4つのボトルネック全ての需要を駆動する大元になる。メモリが足りないのも、銅の配線が限界に達するのも、電力が足りないのも、全てこのトークン爆発の下流で起きている。
Amonはもう一つ興味深いデモを見せた。同じエージェントタスクを「全てクラウドで処理する場合」と「エッジ（端末側）とクラウドで分散処理する場合」で比較したところ、分散処理の方がトークン消費を30%削減でき、コストも4分の1になったという。40倍に膨張するトークンを、クラウドだけで処理し続けることは経済的に不可能だ。「どこで処理するか」の問いが、NVIDIAのRTX Spark（エッジ向けチップ）やMediaTekとの協業に直結している。
ボトルネック①｜Compute：投資家が最初に見るべき渋滞ではなくなりつつある
最初のボトルネックは、最も多くの投資家が注目してきた場所だ。AIを動かすための演算能力。GPU。NVIDIAの領域。
Computex初日のGTC Taipeiキーノートで、Jensenはこう述べた。
「NVIDIAはGPU企業でもシステム企業でもなく、インフラ企業になった。」「Compute is revenue.（計算は売上だ。）」
AIが1トークン生成するたびに測定可能なビジネス価値が生まれる。だから計算能力への投資は「コスト」ではなく「収益源への投資」だ、という論理だ。
Q1 FY2027（2026年2〜4月期）の売上は816億ドル。前年比85%増。データセンター売上だけで752億ドル。Q2の売上ガイダンスは910億ドル。前年同期比で約95%増に相当する。次世代プラットフォームVera Rubinは、2026年後半の本格立ち上げに向けてサプライチェーン全体が動き始めている。CoreWeaveが業界初のVera Rubin NVL72（72基のRubin GPUを1ラックに統合したシステム）の検証を完了し、推論効率がワットあたり10倍になったと報告した。
エッジ側にも手を伸ばしている。RTX Sparkは、MediaTekと共同開発したNVIDIA初の本格的なPC向けチップだ。データセンターの巨大GPUクラスターと同じソフトウェアが、手元のラップトップでも動く。NVIDIAはデータセンターだけでなく、エッジにまで通行料の範囲を広げつつある。
私はNVDAを保有している。Computeレイヤーでの支配は確認された。だがComputexで見えたのは、Computeが「最も注目すべき未解決の渋滞」ではなくなりつつあるということだ。NVIDIAが売上816億ドルを記録するほどGPUが世界中のデータセンターに入れば入るほど、そのGPUを支えるMemory、Connectivity、Powerのレイヤーに新たな渋滞が発生する。
ボトルネックは解消されたのではない。移動した。
ボトルネック②｜Memory：2030年まで構造的に足りない
以前のSK Hynix記事で、営業利益率72%という数字を起点に「HBMがメモリ市場全体を締め上げている」構造を分析した。
あの構造認識は変わっていない。Computex 2026で起きたのは、その認識が当事者の口から公式に裏付けられたことだ。
SK Group会長の崔泰源がComputexに現れた。SK Hynixのトップが台北の展示会に来るのは初めてのことだ。
崔会長は3月のGTC（サンノゼ開催）で「増産の計画はない」と記者に語っていた。それから3ヶ月。台北のステージで180度転換した。
「今後5年間でウェハー生産能力を倍増させる」
背景にある数字がある。ウェハー供給は需要を20%以上下回っている。SK Hynixの2026年HBM（広帯域メモリ、AIチップに直接積載される超高速メモリ）生産分は全量売約済み。2026年の設備投資は2025年の30.2兆ウォン（約200億ドル）を大幅に超える見通しで、上限は開示されなかった。
崔会長はこう言い切った。
「これは短期的な経済サイクルではない。AIがもたらす構造的な需要だ」
翌日、Jensenが行動で応えた。展示会場のSK Hynixブースを訪れ、HBM4Eウェハー（次世代の超広帯域メモリ）に「Please Make More」とサインした。世界最大のAIチップ設計者が、HBM最大手級のメモリサプライヤーに公開で増産を要請する。異例の光景だ。
HBM市場は3社の寡占だ。SK Hynixが50%から62%、Samsungが20%から28%、Micronが約20%。
私はMUを保有している。以前のMicron記事で「105ドルで損切りし370ドルで買い直した」因縁の銘柄として、握力と忘却力について書いた。MUの握力と忘却力とは、「一度損切りした銘柄でも、構造が正しければ買い直す」という自分への教訓だ。
HBM4世代のフラッグシップ（Vera Rubin向け）からMicronが外れたという報道がある。Micronが担うのは推論向けの中位GPU向けだ。メモリ不足が2030年まで続くという構造自体はMUの保有仮説を支えるが、HBM4でのポジション変化は無視できないリスクだ。
HBM 1GBの製造には、通常のDRAM 4GB分のウェハー面積が必要だ。AIデータセンター向けにHBMを増産するほど、普通のDRAM（パソコンやスマホ用）の供給が圧迫される。DDR5メモリの価格上昇は、この構造的な玉突きの結果だ。
Computexの翌週、6月7日にはJensenがソウルを訪問し、SK Hynixと多年にわたる技術パートナーシップを正式発表した。対象はVera Rubin、Vera CPU、RTX Spark、Jetson Thor（ロボティクス向け）の4製品ライン。GPUのボトルネックが移動したからこそ、次のボトルネックであるメモリの確保が最優先になった。
ボトルネック③｜Connectivity：銅の壁がラックの中に迫っている
ここから先が、Computex 2026で私が最も注目した領域だ。
Marvell CEOのMatt Murphyがキーノートで語った問いはシンプルだった。「AIインフラの性能を決めるものは何か。」答えはコネクティビティだ、と。
以前のフォトニクスシリーズで、データセンターの配線問題を「マンションの配管」に喩えた。Blackwell世代の72部屋マンションなら銅管で十分だが、Rubin世代の576部屋になると棟と棟の間は光ファイバーに置き換えるしかなくなる。その先のFeynman世代では廊下の幹線まで全て光になる。
Murphyはこの移行をさらに生々しい言葉で表現した。「銅の壁」だ。データ転送速度が1レーンあたり200Gbps（ギガビット毎秒）に達すると、銅が信号を正確に伝えられる距離は約2.5メートルにまで縮む。サーバーラックの高さは概ね2メートル前後。つまり銅の壁は、すでにラックの「外」ではなくラックの「中」に入り込んでいる。これは物理法則の制約であって、ソフトウェアでは解決できない。
CPO（コパッケージド・オプティクス）がこの壁を越える技術として動き始めている。従来は、ラックの外側に差し込む光モジュールで電気信号を光に変換していた。CPOはこの光変換をスイッチチップのパッケージ内部に組み込む。光の変換がチップのすぐ隣で起きるから、消費電力が大幅に下がる。
CPOの設計を巡って、三つの陣営が動いている。
NVIDIAはMarvellに20億ドルの戦略出資を行い、自社のラックスケール接続基盤「NVLink Fusion」のエコシステムに引き込んだ。Marvellは2026年2月にCelestial AI（フォトニックファブリック技術）とXConn Technologies（ダイ間インターフェイス）を相次いで買収し、光接続の全距離をカバーする布陣を整えた。
一方、Broadcomは既存のイーサネットスイッチ市場の王者として自前でCPOを仕掛けている。102.4テラビットのCPOスイッチ「Tomahawk 6 Davisson」を発表し、直近のQ2 FY2026ではAI半導体売上が前年比143%増の108億ドルに達した。
NVIDIAがMarvellを引き上げ、Broadcomが自前で対抗する。Marvellは「業界のスイス」を自称し、両方と付き合おうとしている。
そしてもう一つ見逃せない動きがある。NVIDIAが光部品メーカーに直接、大きな資金を投じ始めた。2026年3月、NVIDIAはLumentumに20億ドルを投資し、先端レーザー部品に関する複数年の購入契約を締結した。Coherentとも、次世代AIインフラ向け光技術の複数年戦略契約を結んでいる。GPUの会社が、光部品の供給まで自ら押さえに行っている。光は「あったら便利な部品」ではなく、NVIDIAが事前に資金を投じるほどの戦略物資になった。
ここで、テスト装置の話をしておきたい。CPOは作るだけでは終わらない。量産では、むしろ測る方が難しい。光はズレる。熱で揺れる。ミクロン単位のズレが歩留まり（良品率）を壊す。
私はFORM（FormFactor）を保有している。以前のフォトニクスシリーズで、光通信の量産拡大が検査需要を構造的に増やすという仮説を置いた。FormFactorはシリコンフォトニクスの高ボリューム製造向けウェハーテスト「TRITON」を立ち上げており、直近決算では立ち上がりが想定より速いとCEOが語った。Murphyの「銅の壁」テーゼは、この仮説をさらに補強する材料になった。日本株ではアドバンテスト（6857）も同じ文脈にいる。HBMの積層が複雑化し、CPOが量産に入るほど、テスト工程の難度と回数が増える。作る会社だけでなく、壊れていないことを証明する会社にも需要が流れる。
ここまでが、Connectivityの「設計者側」の地図だ。Marvellが設計し、Broadcomが対抗し、NVIDIAが光部品の供給を押さえに行き、FORMとアドバンテストが検査を担う。では、その仕様書を受け取って光を物理的に作る側は誰なのか。そこは記事の後半で徹底的に分解していく。
ボトルネック④｜Power：ACの限界が1年から2年で来る
4つ目のボトルネックは、最も地味で、最も見落とされやすい。だが物理的には最も根源的だ。電力がなければGPUもメモリもネットワークも動かない。
Delta Electronics（台達電子、2308.TW）のAres Chen副社長がComputexでこう語った。
「現在のAC-DC（交流から直流への変換）電源アーキテクチャは、1年から2年以内に限界に達する」
NVIDIAのVera Rubinラックは1台で120kWから130kWの電力を消費する。次世代では200kWを超え、一部の試算では600kWに届く。
今のデータセンターは、家庭と同じように交流電力を受け取り、何段階もの変換を経て直流に変えてからサーバーに供給している。この変換のたびに電力がロスし、熱が出る。ラックの消費電力が100kWを超える時代には、この「何段階もの変換」そのものがボトルネックになる。
そこで800V HVDC（高電圧直流配電）への移行が始まっている。簡単に言えば、建物の外で高圧の交流電力を一気に800Vの直流に変換し、そのまま高い電圧でラックまで送る方式だ。変換の回数が減るから、銅の使用量が約45%減り、効率も約5%上がる。
NVIDIAは2025年のComputexで「800V HVDCサプライヤーアライアンス」を発表した。参加企業は3層に分かれている。
電力半導体を作る企業が14社（Infineon、Texas Instruments、STMicroelectronics、Navitas、OnSemi、ROHM、Analog Devices、Renesas、MPS、Power Integrations、Richtek、AOS、EPC、Innoscience）。
電源コンポーネントを作る企業が6社（Delta、LiteOn、Flex Power、Bizlink、Lead Wealth、Megmeet）。
データセンター電源システムを構築する企業が9社（Schneider Electric、Eaton、Vertiv、ABB、GE Vernova、Siemens、Hitachi Energy、Mitsubishi Electric、Heron Power）。
合計29社だ。
私はBE（Bloom Energy）を保有している。以前の記事でBEを「時間を売る会社」と定義した。BEが提供するSOFC（固体酸化物燃料電池）は、天然ガスや水素を電気化学反応で直接電力に変換する装置だ。通常、大規模データセンターの建設には電力会社との系統接続が必要で、申請から稼働まで5年から10年かかる。SOFC（固体酸化物燃料電池）はオンサイトで設置できるため、この待ち行列をバイパスできる。
2025年10月から2026年1月のわずか90日間で、BEに関連する大型契約・コミットメントは76.5億ドル規模に達した。Brookfieldとの50億ドルのグローバル展開契約、AEPとの26.5億ドル契約。2026年4月にはOracleとの最大2.8GW契約も発表された。DeltaがComputexでSOFC（固体酸化物燃料電池）の800VDCアーキテクチャへの統合を展示したことは、SOFCが台湾のAIインフラエコシステムにも組み込まれ始めた証拠だ。
なお、PowerのボトルネックはBloom EnergyのSOFCだけで完結する話ではない。ガスタービン、ガスエンジン、蓄電池、変圧器、送配電設備を含む「AI電力サプライチェーン」全体が次の投資テーマになりつつある。
ボトルネックは移動する。そこに投資機会がある。
ここまで見てきた4つのボトルネックを1枚の地図にまとめる。
トークン需要が40倍に膨張する（2030年まで）。その需要を処理するComputeはNVIDIAが押さえ、通行料を確立した。だがGPUが増えるほどMemoryが足りなくなる。SK Hynixは5年で倍増しても2030年まで不足が続くと言う。同時に、チップ間をつなぐConnectivityが銅の物理限界に衝突し、光への移行が加速している。そして全てのレイヤーを支えるPowerが、従来のACアーキテクチャの限界に直面している。
この地図は2026年6月時点のものだ。技術ロードマップも需給も変わりうる。だが、ボトルネックがComputeからMemory、Connectivity、Powerへ移動しているという方向性は、少なくとも2030年前後までのAIインフラ投資を見るうえで重要な補助線になる。
2023年から2024年はComputeがボトルネックだった。NVDAを買った人は報われた。2026年の今、Computeの渋滞は緩和されつつある。同じ発想で「今詰まっている場所」に飛びつくだけでは、このフレームの半分しか使えていない。ボトルネックが移動する方向が見えているなら、移動先に先回りできる。
ここから先の記事後半では、Connectivityの裏側の構造と投資機会に徹底的に迫る。
NVIDIAは40億ドルを光部品メーカーに投じた。Marvellは銅の壁を定義し、Broadcomはスイッチを設計した。仕様書は出揃った。では、その仕様書を受け取って、光を物理的に作り、組み立て、検査する側は誰なのか。13億ドルの前払い契約を勝ち取ったファウンドリ。ストップ高を記録した光学レンズ企業。決算急落の翌日に私がポジションを取った装置メーカー。設計者の名前は誰もが知っている。では、実行者の名前を何社言えるだろうか。
Computex 2026は、私のAIインフラ投資に対する認識を少なからず変えた。米国株だけを見ていては不十分だということ。設計者だけでなく実行者の希少性に目を向けるべきだということ。そして、目先の渋滞だけでなく5年先の移動方向を読む必要があるということ。この先の分析が、あなたにとっても同じ気づきのきっかけになれば幸いだ。
