Zhitong Finance Appは、国生証券がNvidiaの収益報告の背後にあるのはAIハードウェア需要の長期的な持続可能性と成長にあるという調査レポートを発表したことを知りました。テクノロジー主導型、需要構造、競争環境など、さまざまな角度から見ても、AI物語の長い論理は揺らいでいないことがわかります。銀行は、短期的には資本フローはAIアプリケーションに向かう傾向があり、AIハードウェアの評価は抑制されていると指摘しました。しかし、業界サイクルの観点から見ると、ハードウェアの価値は最終的には再設定され、妥当なレベルに戻されます。銀行は、AIアプリケーションとハードウェアは互いに補完し合っており、ハードウェア需要の増加とAIアプリケーションの実装はプラスのフィードバックサイクルを形成すると指摘しました。

国昇証券の主な見解は次のとおりです。

財務ハイライト：NvidiaのFY25Q3の収益は351億米ドルで、前年同期比94％増で、前月比17％増で、同社の以前の予想である325億米ドル（± 2%）を上回りました。純利益は193億米ドルで、前年比109％増でした。このうち、データセンター事業の収益は308億米ドルで、前年比112％、前月比17％増加しました。主にホッパーとブラックウェルのチップに対する強い需要により、これが主な成長ドライバーでした。ゲーム、プロフェッショナルビジュアライゼーション、自動車およびロボット工学事業はすべて前年比で成長しました。同社のGAAPベースの売上総利益率は 74.6% でした。売上総利益率が短期的に変動したにもかかわらず、長期的な収益性は安定していました。さらに、同社の第4四半期の収益ガイドは375億米ドル（± 2%）で、AIハードウェア市場における需要の継続性をさらに裏付けています。

AIハードウェアは成長の可能性が十分にあり、物語のロジックは安定しています。Nvidiaの収益報告の背景には、AIハードウェア需要の長期的な持続可能性と成長があります。テクノロジー主導型、需要構造、競争環境など、さまざまな観点から見ても、AI物語の長期的な論理は揺らいでいないことがわかります。

コンピューティング需要の急激な増加

AIアプリケーションの拡大により、コンピューティング要件が大幅に増加しています。ジェネレーティブAIモデル（GPTシリーズなど）は、トレーニングから推論まで規模が拡大し続けています。たとえば、OpenAIが最近発売したGPT-O1は、AIモデルパラメータの数の増加により、高性能コンピューティングハードウェアの需要が高まり（さまざまなハードウェアアップグレードの需要が高まっている）、推論段階の計算量が商業化中にさらに拡大し、データセンターでのGPUの需要が引き続き好調であることを示しています。

推論アプリケーションの人気と高周波の需要

トレーニングとは異なり、推論はより頻繁に適用され、適用範囲も広いです。AIがコアデータセンターからエッジコンピューティングシナリオ（リアルタイムの言語翻訳、自動運転、ジェネレーティブコンテンツレコメンデーションなど）に拡大するにつれて、コンピューティングパワーに対する需要は集中型から分散型へと広がっています。構造変化により、AIハードウェアに対する全体的な需要が高まり、低遅延、高帯域幅の接続技術（NvidiaのSpectrum-Xなど）の需要がさらに高まります。

エコロジカルチェーンにおける基本的な位置

AIハードウェアはエコシステム全体の基礎です。CSPメーカーもAI企業も、強力なハードウェアサポートを必要としています。現在、Nvidiaの製品は、トレーニング用GPU（H100、A100）、推論用GPU（L40、Blackwell）、ネットワーク接続（Spectrum-X）、およびAIソフトウェアを最適化するためのサポート機能をカバーしています。一方では、エンドツーエンドのソリューションが「Nvidiaエコシステム」を形成しており、他方では、ハードウェア要件はAI技術の開発と密接に結びついています。

ハードウェアに対する市場の悲観論は、業界のファンダメンタルズの変化よりも、短期的な感情的および経済的要因から生じています。長い目で見れば、AIハードウェア、特にカスタマイズされたチップと通信光モジュールは、AIのトレーニングと推論をサポートする重要なコンポーネントです。AIアプリケーションの人気により、高性能ハードウェアの需要がさらに高まり、光モジュールのアップグレードの傾向は加速しています。さらに、ハードウェア業界の競争パターンは比較的安定しています。大手企業は技術的な障壁や市場シェアの面で大きなアドバンテージを持っており、市場センチメントの変動によって収益性と成長の可能性が変わることはありません。将来のAI開発により、ハードウェアの需要は増加し続け、大手企業の利点はより顕著になるでしょう。

短期的には、資本フローはAIアプリケーションに向かう傾向があり、AIハードウェアの評価は（根本的な理由ではなく）抑制されています。本質的に、市場は「高いか低いか」です。しかし、業界サイクルの観点から見ると、ハードウェアの価値は最終的には再設定され、妥当なレベルに戻されます。したがって、AIハードウェアとアプリケーションソフトウェアは競争関係ではなく、共生と共存共栄です。ハードウェア需要の増加は、AIアプリケーションの実装に対するポジティブなフィードバックサイクルを形成します。

したがって、現在立って、2025年の春のレイアウトに焦点を当てて、来年の評価シフトに対応すると予想される「易中天」に代表される光モジュールヘッドの段階的な構成をお勧めします。

以下に焦点を当てることをお勧めします。

計算能力-光通信：中済徐川、信義生、天府通信、台城光、騰京テクノロジー、オプティカルバンクテクノロジー、グアンシュンテクノロジー、デコリー、リアンテテクノロジー、フアゴンテクノロジー、ユアンジエテクノロジー、ケンブリッジテクノロジー、明浦オプトエレクトロニクス。銅リンク：ウォールニュー?$#@$アマテリアルズ、ジンダ株式会社コンピューティングパワー機器：ZTE、紫光株式会社、瑞傑ネットワーク、シェンケコミュニケーションズ、フィリンコス、インダストリアルフーリン、上海電力株式会社、カンブリアン、ハイグアン情報。液体冷却：Invec、シェンリングエンバイロメンタル、Gaolan Co., Ltd. エッジコンピューティングパワーキャリングプラットフォーム：MeiGインテリジェンス、広河通、イーユアンコミュニケーションズ。衛星通信：中国衛星通信、中国衛星、ジェンユーテクノロジー、ハイジ・コミュニケーションズ。

データ要素-事業者：チャイナテレコム、チャイナモバイル、チャイナユニコム。データの視覚化：広大、恒偉テクノロジー、中国・シンガポールSEC。

リスク警告：AI開発は期待を下回り、計算能力の需要は期待を下回り、市場競争のリスクがあります。