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皆さんこんにちは。米国株投資の耳よりの話へようこそ。
よろしくお願いします。えーと、今回もですね、非常にエキサイティングなデータがそらっていますよ。
はい、いつもありがとうございます。早速なんですが、今日のテーマはズバリこちらです。
今期、GAFAM決算振り返り。勝ち組と負け組を分けた要因を探る。
おお、これはまた株式市場全体をずっと牽引してきた巨大テック企業たちの現在地を測るという、まさに何というか資金石となるテーマですよね。
本当にそうですよね。あなたも最近の株式市場を見ていて、なんか少し空気が変わったなって感じていませんか?
ええ、それはすごく感じますね。
ですよね。ちょっと前まではニュースでAIっていう端末が出ただけで、それこそ無条件で株価がドーンって上がるような魔法の言葉みたいに機能してましたよね。
はい、ありましたね。何でもかんでもAIって言えば上がるみたいな。
そうなんですよ。でも今回の巨大IT企業5社、つまりGAFAMの決算を見てみると、その楽観的な空気がもう一変してしまったようです。
そうですね、一変しました。
何というか、市場が突如として新しい残酷なルールを突き捨ててきたような感じで。さあ、このテーマを紐解いていきましょう。
今回の決算シーズンが私たちに明確に示したのは、もうゲームのルールが完全に変わったということなんですよね。
ルールが変わった。
はい、これまではですね、AIに対してどれだけ大きなビジョンを描けるかとか、あるいはどれだけ巨額を投資を宣言できるかっていう、いわゆる期待値だけで変われるフェーズだったんですよ。
ああ、期待だけでお金が集まってたんですね。
そうなんです。でも市場は今その期待をですね、非常に厳しい実績の検証フェーズへと移行させました。
実績の検証ですか。
なので、この新しい市場のルールを解き明かして、投資家が今何を最も重視しているのか、その構造を浮き彫りにすることですね。
期待から実績へということですね。では早速、今回のGAFAM各社の通信簿、つまり決算評価のサマリーから見ていきたいんですけど。
はい、見ていきましょう。
全体を見渡すと、見事に勝ち組と評価された企業群と苦戦した企業群に、もう真っ二つに分かれましたよね。
まずは勝ち組のマイクロソフト、アマゾン、そしてアルファベット、つまりGoogleについてなんですが。
この3社に共通しているのはですね、何百億ドルっていう巨額のAI投資を行いながらも、それをしっかりと正当化できたという点なんですよ。
正当化できた。
ちゃんと数字で証明してみせたわけですね。
なるほど、でもマイクロソフトは相変わらず強いですよね。法人向けクラウドのAzureとかでAIの採用がものすごいスピードで加速していて。
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はい、ものすごい伸びでしたね。
コパイロットのような生成AIプロダクトが、もうすでに企業活動のインフラとして定着し始めているっていう。
巨額のAI投資がダイレクトに収益に結びついている筆頭核と評価されてましたよね。
いや本当におっしゃる通りです。そしてですね、Amazonも非常に堅実な結果を出したんですよ。
Amazonも。
これまで少し成長が鈍化していたクラウドサービスのAWSが、AI需要をしっかり取り込んで見事に再成長の軌道に乗りましたし。
ああ、AWS盛り返したんですね。
はい、それと並行して本業であるECとか物流部門で自動化などによるコスト効率化を成功させているんですよね。
なるほど、攻めと守りのバランスが絶妙だったと。
そうなんです。そしてGoogleですね。
あ、Google。一時期はなんか、AIの台頭でGoogle検索はもう終わりだなんていう結構極端な批判論もありましたよね。
ありましたありました。検索オアコン説なんて言われてましたけど。
へえ、でも蓋を開けてみればGoogleクラウドは急成長をしていますし、自社のAIであるGeminiを統合した検索広告も非常に顕著でしたよね。
はい、やっぱりコアビジレスの強さをしっかり見せつけた形ですよね。この3社は莫大な投資に対する市場の警戒感を本業の圧倒的な収益力でねじ伏せたと言えますね。
ねじ伏せた、いい表現ですね。ただここでちょっと疑問なのが、厳しく評価されて負け組扱いされてしまったメタの存在なんですよ。
あ、メタですね。
メタの決算って本業の広告収益自体は2桁増収で絶好調だったはずですよね。
はい、おっしゃる通り絶好調でした。
それなのに株価が大きく売られてしまったっていうのがちょっと不思議で。
あの業績自体は本当に良かったんですよ。でも市場が問題視したのは利益じゃなくて資質のペースだったんですよね。
資質のペースですか?
AIモデルの開発とかデータセンターへの設備投資、いわゆるキャペックス、資本的資質をですね、急増させてさらに今後の投資未投資も大幅に過方修正したんです。
なるほど。めちゃくちゃお金を使いますよって宣言したわけですね。
そうなんです。それが市場から強烈に嫌気された要因なんですよね。
いやでも業績が過去最高に良いのに株価が下がるなんてなんだか腑に落ちないんですよね。
まあそうですよね。
例えるなら、今月の給料は過去最高だったよって喜んでるのに、同時に来月から超高級なスポーツカーを何台もフルローンで買うからよろしくって宣言して、家族である投資家から大ブーイングを受けたようなそんな状態ですよね。
それは非常に的資格なメタファーですね。
ですよね。
投資家という家族はですね、その高級車が単なる増落なのか、それとも将来的に家計を潤すための必要な投資なのか、そこの明確な道筋が見えないと納得してくれないわけですよ。
なるほど。キャペックスっていうのは未来への投資だけど、改修できなければただのおもにになっちゃいますからね。
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そういうことです。
そしてもう一社、Appleはどうでしょうか。こちらは伸び悩みという評価でしたけど。
Appleはですね、他の4社とはちょっと戦略が異なっていて、自社で巨大なデータセンターを爆発的に増設しないっていう、いわゆる軽量投資のアプローチを取っているんです。
軽量投資。
はい。設備投資を抑えている分、財務的なリスクは低く見えるんですよ。
ふむふむ。
ただ、独自のAI機能であるApple Intelligenceがどう収益に貢献するのか、あるいはそれがiPhoneの買い替え、いわゆるスーパーサイクルを本当に牽引できるのか、そこの確証が短期的にはちょっと見えにくかったんですよね。
ああ、堅実なのはいいけれど、クラウドインフラ主導で爆発的に成長している他社と比べちゃうと、どうしてもスピード感に欠けるって判断されちゃったわけですね。
そうですね。
でも、少し立ち止まって考えたいんですけど。
はい。
マイクロソフトの巨額投資は素晴らしい先行投資だって褒められて、メタの巨額投資は無駄遣いになりかねないって叩かれたじゃないですか。
どっちも何百億ドル規模の大金を突き込んでいることには変わりないですよね。この違いって一体どこから来るんでしょうか。
そこが今回の決算の最も重要なポイントなんですよ。
最も重要。
はい。勝敗を分けたのはですね、経営者の質子とかAIの性能そのものじゃなくて、ビジネスモデルの根本的な構造なんです。
ビジネスモデルの構造ですか。
大きく分けて3つの要因がこの明暗をくっきりと分けたんですよね。
ビジネスモデルの構造の違い、つまり救ったAIインフラをどうやってお金に変えるかっていうその仕組みの差ですね。
まさにそこです。ここで非常に興味深いのはですね、要因の一つ目なんですけど、クラウド事業を通じた即時マネタイズの有無なんですよ。
即時マネタイズ?
はい。マイクロソフト、Amazon、Googleっていうのはパブリッククラウド、つまりAzureとかAWSを持ってますよね。
超巨大なクラウドサービスですね。
彼らは自社で作った莫大なAIインフラをいわば時間貸しの形で即座に外部の企業に販売できるんです。
なるほど。自分が数千億円かけて作った最新鋭の巨大なAI工場を完成したその日から他の企業にレンタルして賃料をもらえると。
そうなんです。
だから投資がそのままクラウド部門の増収っていう目に見える数字に直結するわけですね。
おっしゃる通りです。一方でメタはですね、自社でそういった法人向けクラウドを持っていません。
そっか。メタはクラウドサービスやってないですね。
そうなんですよ。彼らが巨額を投じて開発したラマなどのAIモデルとかデータセンターっていうのはあくまで自社のフェイスブックとかインスタグラムの広告制度向上にしか使えないんです。
あー見えてきました。メタの場合は投資した効果が自社のプラットフォームが賢くなって結果的に広告収入がアップするっていう間接的な形でしか戻ってこないんですね。
そうなんですよね。だから現金化つまりマネタイズまでのタイムラグが長すぎて投資家から本当にその高級車元が取れるのって疑われてしまったと。
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なるほどなぁ。直接貸し出せるかどうかの差は大きいですね。
はい。そして要因の2つ目がフリーキャッシュフローつまりFCFの維持能力なんです。
FCFですね。
今AI半導体の争奪戦によってですね、ガーファム4社の設備投資額は前年比でなんと7割以上も急増してるんですよ。
えーと7割ですか。普通の企業なら一瞬で破綻するレベルですよね。
そうなんですよ。年間で数千億から数千億ドルっていう歴史上ちょっと類を見ない異常なスケールなんですよね。
ちょっと想像つかない金額ですね。
だからこそ市場の評価軸が激変したんです。これまではAIに対して巨額投資できる資本力があるだけで評価されてました。
お金持ってるなすごいなって。
しかし今は巨額投資をしつつも潤沢な手元現金つまりフリーキャッシュフローを残せているかっていうその資本効率がシビアに見られているんです。
資本効率ですか。
はい。FCFっていうのは営業活動で稼いだお金から設備投資を差し引いて最終的に手元に残る自由に使える現金のことですね。
つまりどんなにAIに投資してもちゃんと金庫に現金がジャブジャブ残っているかどうかが問われているわけですね。
まさにそうです。
マイクロソフトやグーグルは既存のビジネスからの現金収入がもうとってつもなく大きいからあれだけ巨額の投資をしてもFCFがプラスを維持できている。
だから投資家も安心できるわけですね。
ええ。逆にメタは投資ペースを急激に上げたことで将来のフリーキャッシュフローが悪化するんじゃないかっていう懸念を抱かせてしまったんですよね。
なるほど。
そして要因の3つではですね、ハードウェア他のみたいソフトウェアインフラっていう構造的な差です。これがまさにAppleが伸び悩んだ理由に直結するんです。
先ほどのAppleの軽量アプローチの話ですね。
はい。企業が業務効率化のためにクラウドを契約するのって、いわば必要経費じゃないですか。
ええ。もう仕事に必須のツールですからね。
でもAppleのAI戦略が収益化されるためにはですね、消費者が新しくて高価なiPhoneに買い替えてくれるかっていう個々の消費者心理に依存しなきゃいけないんですよ。
確かに。
うちの会社は今日からAIクラウドを導入しますっていうトップダウンの決定と、よしこの新しいAI機能が使いたいから最新機種を自腹で買おうっていう個人の決断ではハードルの高さが全く違いますよね。
そうなんですよ。かなり不確実性が高いんです。
なるほどな。
インフラ主導の成長に比べるとですね、ハードウェアの買い替えサイクルに依存するビジネスはどうしても確実性とかスピード感でレクゴするって市場は判断したわけです。
なるほど。構造的な理由が非常によくわかりました。
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つまりこれってどういう意味なんでしょうか。
と言いますと。
リスナーの皆さんも気になっていると思うんですが、このGARFAMの踏み絵の結果は今世間を騒がせているAIブームとか半導体ブーム自体がもう終わってしまうことを意味するんでしょうか。
なるほど。ドットコムバブルの崩壊前みたいな。
そうですそうです。急に市場がシビアになったので不安に思う人もいるんじゃないかなと。
その懸念はすごく理解できるんですけど、結論から言えばブーム自体が終わるわけじゃないんです。
終わるわけじゃない。
はい。起きているのはバブルの崩壊じゃなくて相場の質の知覚変動なんですよ。
知覚変動ですか。
AIと名がつけば何でも変われる全面高のフェーズから厳格な選別と二極化が起きるフェーズへ移行したんです。
選別と二極化。半導体市場には具体的にどんな影響が出ているんでしょうか。
半導体への特徴自体は極めて力強く継続しています。
特にAIの計算に不可欠なNVIDIAのGPUとかTSMCが担う先端半導体の製造、
そしてHBMと呼ばれる抗体液メモリーへの需要は圧倒的な供給不足に陥っているんですよ。
すごい需要なんですね。
このHBM不足によってメモリー全体の単価が上昇するメモフレーションという現象すら起きています。
メモフレーション。インフレのメモリー版ですね。
でもなんでそんなに特定のメモリーだけ価格が跳ね上がるんですか?
半導体メーカー全体が儲かっているわけではない?
そこが二極化の恐ろしいところなんです。
どういうことですか?
AI向けのHBMって従来のメモリーに比べて製造工程が桁違いに複雑で、
チップを何層にも重ね合わせる特殊な技術が必要なんですよ。
作るのが難しいんですね。
これを作ろうとすると従来のメモリーの製造ラインを大きく圧迫してしまうんです。
その結果全体の供給量が減ってしまって価格が高騰すると。
そういう仕組みですか。
一方で自動車用とか産業用、一部の家電向けの伝統的な半導体は未だに需要回復が遅れているんです。
そうなんですね。
同じ半導体業界でもAI特殊の恩恵を直接受けているかで業績の格差が残酷なほど開いているんですよ。
なるほど。一律に後継機なわけじゃないんですね。
そして巨大IT企業たちもただエヌビリアからチップを買い続けるだけじゃないですよね。
おっしゃる通りです。ここが次の大きなトレンドなんですけど、
ガーファムなどの巨大企業はエヌビリアの高い利益率に依存する構造から脱却しようとしてるんですよ。
GoogleのTPU、AmazonのTrenium、マイクロソフトのMayaといった自社開発のカスタムチップへのシフトを急速化させているんです。
なぜ自前でチップを作る必要があるんでしょうか。エヌビリアのチップは圧倒的に性能が良いはずですよね。
理由はコストと電力効率なんです。
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コストと電力。
はい。汎用性の高いエヌビリアのGPUは確かに高性能なんですけど、その分非常に高価なんですよ。
かなり高いって聞きますね。
ですよね。だから自社のデータセンターで特定のAI処理だけを行うんだったら、その用途に特化した無駄なないカスタムチップを作った方がトータルでのコストを劇的に下げられて消費電力も抑えられるんです。
ここからが本当に面白いところなんですが。
はい。
巨大企業が自前でチップを作り始めているということは、これからは単にAIチップを作る会社だけでなく、その周辺を支える裏方の企業にチャンスが回ってくるということですよね。
まさにその通りです。特定のメーカーの独占状態から、カスタムチップの設計を受けよう企業とか、その基礎となる知的財産、いわゆるIPを提供する企業へと需要と資金が分散し始めているんですよね。
これまでのとりあえずNVIDIAを買っておけばいいという単純な相場ではなくなってきたと。ではAIの活用そのものへの見方はどう変わったんでしょうか。
企業によるAIに何十億ドル投資しますっていう威勢の良い宣言だけではもう市場は反応しないんですよ。
そうですよね。実績重視になったんでしたね。
はい。AIの言語モデルを賢く育てる学習、いわゆるトレーニングのフェーズから、出来上がったAIを実際の業務やプロダクトでどう使い、どう稼ぐかという推論、つまりインファレンスのフェーズへと関心が完全にシフトしました。
実利のフェーズですね。素晴らしいAIを作ること自体が目的ではなくて、そのAIを道具として使って今月いくら儲かったのかという実益の証明が求められていると。
そういうことです。
ではこの厳しい選別のフェーズを踏まえて、私たちは今後具体的にどのような企業に注目していけばいいんでしょうか。
これをさらに動きな視点と結びつけるとですね、今後市場から強固な支持を集める企業像は大きく4つの条件に整理できるんですよ。
4つですね。ぜひ教えてください。まず1つ目の条件は?
条件の1つ目は投資対効果、つまりROIを速やかに実証できる企業です。
ROIの実証。
ええ、莫大な投資を行ってもそれをクラウドサービスのようなB2Bモデルで即座に他社に課金できたり、自社の社内業務にAIを組み込んで人件費を削減して営業利益率を明確に向上させることができる企業ですね。
先ほどのマイクロソフトやアマゾンのように投資が数字としての結果に直結している優等生タイプですね。では2つ目は?
2つ目は巨額投資を行いつつもフリーキャッシュフローFCFを維持できる企業です。
キャッシュですね。
はい。これは検索広告とかECサイトなど既存のビジネスから圧倒的な現金を生み出し続ける力がある企業を指します。
なるほど。
外部からの資金調達に頼らずに自分たちの稼ぐ力だけでAI投資の莫大なコストを消化できる強靭な自己資本力が問われるんです。
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結局のところ本業の基礎体力がものを言うわけですね。そして3つ目の条件は先ほどの裏方の話につながりそうですが。
その通りです。条件の3つ目はインフラのボトルネックを解消する実需企業なんですよ。
ボトルネックですか?
いえ。今巨大なAIデータセンターの建設ラッシュが続いてますけど、同時に物理的な限界が近づいてるんです。
物理的な限界。サーバーを置く場所がないとかですか?
いや。最も深刻なボトルネックは電力と熱なんです。
電力と熱?
はい。AIチップは従来のサーバーとは比較にならないほど膨大な電力を消費するんですよ。
そうなんですね。
そのためデータセンター急増による電力不足が深刻な課題となっていて、電力インフラとか次世代エネルギー、
例えば小型モジュール炉、SMRのような新しい原子力技術を手掛ける企業に莫大な資金が集まってるんです。
ちょっと待ってください。AIの話をしていたはずなのに原子力発電とか電力インフラの企業が主役に踊り出てくるんですか?
まさに風が吹けばオケ屋が儲かる的なスケールの大きな展開ですね。
そんと言いそうですよね。さらにですね、高負荷なAIチップが発する猛烈な熱に対処する技術も必須なんですよ。
ああ、熱を持っちゃうんですね。
ええ。従来の空調ではもう冷やしきれないため、サーバーを液体で直接冷やす液冷システムなんかの熱管理技術を持つ企業が急成長しています。
これらがAIインフラの物理的なボトルネックを解消する企業群ですね。
単なるソフトウェアとかITの枠組みを超えて、現実世界の物理的な問題を解決する企業が勝ち組みになっていくんですね。
非常に面白い。では最後の4つ目の条件は?
ここがですね、最も大きなパラダイムシフトと言えるかもしれません。
条件の4つ目は、AIを道具として使いこなし、実業で利益を出す非IT企業なんです。
え?IT企業ではなくて非IT企業ですか?
はい。例えば、AIを活用して膨大なデータから新しい化合物を発見し、創薬スピードを数倍に引き上げた製薬会社とかですね。
なるほど、製薬会社。
あるいは、バックオフィスの事務作業やコールセンターをAIで自動化して、コスト構造を劇的に改善させた金融機関。
さらには、希少データや過去の販売記録をAIに学習させて、緻密な需要予測を行って、在庫ロスを極限までゼロに近づけた物流や小売企業などです。
ああ、なるほど。彼らはAIそのものを開発するテック企業ではないけれど、出来上がったAIの恩恵を最も受ける立場にいるんですね?
そうなんですよ。彼らの最大の強みは、他社が決して真似できない独自の現場データを持っていることなんです。
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現場データ?
ええ。患者の臨床データとか、長年蓄積された顧客の金融ログ、現場の泥臭い産業データ、これらを自社専用のAIに学習させることで、既存のビジネスモデルを覚醒させて、圧倒的な付加価値を生み出せるんですよね。
リスナーの皆さん、これは発想の転換ですね。これまではAIを作るテック企業が主役でしたが、これからはAIを使い倒して既存のビジネスを覚醒させる伝統的企業こそが、最大の勝ち組になるかもしれないということです。
まさにそうですね。
なんか、視界がすごくクリアになった気がします。
そう言っていただけると嬉しいです。総括するとですね、今回のガーファム決算は、どれだけAIに投資できるかっていう夢を語る資本力の競争から、莫大な投資を吸収できる本業の稼ぐ力、つまりFCFがあるか、そしてそれを実際の利益、ROIに素早く変換できるかという非常にシビアな現実路線の始まりを告げるものだったんです。
AIバブルなんて言葉で浮かれていた時期はもう終わり、まさに本物だけが生き残るフェーズに入ったんですね。
ええ。そしてこれはある重要な問題を提起しているんです。
重要な問題?
はい。AIが作るものから使うものへと完全に移行した今、5年後の株式市場において最大のAI関連銘柄としているのは、今私たちが全くIT企業だと思っていないような企業かもしれません。
なるほど。
泥臭い物流企業とか地味なヘルスケア企業がAIによって劇的な進化を遂げている可能性がありますよね。
あなた自身の身の回りの業界や、普段利用しているサービスの中で、AIによって最も大化けしそうな伝統的企業はどこでしょうか?
いやあ、考えさせられますね。あなたが毎日働いているその業界、あるいはいつも見かけているあの地味な企業が、実は数年後の最強のAI銘柄に化けるかもしれない。
ぜひ身の回りの企業をそんな新しい視点で観察してみてくださいね。
ええ、ぜひ。
さて、今回の徹底解説いかがでしたか?
米国株投資の耳寄りな話では、これからもあなたの投資のヒントになるような情報を、深くそして楽しくお届けしていきます。
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それでは次回もお耳を拝借。