投稿者 global-ai-media 
Ark Investの最新レポートは、2026年に向けてAI関連支出が現在の3倍に拡大すると予測しており、特にデータセンター向けインフラへの注目が高まっています。本記事では、Broadcomなどのハードウェア企業が注目される背景にある「カスタムシリコン」と「通信ボトルネック」の課題を解説し、日本企業が直面するインフラ投資の最適化とコスト戦略について考察します。
AI支出の急増とインフラへのパラダイムシフト
著名投資家キャシー・ウッド率いるArk Investのレポート「Big Ideas 2026」において、AI関連の支出が今後数年で劇的に増加するとの予測がなされました。この予測の背景にあるのは、単なる生成AIブームの継続ではなく、AIモデルの実装・運用フェーズにおける「物理的なインフラ」への巨大な需要です。
これまでAI投資といえば、NVIDIAのGPUに代表される計算資源の確保が中心でした。しかし、今回のレポートでBroadcomのような企業が注目されている事実は、市場の関心が「計算能力（Compute）」単体から、それらを繋ぐ「ネットワーク」や「特定のワークロードに最適化されたカスタムチップ」へと広がりつつあることを示唆しています。
汎用GPUから「カスタムシリコン」と「接続性」へ
BroadcomがAIデータセンター銘柄として推奨される理由は、同社が強みを持つ「カスタムASIC（特定用途向け集積回路）」と「ネットワークスイッチ」の技術にあります。AIモデルが巨大化するにつれ、単体のGPU性能だけでなく、数千・数万のチップ間でデータをやり取りする通信速度がボトルネックになりつつあるからです。
また、GoogleやMeta、Amazonなどのハイパースケーラーは、汎用的なGPUへの依存度を下げ、自社のAIモデルに最適化されたカスタムチップ（ASIC）の開発を加速させています。これは、電力効率と処理速度を最大化し、中長期的なコストを削減するための合理的な判断です。日本企業にとっても、すべてを汎用GPUで解決するのではなく、用途に応じたハードウェア選定や、通信帯域を考慮したアーキテクチャ設計が重要になってくるでしょう。
トレーニングから推論へ：コスト構造の変化
AI開発のフェーズは、モデルを作る「学習（トレーニング）」から、実際にサービスとして稼働させる「推論（インファレンス）」へと比重が移りつつあります。Ark Investの予測する支出増大の多くは、この推論インフラの拡充に向けられると考えられます。
推論フェーズでは、24時間365日の安定稼働と低遅延（レイテンシ）が求められます。ここでは、学習時のような圧倒的なピーク性能よりも、電力対性能比（ワットパフォーマンス）や運用コストの最適化が重要指標となります。特にエネルギーコストが高く、円安の影響を受けやすい日本国内の環境では、無尽蔵にリソースを投入する海外ビッグテックと同じ戦略を取ることはリスクとなり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のArk Investの予測と市場動向は、日本の経営層やエンジニアに対して以下の実務的な示唆を与えています。
1. インフラコストの精緻な予測と管理
AI支出が3倍になるという予測は、裏を返せば企業のIT予算におけるAIインフラ比率が急増することを意味します。PoC（概念実証）段階では見えなかった推論コストが、本番運用で経営を圧迫するケースが増えています。FinOps（クラウドコスト最適化）の考え方を取り入れ、モデルの軽量化や適切なインスタンス選定を徹底する必要があります。
2. 「持つAI」と「使うAI」の選別
ハイパースケーラーのようにカスタムチップ開発まで踏み込める日本企業は稀です。しかし、プライベートクラウドやオンプレミス回帰の動きの中で、「どの領域に自社専用の基盤を用意し、どこでパブリッククラウドを利用するか」というハイブリッド戦略の重要性は増しています。機密情報を扱う領域では国内データセンターやオンプレミスを活用し、汎用的なタスクでは外部APIを利用するといった使い分けが、ガバナンスとコストの両面で鍵となります。
3. ネットワークとデータセンター立地の再考
計算資源だけでなく、データ転送の帯域幅がAIの性能を左右します。日本国内でAIサービスを展開する場合、ユーザーに近いエッジ（端末寄り）での処理を含め、通信遅延を最小化するアーキテクチャ設計が、UX（ユーザー体験）の差別化要因となるでしょう。