MetaがAMDと数百億ドル規模の契約——AI半導体の多様化戦略と、ソフトウェア市場を揺さぶる「AIリスクオフ」の構造

AI投資の規模が膨らむにつれて、半導体市場の勢力図と既存ソフトウェア企業の存在意義が同時に問い直されている。Metaが発表したAMDとの大型契約は、Nvidiaへの一極依存からの脱却を示すシグナルとして注目を集めた。一方でAnthropicが相次いで公開するAIツールは、既存ソフトウェア株の急落を引き起こし続けている。同じ日に起きた複数の出来事を通じて、AIが産業構造に与える影響の複層性が浮かび上がった。

1. MetaとAMDの大型契約——規模と意図

1-1. 取引の基本構造

Metaは、AMDのチップとデータセンター機器を購入する契約を結んだ。規模は6ギガワット分のキャパシティで、取引総額は数百億ドル規模にのぼるとされる。AMDの株価はこのニュースを受けて一時9%超上昇し、11月以来最大の上昇幅を記録した。

AMDのCEO リサ・スーが強調するのは、購入契約にとどまらない関係性だ。Metaは株式ワラントをAMDに付与する形で、互いの業績連動型のパートナーシップを設計している。AMD株価が一定水準を超えることで初めて意味を持つこの仕組みは、「単なる発注」ではなく「共同成長への賭け」という性格を持つ。

1-2. Metaのコンピューティング戦略

Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは、今年1月、「数百ギガワット規模のコンピューティング能力を確保し、超知能（super intelligence）領域に到達する」という野心的な目標を表明した。今回の契約はその実行の一環であり、2025年のCapEx予測は約1350億ドルとされる。

重要なのは、Metaが、Nvidia・AMD・自社開発チップという三つの調達元を並走させている点だ。アナリストのMandeep Singh氏はこの点について「Nvidiaを使う場合はその生態系全体に依存せざるを得ない。AMDとの契約は、MetaにとってNvidiaへの対抗軸を確保することを意味する」と分析する。Metaのワークロードは推論（インファレンス）の比重が高く、Nvidiaが強みを持つ学習（トレーニング）とは要件が異なる部分もある。このため複数の供給源を使い分けることには合理性がある。

1-3. Nvidiaへの影響は限定的か

翌日に控えたNvidiaの決算を前に、今回の契約がNvidiaへの競争的脅威と解釈されるかどうかに市場の注目が集まった。しかしBloombergの半導体担当記者Ian King氏は「現時点では数字が全てを語っている。全てのプレイヤーが同じ巨大な需要の波から等しく恩恵を受けており、市場全体が底上げされている状態だ」と述べる。Nvidiaのデータセンター部門の四半期売上は500億ドルを超えており、AMDの現状（約100〜120億ドル規模の年間ランレート）との差は依然として大きい。

競争が本格化するのは需要の拡張が一段落した後、というのが大方の見方だ。「市場が減速したとき、初めてシェア争いが始まる」とIan King氏は指摘した。

2. AnthropicとAIリスクオフ——ソフトウェア株を揺さぶる構造

2-1. IBMの急落が示したもの

MetaとAMDの契約発表と同じ週、IBMが25年ぶりの大幅下落を記録した。きっかけは、Anthropicによる一つのアナウンスだった。1959年に開発されたCOBOL言語——世界の金融インフラを支える200億行のコードを担うこの言語——を、ClaudeのAIエージェントが解析・近代化支援できるという発表だ。

IBMは、長年、COBOLが稼働するメインフレーム環境を中心に事業を展開してきた。「AnthropicがClaudeを使えばCOBOL近代化に役立つと示唆しただけで、IT業界で最も歴史ある企業の一つが25年ぶりの最悪な日を迎えた」とBloomberg Techは伝えた。IBMのCTO Rob Thomas氏はブログで「IBMのメインフレームの価値はCOBOLとは切り離して考えるべきだ」と反論したが、市場の動揺を抑えるには至らなかった。

翌日、Anthropic・Intuitの連携発表が報じられると今度はIntuitの株価が上昇するなど、Anthropicの動向一つで「プラスかマイナスか」が決まる相場が続いた。

2-2. ソフトウェア株全体を覆う「先撃ち」の論理

IT・ソフトウェアセクターの調査を担うアナリスト、Hillary Fridge氏は、この状況を「ベンダーは自社がAIによって改善されていることを示さなければならない。AIが既存ビジネスの減少を補うだけでなく、実際に事業を拡大させていることを証明できて初めて、市場の見方が変わる」と分析する。

彼女が「グレート・キャッチダウン（Great Catch Down）」と呼ぶ現象が起きている。AIの潜在的破壊力を織り込む形で、ソフトウェア各セクターが軒並み売られる構図だ。Salesforceは、年初来34%安、純粋なソフトウェア銘柄の多くが歴史的な低バリュエーションに達しているにもかかわらず、買い向かう動きは限られている。

ある調査レポートの共著者はBloomberg Televisionのインタビューで「AIのトレードはすでに3.5年続き、ほぼ一直線で上昇してきた。現時点では誰もがロングポジションを最大化しており、追加の買い手が少ない状態だ。同時に、AIが過去6ヶ月で急速に強力になったという現実が、市場の消化不良を引き起こしている」と述べた。

2-3. どのセクターが相対的に防御力を持つか

Fridge氏は、全面安の中でも相対的に耐性があるカテゴリとしてセキュリティとデータプラットフォームを挙げた。セキュリティに関しては、「AIそのものが新たな攻撃面を生み出しており、その解決策をAI自体に委ねることには規制産業を中心に根強い懸念がある。セキュリティは物理インフラを含む領域でもあり、純粋なデジタル現象ではない」と語る。

データプラットフォームについては「SnowflakeやOracleのようなインフラは、次世代AIアプリケーションの基盤として使われている。LLMとはアーキテクチャも効率性も異なるデータモデルが必要とされており、既存プラットフォームが持つ優位性は簡単には置き換えられない」と分析した。

3. ドメイン特化型AIの台頭——会計×AIの事例

3-1. 汎用AIでは届かない領域

同日のBloomberg Tech放送では、会計業務に特化したAIスタートアップが1億ドルの資金調達を発表した。評価額は10億ドルを超えている。

このCEO Matthew氏は、AnthropicのCo-workエージェントとの差別化についてこう語る。「汎用AIツールは素晴らしい。しかし複数の要件を同時に満たす必要がある専門的な仕事には限界がある。ドメイン特化の精度保証、監査証跡を含むエンタープライズ機能、専門家にとって使いやすいUX——これらは汎用ツールでは提供できない」。

具体的な成果として、AIが法人税申告書ワークブック全体を自律的に完成させる「長時間稼働エージェント」の実用化を発表した。

3-2. AI導入は仕事を「奪う」のか「増やす」のか

「AIは会計士の仕事を代替するのか」という問いに対し、Matthew氏は自社エンジニアリング部門の例を挙げて答えた。「今やエンジニアが大量のコードを直接書く必要はない。しかし機械学習チームはこれまで以上に多忙で、採用も積極的に続けている。AIが時間を解放することで、より高度な課題に取り組めるようになるからだ。会計も同じで、現状では手が回っていない膨大な業務が存在する。米国防総省は8期連続で監査未達成、病院は手術一件あたりのコストすら把握できていない。これらはAIが会計分野で解決できる課題だ」。

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