資本支出

テンセントホールディングスは2026年第2四半期の財務報告を発表し、収益は2047.9億元で、前年同期比11%増加し、市場予想をわずかに上回りました；Non-IFRSの純利益は684億元で、前年同期比9%増加しました；株主に帰属する利益は560.22億元で、前年同期比0.7%増加しました。資本支出は527.8億元で、前年同期比176%増加し、市場予想の321.4億元を大きく上回り、主にAIインフラへの投資に使用されました。当四半期のフリーキャッシュフローはマイナス138億元で、AI計算能力の購入前払金を除外すると、フリーキャッシュフローは376億元となります。ビジネス面では、付加価値サービスの収益は984億元で、前年同期比8%増加し、その中で国内ゲームの収益は473億元で、前年同期比17%増加し、『デルタオペレーション』『ウィズダムコントラクト』および『ロック王国：世界』が顕著な貢献をしました；国際市場のゲーム収益は186億元で、為替の影響を受け前年同期比0.8%減少し、固定為替レートで計算すると前年同期比4%増加しました。マーケティングサービスの収益は436億元で、前年同期比22%増加し、最も成長の早いセクターとなりました；フィンテックおよび企業サービスの収益は603億元で、前年同期比9%増加しました。AI製品に関して、財務報告ではWorkBuddyが迅速なユーザー成長と健全なユーザー保持率を実現し、ユーザーの支払い意欲が強いことが特に言及され、市場のリーダーシップはその強力なハーネス（エージェントスケジューリング）エンジニアリング能力、豊富なモデル選択、および業界をリードするスキルライブラリに起因しています。混元Hy3の正式版は、前世代に比べて呼び出し回数が68倍以上増加し、OpenRouterのトークン消費量に基づいて世界のトップ3に継続的にランクインしています。より大きなパラメータ規模のHy4が近日中に発表される予定です。WeChat内のAIエージェント小微は小規模なグレースケールテストを開始しました。新しいAI製品の貢献を除外すると、Non-IFRSの営業利益は前年同期比19%増の861億元となります。四半期末時点で、会社の現金純額は3月末の1469億元から582億元に減少しました。

金十の報道によると、SpaceXの最高財務責任者は、第3四半期と第4四半期の資本支出が第2四半期の水準と同様になると述べました。

金十の報道によると、SpaceXの第2四半期の総資本支出は183.69億ドル、純損失は5.41億ドルです。

金十の報道によると、TrendForce 集邦コンサルティングの最新の AI サーバー産業研究に基づき、AI インフラ需要の高まりを背景に、2026 年には世界の九大クラウドサービスプロバイダー（CSP）の総資本支出が前年同期比で約 90% 増加すると予測されています。最近、超大型 CSP や Tier-2 データセンター業者の NVIDIA（英偉達）全体型 AI サーバーソリューションの調達意欲が明らかに高まっており、2026 年の AI サーバー出荷年成長率は当初の 28% から近く 31% に引き上げられる見込みです。

金十の報道によると、アマゾンの従業員は、会社のAI導入方法に誤りがあり、支出管理策が不足しているため、一部のプロジェクトで「災害的に高額な」コスト超過が発生していることを発見しました。上級エンジニアは従業員会議で、従来のプログラミングから人工知能モデルを使用することへのタスク移行が「計画外」の支出を引き起こしたと述べました。アマゾンは、今年の資本支出が2,000億ドルに達することを予想しており、主にAIとデータセンターのインフラ整備に投資する予定です。

ロイター社によるLSEGのコンセンサス予測データの分析によれば、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta、Oracle の5社は、AI投資によるキャッシュフローの圧力に直面しています。現在の軌道に従えば、2027年までに、これらの企業の合計資本支出は、生成される自由キャッシュフローを超えると予測されています。データによると、これらの企業の2027年の年間営業キャッシュフローは2025年と比べて約3400億ドル増加する見込みですが、資本支出は約5340億ドル増加する見込みで、キャッシュフローが1ドル増えるごとに追加投資が約1.57ドル必要となります。その中でOracleの圧力が最も顕著で、資本支出が営業キャッシュフローに占める割合は2022会計年度の47%から2026会計年度（5月末時点）には174%に上昇し、年間資本支出は557億ドルに達する一方で、営業キャッシュフローは320億ドルにとどまり、同社の株価は年内に36%下落しました。Amazonの第一四半期の自由キャッシュフローも12億ドルに減少しました。アナリストは、今後2～3年の間にAIが収益の大幅な成長を促進せず、利益を拡大し、キャッシュフローを改善できない場合、市場は投資サイクルが過剰であったかどうかを疑問視し始めるだろうと指摘しています。Alphabetは今週水曜日に最初に決算を発表し、市場はそのクラウドおよびAI収入が支出の増加に追いつくかどうかに注目しています。

世界的な半導体受託製造大手である台積電（TSMC）は、2026年第二四半期の財務報告を発表しました。世界的なAIインフラの構築による先進的なプロセスチップへの強い需要のおかげで、台積電は今四半期の業績が市場の予想を大幅に上回りました。期間中の売上高は1.27兆台湾ドル（約402億ドル）で、前年同期比36%の増加；純利益は7066億台湾ドル（約220億ドル）で、前年同期比77.4%の大幅な増加となり、市場の事前予想である6237億台湾ドルを大きく上回りました。さらに、同社の今季の粗利率は67.7%、営業利益率は60.3%で、いずれも予想を上回っています。プロセス構造の面では、先進的なプロセス（7ナノメートル以下）が今季のウェハ全体の売上高の77%を占めました。その中で、3ナノメートルと5ナノメートルのプロセスはそれぞれ30%と33%を占め、7ナノメートルプロセスは11%を占めています。注目すべきは、台積電が今四半期に新たに出荷した2ナノメートルの先進的なプロセスが初めて売上を記録し、割合は3%に達したことです。今後を見据えて、台積電は2026年の資本支出が記録的な560億ドルに近づくことを確認し、アメリカのアリゾナ州にある先進的な製造パークに約2650億ドルを投資する計画を立てています。台積電の最高経営責任者である魏哲家（C.C. Wei）は、現在の生産能力の拡張速度が需要に追いついていないため、供給不足の状況が数年間続くと予想しています。一方で、台積電の業績は強力ですが、市場はテクノロジー大手の巨額なAI投資が実際のリターンに転換できるか、中長期的な競争状況について一定の観望と懸念を抱いています。

The Kobeissi Letter による予測データによれば、AI 分野への投資熱がアメリカ経済構造を再構築しています。2027 年までに、Google の親会社である Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle のこの五大テクノロジー企業の AI 分野への資本支出は、アメリカの国内総生産（GDP）の約 3.2% に達する見込みです。この予測が最終的に実現すれば、アメリカの歴史において、年間 AI 資本支出が国家防衛支出を初めて上回ることになります（来年の防衛支出は GDP の約 2.7% を占めると予想されています）。データによれば、今年（2026 年）この五社の AI 資本支出は 8000 億ドルを突破する見込みで、GDP に占める比率は 2025 年の 1.5% から急激に上昇し、約 2.5% に達し、防衛支出の評価額である約 2.7% に迫っています。そして 2027 年までには、この数字はさらに急増し、記録的な 1.1 兆ドルに達する見込みです。

界面新聞の報道によると、金山云は下半期にGPU計算力クラスターの建設を加速し、主要顧客の爆発的な計算力需要に応える予定です。その中で、小米は金山云のGPU計算力の需要を万カードクラスターからアップグレードし、関連予算は最初の約400億元から大幅に100億元以上に増加しました。さらに、アリの大モデルチームは金山云と5年間の計算力リース契約を締結し、3000台以上の八カードGPUサーバーが関与しており、契約価格で計算すると、全ての納品後の年収は40億元を超える見込みです。急増する顧客の需要に応えるため、金山云の2026年の資本支出計画は150億元に引き上げられ、年間目標収益は125億から135億元とされています。報道によると、上流の供給が厳しい影響を受けて、金山云は現在GPU計算力を3年から5年の長期契約顧客のみ受け付けており、一部の注文は納品の遅延に直面しています。高位のカード資産の減損リスクを考慮し、金山云は現在、ハードウェアの積極的な拡張を一時停止しており、今年の第3四半期には計算力ハードウェアの価格が反落の転換点を迎えると予測しています。

IBMのCEO、アーヴィンド・クリシュナは最近のインタビューで、競合他社が汎用人工知能（AGI）を追求するための巨額の資本支出に対して深刻な疑問を呈しました。クリシュナは、現在1ギガワットのデータセンターを構築するコストは約800億ドルであると推定しています。もし業界全体がAGIを実現するために100ギガワットの計算能力を展開する場合、総資本支出は8兆ドルに達することになります。彼は、これは企業が8000億ドルの利益を生み出さなければ利息を支払うことすらできないことを意味し、ビジネスの論理から見て投資回収は全く実現不可能であると指摘しました。さらに、クリシュナは、現在知られている大規模言語モデル（LLM）技術に依存してAGIを実現する可能性は極めて低い（0%から1%）と考えており、知識とLLMを融合するための基盤技術の突破がなければならないと述べています。AGIの短期的な実現には悲観的な見方を持っていますが、生成AIが企業に数兆ドルの生産性価値をもたらすことを認めています。