【2025版:米国株分析】AIインフラ株：NVIDIA・SMCI・Palantirを“構造”から理解する

AIは表のアプリだけでなく、裏側の半導体（計算する頭脳）、サーバー（積む箱）、ソフト（安全に活用する仕組み）が同時に拡大しています。この記事は、その三層を代表するNVIDIA（エンジン役）、SMCI（車体役）、Palantir（運転・管制役）を、“なぜ儲かるのか”まで分かるように整理します。

私は、AIインフラは10年スパンで続く成長テーマだと見ています。ただし個別銘柄はサイクル（製品世代・設備投資の波）に揺さぶられます。したがって初心者には、

• 上流（NVIDIA）×中流（SMCI）×下流（Palantir）を分散
• 段階的に買い付け
• 決算と製品イベントで比率調整

という戦い方をおすすめします。理由は以下の各章で“因果関係”として説明します。

なぜ今これを語るのか（背景と因果チェーン）

2025年は、AIがPoC（お試し）→本番運用へ広がる節目です。ここでは因果を一本のチェーンでつなぎます。

• 高性能モデルが普及 → 学習・推論に必要な計算量が増える。
• 計算量が増える → GPU需要が跳ね、電力・冷却が制約に。
• 制約に対応 → サーバーは高密度化・液冷化、運用は**ガバナンス（権限・監査）**が不可欠。
• 現場で回る → ソフトが業務フローへAIを組み込み、継続課金で価値を回収。

結論：上流→中流→下流の価値の受け渡しが同時進行。どれか一つでも欠けると全体が回らない。

分析対象の概要（3社の役割）

• NVIDIA（NVDA）：AI計算のエンジン（GPU）開発。
• SMCI：最新GPUを積んだ完成車（AIサーバー）を早く・現場仕様で組み上げる。
• Palantir（PLTR）：会社のデータを束ね、安全にAIを仕事へ入れる“運転・管制ソフト”。

エンジン（NVDA）・車体（SMCI）・運転/管制（PLTR）。三位一体で初めて走る。

事業内容と業界動向

NVIDIA（半導体）

NVIDIAはGPUやCPUだけでなく、機器同士をつなぐNVLinkや開発基盤CUDAまでセットで提供し、“部品＋道具＋つなぎ”の一体化を進めています。開発者が慣れた道具に居続けるほど、需要が継続的に戻ってくる構造です。

• いまの焦点：
  • 新世代GPUで電力あたりの性能を上げ、電力制約を和らげる。
  • 供給改善とともに、推論（使う側）の裾野も広がる。

SMCI（サーバー）

SMCIの価値は「最短で現場に届く」こと。新GPUが発表されると短期間で空冷/液冷/ラック単位まで設計し、電力・熱の制約を現場仕様で解く。だから設備投資の波にダイレクトに乗れる一方、四半期の振れも大きいのが特徴です。

• いまの焦点：
  • 液冷・高密度の採用拡大（省エネ・省スペース）。
  • 納期×品質の同時達成（競争優位の源泉）。

Palantir（AIソフト）

Palantirは、バラバラな社内データを統合し、誰が何をどこまで使えるかを厳密に管理。AIを日々の仕事の手順へ落とし込むテンプレがあり、導入後は月額課金で長く使われます。政府・防衛の実績が高セキュリティ案件の信頼につながります。

• いまの焦点：
  • 業種別テンプレで導入の手間と時間を短縮。
  • **AIガバナンス（説明責任・監査）**をソフトで担保。
• 業界全体の要点：
  • 電力・冷却がボトルネック。ハードは省エネ化、ソフトは利用効率の最大化へ。
  • 規制・ガバナンスが整備中。記録・説明・権限管理が製品価値の一部に。

SWOT分析（強み・弱み・機会・脅威）

NVIDIA：開発者の“居場所”を作った半導体

• 強み：GPU性能、CUDAによる囲い込み、ネットワークまで含むプラットフォーム。
• 弱み：製造は外部依存、期待先行の評価（変動が大きくなりやすい）。
• 機会：生成AIの普及、ロボット・自動運転・シミュレーション。
• 脅威：AMDなどの高性能GPU、顧客の専用チップ化。

SMCI：速さと現場適合で選ばれるサーバー

• 強み：短納期・多様な仕様、液冷・高密度への対応力。
• 弱み：ブランド力は大手に劣る、案件の波で業績が振れやすい。
• 機会：データセンター新設・増設、ラック丸ごと提案。
• 脅威：大手OEMの巻き返し、部材調達の逼迫。

Palantir：安全に“仕事へAIを入れる”プロ

• 強み：権限・監査が強いデータ基盤、業務フローのテンプレ。
• 弱み：一部大口依存、学習コスト。
• 機会：商用横展開、AIガバナンス需要の増加。
• 脅威：クラウド大手の内製・競合機能。

競合他社との主要な財務指標

※集計基準：TTM（直近12か月）および最新公表数値。2025年8月7日時点の概算。小数点は四捨五入。

• ひとこと解説：
  • NVDAは高成長×高利益で高めの評価倍率（PER/P/S）。
  • SMCIはハード特性でP/Sが低め、利益率も相対的に抑えめ。
  • PLTRは商用拡大と期待先行で倍率が極端に高い一方、TTMの利益率はまだ伸びしろ。

注：市況と決算更新で倍率は日々変動します。比較は同一日付・同一指標（TTM）で見るのがコツ。

セクター比較（半導体×サーバー×AIソフト）

• 半導体（NVIDIA）：
  • 稼ぎ方：高性能チップ＋開発基盤の“まとめ売り”。
  • リスク：技術の移り変わり、製造キャパの逼迫。
• サーバー（SMCI）：
  • 稼ぎ方：案件ごとの現場適合で付加価値。
  • リスク：在庫・部材・価格競争、電力・冷却制約。
• AIソフト（Palantir）：
  • 稼ぎ方：サブスクで長く使ってもらうほど有利。
  • リスク：大手クラウドの対抗、導入の学習コスト。

提案：3セクターを組み合わせると、サイクルのズレで上下動をならしやすい。

今後の戦略と展望（1～3年の見取り図）

• NVIDIA：新世代GPUで電力あたり性能を上げ、推論の裾野を拡大。CUDAの利便性を保ち、顧客の専用チップ化にどう向き合うかが鍵。
• SMCI：液冷・高密度ラインを厚くし、ラック単位の大型案件を継続獲得。納期×品質の維持が差別化の源泉。
• Palantir：業種別テンプレで導入を短縮し、中堅企業にも届く価格・設計へ。AIガバナンスの標準化で地位を固める。

投資家にとってのメリットとリスク

文章：3社は上流→中流→下流で補完関係。ニュースが出たら「どの層に効く？」で仕分けすると、意思決定が速くなります。

• メリット：
  • AIが社会に広がるほど、まとめて需要が増える。
  • 参入障壁（技術・現場適合・運用定着）が高く、競争優位が続きやすい。
• リスク：
  • 期待が大きいぶん、決算ミスで下げ幅が出やすい。
  • 設備投資や部材事情で四半期のブレが出やすい（特にサーバー）。

まとめ

私は、AIインフラを「産業用グロース」と捉えています。派手さより積み上げが効く分野です。だからこそ、

• ウォッチリスト（NVDA/SMCI/PLTR）を作る
• 決算・製品イベント表を用意する
• 一括でなく少しずつ買う

という一見地味な手順が、長く効くのではないかと考えています。