AlibabaとASMLの分岐が示す、Greenwoods Asset Managementのテック大手からの後退

Greenwoods Asset Managementは、報告対象の米国株式ポートフォリオを43.64%削減し、第2四半期の保有銘柄でAlibabaとASMLの鮮明な分岐を生み出した。

香港を拠点とする同社はAlibaba、Meta、Amazon、Nvidiaから撤退する一方、ASMLとApplied Materialsのポジションを新設した。さらにApplied Optoelectronicsと、中国のデータセンター運営会社VNETも加えた。

これはテクノロジー株の通常の入れ替えにとどまらない。Greenwoodsは、プラットフォーム、クラウドサービス、広告、完成品プロセッサを販売する企業から距離を置いた。その代わり、拡大するコンピューティング能力を支える装置や物理的な接続を供給する企業を買い入れた。

開示されたポートフォリオは、3月末の38億7800万ドルから6月30日には21億8600万ドルへ減少した。16億9200万ドルの縮小は、新規ポジションと同じくらい資本保全が重視された可能性を示す。

したがって中心にある緊張関係は、事業会社としてのAlibaba対ASMLではない。AI需要を所有することと、その需要に応えるために必要な装置を所有することの対比である。

Greenwoodsは最大級のテクノロジー保有株以上を削減した

第2四半期を特徴づけた行動は、報告対象の米国エクスポージャーを大幅に縮小した後、インフラ供給企業へ選別的に移行したことだった。

Greenwoods Asset Management Hong Kongは8月7日、四半期保有報告書を提出した。四半期提出書類が対象とするのは提出日時点ではなく、6月30日時点で保有していた証券である。

報告対象ポートフォリオは前四半期から16億9200万ドル縮小した。43.64%の減少は、1銘柄または2銘柄の株価変動だけでは説明できない。

開示された変動によると、GreenwoodsはMeta、Amazon、Nvidia、Alibaba、New Oriental、TAL Education、UnitedHealth、Lumentumを完全に売却した。撤退はインターネットプラットフォーム、教育、医療保険、GPU、光学部品など複数のセクターにまたがった。

この幅広さは重要だ。単に好みのAI銘柄を変える運用会社であれば、Nvidiaを売って別のチップ設計企業を買うかもしれない。だがGreenwoodsは、テクノロジー関連エクスポージャーの一部だけを入れ替えながら、ポートフォリオ全体を縮小した。

第1四半期のポートフォリオはすでに、著名なAI恩恵銘柄に対する慎重姿勢を示していた。Greenwoodsはこの期間にMetaとNvidiaを減らす一方、Amazonを新規取得し、Intelを大幅に買い増していた。

第2四半期には、こうした動きのいくつかが完結した。Amazonはわずか1四半期で姿を消し、MetaとNvidiaは縮小ポジションから完全撤退へと移行した。

Alibabaは異なる経路をたどったものの、同じ結論に至った。同社はコマース、クラウドコンピューティング、AIモデル、そして大規模なインフラ投資を組み合わせている。それでもGreenwoodsは、報告対象ポートフォリオから米国上場株を除外した。

この提出書類は、取得価格、売却日、ヘッジ、運用会社の判断理由を開示していない。また、Form 13Fのリストに載らない多くの証券も対象外である。

この制約は極めて重要だ。13Fが示すのは、四半期末時点の特定の米国上場ロング証券である。運用会社のグローバルなエクスポージャー、現金、ショートポジション、スワップ、香港上場株を完全に説明するものではない。

Greenwoodsは、この開示の対象外となる金融商品を通じて、一部企業への経済的エクスポージャーを維持している可能性がある。また、この提出書類に含まれない口座を通じて、それらの香港株を保有している可能性もある。

それでも、開示対象ポートフォリオ内での方向性は異例なほど明確である。Greenwoodsは米国株のロング・ブックを縮小し、複数の大型テクノロジー銘柄を同時に外した。

新規購入ははるかに限定的だった。ASMLは、チップの回路パターンを印刷するためのリソグラフィー装置を供給する。Applied Materialsは、成膜、材料工学、その他の製造工程向け装置を販売している。

Applied Optoelectronicsはデータ伝送に使われる光ネットワーキング製品を供給する。VNETは、顧客が複数の通信事業者を通じて接続できるキャリアニュートラルなデータセンターを運営している。

これらの追加は、チップ製造装置、半導体プロセス、光リンク、データセンター容量という4つの物理レイヤーをカバーする。この組み合わせこそが、本稿における本質的な転換を形作っている。

Greenwoodsはテクノロジーそのものを捨てたわけではない。サプライチェーンの川上へ移ったのである。

AlibabaとASMLの転換が今重要な理由

AlibabaからASMLへのローテーションは、AI拡張の資金を担う企業から、物理的な能力が拡大する際に受注する企業へエクスポージャーを移すものだ。

Alibabaは、この取引における需要所有者側を象徴する。同社はクラウドサービスを運営し、Qwenモデルを開発し、コンピューティング・インフラの構築に多額を投じている。

Cloud Intelligence Groupは3月期に416億元の売上高を計上し、前年同期比38%増となった。AI関連製品の売上高は、11四半期連続で3桁成長を記録していた。

これらの数値は、GreenwoodsがAlibabaのAI事業の成長停止を理由に撤退したわけではないことを示す。クラウド事業が加速する中で、同社は報告対象ポジションを売却した。

Alibaba全体の収益構造はそれほど単純ではなかった。3月期のグループ売上高は2430億元と、わずか3%の増収にとどまった。営業利益も、AIインフラと消費者向け事業への投資増加の影響を受けた。

これはプラットフォーム所有者に共通する問題を生む。強いAI需要は売上を支え得る一方、必要な支出が短期的なキャッシュ創出力と利益率を圧迫し得る。

ASMLは、この投資判断の反対側に位置する。先端生産能力を拡大するチップメーカーは、追加のプロセッサやメモリを生産する前に、リソグラフィー装置を必要とする。

一般にEUVと呼ばれる極端紫外線リソグラフィーは、短波長の光を用いて極めて微細な回路パターンを印刷する。ASMLは依然としてEUVシステムの唯一の商業供給者である。

同社の第2四半期決算は、インフラ投資という見方を強めた。ASMLは6月30日終了の期間に、純売上高93億ユーロ、純利益29億ユーロを報告した。

また、2026年の売上高見通しを430億ユーロから450億ユーロへ引き上げた。更新後の見通しでは、AI需要に結び付く生産能力計画を顧客が加速させていることが挙げられた。

Applied Materialsは、より幅広い装置エクスポージャーを提供する。同社の装置は、ロジック、メモリ、そして複数の部品を高性能なチップシステムへ統合する先端パッケージングを支えている。

同社は会計年度第2四半期の売上高を約79億ドルと報告した。装置事業の業績には、49.9%の粗利益率と25億2000万ドルの営業利益が含まれていた。

経営陣は、需要をAIコンピューティング・インフラの世界的な増設と直接結び付けた。この発言は企業側の見解だが、報告された売上高と収益性は測定可能な裏付けを提供している。

したがって、このローテーションは、同じ資本循環に投資する2つの異なる方法を分ける。

Alibabaなどのプラットフォーム事業者は、高価な能力を持続的な顧客収益へ転換しなければならない。ASMLとApplied Materialsは、製造業者がその能力を建設すると決めた時点で、より早く受注を得る。

これは装置供給企業が低リスクであることを意味しない。受注は依然として景気循環の影響を受け、少数の主要顧客に集中し、輸出規制の影響を受けやすい。

ただし、当面の問いは変わる。クラウドプラットフォームでは、投資家はAI収益が最終的に支出を正当化するかを問う。装置供給企業では、まず支出計画が装置の注文になるかを問う。

Greenwoodsは、6月30日時点のスナップショットでは後者の問いを選好したように見える。ポジション変更により、資本は公表済みの建設予算や製造設備投資予算により近づいた。

このシフトは、消費者需要、広告市場、モデル水準の競争に対する直接的なエクスポージャーも減らした。ASMLは、どのチャットボットが最も多くの利用者を集めるかを予測する必要がない。

同社の顧客は依然として、長期的な半導体需要に確信を持つ必要がある。しかし受注は、ファウンドリー、メモリメーカー、複数のチップ設計企業にまたがる能力計画を反映し得る。

したがってAlibabaとASMLの対比は、Greenwoodsが不確実性にどこで向き合いたいかという問題である。同社は製品採用リスクを、資本循環、顧客集中、地政学的リスクと交換した。

ポートフォリオはAIの勝者からAIのボトルネックへ移った

Greenwoodsは、追加のコンピューティング能力がクラウド顧客に届く前に拡大しなければならないボトルネックを狙った。

Nvidia、Meta、Amazon、Alibabaは、テクノロジー市場の異なる部分を代表している。それでも各社は、すでにエンドユーザーへ提供されているチップ、アプリケーション、サービスに比較的近い位置にある。

Nvidiaはアクセラレータを設計し、コンピューティング・プラットフォームを販売する。MetaとAmazonは広告、コマース、クラウドサービスで収益化しながら、巨大なインフラを運営している。Alibabaはコマース、クラウド・インフラ、AI開発を組み合わせている。

ASMLとApplied Materialsはさらに川上に位置する。そのシステムは、チップメーカーがどれだけの先端製造能力を導入できるか、また複雑なデバイスをどれだけ効率的に生産できるかを左右する。

Applied Optoelectronicsは別の制約を対象とする。AIクラスターには、データを高速に交換しなければならない数千のプロセッサが含まれるため、データセンター内外で光接続の重要性が増している。

光トランシーバーは、電気信号を光に変換し、再び電気信号に戻す。高速トランシーバーは、短距離の銅線接続だけに依存せず、サーバーがより多くのデータを送信するのを助ける。

Applied Optoelectronicsは第1四半期後、800ギガビット製品の立ち上がりが第2四半期に始まると見込んでいると述べた。同社は、追加の製造能力が稼働すれば、より強い成長を見込んでいた。

Greenwoodsがポジションを新設した時点で、同社の光製品ロードマップは将来見通しに基づく企業予測にとどまっていた。実行はなお必要だった。

VNETの追加は、同じ論理を部品から施設へと拡張する。データセンターには、顧客がサーバーを導入する前に、土地、電力、冷却、ネットワーク接続、運用ノウハウが必要となる。

VNETは中国におけるキャリアニュートラルなプロバイダーだと自ら説明している。キャリアニュートラルであることにより、顧客は単一の通信事業者に依存せず、異なるネットワーク事業者から接続を得られる。

この構造は、柔軟な接続を必要とするクラウド事業者や企業に訴求し得る。しかし、VNETは設備投資要件、資金調達環境、稼働率リスクにもさらされる。

第1四半期の報告では、立ち上げ段階のリテール容量の稼働率が24.2%だった。立ち上げ容量とは、顧客を獲得している最中の、最近開設されたスペースを指す。

この数値は機会とリスクの両方を明らかにする。未稼働の容量は将来の収益を支え得る一方、顧客の導入が増えるまでは経済性を弱める。

VNETの設備容量アップデートは、インフラ投資の見方に関する測定可能な指標を投資家に示している。稼働率の上昇は、物理的な能力が実需に応えていることを示すだろう。

ASML、Applied Materials、Applied Optoelectronics、VNETは合わせて一貫した連鎖を形成する。

チップメーカーには製造装置が必要だ。アクセラレータには高速な光接続が必要だ。クラウド事業者には、システムを稼働させられる電力供給済みのデータセンター空間が必要となる。

これは完全なAIサプライチェーンではない。Greenwoodsは、メモリー、発電、冷却、ネットワーク向けシリコンなど、すべてのカテゴリーで新規保有を開示したわけではない。

それでも、この選定は需要が設備導入に依存する資産に集中している。幅広いテクノロジー大手群を保有することとは異なる。

Lumentumを同時に売却したことは、重要な複雑さを加える。Lumentumも光学・フォトニクス製品を供給しており、Greenwoodsが単純に光ネットワーキング企業をすべて買ったわけではないことを示す。

LumentumをApplied Optoelectronicsに入れ替えたことは、インフラというテーマの中でも企業選定がなお重視されていたことを示唆する。この提出書類からは、バリュエーション、顧客、製品投入のタイミング、またはポジション規模のどれが選択を左右したのかは分からない。

Greenwoodsは、AIインフラにおける中心的な役割にもかかわらず、Nvidiaも売却した。これは、同社がすべてのハードウェア受益企業を同等に扱っていたわけではないことを示している。

Nvidiaは、アクセラレーター、ネットワーキング、ソフトウェア、完成システムを通じて需要を取り込む。そのポジションは完成されたコンピューティング・プラットフォームにより近く、そのリーダーシップを織り込んだ期待を伴う。

装置供給企業には、新たに計画された製造能力が完成チップを生み出す前に資本が流入する。光学部品の供給企業やデータセンター運営企業は、そうしたチップが導入済みシステムに組み込まれることで恩恵を受け得る。

したがって、このポートフォリオはボトルネックへと向かったが、無差別にハードウェアへ向かったわけではない。製造、伝送、ホスティングを取り巻く厳選された実現支援企業を選好した。

この提出書類はGreenwoodsがAlibabaを見放したことを証明しない

13Fは遅れて公表されるポートフォリオのスナップショットであり、戦略のリアルタイムな宣言でも、Greenwoodsの資産全体を示す完全な地図でもない。

最も魅力的な解釈は、GreenwoodsがAlibabaや米国の最大手テクノロジー企業への信頼を失ったというものだ。しかし、その結論をこの証拠だけで支持することはできない。

提出書類が示すのは、6月30日時点で保有していた報告対象のロングポジションである。Greenwoodsがこれを提出したのは8月7日であり、その間にはポジションが変化し得る5週間超の期間がある。

四半期末後に完了した取引は示されていない。また、Greenwoodsが証券をどの価格で買い入れ、または売却したかも特定されていない。

報告された時価は、取引活動と市場価格の変動を合わせたものだ。したがって、38億7800万ドルと21億8600万ドルを比較すればポートフォリオの縮小は確認できるが、売却で正確にいくらの現金を調達したかは分からない。

開示対象は、指定された米国上場証券に限られる。Alibabaはニューヨークと香港の両方で取引されており、これは特に重要な報告上の空白を生む。

Alibabaの米国預託証券からの撤退は、GreenwoodsがAlibabaのあらゆるポジションを解消したことを意味しない。運用会社は、この特定の提出書類の対象外となる香港上場株を保有している可能性がある。

米国預託証券は、米国で取引される外国企業の株式持分を表す。13Fからそれが除かれていることが証明するのは、報告対象の米国ポジションが四半期末時点で存在しなかったことだけである。

同じ注意はヘッジにも当てはまる。ロングポジションは、ここでは完全に見えないオプション、スワップ、またはショートエクスポージャーを伴う、より複雑な取引の一方の側面を構成し得る。

Greenwoodsは第2四半期の変更を説明する公開投資書簡を出していない。その正確な動機に関する主張はすべて、開示済み保有からの推論にとどまる。

また、新規ポジションが恒久的なものである証拠もない。ASML、Applied Materials、Applied Optoelectronics、VNETは、ある四半期末のスナップショットで新規に確認されたものだ。

運用会社は、数年単位の業界判断を下すことなく、バリュエーション、イベントのタイミング、またはポートフォリオのバランス調整を目的にポジションを構築できる。次回の提出書類では、買い増し、縮小、または完全な撤退が示される可能性がある。

したがって、「現金のローテーション」という表現には注意が必要だ。大幅なポートフォリオ縮小は、Greenwoodsが開示対象ブック内で流動性を高めたことを示唆するが、Form 13Fは現金残高を報告しない。

また、この提出書類は、Greenwoodsがテクノロジー大手の売却で得た資金のすべてを、4つの新規インフラ銘柄へ移したことも示さない。報告されたポートフォリオは、新規ポジションで相殺できる規模をはるかに超えて縮小した。

この非対称性が物語の核心である。資本保全は、セクターローテーションと少なくとも同程度に重要だったように見える。

AlibabaとASMLを対比する物語は、直接比較を過度に強調する可能性もある。Alibabaはクラウド能力を販売しAIインフラに投資する一方、ASMLはチップメーカーに製造装置を販売する。

両社は通常の意味での競合企業ではない。その経済的エクスポージャーは、共通する投資サイクルの異なる段階に位置している。

輸出規制もまた不確実性の要因となる。ASMLは特定の先端装置を中国へ出荷する際の制限に直面しており、政策変更は顧客需要や製品構成に影響し得る。

Applied Materialsも関連する規制リスクに直面している。貿易政策、ファブ建設、または半導体需要が不確実になると、顧客は注文を先送りする可能性がある。

Applied Optoelectronicsには、実行面と顧客集中のリスクがある。予測された製品立ち上がりが意味を持つのは、生産、認定、顧客注文が後に続く場合に限られる。

VNETは、需要を稼働中のデータセンター容量へと転換しなければならない。電力、建設、資金調達のコストが顧客収益より先に発生すれば、新設施設はリターンを圧迫し得る。

これらのリスクは、Meta、Amazon、Nvidia、Alibabaが直面する圧力とは異なる。自動的に小さいわけではない。

Greenwoodsは、注目度の高いテクノロジー大手へのエクスポージャーを、より直接的な事業上のボトルネックを抱える企業へと置き換えた。不確実性を確実性に置き換えたわけではない。

AlibabaとASMLは依然として同じAI投資サイクルに依存している

このローテーションはGreenwoodsがサイクルのどこに位置するかを変えるが、選ばれたすべての企業は依然として持続的なインフラ投資に依存している。

Alibabaは、モデルの学習、推論の実行、クラウド顧客へのサービス提供のためにコンピューティング能力を必要とする。推論とは、学習済みモデルを使って回答や予測を生成するプロセスである。

ASMLとApplied Materialsは、チップメーカーがその需要に応じて生産を拡大する際に恩恵を受ける。Applied Optoelectronicsは、導入済みシステムでより高速な接続が必要になると恩恵を受ける。

VNETは、中国のクラウドおよび企業顧客が追加のデータセンター空間を利用することで恩恵を受ける。各社は異なる購買判断に依存するが、それらの判断はなお相互につながっている。

この連鎖は予想される利用量から始まる。クラウド事業者は将来の需要を見積もり、サーバーや施設へ資本を投入する。

チップ設計企業は、その需要をプロセッサーやネットワーキング機器の注文へと変換する。次にファウンドリーとメモリーメーカーは、既存の生産能力が見込まれる数量に対応できるかを判断する。

メーカーが新設または更新された製造ラインを必要とする場合、装置の注文が続く。サーバーが導入へ向かうにつれ、データセンターと光学分野への支出が発生する。

この順序はタイミングの差を生む。クラウド企業が投下資本利益率を巡る疑問に依然直面する中でも、ASMLは強い受注を報告できる。

また、この流れは逆転し得る。クラウド需要が期待を下回れば、メーカーは能力拡張を遅らせ、装置注文は弱まり、供給企業は急激な収益サイクルを経験する可能性がある。

ASMLの最新決算は、このメカニズムの好ましい側面を示した。四半期売上高93億ユーロと年間見通しの引き上げは、6月までの堅調な顧客需要を示していた。

Applied Materialsも、先端ロジック、DRAMメモリー、先端パッケージングへの投資と自社の業績を結び付けた。これらのカテゴリーはAIアクセラレーターと、その周辺システムを支える。

Alibabaは需要側からの証拠を示した。グループ全体の支出が営業利益を圧迫する中でも、同社のクラウド成長とAI製品の継続的な拡充は、実際の顧客活動を示していた。

つまり、Greenwoodsの売却をAI需要が崩壊している証拠と読むべきではない。新規保有銘柄は実際には需要の継続を必要としている。

ポートフォリオが示すのは、より限定的な内容である。Greenwoodsは、報告対象の総エクスポージャーを大幅に削減する一方で、収益が物理的な拡張と結び付く厳選された供給企業を選好した。

この区別は、AlibabaとASMLを比較する投資家にとって重要だ。プラットフォーム企業はより速い成長を生み出し得るが、より重い再投資や製品競争に直面する。

装置ベンダーはより狭い技術的ポジションを持ち得るが、受注変動に直面する。また、その業績は少数の半導体メーカーに大きく依存する場合がある。

データセンター運営企業は希少な電力と空間を保有し得るが、資金調達や低い稼働率に苦しむことがある。光学部品供給企業は成長市場に対応できても、製品移行の間にシェアを失う可能性がある。

AIの経済価値全体を取り込む層は存在しない。価値は、モデル提供企業、クラウド事業者、チップ設計企業、ファウンドリー、装置企業、インフラ所有者の間で移動し得る。

Greenwoodsの提出書類は、その競争の中で再配置を試みた一例を捉えている。ある特定の時点で、実現支援層を選好している。

売却は、互いに関連しない複数の収益要因へのエクスポージャーも減らした。Metaは広告への依存度が高く、Amazonは小売とクラウドサービスにまたがり、Alibabaはコマースとクラウドコンピューティングを組み合わせている。

ASMLとApplied Materialsは、より純粋な半導体設備投資へのエクスポージャーを提供する。この焦点は、製造投資が増加する際の上振れを改善し得る一方、事業モデル間の分散を減らす。

したがって、AlibabaとASMLの分岐はリスクの所在の変化として捉えるべきだ。Greenwoodsは、収益化や市場シェアの問題から、能力、受注、規制、稼働率へと移行した。

これは意味のある転換だが、インフラへの一方向の賭けではない。

3つのシグナルがインフラ・ローテーションを検証する

次の証拠は、装置受注、光学機器の導入、稼働中のデータセンター容量が、ポートフォリオの新たな方向性を支えられることを示さなければならない。

第1のシグナルは、9月30日時点の保有を対象とするGreenwoodsの次回Form 13Fである。これにより、運用会社が新規保有を拡大したのか、あるいは反転させたのかが明らかになる。

ASMLとApplied Materialsの追加購入は、上流への持続的な移行という見方を強める。1四半期後の縮小は、戦術的取引または迅速な再評価を示唆するだろう。

提出書類は、GreenwoodsがAlibaba、Meta、Amazon、Nvidiaのポジションを再構築したかどうかも示す。いずれかへの復帰は、広範な後退という現在の解釈を複雑にする。

第2のシグナルは供給企業の実行力である。ASMLは2026年の売上見通しを引き上げており、受注、出荷、顧客の能力計画がその自信を裏付ける必要がある。

Applied Materialsは、ロジック、メモリー、先端パッケージングにわたる需要を継続的な業績へと転換しなければならない。顧客が製造予算を調整するなかで、注文のタイミングが重要になる。

Applied Optoelectronicsは、より具体的な試練に直面する。同社が見込む800ギガビット製品の立ち上がりは、新たな能力が稼働した後、測定可能な出荷量と売上高の進展を生まなければならない。

遅延は、Greenwoodsが光学分野のボトルネックを的確に狙ったという見方を弱める。認定の成功と数量増加は、その見方を強めるだろう。

第3のシグナルは、特にVNETにおけるインフラの稼働率である。新しいデータセンター容量が価値を生むのは、顧客が機器を導入し、使用済みスペースの対価を支払い始める場合に限られる。

VNETの立ち上げ段階にある小売顧客の稼働率は、3月末時点で24.2%だった。その後の決算では、顧客需要が利用可能な容量を吸収しているかを示さなければならない。

Alibabaの次回決算は、有用な需要側の文脈を提供する。Greenwoodsが報告対象の米国ポジションを売却した後も、クラウドとAIの継続的な成長はインフラ投資サイクルを支えるだろう。

巨額の設備投資と組み合わさった成長鈍化は、Greenwoodsが上流の供給企業を選好したという見方を強める。力強い成長とリターンの改善は、その選択に疑問を投げかけるだろう。

読者は、1件の提出書類を普遍的な推奨へと変換することを避けるべきだ。この文書は、大手運用会社が可視化されたリスクをどのように再配分したかを示す証拠として最も有用である。

Greenwoodsは、少数のインフラ企業を選ぶ前に、報告対象の米国ポートフォリオの大部分を削減した。この順序は重要である。

これは、同社がまずエクスポージャーを減らし、その後AI投資が物理的制約に突き当たる特定の地点を選んだことを示唆する。これはAlibabaをASMLへ単純に交換したものではなかった。

テクノロジー企業のリーダーにとって、このポートフォリオは、設備投資が持続的な収益を生み出すことを示す圧力となる。サプライヤーにとっては、価格設定や稼働率を損なうことなく供給能力を提供するという別の責務を生み出す。

次の四半期では、このAlibabaとASMLの分岐が持続的なポートフォリオ構造となるかどうかが明らかになるだろう。提出書類、サプライヤーの実行力、実際に稼働しているインフラをあわせて注視したい。

この3つのシグナルは、長期的なサプライチェーンの投資テーマと、現金および選別されたハードウェア銘柄への一時的な移行とを見分ける手がかりとなる。