AMDとGoogleの関係は深まるが、投資家はより大きなAIの成果を求める

AMDは四半期売上高が過去最高を記録し、前年同期比50%増、AMDとGoogle Cloudの関係も拡大したにもかかわらず、株価は下落した。対立点はAMDが成長しているかどうかではない。投資家が求めていたのは、AIアクセラレータ事業がNvidiaとの巨大な差を縮めつつあることを、より明確に示す証拠だった。

AMDは2026年第2四半期の売上高が115億ドルとなり、データセンター部門の売上高は2倍超の67億ドルに達したと発表した。また、第3四半期の売上高は約130億ドルになると見込んでいる。これらの数字は勢いを失っている企業ではなく、規模を拡大している企業を示している。

それでも、決算発表後に株価は下落した。この反応は、大手AIチップ企業に求められる基準を浮き彫りにした。投資家がアクセラレータの急速な採用、利益率の改善、ハイパースケール顧客による大規模導入をすでに織り込んでいる場合、市場予想を上回るだけでは十分ではなくなっている。

AMDとGoogleの関係は、状況が当初の売りほど単純ではない理由を示している。Google Cloudは、汎用コンピューティング、機密ワークロード、高性能コンピューティング向けのシステムを含む複数の仮想マシンファミリーで、AMD EPYCプロセッサを採用している。

ただし、CPUの採用がAMDをAIアクセラレータの主要サプライヤーとして自動的に確立するわけではない。投資家にとって最も重要な比較対象は依然としてNvidiaだ。AMDは、拡大する顧客基盤、Heliosプラットフォーム、Instinctロードマップを、魅力的な利益率を伴う目に見える収益へと転換しなければならない。

AMDは好決算を出したが、期待はさらに速く高まった

AMDは大幅な成長を達成したが、投資家は報告された数字を上回るAI市場の機会を基準に決算を評価した。

同社の第2四半期決算によると、売上高は115億3,600万ドルだった。前年同期比で50%増、第1四半期比で13%増となる。

GAAPベースの粗利益率は54%に達し、前年同期の40%から上昇した。前年同期の比較には、MI308アクセラレータに対する米国の輸出規制に関連する8億ドルの在庫および関連費用が含まれていた。

GAAPベースの営業利益は19億9,000万ドルとなり、前年同期の営業損失から改善した。純利益は22億9,700万ドル、希薄化後1株当たり利益は1.38ドルだった。

非GAAPベースでは、AMDは粗利益率56%、営業利益30億9,400万ドル、希薄化後1株当たり利益1.66ドルを報告した。これらの調整後数値には、株式報酬や買収関連の償却費などは含まれていない。

最も重要な結果をもたらしたのはデータセンター部門だった。売上高は67億ドルに達し、前年同期比107%増となった。EPYCサーバープロセッサとInstinctアクセラレータへの旺盛な需要が、この拡大を牽引した。

データセンター部門は全社売上高の58%を占めた。この構成は、AMDが従来のPC中心というイメージ以上に、クラウドインフラとAI支出への依存を強めていることを裏付けている。

その他の事業は、まちまちではあるものの二次的な状況だった。クライアント部門の売上高は23%増の31億ドルとなった一方、ゲーミング部門の売上高は31%減の7億7,900万ドルだった。組み込み部門の売上高は19%増の9億7,700万ドルとなった。

経営陣の見通しも、単純なゼロ成長シナリオを上回った。AMDは第3四半期の売上高を約130億ドルと予測しており、その上下幅は3億ドルとしている。

中間値では、前年同期比41%増、前四半期比でも13%増となる。AMDは非GAAPベースの粗利益率についても約56%を見込んでいる。

では、なぜ投資家は株式を売ったのか。

AMDの決算前には、複数の大規模AI提携、新たなラックスケールプラットフォーム、そして経営陣が長期見通しについて強めてきた自信ある表現を背景に、期待が形成されていた。市場が問うていたのはデータセンター売上高が成長するかどうかではない。AMDのGPU事業が、最先端AIシステム向けの第2の主要サプライヤーへどれほど速く成長するかだった。

この区別が重要なのは、データセンター部門にEPYC CPUとInstinct GPUの両方が含まれるためだ。CPUは依然として成功を収めた価値ある事業だが、AI分野で最も高い評価はアクセラレータ、ネットワーキング、そして完全なシステムに結び付いている。

AMDは、主要セグメントの決算で四半期ごとのInstinct売上高を個別に開示していない。そのため投資家は、経営陣のコメント、顧客の発表、データセンター部門全体の成長から、アクセラレータ事業の軌道を推測しなければならない。

この開示上の空白は、決算発表のたびに緊張を生む。AMDは優れた総合数値を示すことができる一方、市場の最も楽観的な前提を支える製品ラインについて、投資家に不確実性を残すことがある。

同社は、2026年後半にデータセンター売上高が加速するとしている。また、顧客がMI400シリーズのアクセラレータを基盤とする完全なシステムを導入するにつれ、Heliosの展開が貢献し始めると見込んでいる。

これは前向きな方向性だ。しかし、実際に報告されたアクセラレータ売上高、実現済みの導入規模、あるいは実証された利益率拡大と同じではない。

したがって今回の売りは、従来型の決算未達というよりも期待値の問題を反映していた。AMDの業績は力強かったが、AIの物語にはさらに大きく、より明確な成果が求められていた。

AMDとGoogleの需要だけではAIの問いに答えられない理由

AMDとGoogleの関係はEPYCの採用を裏付けるが、大規模なInstinct GPUの受注を得る必要性をなくすものではない。

AMDとGoogleは長年にわたりデータセンタープロセッサで協業してきた。Googleは2019年、社内ワークロードにAMD EPYCチップを使用しており、Google Cloudの顧客向けにAMDベースの仮想マシンを提供する計画を発表した。

この協業は複数世代にわたって拡大してきた。Google Cloudは現在、汎用コンピューティング、高性能コンピューティング、機密コンピューティング、および一部のAI推論サービス向けに、AMD搭載の選択肢を提供している。

現在のAMDクラウドポートフォリオには、C3D、N2D、T2D、C2Dのマシンファミリーが含まれる。これらの製品は、Webサービスからシミュレーション、Kubernetesクラスタ、メモリ集約型アプリケーションまでのワークロードに対応する。

Google Cloudはまた、第5世代AMD EPYCプロセッサを搭載したH4D仮想マシンも導入した。H4DはこれらのプロセッサをGoogleのFalconネットワーキングハードウェアおよびリモート・ダイレクト・メモリー・アクセスと組み合わせている。

一般にRDMAと呼ばれるリモート・ダイレクト・メモリー・アクセスでは、プロセッサの関与を抑えながらコンピュータ間でデータを交換できる。この機能は、複数サーバーにまたがる密結合の科学技術・エンジニアリングワークロードを支える。

H4Dの提供開始により、AMDプロセッサは製造、ライフサイエンス、気象予測、電子設計自動化向けの現行Google Cloudプラットフォームに組み込まれた。これは、AMDが主要ハイパースケーラーの内部で依然として重要な位置を占めることの具体的な証拠だ。

AMD CPUは、Google Cloudの機密コンピューティングポートフォリオの一部も支えている。機密コンピューティングは、データが保存または送信されているときだけでなく、プロセッサが実際に利用している最中も保護する。

2026年6月、Googleは第5世代AMD EPYC CPUとNvidia RTX Pro 6000 Blackwell GPUを組み合わせた、機密G4マシンのアーキテクチャを説明した。この構成は、AMDにとっての機会と中核的な課題の両方を示している。

AMDはホストプロセッサのソケットを獲得できる一方で、最も目立つAI計算を担うアクセラレータはNvidiaが供給する。両社とも収益を得るが、その経済的な役割は同等ではない。

したがって、AMDとGoogleという表現は複数の異なる関係を指し得る。AMDはGoogle Cloudサービス向けのプロセッサを供給し、機密ワークロードの保護を支援し、AIアプリケーションで用いられるインフラを支えている。

まだ示されていないのは、Googleの公開Nvidiaインフラに匹敵する、AMD InstinctアクセラレータのGoogle Cloudでの広範な導入だ。Googleは学習と推論向けに、自社のTensor Processing Units、すなわちTPUも開発している。

この違いは、投資家がすべてのクラウド提携をアクセラレータ事業の勝利として扱うことに慎重な理由を説明する。ハイパースケーラーは、ワークロードごとに要件が異なるため、意図的に複数のプロセッサアーキテクチャを採用している。

汎用仮想マシンでは、コア密度、メモリ帯域幅、運用コストの面でEPYCが有利になる場合がある。一方、最先端モデル向けクラスタでは、専用ネットワークで接続されたNvidia GPU、Google TPU、またはカスタムアクセラレータが使われる可能性がある。

AIシステムではアクセラレータとともにCPUも必要となるため、AMDは市場全体の拡大から恩恵を受ける。CPUは、モデルを取り巻くストレージ、ネットワーキング、前処理、オーケストレーション、アプリケーションサービスを調整する。

エージェント型AIはこのCPU需要を増やし得る。エージェント型システムは、モデル呼び出し、ツール要求、データベース操作、検証ステップの連続を実行する。GPUがモデル推論を処理する場合でも、これらの周辺タスクは従来型サーバーのリソースを消費する。

これはEPYCにとって信頼できる成長経路を生み出す。同時に、AMDのデータセンター部門が単純なGPUの成績表を超える広がりを持つことも意味する。

しかし、AIアクセラレータ成長への直接的な投資機会を求める投資家は、強力な補完的役割以上のものを望んでいる。大規模な学習・推論クラスタの計算中核をAMDが供給できることを示す証拠を求めている。

GoogleによるAMD CPUの利用は、AMDがハイパースケール環境に必要な性能、信頼性、セキュリティ要件を満たせることを証明している。しかし、Googleのアクセラレーテッドインフラ内でInstinctが同等の採用を達成したことを証明するものではない。

そのためAMDとGoogleの提携は重要ではあるが、不完全な証拠でもある。AMDが主要クラウドアーキテクチャの一角を担うという見方を支える一方で、GPUを巡る中心的な疑問は未解決のまま残している。

Nvidiaが容赦のない基準を設定している

AMDは、規模、利益率、ソフトウェア、システムの到達範囲によって、力強いAI成長の基準そのものを再定義する既存大手と競争している。

AMDのデータセンター売上高は、ほとんどの半導体企業との比較では卓越して見える。Nvidiaと比べると、それははるかに長い競争の始まりに見える。

Nvidiaは2027年度第1四半期のデータセンター売上高が752億ドルだったと報告した。これは前年同期比92%増で、四半期売上高合計816億ドルの大部分を占めた。

Nvidiaは非GAAPベースの粗利益率75%も報告した。AMDの第2四半期における全社ベースの比較可能な指標は56%だった。

会計期間や事業構成は異なるため、これらの数値は完璧な製品比較を提供するものではない。それでも、投資家の期待を形成する規模と収益性の差を明らかにしている。

Nvidiaが販売しているのはグラフィックスプロセッサだけではない。同社のAIシステムは、GPU、ネットワーキング、CPU、相互接続、ライブラリ、コンパイラ、導入ツールを組み合わせている。

アクセラレーテッドコンピューティング向けのNvidiaのプログラミングプラットフォームであるCUDAは、長年にわたる開発者の採用を積み重ねてきた。AIフレームワークや社内エンジニアリングのワークフローでは、代替ハードウェアが検討対象に入る前からCUDA互換性が前提となっていることが多い。

AMDのROCmソフトウェアは、Instinctアクセラレータで同様の役割を果たす。AMDハードウェア上での学習、推論、モデル最適化、分散コンピューティングのためのツールとライブラリを開発者に提供する。

ROCmは大幅に改善され、主要フレームワークも対応している。しかし、仕様表での互換性が、移行作業、性能チューニング、運用リスクを解消するわけではない。

小規模な導入であれば、エンジニアは代替案をベンチマークし、最適なプラットフォームに合わせてソフトウェアを調整できる。ギガワット規模の導入では、未解決のソフトウェア問題が数千台のアクセラレータにわたって増幅される可能性がある。

Heliosが重要な理由はここにある。HeliosはAMDのラックスケールAIシステムであり、Instinct GPU、EPYC CPU、Pensandoネットワーキング、ROCmソフトウェアを、検証済みのアーキテクチャに統合している。

ラックスケール設計では、サーバーラック全体をコンピューティング単位として扱う。電力供給、冷却、ネットワーキング、メモリ、プロセッサ、ソフトウェアはすべて、本番規模で連携して動作しなければならない。

AMDによると、Heliosは有利な推論コスト効率を実現し、クラウド事業者やAI開発者の関心を集めている。同社は顧客または導入パートナーとして、Anthropic、Meta、Microsoft、OpenAI、Oracleなどの名前を挙げている。

これらの名前はAMDの信頼性を高める。一方で、発表された導入能力はいずれ出荷済みの機器、認識済みの売上、安定した顧客ワークロードへと結び付かなければならないため、期待も高まる。

AMDとMetaの契約は、その野心の規模を示している。両社は、複数の製品世代にわたり最大6ギガワット分のInstinct GPUを導入する複数年計画を発表した。

Meta agreementでは、AMDのMI450アーキテクチャを基盤とするカスタムアクセラレータを用いた初期導入が規定されている。最初の1ギガワットを支える出荷は、2026年後半に開始される予定だった。

AMDはまた、Heliosラック内のMI450シリーズGPUを最大2ギガワット分導入するAnthropicとの協業も発表している。Microsoftは、最先端モデルの推論向けにAzureへHeliosシステムを導入する計画だ。

こうしたコミットメントは将来の売上見通しをもたらすが、表現の解釈は重要だ。「最大」は完了済みの購入ではなく、対象範囲の上限を示す。複数年契約では、潜在的な売上も複数の期間に分散する。

大手AI顧客は、電力、建設、モデル需要、資金調達、技術的な準備状況が変化すれば、導入スケジュールを調整できる。同じ期間に競合システムを購入することも可能だ。

そのため、AMDのストーリーにおいてNvidiaの立場は依然として最大の競争相手である。Google、Amazon、Microsoft、Metaのカスタムチップも圧力を加えるが、Nvidiaとの直接比較に取って代わるものではない。

Nvidiaのlatest resultsは、通常の決算上振れだけではAMDのすべての投資家を満足させられない理由を示している。市場は、はるかに高い粗利益率で、より大きなData Center売上を生み出している既存大手を見ている。

AMDは、価値あるAI事業を築くために直ちにNvidiaに並ぶ必要はない。顧客は供給の多様性、交渉力、ワークロードの選択肢、推論に最適化された代替案を求めている。

それでもAMDは、こうした利点が持続的なアクセラレータ採用につながることを示さなければならない。そうでなければ、顧客発表は戦略的に意義深いままでも、強気な期待が示唆するほどの財務規模を生み出さない可能性がある。

真の試金石は顧客名ではなく売上の質

AMDの課題は、利益率や実行の質を犠牲にせず、発表済みのAI導入能力を再現性のあるアクセラレータ売上へ転換することだ。

著名顧客の長いリストは、製品ロードマップの妥当性を裏付ける助けになる。しかし、出荷時期、稼働率、収益性、あるいは顧客のプラットフォームへの依存度までは明らかにしない。

したがって投資家は、見出しでしばしば一括りにされる3段階を分けて考える必要がある。提携は意図を生み、導入は設置済みインフラを生み、売上認識はその結果として生じた商業活動を記録する。

利益率が横ばいのままであれば、認識済みの売上であっても問題は解決しない。AIラックシステムには、メモリ、ネットワーキング、冷却、統合、サポートのコストが含まれ、個別チップ販売とは異なる形で収益性に影響し得る。

AMDは第3四半期のnon-GAAP粗利益率を56%と予想しており、第2四半期の実績から変化していない。売上は前四半期比で増加する見込みだが、利益率見通しは直ちの拡大を示していない。

これは、新しいAIシステムの採算性が悪いことを証明するものではない。全社ベースの利益率には複数の事業や製品移行が含まれる。しかし横ばいの見通しは、Heliosの立ち上がりによる短期的な営業レバレッジについて、投資家に限られた証拠しか与えていない。

研究開発費も増加を続けている。AMDは第2四半期のR&D費用を25億2800万ドルと報告し、前年同期の18億9400万ドルから増加した。

投資拡大は理解できる。AMDはラックスケールで競争するため、アクセラレータ、CPU、ネットワーキング製品、システム設計、ソフトウェアを重複するスケジュールで開発しなければならない。

同社はまた、先端製造能力、高帯域幅メモリ、パッケージング、その他の供給制約のある部品も確保する必要がある。完全なアクセラレータプラットフォームは、供給状況が出荷を制限し得るサプライヤーに依存している。

AMDの8月のregulatory filingでは、競争、輸出規制、製造能力、部品供給、顧客集中、製品投入時期などが重要なリスクとして挙げられている。

輸出政策は特に重要である。先進アクセラレータへの規制は、期待されていた売上を失わせ、製品改修を必要とし、在庫評価損を生む可能性がある。

AMDの前年同期には、MI308の輸出規制に関連する8億ドルの費用が含まれていた。この比較は直近の報告利益率を押し上げており、根本的な改善は見出し上の上昇が示すほど劇的ではない。

顧客集中も別の不確実性を生む。複数ギガワット規模の契約は成長を加速させ得るが、少数のAI研究所やハイパースケーラーへの依存は、それらの買い手に相当な交渉力を与える。

これらの顧客は高度なシステム設計者でもある。GoogleはTPUを構築し、AmazonはTrainiumを開発し、MicrosoftにはMaiaがあり、Metaも独自アクセラレータに取り組んでいる。それぞれが市販チップと内製シリコンを組み合わせられる。

この環境は、どのハイパースケーラーも単一サプライヤーへの不必要な依存を望まないため、AMDに機会を与える。一方で、新しいAMD導入が専用または恒久的なものになるという前提を制約する。

ソフトウェア採用も関連するリスクをもたらす。ROCmは対応モデルで強力な成果を出せるが、顧客には変化するアーキテクチャや本番フレームワーク全体で信頼できる性能が必要だ。

ベンチマークでの勝利は、定義された構成下での性能を示す。本番プラットフォームは、モデル更新、カーネル変更、ネットワーク条件、障害、大規模クラスターにまたがって安定し続けなければならない。

AMDは、ROCmの開発速度を高め、主要モデルへの対応を改善したとしている。同社はGoogleのGemmaモデルファミリーやその他のオープンモデルへの対応も強調している。

その対応は、AMDハードウェアを評価する開発者にとって有用だ。しかしGoogleモデルとの互換性は、Googleによるアクセラレータ発注と同義ではない。AMDとGoogleに関する見出しを解釈する際、この区別は不可欠である。

強気の見方には依然として十分な根拠がある。AI推論は拡大しており、大口顧客は代替案を求め、AMDはいまや単体アクセラレータではなく、より包括的なシステムを提供している。

懐疑的な見方も同様に具体的だ。AMDは投資家がCPUの強さ、初期GPU導入、将来の契約機会を切り分けられるよう、十分に測定可能な進捗を開示する必要がある。

どちらの見方も、株価反応を決定的な技術的評価とみなす必要はない。1日の下落には、ファンダメンタル分析に加え、期待、ポジショニング、バリュエーション、流動性が反映される。

より持続的な問いは、Heliosの導入開始に伴い、Instinct売上がより広範なData Center部門より速く成長するかどうかだ。利益率の推移も、AMDが単に低い採算でシェアを買っているのではなく、価値を獲得していることを示さなければならない。

売りが時期尚早だったかを決める3つのシグナル

次の局面は、Heliosの出荷、アクセラレータに関する開示、主要クラウド顧客が本番利用を広げている証拠に左右される。

第1のシグナルは、2026年後半のHeliosの立ち上がりだ。投資家は、初期のMI450シリーズシステムが予定通りに出荷され、顧客の本番環境へ移行するかを注視すべきである。

ハードウェアの出荷は出発点にすぎない。AMDは、システムが顧客認定を通過し、安定して稼働し、初期クラスターを超えて拡大することを示す必要がある。

予定どおりの立ち上がりは、AMDの提携が継続的な事業へ変わりつつあるという見方を強める。遅延は、発表された導入能力が財務結果からなお遠いままだという懸念を強めるだろう。

第2のシグナルは、Data Center売上の構成に関する透明性の向上だ。AMDの統合セグメントでは、現在EPYCの成長とInstinctの成長を区別するのが難しい。

経営陣がすべての顧客契約を開示する必要はない。しかし投資家が連続する四半期にわたりアクセラレータ事業を追跡できるだけの情報は提供する必要がある。

具体的なアクセラレータ売上、出荷成長率、導入済み能力、または別の一貫した指標があれば、推測は減る。広範なData Center合計への依存が続けば、売りの背景にある不確実性は残る。

この指標は、開発者や企業の買い手にとっても重要だ。導入ベースの拡大は、ソフトウェア対応、システムの専門知識、クラウドでの利用可能性、独立した最適化作業を呼び込む。

第3のシグナルは、主要クラウドを通じた本番利用可能性の拡大である。Microsoftによる予定されたAzure導入はその一つの道筋であり、Oracleや専門クラウド事業者も別の選択肢を提供する。

Googleは、すでに複数のインフラファミリーでAMD CPUを使用しているため、特に参考になる。Google Cloudで実質的なInstinct提供が実現すれば、確立済みのプロセッサ採用を超えてAMDとGoogleの関係は深まる。

このような提供は、Google TPUやNvidia GPUを置き換える必要はない。主要クラウド事業者が、別のアクセラレータプラットフォームを大規模に支えるのに十分な顧客需要を見込んでいることを示すだろう。

この提供がないことは、AMDのロードマップを否定するものではない。Googleには独自のシリコン戦略があり、AMD製品を選択的に利用できる。それでも、Googleのアクセラレーテッドポートフォリオへの拡大は、価値ある外部検証のポイントとなる。

Nvidiaの次回決算は第4の文脈的データポイントを提供するが、AMD固有の3つのシグナルに取って代わるべきではない。Nvidiaが成長を続ける一方で、AMDも有力な代替プラットフォームを築くことは可能だ。

決定的な論点は、AMDがすべてのワークロードで勝つかどうかではない。Instinctが、売上増加と魅力的な利益率を支えられるほど十分な顧客において、持続的な本番選択肢となるかどうかだ。

開発者は、ソフトウェアの利用可能性を通じても同じ移行を注視すべきである。ROCm対応の拡大、モデル固有の回避策の減少、一貫したクラウドアクセスは、AMDを選ぶ実務上のコストを下げるだろう。

企業の買い手は、アクセラレータの仕様だけでなく、システム全体の経済性に焦点を当てるべきだ。ハードウェアの入手可能性、ネットワーキング、ソフトウェア人材、サポート、信頼性、ワークロードの移植性が、すべて最終判断に影響する。

投資家は顧客発表を、完了済みの成果ではなく先行指標として扱うべきだ。報告された導入実績と利益率の推移は、契約能力の上限よりも重みを持つ。

AMDはすでに、急速に成長し、重要なCPUワークロードを獲得し、影響力のあるAI顧客からコミットメントを確保できることを示している。直近の四半期は、これらの成果を損なうものではなかった。

むしろ株価下落は、投資家が将来の成功をどれほど織り込んでいたかを露呈した。AMDはいま、その期待を目に見えるアクセラレータ売上へ転換しなければならない。

AMDとGoogleの関係は、有用な検証事例を提供する。これはAMDのサーバープロセッサに対する深い信頼を示す一方で、クラウドプラットフォームがAMD CPUを競合アクセラレータや内製チップと組み合わせる実態も明らかにしている。

最初にHeliosの出荷、次にアクセラレータに関する開示、そして3番目に新たなクラウドでの利用可能性を注視したい。これらのシグナルを合わせれば、AMDがAIインフラの真の第2プラットフォームになりつつあるかが分かる。

今回の決算に対する市場の反応を受けて問われるのは明快だ。AMDは、拡大するクラウド企業との関係を、期待が再び先行する前に、より大きく収益性の高いアクセラレータ事業へと転換できるのか。