英伟达份额大降，AI革命新阶段机会在哪？これはAI投資研究100篇シリーズの第九篇の記事です。

前の数篇ではIntel、AMD、ARMの各社について見てきました。これらの会社は過去1年で株価が大きく上昇しています——AMDは倍増、Intelは3倍、ARMも歴史的高値に達しました。
上昇した後に浮かぶ素朴な疑問は：これらすでに上昇した株はまだ持ち続けられるのか？
値上がりしていない銘柄にはまだチャンスはあるのか？
この問いに答えるには、避けて通れないキーワードがあります——推理です。
前述の会社が上昇した背景には、分析の中で繰り返し登場するこの二文字があります。
では：推理の市場規模はどれくらい？現在の段階はどこ？
どの企業がどのように恩恵を受けるのか？
すでに市場に価格付けされているのはどれで、されていないのはどれか？
これはAI投資研究100篇シリーズの第九篇で、長さは1.5万字に及び、内容は豊富で読みやすく、先に保存してから読むことをお勧めします。
一、赛道（市場規模）はどれくらい大きいか
モデルの訓練は「プログラムを書く」ことであり、推理は「このプログラムが毎日呼び出される過程」です。
GPTが訓練された後、毎日何億人もの人が質問をし、そのたびに推理計算能力を消費しています。
Claude Codeは一つのタスクを実行し、エージェントは自ら100回の推論を行います。
それぞれの推論は、推理計算を伴います。
多くの業界調査やメディアの引用も同じ方向を指しています：
モデルが実運用環境に入った後、推理はライフサイクルコストの大部分を占めるようになり、一般的な推定範囲は80-90％です。
つまり、未来のAI時代の計算能力の請求書では、10元のうち8元は推理に使われることになります。
しかし、市場が過去3年間議論してきたのはほぼ訓練だけでした。
なぜなら訓練はより「セクシー」な話だからです——誰のH100が多いか、誰のパラメータが大きいか、次世代モデルの訓練を誰が最初に完了させるか。
推理は訓練が終わった後の付随作業と見なされてきました。
この認識の偏りは今や覆されつつあり、これこそが過去一年間に半導体企業群の再評価の根本的な理由です。
では、推理の市場規模はどれくらい大きいのか？具体的には5つの角度から測定できます。
一つはユーザー数です。ChatGPTの週アクティブは9億人、課金者は5000万人です。
中国側の比較はより直接的です——2024年初の1日あたりトークン呼び出し量は1000億から、2026年には140兆に増加し、1400倍です。
この項目はまだ飽和していません。
二つ目は使用強度です。OpenAIのトークン処理量は2025年10月には1分あたり60億でしたが、2026年4月にはすでに150億に達し、半年で2.5倍に増加しています。
企業版の収入比率は40％を超え、企業ユーザーの使用強度は消費者の数十倍です。
三つ目は対話の長さです。
初期の数百トークンから、現在DeepSeek APIドキュメントに記載されているV4 Pro / Flashのコンテキスト長は1M（100万）、最大出力は384Kです。
ドキュメントが長くなるほど、一回の推理に必要なメモリと計算資源は増加します。
四つ目はモデル自体の計算コストが増加していることです。
OpenAIのo1、DeepSeek R1、Claude thinkingのような推理モデルは、質問に答える前に内部で何千、何万のトークンを「考える」必要があります。
黄仁勋氏はDeepSeek R1を例に、推理モデルははるかに多くの計算量を必要とし、百倍に達する可能性もあると述べました。
過去にあなたがAIに質問したときは直接答えが返ってきましたが、
今では難しい問題を質問すると、AIはまず頭の中で30秒も考え、その後答えを出します。
この「30秒の思考時間」が、新たに必要となる計算資源です。
五つ目はエージェントです。
一つのエージェントのタスクは通常、モデルを10回から100回呼び出す必要があります。
OpenAI Codexの週アクティブはすでに400万を突破しています（2026年4月22日時点）。
これは一つの企業の製品に過ぎません。
AI産業チェーンの関係者の判断では、AIインテリジェントエージェントの総計算資源消費は、同規模の大規模言語モデルの10倍以上に達する可能性があります。
これら五つの要素を掛け合わせると、
3〜5年以内に推理の総需要は規模の拡大を見せることは、誇張ではなく、ますます主流の判断に近づいています。
《英伟达推理份额大降，AI革命进入二阶段机会在哪？》