AIハードウェアへの賭けが明暗を分ける、トップヘッジファンドは39%増

AIハードウェア関連銘柄への集中投資による上昇は、4月の運用成績に鮮明な差を生み出しました。銘柄選定型のヘッジファンドが1999年以来最高の月間成績を共同で記録した一方で、大半のアクティブ型投資信託はベンチマークに遅れをとりました。

「AIは、我々がこれまでに経験した中で最も計算集約的なものです。現在、ハードウェアの黄金時代にあります」と、Whale Rock Capital Managementの公開ポートフォリオで4月に約39%の利益を上げたアレックス・サセドテ氏は、ソーン・インベストメント・カンファレンスで述べました。

リターンの差は歴然としていました。PivotalPathのデータによると、ハイテク中心のヘッジファンドは4月に10.3%上昇しました。対照的に、S&P 500をアウトパフォームしたアクティブ型投資信託の割合は、バークレイズのデータによると、2月末の60%超からわずか28%へと急落しました。

このパフォーマンスの格差は、アセットマネージャーにとって重要な局面を浮き彫りにしています。一握りの半導体やAIサプライチェーン銘柄へのエクスポージャーが相対的な成功の主な決定要因となっており、マクロ経済の逆風が強まる中でも、狭い市場のリーダーシップの中に混雑したトレードを強いています。

ハードウェア強気派の黄金時代

4月の上昇は、AIハードウェアというテーマに重点を置いたマネージャーに驚異的なリターンをもたらしました。スティーブ・コーエン氏率いるPoint72 Asset Managementの旗艦ファンドは約4.5%上昇し、過去5年以上で最高の月間成績の一つを記録しました。Point72内のエリック・サンチェス氏が運用するAI特化型ファンドは15%急騰しました。

Whale Rockの39%の利益は、サンディスク、SKハイニックス、キオクシアなどのメモリ・ストレージ企業への多額のポジションによるものと報じられています。同様に、ポール・ウィック氏が運用するSeligman Tech Spectrumファンドは、2001年の設定以来最高の月間パフォーマンスとなる約20%の急上昇を見せました。3月時点の同ファンドの主要保有銘柄には、半導体大手のブロードコムやアプライド・マテリアルズが含まれていました。

この傾向は、より広範なポジショニングデータにも反映されています。モルガン・スタンレーによると、ヘッジファンドは半導体銘柄へのエクスポージャーを過去10年間で最高水準に引き上げました。これらの銘柄は現在、ヘッジファンドの純保有資産の20%を占めており、わずか1年前の5.5%から劇的に増加しています。

アウトパフォームへの狭き門

集中投資が一部で功を奏した一方で、上昇の範囲が限定的であったため、大半のアクティブマネージャーは苦戦を強いられました。S&P 500は4月に約4%上昇しましたが、構成銘柄の半分未満しか上昇しておらず、利益は高度に集中していました。

これは、2月末時点で時価総額加重平均の指数を6ポイント上回っていた等金額加重のS&P 500指数のパフォーマンスに表れています。4月末までに、それは3ポイント遅れをとっており、わずか数銘柄のメガキャップ・ハイテク株の影響力を示す9ポイントものスイングとなりました。

多くのアクティブ型投資信託が遅れをとっている理由の一つは、分散投資の規制により指数の高いウェイトを反映させることができず、最大のハイテク銘柄への構造的な配分不足が生じているためです。これは、少数のAI関連銘柄が利益の大半を占める市場において、大きな不利となっています。

産業規模の需要が上昇を下支え

このパフォーマンスの二極化の主な要因は、計算能力に対する膨大かつ加速する需要です。マイクロソフト、アルファベット、メタ、アマゾンなどの巨大IT企業は、今年の設備投資額を合計6700億ドルと概説しており、その大部分は先端チップを備えたデータセンターに割り当てられています。

この支出は、エヌビディアのようなチップ設計者からメモリ生産者、装置メーカーに至るまで、サプライチェーン全体にブームを巻き起こしています。また、この新しいインフラを管理するためのツールを提供する企業にも恩恵をもたらしています。例えば、AIを活用したオブザーバビリティ企業であるデータドッグは、初の四半期売上高10億ドルを報告した後、2026年に株価が51%急騰し、エヌビディアの利益の2倍以上となりました。

しかし、この上昇の持続性は、業界がこの需要を大規模に満たせるかどうかにかかっています。核心となる課題は現在、産業的なものへと移っており、サプライチェーンの深さと生産能力の問題となっています。この状況は、他の先端技術分野での課題を反映しており、設計だけでなく、重要なコンポーネントを大規模に製造する能力が成功を左右します。市場はAIの構築が本物であることを受け入れました。次の段階は、どの企業が歴史的な需要を満たすために産業規模の増産を実行できるかにあります。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資勧誘を目的としたものではありません。