Broadcom (AVGO)：デジタル世界のインフラを構築する

BroadcomのAIインフラストラクチャと接続性における役割

インターネットの黎明期から、接続性の重要性は年々高まるばかりです。最初は、ビジネスや研究用コンピュータ同士を接続する必要がありました。

その後、インターネットが一般家庭に浸透し、オンラインビデオゲーム、eコマース、動画ストリーミングの成長に伴い、より大規模なサーバーと強力な接続が求められるようになりました。

さらに、スマートフォンの登場により、3G、4G、そして5Gといったモバイルネットワークで、できるだけ速い接続が必要となり、同時に業界の多くがクラウドへ移行しました。これにより、基本的なオフィス業務やデータ保存さえも、現場で行うのではなくインターネット経由で処理・保存されるようになりました。

このパターンは、AIの台頭に伴い再び繰り返されています。消費者向けでも企業向けでも、AIの開発と応用にはかつてない規模のデータセンターが必要となり、それほどまでに、原子力発電所全体が再稼働して十分な電力供給を確保しようとしています。

AIは本質的に多数の計算ユニットが相互に連携するため、これらのデータセンターは超効率的で高速な接続ソリューションを必要とします。これは、常にIT技術の最前線に立ち、新たな需要やテック業界リーダーの要件に柔軟に適応できる超専門的な企業の仕事です。

この分野で、接続性を十分に応答性の高いものに保ち、増大する需要に応えてきた企業として、Broadcomほど重要な存在はほとんどありません。

Broadcomの概要

Broadcomは、5G技術を含む接続ハードウェアとITインフラストラクチャソフトウェアの世界的リーダーです。

同社の事業は、インフラストラクチャソフトウェア（サイバーセキュリティ、クラウド等）と接続ハードウェア（無線、サーバー、コンシューマーブロードバンド、AIネットワーク等）に分かれています。

ソース: Broadcom

同社は2016年にBroadcomとAvagoが合併して誕生しました。

Broadcomは1991年に設立され、ネットワーキングと通信向けの半導体ソリューションに注力してきました。

Avago Technologiesは1961年にHewlett‑Packardの半導体部門として始まり、1999年にAgilent Technologiesとして分離しました。当初は光エレクトロニクスと無線通信部品に焦点を当て、プライベートエクイティに買収された後、2009年に上場しました。

同社は初の光ファイバ送信機やガリウムヒ素リン酸（GaAsP）LEDを開発し、4億個の光学マウスセンサーを出荷しました。

合併以降の成長は過去10年間の多数の買収によって支えられ、最大のM&Aは2023年のVMware 610億ドル買収と、2019年のSymantec 107億ドル買収で、クラウドとサイバーセキュリティ分野でも大手プレイヤーとなっています。

ソース: Broadcom

現在、Broadcomは2024年に546億ドルの売上を上げ、20,000件以上の特許ポートフォリオを保有し、2024年のR&D投資は93億ドルに上ります。

Broadcomの製品群

Broadcomの製品は、テレコムエンジニアでないと理解しにくいものが多く、特にハードウェア部門は複雑です。

一般の方に最も馴染み深いのは、モデムやルーターといった「インターネットボックス」や、テレビやその他スマートデバイス向けの接続ソリューション（ケーブル・衛星含む）です。

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Broadcomはモバイルネットワークの構築・維持にも重要な役割を果たしており、3G、4G、そして現在の5Gネットワークを支える技術の先駆者です。

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データセンター向けには、Ethernet、光ファイバー接続、その他のツールを幅広く提供し、データセンター内の各拠点間や他のデータセンター、エンドユーザーへのトラフィックをルーティングします。

これにはオンプレミスとクラウドのデータセンターの両方、さらにAIソリューションやAIデータセンターに関するさまざまなバリエーションが含まれます（AI市場とBroadcomの機会については後述）。

ソース: Broadcom

同様のツールと機器は工場、公益事業、車載でも使用され、IoTデバイスやスマート管理ツール、LEDベースのディスプレイなどに接続性を提供します。

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ソフトウェア側では、Broadcomは主にサイバーセキュリティとエンタープライズソフトウェアの2つのセグメントで活動しています。サイバーセキュリティはSymantec製品とVMwareツールの両方でカバーされています。

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VMwareがBroadcomのソフトウェア戦略を強化する方法

Broadcom史上最大規模の買収であり、AvagoがBroadcomを買収して現代のBroadcomを形成した37億ドルの買収をはるかに上回るこの案件は、より深く検証する価値があります。

VMwareは「仮想化」―サーバー、ストレージ、ネットワーク、OSといったコンピュータリソースの仮想バージョンを作り出すことを専門とする企業です。

仮想化により、単一の物理マシン上で複数の仮想環境を実行でき、リソースの利用効率と柔軟性が向上します。
本質的にはハードウェアを抽象化し、ソフトウェアが単一タスク専用のようにリソースにアクセス・管理できるようにしますが、実際には共有されています。

仮想化がユーザーにもたらす主な利点は次のとおりです：

• セキュリティ：追加のファイアウォールがクラウドコンピューティングを保護し、同一ハードウェア上で実行される異なる活動を分離します。
• 柔軟性：仮想ハードウェアを作成することで、メモリやストレージ、計算リソースをプロジェクトや部門間で再配分できます。
• 経済性：仮想化はエネルギー消費と保守コストを削減することが多く、コスト削減が主な導入理由の一つです。
• レジリエンス：同一ハードウェア上で行われている作業を別のハードウェアに容易に複製でき、ハードウェア障害リスクを低減します。

仮想化の支配的プレイヤーとして、VMwareの買収はBroadcomのクラウド領域での存在感を大幅に強化しました。以前は主にクラウドコンピューティングを支えるサーバーハードウェアメーカーとして活動していましたが、現在はソフトウェアでも大きなプレイヤーとなっています。

Broadcomの財務状況

同社の売上は2021年から2024年にかけてほぼ倍増し、着実に成長しています。

ソース: Broadcom

フリーキャッシュフローの成長はやや印象が薄く、2021年から2024年にかけて「わずか」半分増加しただけです。

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しかし、これはマージンの縮小が原因ではなく、粗利益率は75％前後で安定しており、むしろ設備投資とR&Dへの投資が増えていることを示しています。

同社は2016年以降、年平均32％のCAGRで配当を急速に増やし、毎年四半期配当を引き上げています。

ただし、利益に対する評価額が非常に高いため、配当利回りは低く、配当志向の投資家にとっては成長株の方が魅力的です。

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BroadcomのAI成長戦略と半導体イノベーション

データセンターの接続性 & AI

ほぼすべてのテック企業にとって、AIブームへの対応が今後10年の運命を左右する決定的要因となります。

ハードウェアとソフトウェアの両面で接続性の重要プレイヤーであるBroadcomは、AIが「単なる」クラウドコンピューティング以上に求める接続性を提供できるため、AIデータセンターの建設ブームから恩恵を受ける体制が整っています。

ソース: Broadcom

2024年にはAIが同社の半導体売上の35％を占めており、現在テック大手は大規模なAI容量を構築しており、BroadcomからNvidiaまでのメーカーにとって同様に大きな収益成長をもたらしています。Nvidia (NVDA ) (Nvidiaに関するレポートはリンクをご参照ください)

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最終的に「ネットワークこそがコンピュータである」というメッセージは、BroadcomがAI市場に関する投資家向けコミュニケーションで使用しており、かなり正確な表現です。例えば、MetaはAIトレーニングに使用する時間の約3分の1をネットワークに費やしています。

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AIトレーニング向けXPUs

接続性だけがBroadcomがAIブームから恩恵を受ける唯一の製品であるというわけではありません。

AI計算システムは、AI計算の特殊な計算・ネットワーク要件に合わせてチューニングされたカスタム設計へと徐々に移行しています。電力供給がチップ供給以上にAI開発の制約になる可能性が高まっているため、これはますます重要になっています。

AIネットワークは以下の点で独自です：

• 非常に高い帯域幅が必要です。
• データ転送は連続ストリームではなく、バルクでかつ主に断続的です。
• 「遅れた」データが欠けるとトレーニング時間に影響します。
• AIトレーニングは数時間から数日と長時間にわたり、完璧な冷却・接続・機能がトレーニング全体で求められます。

その解決策の一つがXPUと呼ばれる、CPU（プロセッサ）、GPU（グラフィックカード／並列プロセッサ）およびメモリを同一デバイスに統合した設計です。

主な理由は、計算負荷とデータセンター規模が拡大するにつれ、システム効率が部品を増やすほど頭打ちになるからです。ネットワークがどれだけ効率的でも、プロセッサ、GPU、メモリ間でデータが常に流れ続ける必要がある場合、計算とデータ転送が激しくなるほど効率は低下します。

ソース: Broadcom

したがって、ゲーム向けに設計されたGPUのような汎用コンポーネントをAIデータセンターに組み込む代わりに、1つのチップにすべてのコンポーネントを統合すれば、転送時間と帯域幅の必要性が大幅に削減されます。

さらに、2D設計では搭載できる部品数に限界があるため、次のステップは3D設計へと進むことです。

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BroadcomはASIC（特定用途向け集積回路）の設計に豊富な経験を持ち、AI計算に特化したチップを開発しています。この分野で同社は過去10年間、トップの座を占めてきました。

BroadcomのXPUは、計算コア、メモリ、その他のコンポーネントを1つのチップに統合し、非常に密度の高い3Dアーキテクチャを実現しています。

ソース: Broadcom

これらのXPUシステムはAIのコア計算を担い、他のBroadcomコンポーネントとネットワークで接続され、各モジュールが相互に接続されて完全なAIデータセンターを構成します。

ソース: Broadcom

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同様のプロセスはすべてのデータセンターコンポーネントで進行中で、例えばフォトニック・インターコネクタは現在、1つのデバイスに同梱されています。

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Ethernetテクノロジー

Broadcomがこの分野で優位性を持つもう一つの理由は、Ethernet技術に関する専門知識です。特に、2010年以降、Ethernetのエネルギー消費を90％削減し、帯域幅を80倍に拡大しています。

現在、高性能コンピューティングでは主にInfiniBandという高性能コンピュータネットワーク通信規格が使用されています。

しかし、Broadcomの最新Ethernetはほぼすべての指標でInfiniBandを上回る性能を提供します。例えば、故障率を30倍低減し、電力消費を33％削減、コストも低く、帯域幅はより高いです。

ソース: Broadcom

その結果、Ethernetは現在、Meta、Google、Oracle、Tencent、Amazon、Alibabaなどが採用する事実上のAIネットワークソリューションとして認識されています。

結論

最初のAIデータセンターは、できるだけ早く、できるだけ多くの計算力を確保する競争の中で構築されたため、投資家はNvidiaのGPUに最も注目し、同社は世界で最も価値のある企業となっています。

しかし、AI産業が成熟し始めると、AI計算の要件に特化したASIC設計が汎用GPUに追い付くようになりつつあります。したがって、AI向けに特化した新しいGPU設計は強力な競争相手になるでしょうが、XPUsもまた重要な役割を果たす可能性があります。

より正確に言えば、AIモデルがますます大規模化するにつれ、データの流れと必要な接続性は計算力と同等に重要な課題となります。電力消費の削減も業界の重要な焦点となります。

これにより、BroadcomはAIブームから恩恵を受ける絶好のポジションにあります。

一方で、たとえXPUが業界標準の計算方式とならなくても、Broadcomの高度なEthernetやその他の接続ソリューションは、これまで以上に大量に必要とされるでしょう。VMwareの仮想化とサイバーセキュリティソリューションも同様に需要が高まります。

逆に、XPUsが新しくより効率的なAIデータセンター構築の主流となれば、BroadcomはAI主導のテック企業の時価総額ブームにおける市場の最新の寵児となる可能性があります。

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