動能交易触底はまだ数週間かかる可能性！高盛が米国株に安心材料：システムリスクは未だ現れていない

市場予想を大幅に下回る計算能力で訓練された人工知能（AI）モデルが、ウォール街が長年信じてきた「AI競争では資本支出を増やすしかない」という物語を再び揺るがしています。しかし、ゴールドマン・サックス（GS-US）の最新分析によれば、テクノロジー株のモメンタム取引の修正はまだ終わっていませんが、米国株全体にはシステム的なリスクは現れておらず、市場構造には依然として強靭性があるとしています。

ゴールドマン・サックスのOne-Deltaトレーディング部門責任者であるリッチ・プライヴォロツキー氏は、社内のモメンタムモデルが示しているのは、今回のモメンタム取引の反落が真の底値に達するまでには、まだ数週間かかる可能性があるということです。最終的な下落幅は、歴史的な中央値に近づくと予想されています。

ただし彼は、今回の上昇トレンドの傾きが過去の平均を大きく上回っていることを踏まえると、今回の調整幅が歴史的平均を上回る可能性も排除できないと警告しています。

プライヴォロツキー氏は、現在追跡しているモメンタム指標では相対的なボラティリティが依然として高い水準にあり、市場が警戒を解くには至っていないと指摘しています。

しかし、市場内部にはすでに明確な分断が見られます。一部のAIハードウェア関連銘柄はすでに過売状態にあり、一方で基本的な業績改善が見られない遅れグループが逆に反発しており、資金のローテーションが明確に進行しています。

全体のインデックス動向を観察すると、米国株の強靭性は維持されており、セクター間の相関性は低いままであり、これは資金が業種間でローテーションしていることを示しており、全面的な売りに発展していないことを意味しています。先週金曜日（17日）にインプライド・ボラティリティが一時的に上昇したとしても、市場構造に根本的な変化は見られていません。

市場の再評価を促しているのは、新しい世代の高効率AIモデルの登場です。プライヴォロツキー氏は、2.8兆のパラメータを持つKimi K3モデルを実際にテストしたところ、そのエンジニアリング設計に強い印象を受けたと語っています。ただし、このモデルは企業向けGPUクラスターでのみ展開可能であり、一般のデバイスでは運用できません。

彼は強調します。注目すべきは推論フェーズではなく、訓練効率の飛躍的向上にあると。

単に膨大な計算リソースを積み重ねるのではなく、新しい世代のモデルはアルゴリズムの最適化、アーキテクチャの革新、そしてより効率的な混合専門家（MoE）ルーティング機構に依存しています。

たとえばKimi K3は、896の専門家モジュールを内蔵していますが、推論時にはそのうち16個しか起動しないため、計算リソースの消費を大幅に削減しています。

この進展により、市場は次の核心的な問いを再考せざるを得なくなっています。すなわち、最先端のモデルがアルゴリズムの革新によって訓練効率を大幅に向上できるのであれば、AI産業は依然として大規模で資本集約的なデータセンターと訓練クラスターの拡張を続ける必要があるのか、という点です。

ただし、プライヴォロツキー氏は、この種の疑問は主に訓練側の投資論理に衝撃を与えているとし、推論側の計算需要は依然として堅調だと指摘しています。AIインフラの長期的な需要は、これによって根本的に逆転するものではないとしています。

連邦準備制度（FRB）が利下げ会議前の沈黙期間に入ったため、市場の短期的な注目は欧州中央銀行（ECB）の利下げ決定、英国の消費者物価指数（CPI）、および主要経済圏のPMI速報値などのマクロ指標に移っています。

しかし、プライヴォロツキー氏は、市場の方向性を決める鍵となるのは、間もなく始まる決算シーズンであると強調しています。

Alphabet（GOOGL-US）に加え、テスラ（TSLA-US）、テキサス・インスツルメンツ（TXN-US）、インテル（INTC-US）といったテック大手の決算内容、およびAMD（AMD-US）が開催予定の「Advancing AI」イベントは、AI投資サイクルの行方を占う重要な指標となり、兆ドル規模のAI資本支出ストーリーが市場から引き続き支持されるかどうかを検証する場になるでしょう。