主なポイント：
華為技術（ファーウェイ）は、企業のデジタル支出が2026年までに最大40%増加するのに伴い、中国の産業用AI推論市場が7000億元を突破すると予測しています。これは、AI投資が定量的なリターンを生む新たな段階に入ったことを示唆しています。
華為技術の幹部によると、企業のAI導入が試験的プロジェクトから大規模な展開へと移行する中、中国の産業用AI市場のインフラ支出は7000億元（約966億ドル）以上に達する見通しです。同社は、企業の売上高に占めるデジタル化支出が、2026年までに現在の2.5%から最大3.5%へと上昇すると予測しており、この40%の増加は、AIによる直接的なリターンを測定する企業の能力が高まっていることを反映しています。
「2025年までに『産業 + AI』の価値は市場で検証されました。もはや概念や試験的な段階ではありません」と、華為の中国エンタープライズ・ビジネス担当バイスプレジデントである郭振興氏は、5月15日に上海で開催された「AI+製造業サミット」で述べました。
この予測は、中国全土でのAI投資の加速に裏打ちされています。調査会社のIDCは、2029年までに中国のAI総支出が1100億ドルを超えると予測しています。華為の予測は、特に「推論（インファレンス）」――学習済みAIモデルを使用して回答を生成し、アプリケーションを動かすプロセス――における機会を特定しています。企業が初期の学習段階を超え、アプリケーションの実装へと移行する中で、推論はインフラ構築の主要な原動力となっています。
「概念としてのAI」から「損益を左右するAI」への転換は、中国のテック大手による資本集約的な軍備拡張競争を強いています。アリババグループ・ホールディングは最近、2025年度のコア商業利益が84%減少したことを明らかにしましたが、これは主に、3年間で500億ドル規模のAIおよびクラウドインフラ計画にキャッシュフローを振り向けたためです。投資家にとって、華為の予測は、チップメーカーからクラウドプロバイダーに至るまで、この次の投資の波の主な受益者となるデジタル基盤を構築する企業へと焦点を絞らせるものとなります。
郭氏は2026年に向けた3つの大きな変化として、デジタル化投資の増加、基礎となるデジタルインフラのアップグレード、そしてAI主導の業界ソリューションの価値向上を挙げました。同氏は、核心的な変化は、企業が製造、金融、物流などの分野でAIの財務的メリットを計算できるようになったことだと主張しました。売上高1000億元の企業の場合、デジタル支出の増加分は最大35億元の投資に相当します。
この傾向は孤立した現象ではありません。アリババのクラウド・インテリジェンス・グループは、AI構築コストがグループ全体の収益性に重くのしかかっているものの、直近の年度の売上高は38%増加しました。競争圧力は百度（バイドゥ）、騰訊（テンセント）、バイトダンスにも波及しており、いずれも独自の大規模言語モデルとそれを実行するデータセンターの構築に数十億ドルを投じています。郭氏によると、中国の大規模製造企業の30%以上が、この移行を管理するためにAI関連の専門組織をすでに設立しています。
推論用ハードウェアへの注目は、世界的な市場トレンドとも一致しています。エヌビディア（Nvidia）がAI学習用チップ市場を支配してきましたが、ニューヨーク・タイムズの最近の分析によると、インテル、サムスン、台湾積体電路製造（TSMC）など、推論を可能にする半導体企業の株価が2026年に急騰しています。世界のチップ関連企業を追うフィラデルフィア半導体指数（SOX）は、今年に入って70%以上上昇しています。
この拡大における最大の障害は資本ではなく、人材です。郭氏は、AI技術と特定の業界プロセスの両方を理解する「複合型人材（复合型人才）」の深刻な不足を強調しました。
同氏は、自動運転セクターを顕著な例として挙げ、2025年に新規求人数が28倍に爆発的に増加したことを指摘しました。核心的なアルゴリズム職種の供給・需要比率はわずか0.79であり、4万4000人の純粋な人材不足を意味します。この人的資本の制約が、華為やIDCが予測する成長の主な制限要因となる可能性があり、これら希少な専門家を惹きつけ、維持できる企業が優位に立つことになるでしょう。
この記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。
