エヌビディア「GTC」開催で注目の米国株10選

2026年3月16日〜19日、米半導体大手のエヌビディア＜NVDA＞が主催する世界開発者会議「GTC（GPU Technology Conference）」が開催されます。このイベントは、AI（人工知能）やGPU（画像処理半導体）だけでなく、ネットワーク、データセンター、ロボティクスなども扱うため、関連する企業の株価材料になりやすいイベントとして注目されています。

今回のGTCでは、AIモデルから結果を導き出す「推論」用の新型チップや、システムの拡張性を高めるネットワーク技術など、複数のハードウェア革新が披露されると予測されているようです。また、エヌビディアによるAIスタートアップ企業への大規模な投資や、次世代ハードウェア「Vera Rubin（ヴェラ・ルービン）」の導入計画なども話題となっており、AI市場のさらなる成長に期待がかかっています。

株式市場においては、エヌビディアのみならず、そのサプライチェーンを支える企業や、競合する半導体メーカー、AIインフラを支えるネットワーク関連企業などにも影響を与える可能性がありそうです。

そこで今回は、GTCの開催で注目される可能性のありそうな米国株をご紹介します。

エヌビディア＜NVDA＞

AI向け画像処理半導体（GPU）で圧倒的なシェアを誇る、現在のAIブームの牽引役です。今回のGTCでは、次世代の「Vera Rubin」プラットフォームや、ネットワーキング事業の将来像についてより詳細な情報が示されると期待されています。あるアナリストは、同社がシステムの拡張性やAI設備投資の耐久性について投資家に自信を与えると予測しており、依然として市場の中心的な存在です。

アドバンスト・マイクロ・デバイセズ＜AMD＞

エヌビディアの主要ライバルとされる半導体メーカーです。データセンター向けのGPU「Instinct」シリーズを展開しており、エヌビディア製品の代替需要や市場全体の拡大による恩恵を受けるポジションにあります。AIチップ市場が拡大し続けるなか、AMDの動向も投資家から常に注目されています。

ブロードコム＜AVGO＞

カスタム半導体やソフトウェアを手がける大手企業です。AIデータセンター内での高速なデータ転送を支えるネットワークチップに強みを持ち、エヌビディアのシステム構築においても存在感があるとみられます。効率的なAIインフラ構築に欠かせない技術を持っており、中長期的な成長が期待されています。

モノリシック・パワー・システムズ＜MPWR＞

高性能なパワーマネジメント（電源管理）半導体を手がける企業です。AI向けの最新GPUは膨大な電力を消費するため、効率的に電力を供給・管理する技術の重要性が飛躍的に高まっています。AIサーバー向けの電源管理需要の恩恵を受けやすいとされ、AIチップの高性能化が進むほど同社の技術が不可欠になるとの見方があるようです。

マーベル・テクノロジー＜MRVL＞

データセンター向けの高速通信半導体や、特定の顧客向けにカスタマイズされたAIチップ（ASIC）を得意とする企業です。AIの学習効率を高めるためには、チップ間の通信をどれだけ高速化できるかが鍵となります。GTCでネットワーク技術が注目されるなか、同社の光接続技術やカスタムチップへの需要増に期待が集まりそうです。

デル・テクノロジーズ＜DELL＞

世界的なITインフラ大手で、エヌビディアのGPUを搭載した「AIサーバー」の主要プロバイダーです。エヌビディアとの協力で、企業のAI導入を支援する「AIファクトリー」構想を推進しています。AIを実ビジネスに活用しようとする企業が増えるなか、デルのハードウェアとサービスの需要が高まっているようです。

アリスタ・ネットワークス＜ANET＞

データセンター向けの高速ネットワークスイッチを手がける企業です。AIの学習や推論には、大量のデータをサーバー間で高速にやり取りする必要があり、アリスタの製品はイーサネットベースのAIインフラ構築において評価が高いようです。エヌビディアが主導するAIエコシステムの中でも、ネットワーク面での重要なパートナーとして注目されています。

アーム・ホールディングス ADR＜ARM＞

半導体の設計図（アーキテクチャ）を世界中のメーカーに提供している企業です。エヌビディアのデータセンター向けCPU「Grace」にもアームの技術が採用されています。AI処理の効率化と省電力化が求められるなか、アームの設計技術の重要性はさらに高まっており、AI市場拡大の恩恵を直接的に受ける銘柄の一つと言えそうです。

ASMLホールディング NYRS＜ASML＞

最先端半導体の製造に不可欠な「EUV（極端紫外線）露光装置」を供給しているオランダの企業です。エヌビディアやAMDの最新チップを作るためには、ASMLの装置が欠かせないとみられます。AIチップの需要が強ければ強いほど、その製造を支えるASMLの装置への需要も安定して推移することが予想されます。

マイクロン・テクノロジー＜MU＞

米国を代表するメモリ半導体メーカーです。AIの処理には、膨大なデータを高速に読み書きするための「高帯域幅メモリ（HBM）」が現時点で不可欠と言われています。エヌビディアの新型チップにはマイクロンの高性能メモリが搭載されることが多く、AIサーバーの需要拡大はマイクロンの業績に直接的なプラス影響を与えると考えられているようです。

記事作成日：2026年3月11日