SemiAnalysis最新インタビュー：ストレージにはまだ倍増の余地があり、CPUは脇役、CPOの導入は2029年まで延期

AIインフラの各レイヤーが同時にプレッシャーを受けており、機会と誤認が混在しています。SemiAnalysisの創業者Dylan Patel氏は最近ポッドキャストのインタビューで、現在のAIインフラスタックのコア動向と投資ロジックを体系的に整理しました。彼の見解は、モデル経済学、メモリのスーパーサイクル、CPUの新たな価格付け、CPOのタイムラインリスク、そしてデータセンターのエネルギー供給における構造的なチャンスを含んでいます。

市場で蔓延するAI投資のROI（投資収益率）への懐疑論について、DylanはAnthropicが今年第2四半期にフリーキャッシュフローがプラスに転じ、年間経常収益が500億ドルを突破し、粗利益率が70%を超えたことを明かしました。エンタープライズ領域では、最新のAIモデルがもたらす生産性向上が計算資源コストの増加をはるかに上回っており、企業は爆発的なAI予算を維持するために他のソフトウェア支出を削減しています。

ハードウェア進化の視点では、推論モデルへのパラダイムシフトが市場需要を再構築しています。Dylanは、メモリが数年にわたる構造的な不足に直面し、2〜3倍の上昇余地が依然としてあると強調しています。同時に、エージェントや強化学習がCPU需要を押し上げているものの、売り手優位の市場でCPUの価格付けは割高であり、CPUの成長は主に過去の不足を補うもので、AIサーバー内での絶対的な価値はGPUには及びません。

Dylanは、市場が期待しているコパッケージドオプティクス（CPO）の大規模導入時期は2028年末から2029年へと明確に延期されたと述べ、銅ケーブルコネクタのボーナス期が予想外に延長されていると指摘しています。また、電力網の送配電制約がデータセンターを「メーター裏電源」（自営発電）へと誘導し、従来型のチップ投資を超えて大規模な産業用エネルギーや電力変換のサプライチェーン投資の機会を生み出しています。

Anthropicが先導、AI需要ストーリーが現実化

市場でのAI企業のROIに関する疑問に対し、Dylan Patelは具体的なデータを示して答えました。

「Anthropicは第2四半期ですでにフリーキャッシュフローがプラスになりました。4月黒字、5月黒字、6月も恐らく同様です。」と述べ、Anthropicの年間経常収益は既に500億ドルを超え、粗利益率は70%を超えています。OpenAIの売上もCodexの採用増加により急速に拡大しています。

SemiAnalysis自体の支出軌跡もこのトレンドを裏付けています。昨年11月、同社90人のチームの年間AI支出は10万ドル未満でしたが、今年1月末にはClaude Codeの大規模採用で400万ドルに急増、現在は1,100万ドル、ピーク週ベースの年換算では1,400万ドルに到達。「人件費にAIコストを足すと、AIコストだけで全体の3分の1を超えていて、年末までに半分になる可能性も高いです。」

同時に、より新しく強力なモデルは、実際には必ずしもコスト高にならない点も指摘しました。古いモデルでは1タスクで10万token・10回のインタラクションが必要ですが、新しいモデルなら2.5万token・1回で完了することもある。「モデルが4.6 Opusから4.7 Opusにアップグレードされるたび、まず1週間コストが下がり、その後急上昇する―今までできなかったことができるようになるためです。」これがAnthropicがOpenAIとの競争を優位に進める主因の一つだとし、token効率が高く、ユーザーの総合コストが低いことを挙げました。

メモリ：構造的な不足、通常サイクルにあらず

あらゆるハードウェアカテゴリーの中で、Dylan Patelが最も強気な見方を示しているのがメモリです。

「これは短期的な不足ではなく、何年も続く構造的な不足です。」彼によれば、メモリ生産能力の年間成長は20〜30%に過ぎず、AI側の需要は倍増を続け、両者のギャップは拡大し続けるのです。

この予測を支えるコア論拠は、推論モデルによるKVキャッシュへの影響です。従来型の会話型推論ではコンテキスト長が数千tokenでKVキャッシュの消費は限定的でしたが、o1などの推論モデルの登場によりコンテキスト長が爆発的拡大を遂げ、KVキャッシュも急激に増大、最も直接的な恩恵を受けるのがメモリです。SemiAnalysisは2024年12月にこのトレンドに関するレポートを発表しています。

供給サイドの硬直性により、下流市場は限られたメモリリソースを再分配せざるを得なくなります。彼は、価格弾力性の低いコンシューマーエレクトロニクスが最初に影響を受けると予想しており、中低価格スマートフォンメーカーの出荷数はすでに40%減少、iPhoneやMacBookも来年には値上げの可能性が高いと述べています。「メモリの値段は上がり続け、AIが必要なだけ確保するまでコンシューマー向けは押し込められるでしょう」。さらには、仮にサイクルが下落に転じても、「谷から谷への長期成長は揺るがない」と補足しています。

CPU：補充分に限界、過大な期待は禁物

今年のAIインフラ領域で新たな主役となったCPUですが、Dylan Patelは明確な警告姿勢を取っています。

CPU需要増の論理は明快です：強化学習はコードのユニットテストやシミュレーションなど環境検証で大量のCPUを必要とし、エージェント推論はツールの頻繁な呼び出しや現実世界とのインタラクションが不可欠で、これらの動作はCPUパワーに高度に依存します。近年はAIチップが大量出荷された一方でCPUが大幅に不足し、今はその補足期に当たります。ARMやIntel、AMD、NVIDIAのVera CPUにも200億ドルの売上ガイダンスが出ています。

「ひとつ重要な警告をしたい：ここには大量の補充分効果があります。」とし、過去の補完が終われば、あとは増分需要のみとなり、需要は正常レベルに戻ると語りました。絶対額で言えばBlackwellは1台5万ドル、CPUは約5,000ドルで、CPU側が相対的に増やされても総額ではAIアクセラレーターチップに及びません。「メモリとAIアクセラレータが主役であり、CPUは過小評価後に見直されましたが、今はより適正価格になっています。AIチップを上回る成長がいつまでも継続するわけではありません。」

光インターコネクト：長期的には有望、CPOは短中期は慎重に見るべき

ネットワークとオプティカルインターコネクトは市場の熱が高い分野ですが、Dylan PatelはCPO（コパッケージドオプティクス）の導入ペースに慎重姿勢を示しています。

「CPOの本格的な量産は2028年末から2029年になると判断しています。」現状、製造歩留まりやチップ設計、サプライチェーンの成熟度が大規模展開の基準に達していないため、NVIDIAのRubinやその後継アーキテクチャFeynmanも全銅ケーブル採用継続、CPOはGPU側でも何世代かのチップ更新を経て初めて実現することになるとのことです。

彼によれば、SemiAnalysisは先週機関向けの有料レポートを発行し、短中期的にはむしろ銅ケーブルや非CPO型光学ソリューションを評価、CPOに対しては慎重な姿勢を取っています。一部チップ（Rubin UltraのKyberが800V設計を削除など）の設計変更がCPO導入時期をさらに後ろ倒ししています。Amphenolなどの銅ケーブルコネクタメーカーは想定以上の恩恵を受けることになるでしょう。

「CPOは長期的には必ず普及し、銅ケーブルも長期的には代替されますが、タイムラインが延期され、短中期は銅ケーブルに大きなチャンスがあります。」

電力：自営電源が主流に、多様なイノベーションパス

データセンターの電力供給はAI成長の最大の物理的制約となっています。Dylan Patelの予測によると、今年の新設データセンターの電力需要は20GW、来年30GW、再来年50GWと爆発的に増加していきます。

彼はエネルギー問題を送電・発電・変換の三つに分解しています。送電は最も突破が難しく、規制政策や地方電力会社の独占構造、コスト分担メカニズムが絡み、短期的には変化困難です。発電・変換は多くのチャンスがあります。

彼の予想では今後数年で新設データセンターの電力の半分が「メーター裏電源」（behind the meter）、つまり企業による自家発電になり、従来型の公共電力網への依存は下がると言います。主流は高効率複合サイクルガスタービン（CCGT）、GE Vernova、三菱、Siemensなどから供給され、往復式エンジンや産業用ガスタービン、あるいは船舶・鉄道・トラック用エンジンを改造した非伝統的な方式も登場しています。「荒削りに聞こえるかもしれませんが、すでに使われ始めていますし、実際に稼働しています。」

より長期的には、太陽光＋蓄電の統合コストが2年以内にガス発電より低くなり、さらに遠い将来は宇宙データセンター――軌道上に計算チップを配備し、太陽光パネルを大気層外に設置、地上比でエネルギー密度が格段に高く、蓄電も不要です。

変換側も投資機会が満載で、IGBT、SiC、GaN MOSFETや固体変圧器、UPS、スーパーキャパシタまで、電圧変換のチェーン自体が急速に進化しています。SemiAnalysisの現在最大部門は半導体でなく、いわゆる「DEI」（データセンター、エネルギー、インダストリアル）チームで、世界中のデータセンターと発電所の導入動向を追っています。

以下、インタビュー全文。

司会：「The Next Big Thing」ポッドキャストへようこそ。司会の私と、同僚のKlay Hyman、新パートナーでSemiAnalysis創業者のDylan Patelさんと一緒です。今日は特別な回で、Dylanと共にAIインフラ分野の全体像を深掘りします。私はずっとDylanのコンテンツをフォローしていて、彼のポッドキャスト出演頻度も高く、SemiAnalysisのニュースレターは必読です。最近では宇宙データセンターに関するレポートも発表され、非常に詳細でしたので興味がある方はぜひ読んでみてください。

Dylan、SemiAnalysisがどのように始まったのか、ぜひ話を聞きたいです。Substackコミュニティでは最近この会社の収益や成功が話題ですが、多くの場合、人々は今の成功の一瞬しか見ず、その背後の旅路と努力を見落としがちだと思います。

SemiAnalysisの起源

Dylan Patel： SemiAnalysisの起源は、オンライン投稿、いわゆる「雑談」から始まっています。私が最初に半導体分野について投稿したのは10代のころで、チップやスマートフォン、スマホディスプレイやSoCなどについて投稿していました。自分自身スマホは持っていませんでしたが、それらに夢中でした。ゲームハードやPC、コンソールハードについても同様に、ネットであれこれと書いていました。

現在、会社は90人規模となり、専任マーケット部門もありますが、チーム内では「Dylan、ネットの荒らしにもう返信しないで」とよく言われます。「会社の見識がプロっぽくなくなる」と。しかし私には強い警戒心があり、ネットで批判されると反応してしまいます。それがいいことかは分かりませんが、事実です。

少年時代ずっとフォーラムを管理し、稼げるようになると投資を始めました。その後クオンツトレーダーを2回経験し会社を設立しましたが、その間もずっと投稿を続けていました。一時は匿名ブログで投稿していましたが、2020年には仕事に飽きてしまいました。クオンツトレーダーの幻滅感というか、「お金は稼げるが、想像以上に華やかじゃない」と。それで仕事をほぼ辞めて起業しました。

当時、この道がどこまで続くか分かりませんでしたが、自作のWordPressサイトに実名で記事を載せ、テクノロジー・ビジネス・金融・サプライチェーンなど関心領域を書いていました。私はジョージア州の田舎のモーテル育ちで、両親がそのモーテルを経営し、暮らしていたんです。その後ガソリンスタンドを開き、内部で商売をしながらビジネスが好きになりました。

その後、WordPressサイトからSubstackへ移行し、有料化して半導体・AIサプライチェーン全体について執筆しました。ここ4年で世界中を飛び回り、年間40回のカンファレンスに参加しました。AIトップカンファレンスからサプライチェーンのマイナー分野の会議、サーバー・ネットワーク・半導体製造まで全スタックをカバー。日本語しか通じない300人規模の会議から1〜2万人の大規模カンファレンスまで参加し、3回目ともなればその分野の言語やネットワークが構築でき、本当に深い質問ができるようになります。こうしてエコシステムを頭の中で構築できるようになりました。

SemiAnalysisの成長とチームビルディング

Dylan Patel：私は技術的な「転換点」にいつも注目してきました。会議である技術やサプライチェーンの変化を見つけるたび、それがサプライチェーンや財務にどう影響するかすぐ分かります。純技術系のレポートは金融界には響きませんが、ボトルネックや転換点を示し、次世代技術でシェアを獲得できる会社を突き止め、市場やヘッジファンドよりも早く伝え続けてきました。

3人目はMyinで、元ヘッジファンド出身。妻の都合で日本に移住してフリーとなり、彼の合流で様々な財務モデルを作成、事業はニュースレター中心から情報サービス・リサーチレポート販売・データセット販売へと広がりました。

そこから規模が加速しました。2023〜2024年は2人から7人へ、2024年末〜2025年初めに7人から20人へ、2025〜2026年で20人から60人、今年はさらに30人増えて今は90人です。

SemiAnalysisの最大の魅力は人材密度にあります。この分野でここまで集中した専門性のある会社は他に知りません。ASML、Applied Materials、Lam Researchなど装置メーカーや、Intel、TSMC、NVIDIA、Microsoft、Amazon出身、OpenAIでモデル開発をした人、TeslaのFSD担当、Cohere経験者、データセンター専門家、カザフスタンで発電所建設経験者といった人材がいます。半数は業界各層のエンジニア、残りは元ヘッジファンドマンやネットで見つけた情熱的な賢人です。

現在SemiAnalysisはデータサービス、コンサルティング、情報サービス、ニュースレター、メディア、そしてまもなく開催予定の大型カンファレンスなど、多様なビジネスを展開しています。素晴らしい旅になっています。

英NVIDIA GTC会場と「計算力王」ベルト

司会：勇気ある旅で印象深い瞬間の一つといえば、WisdomTreeとSemiAnalysisは数カ月共同してきました。今年3月NVIDIA GTC大会中、私はノースカロライナ州シャーロットでライブ配信を観ていましたが、5.5万人が同時視聴し、会場にも2万人が集まっていたそうです。

Dylan Patel：はい、成人だけで2万人はいました。

司会：Jensen Huangはステージであなたを名指しし、「数字を隠している」と図表を出してあなたの研究にその場で反論しました。世界最大時価総額企業のCEOがあなたの調査を名指しで取り上げ、指摘に返答するのを私は配信で観ていて、思わず興奮しました。現場はどんな雰囲気でしたか？

Dylan Patel：あの瞬間はとても現実離れしていました。SemiAnalysisの特徴のひとつは、エンジニアチームが全てのオープンソースAIモデルとハードウェアでベンチマークを行っていることです。非常に地味な作業ですが、我々はOpenAI、Microsoft、Amazon、Google、Coreweave、Nebius、Crusoeなどより総額5,000万円超のハードウェアを提供してもらい、Oracleからも試験用に寄贈されています。