ビクター（ @vcmktasa ）とミスターZ（ @168MrZ ）による文章

ゲスト：フランク（ @qinbafrank ）

2026年6月初旬、台北のCOMPUTEXカンファレンスは盛況のうちに開催され、ジェンセン・ファン氏がマーベルが時価総額1兆ドルを突破する次の企業になると宣言したことで、光インターコネクト業界は一斉に急騰した。しかし、マクロ経済環境は穏やかとは程遠く、ホルムズ海峡は100日以上閉鎖され、原油価格は90ドル前後で停滞し、市場は6月13日に発表される5月の消費者物価指数（CPI）の発表を固唾を飲んで見守っていた。その一方で、SpaceXは時価総額約1兆7500億ドルでIPOを控えており、Anthropicも秘密裏に書類を提出していたことから、下半期の流動性状況が大きく変化する可能性が示唆されていた。

ハードウェアブームとマクロ経済の不確実性という状況の中、168Xは、マクロ経済、米国のハイテク株、AIサプライチェーン、暗号通貨を同時に見通すことができる数少ない投資家の1人であり、長年にわたり世界の資本の流れを追跡してきたフランク（@qinbafrank）を招きました。モバイルインターネット、起業家精神、VCでの経験を通じて磨かれたフランクの「トップダウン、クロスマーケット」フレームワークは、2時間以上にわたるこの会話の中で、驚くほど包括的な評価を提供しました。彼はAIにバブルは存在しないと考えており、商業化プロセス全体が収益化の変曲点を過ぎたばかりで、まだ半分しか終わっていないと主張しています。本当に警戒すべきなのは、マクロ経済ロジックの「リセット」というテールリスクです。彼はまず、Nvidiaの3つの主要な議論、すなわち普及率配当、設備投資競争、光インターコネクトとCPO、ノキアとエッジコンピューティング、そして希少性／アップグレード／長期という3つの主要な資金調達ロジックについて論じ、その後、SpaceXのIPOによる流動性ショックとビットコインの将来について話を進めた。

I. 研究フレームワーク：モバイルインターネットとスタートアップからベンチャーキャピタルまで、市場横断的な投資経路

Z氏：フランクは、マクロ経済学、米国株式市場のテクノロジー、AIサプライチェーン、暗号通貨、そしてTwitter上でのグローバルな資本フローに関する深い知識を同時に示すことができる数少ないトップ投資家の一人です。フランクさん、自己紹介と、この市場調査フレームワークがどのようにして生まれたのかを説明していただけますか？

フランク：Zがトップ投資家について言及したけど、僕は全然当てはまらないよ。全然違う。ただの普通の投資家さ。「満杯の桶は音を立てないが、半分しか入っていない桶はガラガラと音を立てる」っていう中国の諺があるけど、まさに僕のことを言い表している。何事にも少しずつは知識はあるけど、深く掘り下げて専門家として知っている分野なんてないんだ。

私は主に米国株と仮想通貨に投資しており、二次市場に重点を置いています。また、マクロ経済、業界動向、個別銘柄分析に関する私の考えをXで共有しています。私のキャリアは2つの段階に分けられます。10年以上前、私は中国のモバイルインターネット業界で7、8年間プロダクトマネージャーとして働いていました。また、自分のビジネスを立ち上げ、何度か資金調達を行いましたが、成功しませんでした。その後、ベンチャーキャピタルに転身しました。2017年後半から2018年初頭にかけて仮想通貨分野に参入し、プライマリーマーケットのVCからのアプローチを継続し、当初はICOと呼ばれ、後に私募と呼ばれるプロジェクトに投資しました。2021年か2022年頃、中国での規制がますます厳しくなったため、プライマリーマーケットでの業務を停止し、二次市場への投資に移行し、近年は実質的に個人投資家になりました。

この枠組みは、実は私のこれまでの仕事と合致しています。卒業後、最初に就いた仕事はインターネット業界で、ちょうど世界的にPCからモバイルインターネットへの移行が進んでいた時期でした。国内の大手企業で働き、起業も経験し、ベンチャーキャピタルにも携わりました。ベンチャーキャピタルでの経験は、私にとってまさに基礎となりました。つまり、業界の視点から物事を捉え、業界の発展状況、トレンド、既存のメリット、そのメリットの中に潜む機会、その機会を活かせる企業、そして初期段階の企業の参入ポイント、解決すべき課題、さらには創業者が本当に有能かどうかといった点まで分析する必要があるということです。こうした経験を通して、インターネットやテクノロジー業界における様々な業種やビジネスモデルの強みと弱みを自然と理解することができました。

2013 年頃に初めて米国の株式口座を開設し、仮想通貨よりも長く米国株を取引してきました。しかし正直に言うと、初期の頃は業界の成長から利益を得ていただけで、市場を本当に理解していませんでした。当時の私の考えはただ、「この業界には明確なトレンドがあり、急速に成長しているので、何も考えずに飛び込んでみよう」というものでした。私が市場を理解するために努力するようになった本当のきっかけは、仮想通貨市場に参入した後に経験したいくつかの大きな暴落でした。2018 年後半の米中貿易戦争の勃発、FRB の最後の利上げ、第 4 四半期の米国株式市場の暴落、ビットコインが 6,000 ドルから 3,000 ドルに下落したことなどです。そして2020年3月、新型コロナウイルス感染症のパンデミックというブラックスワン現象が発生し、米国株式市場は3週間で4回のサーキットブレーカー発動という前例のない速さの下落に見舞われた。その後、FRBによる緊急利下げと無制限の量的緩和の発表があり、米国株式市場はその後、容赦ない上昇基調へと転じた。

その波をきっかけに、私は「なぜこんなことが起きたのか？」と真剣に考えるようになりました。そこで2020年頃、連邦準備制度の歴史、金融経済学、中央銀行、現代金融理論、資産配分に関する書籍を、市場に出回っているものを片っ端から読み漁りました。バーナンキの『行動する勇気』や、後にポールソン、ガイトナーと共著した『消防活動』などです。『消防活動』では、2007年から2009年の金融危機における連邦準備制度の行動、議会との交渉、財務省との連携について論じています。その他にも、ポールソンの『危機の淵』、ガイトナーの『ストレステスト』、さらに遡ればボルカーの『運命の転換』なども読みました。要するに、私はその論理と中核となる原則を理解したかったのです。そして、その1、2年の間に、マクロ経済学を理解するための枠組みを徐々に構築していきました。

つまり、私がRWA（リアルワールドアセット）を分析する場合でも、AIを分析する場合でも、結局は同じアプローチに行き着きます。それは、テクノロジー産業として捉え、そのビジネスがどこに向かっているのか、どのような道が閉ざされているのか、どのような道が可能なのか、そしてビジネスモデルをどのように変えるべきなのかを分析することです。これまでの仕事、キャリア、そして投資経験を通して、私は業界やマクロ経済をより包括的かつトップダウン的な視点から理解するスタイルを徐々に身につけてきました。

II. AIに関する3つの主要な議論：Nvidiaの株価を用いて、「トレンド、計算能力、収益性」という3つの主要な疑問点はどのように検証されるのか？

Z氏：米国株式市場、そして台湾や韓国といった新興国市場における現在のAIブームは、2020年のFRBの量的緩和と仮想通貨の流動性ブームを彷彿とさせます。しかしながら、現実にはFRBは利下げを行っておらず、戦争の影響で今年は利上げに踏み切る可能性さえあります。現在の市場状況について、またAI分野への資金流入はどの程度進んでいるとお考えですか？

フランク：私の見解では、2020年と似ているように見えるかもしれませんが、実際は違います。今振り返ってみると、2020年と2021年は黄金時代の終わりを告げる年でした。当時の主な原動力は、ゼロ金利と無制限の量的緩和であり、FRBはほぼ毎月2,000億ドルから3,000億ドルの米国債を購入していました。パンデミック前、FRBのバランスシートは約3兆ドルでしたが、2022年に縮小し始めた時点で8.9兆ドルに達していました。つまり、2020年第2四半期から2022年第2四半期にかけて、約4兆ドルから5兆ドルも拡大したことになります。これは途方もない規模です。さらに、モバイルインターネットは10年間発展を続け、最も成熟した段階に達しており、巨大企業の業績が爆発的に成長しました。そのため、業績と評価額の両方が上昇し、大量の流動性が流入したことで、仮想通貨はもちろんのこと、あらゆる資産が急騰しました。

しかし、今日では状況が異なります。私たちは「限定的な緩和」の時代に生きています。 2024年の7月か8月頃、私はツイッターで、連邦準備制度理事会（FRB）が今後2～3年間は限定的な緩和を実施する可能性が高いと予測しました。金利は3～3.5%程度で推移し、量的緩和（QE）は実施しないものの、小規模なバランスシート拡大を検討するだろうと予測したのです。まさに今、その通りになっています。金利は3.5～3.75%で、QEは実施されておらず、昨年末にバランスシート縮小が終わりに近づいた後、流動性危機が発生し、FRBは小規模なバランスシート拡大のために短期債務の購入を開始しました。さらに、過去2か月間、その規模は月ごとに縮小しており、3月と4月の約400億ドルから今月は約100億ドルにまで減少しています。このような環境では、ファンダメンタルズのない資産は苦戦を強いられています。

AIが他と異なる点は、誰もが認識している真に重要なトレンドであるということだ。昨年、私は「AIに関する3つの主要な議論」というタイトルのツイートを投稿したが、NVIDIAの株価チャートを見ればそれがよく分かる。チャートには3つの明確な段階が示されている。

2022年末から2023年末にかけての第1部では、AIが真のトレンドなのかどうかという市場での議論が中心となった。 2022年末にChatGPT 3.5がリリースされ、市場の興奮と価格の高騰を引き起こした。しかし、当時、世界の半導体産業はまだ回復しておらず、テクノロジー企業の企業調達や設備投資も伸び悩んでおり、収益もまだ実現していなかった。これは純粋に期待に基づく投機だった。そのため、Nvidiaの業績は2023年後半にほぼ停滞し、約6ヶ月間高水準で変動を続けた。

第2段階は、2024年初頭から2025年第1四半期にかけて、AIにそれほど多くの計算能力が必要かどうかについての議論でした。転換点となったのは、2024年1月のダボス会議でサム・アルトマン氏が講演し、GPT-4とSora（動画モデル）を宣伝したことで、大きな話題を呼んだことだと私は考えています。さらに重要なのは、2023年末からNvidiaの性能が著しく向上し始め、企業がGPUを購入するペースがますます速くなったことです。そして2025年1月、DeepSeekがトレーニングコストが非常に低いとされる大規模モデルを発表し、米国のテクノロジー業界に衝撃を与えました。a16zの創設者であるマーク・アンドリーセン氏がこれを称賛するツイートを投稿したことで、市場はパニックに陥りました。多くの人が、これほど大きな計算能力は必要ないと考え、年初の関税戦争も相まって、Nvidiaの株価は急落しました。

ちなみに、サム・アルトマン氏は非常に先見の明のある人物だと思います。2024年初頭のダボス会議で、彼は7兆ドルを投じてデータセンターを建設し、コンピューティング能力を向上させることを提案しました。当時、外部の人々はそれを夢物語だと考えていただけでなく、ジェンセン・フアン氏やTSMCのCEOであるC.C.ウェイ氏でさえ、不可能だと考えていました。しかし2025年までには、特にテクノロジー企業を中心に、誰もが徐々にその論理を理解するようになりました。なぜなら、モデルのパラメータが増え、データが豊富になるにつれて、より多くのコンピューティング能力が必要になるからです。

第 3 章 (2025 年第 4 四半期から 2026 年第 2 四半期まで) では、「このような巨額の設備投資が実際に利益を生み出すのか」という議論を掘り下げます。私は 2 月に「この設備投資戦争は何を意味するのか？」というタイトルの長文記事を書きました。その時点で、私はすでにいくつかの兆候に気づいていました。1 月初旬には、Google、Anthropic、Alibaba がそれぞれ独自のエージェントを立ち上げ、Meta は Manus の買収を試みました (ただし、これは後に中国政府によって拒否されました)。2 月を通して、さまざまなエージェント アプリケーションが爆発的に人気を博し、多くの人々がトークンを消費しました。トレンドは明らかでしたが、データによる検証が必要でした。

その長文記事で、私は4月の第1四半期決算シーズンが極めて重要になると予測し、主要なクラウドベンダー（マイクロソフト、アマゾン、グーグル）が非常に好調な業績を上げ、市場を「懐疑」から「検証」へと押し上げるだろうと考えていました。まさにこれが、4月以降市場全体が急速に上昇した理由です。誰もがようやくデータを見るようになったのです。その理由の一つは、これら3つのクラウド事業の大幅な成長です。これらの企業の収益は、トークンを消費するB2B企業とB2Cユーザーから得られています。もう一つは、Anthropicの年間収益（ARR）の急速な成長です。3月には約300億ドル、4月には400億ドル、5月には450億ドルだったと記憶しています。これは、月ごとに約10%から20%の成長率です。

当時私はツイッターで、これはAIの収益化における転換点だとツイートしました。以前は、これほどの巨額の投資が利益を生むのか誰もが心配していましたが、今では利益を生むことが証明され、成長率も加速しているため、疑念は検証へと変わり、誰もが当然ながら自信を持って参入するようになったのです。

III．商業化の転換点と設備投資競争：なぜ浸透配当がこの強気相場を決定づけるのか

フランク：では、AIは具体的にどこで発展しているのでしょうか？私にはフレームワークがあります。まず注目すべきは普及率です。テクノロジー業界は基本的に普及率から恩恵を受けており、10%は転換点です。10 %を超えることには2つの意味があります。1つ目は、その技術が本当に有用であるということです。そうでなければ、10%の人々がそれを使用するはずがありません。2つ目は、10%を超えると、普及が非常に速くなるということです。2010年に中国のモバイルインターネットが始まった頃は、スマートフォンの普及率は10%未満でしたが、2017年と2018年には60%または70%に達しました。

AI分野では、昨年のゴールドマン・サックスの第3四半期レポートによると、米国企業のAI調達の普及率は約9.7%で、10%に迫る勢いでした。今年3月か4月に発表されたレポートでは、約18%となっています。通常、普及率が10%から40～50%に達すると、急速な成長期を迎えます。普及率は商業化の出発点であり、ユーザーベースが大きければ大きいほど、同じ料金で課金するユーザーも増えます。さらに、技術が進化するにつれて料金も上昇し、ユーザーは無料版からPro版、そしてMax版へと移行していくため、ARPU（ユーザー1人当たりの平均収益）はますます高くなります。

次に、商業化について考えてみましょう。黄仁迅氏が述べたように、全体的な傾向は依然として上昇傾向にあり、需要は「放物線状」に増加しています。このような状況下で、大手テクノロジー企業は設備投資に自信を持っており、縮小したり方向転換したりするのではなく、むしろ加速させています。数日前に発表されたGoogleの800億ドルの資金調達ラウンドを見てみましょう。100億ドルはバークシャー・ハサウェイによる私募、700億ドルはセカンダリーマーケットでの募集によるもので、そのうち300億ドルは引受会社を通じて発行され、400億ドルはATM（市場価格）でセカンダリーマーケットに直接発行されました。基本的に、一方では、フリーキャッシュフローは昨年の2,000億ドルから3,000億ドルから現在約100億ドルへと大幅に減少していますが、営業キャッシュフローは4,000億ドルから5,000億ドルで安定しており、手元現金は約1,260億ドルあります。これは、コストのかからない株式による資金調達を通じて資金を調達するという市場の熱意を利用しているだけであり、商業的に賢明な判断です。一方で、それは彼らが依然として投資を増やしていることを意味する。

しかし、一つ重要な点があります。それは、あらゆる資産におけるこのような急激な上昇は持続不可能であり、必ず調整局面が訪れるということです。AIが過去2年間で直面してきた3つの疑問（AIがトレンドなのか、計算能力を必要とするのか、そして利益を生み出すことができるのか）は、いくつかのマクロ経済的影響と相まって、必然的に小規模または中規模の調整局面をもたらし、全体として波のようなパターンを形成するでしょう。私自身の見解では、私たちは現在、より大きな局面の真ん中にいて、収益化の転換点がようやく見え始め、加速しているところですが、依然としていくつかのマクロ経済的リスクが残っています。

Z氏：私は個人的に米国の流動性指数に注目しています。これは基本的に連邦準備制度理事会のバランスシートから財務省のTGA（一般会計）とON RRP（翌日物リバースレポ）を差し引いたものです。前回の強気相場は2021年に7兆ドル以上でピークを迎え、その後約6.5兆ドルに縮小しました。流動性が増加していないのに、なぜAI、CPU、ストレージセクターの冷え込みが見られないのでしょうか？また、なぜ米国株式市場は依然として活況を呈しているのでしょうか？この現象はいつまで続くのでしょうか？そして、それを分析するためにどのような指標を用いるべきでしょうか？

フランク：私のデータは、あなたのものとは少し異なる指標に基づいています。私は連邦準備制度理事会（FRB）のバランスシート自体を見ていますが、これは2022年3月に縮小し始めた時点で約8.9兆ドルでピークに達し、6.5兆ドルで底を打ち、現在は約6.7兆ドルです。流動性を計算するためにTGAとリバースレポを加えるのは問題ありません。FRBの流動性は、バランスシートからTGA口座を差し引き、さらにリバースレポ（流通現金と銀行準備金を含む）を差し引いたものとほぼ等しくなります。

核心に立ち返りましょう。まず、現状を定義する必要があります。現在の米国株式市場は本格的な強気相場ではなく、「構造化された」市場です。アルトコインやあらゆるセクターが上昇した2020年と2021年とは異なり、今回の仮想通貨市場の波では、BTC、SOL、BNBのみが新高値を更新し、ほとんどのアルトコインは更新されず、むしろ下落しています。米国株式市場も同様です。過去2年間、主な原動力はAIと関連する半導体サプライチェーン、そして地政学的紛争に関連する防衛、軍事、資源関連セクターの好調な業績でした。金融セクターはまずまず、生活必需品セクターはまずまずですが、裁量消費財セクターはかなり低迷しています。

株価が上昇するには、市場からの期待が高まっているか、業績が好調であるかのどちらかが必要です。市場からの期待が高まっているということは、AIの波に乗っており、将来的にAIの恩恵を受けると市場が考えていることを意味します。業績が好調なということは、実際に利益を上げていることを意味します。

IV．限定的な金融緩和の時代：流動性、金利、そして「構造化された強気相場」における株式選択の論理

フランク：まずは資本の動向についてお話ししましょう。このやや緩やかな環境下では、市場が全体的に上昇しすぎると、調整局面は避けられません。市場には様々な種類の資本が存在します。長期ファンドもあれば、短期取引を行うファンド、スイングトレードやトレンドフォローを専門とするファンドもあります。100～200%の利益を上げた後、利益確定して撤退するファンドもあれば、市場が高すぎると判断して空売りを行うファンドもあります。そのため、短期的な急騰の後には、価格に過剰な期待が織り込まれている傾向があり、理想的とは言えないマクロ経済環境と相まって、調整局面が起こる可能性が高くなります。

昨年、私はナスダックをベンチマークとして、過去20年間の米国株式市場における調整局面のパターンを大まかにまとめました。これについては後ほど詳しく説明します。重要な点は、調整局面が大規模、中規模、小規模のいずれであるかを判断する上で、AIの商用化の成長率が鈍化しているかどうかが決定的な要素となるということです。大手モデルメーカーの年間売上高が依然として成長しており、クラウドビジネスが予想を上回り続けている限り、ビジネスロジック全体が逆転したわけではありません。その場合、たとえ短期的な急騰があったとしても、期待は既に織り込まれており、価格が高すぎると感じたために資金が引き揚げられ、市場全体が小～中規模で下落し、個別銘柄の株価が20～30%下落したとしても、新たな起爆剤（例えば、今年4月の決算発表シーズンと急速な年間売上高成長など）が現れれば、市場は回復するでしょう。

もう少し詳しく説明させてください。多くの人がこの波を2000年のドットコムバブルと比較することに不安を感じているからです。類似点と相違点があると思います。類似点は、価格が実際に大幅に上昇し、過去2か月で放物線を描くような上昇傾向を示していることです。しかし、今週は特に好調とは言えませんでした。ジェンセン・フアン氏がAI PCの計画を発表すると、資金がPCとCPUのサプライチェーンに流れ込みました。彼がAIファクトリー（AIコンピューティングパワーファクトリー）を発表すると、再び資金が液冷、高電圧電力、配電、電力関連セクターに流れ込みました。昨日、彼はマーベルが1兆ドル企業になると述べましたが、マーベルの株価はその日30%上昇し、今日も上昇を続けており、時価総額は2000億ドルから600億ドルに跳ね上がりました。少し熱狂的ですね。

違いは、普及率とビジネスモデルの成熟度にある。 1999年、米国のインターネット普及率はわずか30%強、世界全体でもわずか10%強だった。テクノロジーに精通した人の数は非常に少なく、米国で75%に達したのは2008年か2009年になってからだった。さらに、当時、インターネット全体に明確なビジネスモデルが欠けていた。インターネットビジネスに真剣に取り組む企業（Amazon、Google）は利益を上げておらず、代わりにCiscoのような製品を販売する企業が利益を上げていた。広告、eコマース、付加価値サービス、ゲームという4つの主要なビジネスモデルが見つかったのは2002年から2006年になってからだった。モバイルインターネットは異なる。2010年から始まり、インターネットが達成するのに20～30年近くかかったことを、わずか10年足らずで成し遂げた。

今日、AIは世界中で40億から50億台のスマートフォンのインフラに直面しており、ほとんどの人がTwitter、WeChat、Douyin、TikTok、Instagram、WhatsAppなどのプラットフォームを利用しています。情報は非常に速く拡散し、革新的な新技術の普及率は、比較的成熟したビジネスモデルがあれば、わずか3～5年でモバイルインターネットの普及率に匹敵する可能性があります。これが最大の違いです。放物線状の成長も持続不可能である一方で、インフラの改善、普及率の向上、商業化の加速により、この調整の規模とペースは2000年よりもはるかに小さくなることがわかります。2000年には実行可能なビジネスモデルがなく、普及率も低かったため、バブルが崩壊し、市場は崩壊し、回復に長い時間がかかりました。当時、マクロ経済は9/11と大不況にも直面していました。市場の調整は基本的に時間と空間の2つの次元で測定されます。ファンダメンタルズがその後の調整の規模を決定します。

ビクター：昨日、以前インタビューしたハーマン・ジン（ @ShanghaoJin ）氏もリスクを警告する記事を投稿していました。重要なポイントの一つは、大手モデルメーカーの収益成長が予想通りにならなかった場合、コンピューティング能力需要全体の流れに影響を与え、市場のパニックや下落を引き起こす可能性があるか、という点です。しかし、もしそうなったとしても、それはDeepSeekの時のように、AI半導体の調整後に第二段階に進むための絶好のエントリーポイントになる可能性もあるのでしょうか？

フランク：あなたが言及した先生の指摘は、実は私がこれまで述べてきたことと一致しています。4月と5月の急増は、主に2つの要因によるものです。1つ目は、クラウドベンダーが、大規模な設備投資がクラウドビジネスの予想外の成長につながったことを実証したこと、そしてこれらのビジネスの収益化は、B2BとB2Cの両方の顧客によるトークン消費によって実現していることです。2つ目は、Anthropicの年間収益が急速に伸びていることです。これら2つの要因が、ビジネスロジック全体を支える基盤となっています。つまり、AIの商業化は転換点を迎え、急速な成長を遂げているのです。

将来、主要モデルベンダーの業績が期待を下回る場合、市場の根幹をなす物語に欠陥が生じることになります。なぜなら、マイクロソフト、グーグル、アマゾンといった企業は、コンピューティング能力の大部分をこれらの主要ベンダーから調達しており、これらのベンダーはより上流に位置し、商業化の初期段階に近いからです。このような状況では、少なくとも中程度の調整が必要となり、すべてのロジックをリセットする必要が生じます。完全な見直しではなく、適度なリセットです。その後、誰もが待たなければなりません。信頼を取り戻すには、規模と成長率が期待を上回る急速な成長への回帰を証明する新たな証拠が必要となるからです。したがって、市場参入の好機かどうかは、商業化のロジックが本当に逆転したかどうかによって決まります。

V．ソフトウェア株の乖離：AIに取って代わられるのはどれで、強化されるのはどれか？

ビクター：今年は銘柄選びのスキルが特に試される年でした。なぜなら、それぞれの銘柄の背後にある論理が異なるからです。例えば、ソフトウェア株は年初に大幅な売り浴びせに見舞われました。最近では、Snowflakeが好調な業績を発表し、昨年多額の借入をして多数のRPO契約を獲得したOracleのようなクラウドコンピューティング企業は、収穫期を迎えようとしています。ServiceNowも大幅な上昇を見せています。しかし、今週のGoogleの800億ドルの資金調達のニュースを受けて、Microsoft、Google、そしてIGV（ソフトウェアETF）は若干の調整局面を迎えています。ソフトウェア株の今後の見通しについて、どのようにお考えですか？

フランク：まずはソフトウェアから始めましょう。今年の初めに、マイクロソフト、IGV、セキュリティSaaS、そして垂直統合型SaaSの背後にあるロジックについて議論しました。黄仁迅氏の指摘に賛成です。エージェントの数が増えるにつれて、彼らはより多くのツールやアシスタントに頼る必要があり、必ずしもすべてを自分たちで行う必要はありません。しかし、重要なのは差別化を見極めることです。

ソフトウェア全体を差別化する必要があります。要するに、サードパーティツールなしで公共のタスクを完了できる汎用ソフトウェアはすべてリスクにさらされており、おそらく置き換えられるでしょう。AI自体があなたのやっていることをできるなら、なぜ私があなたを必要とするのでしょうか？

しかし、実際には以下の3つのカテゴリーは価値があり、さらに強化されています。

最初のカテゴリーは、特定の分野における深いノウハウを持つ垂直統合型ソフトウェアです。大規模なモデルは公開データで学習されますが、これらの垂直統合型産業の経験やデータの多くは、企業のプライベートクラウドやデータベースに保管されており、一般には公開されていません。AIの学習ではこれらのデータにアクセスできないため、参入障壁となっています。MongoDBのようなデータベース企業を見てみましょう。AIの発展に伴い、ベクトルデータベースの需要が高まり、急速な成長につながっています。同様に、AIネイティブ技術に重点を置くDataStaxのような非上場データコンテナ企業も、高い需要があります。

2つ目のカテゴリーは、ソフトウェアとハ​​ードウェアを統合している企業です。たとえば、Cloudflareは純粋なソフトウェア企業ではなく、ハードウェアも持っています。AIがどれほど高度であっても、世界中の100以上の都市にCDNデータセンターを構築することはできません。エージェントの数が増えるほど、ユーザーはわずかな遅延さえも許容できないため、CDNの需要は高まります。純粋に技術的な側面は置き換えることができますが、物理的な側面を置き換えるのは依然として難しいため、この種のロジックは堅固で回復力があります。2月中旬頃にセキュリティ関連のSaaSに関する記事を公開しましたが、今振り返ると、それは市場暴落の底で公開されたものでした。エージェントの数が増えるほどセキュリティの問題が大きくなり、これらのタイプが実際に利益を得るからです。

3つ目のカテゴリーは、特定の産業（製造業、化学業、製薬業など）に深く根ざしたソフトウェアです。経験データやパラメータ調整は各企業が独自に開発し、秘密にしているため、大規模なAIモデルからはアクセスできません。将来的には、一部の企業はより小規模なモデルを社内でトレーニングするようになるかもしれません。したがって、汎用ソフトウェアは危険である一方、独自のノウハウとプライベートデータを活用し、垂直統合された高度に統合されたソフトウェアは、その恩恵を受け強化されるため、避けられないという論理が成り立ちます。これは、統合されたハードウェアとソフトウェアにも同様に当てはまります。

VI．評価額の急落、業績の急落、論理的判断の急落：個別銘柄の調整に関する3つのシナリオ

フランク：市場評価に戻りましょう。広範な上昇の後には、必ず調整局面が訪れます。個別銘柄の場合、調整の背景にある論理は、基本的に次の3つのいずれかです。すなわち、バリュエーションの調整、収益の調整、またはファンダメンタルズの調整です。

株価の調整は、株価が過度に上昇した際に発生します。当初、株価収益率（PER）は20倍で、人々は割安だと感じて購入しました。しかし、数か月後にはPERが30倍、40倍にまで上昇しました。たとえその企業が依然として優良企業であり、業績も成長を続けていても、株価はすでにやや割高になっており、多くのファンドは参入をためらい、利益確定を始めようとします。そこで、何らかのショックを利用して、PERは30倍、40倍から25倍、30倍へと引き下げられます。この時点で、ファンドは再び割安だと感じ、事業がまだ成長していることから参入できるようになります。

「業績不振」という言葉は、もはや損失をなくすことではなく、「期待を下回る成長」をなくすことを指すようになった。以前は、企業が利益から損失に転じることを意味していたが、今では市場は50%の成長を期待しており、48%や49%しか達成できなかったら、申し訳ないが満足できない。第1四半期の財務報告はその典型的な例だ。マイクロソフトのクラウド事業は、市場が39%の成長を期待していたが、実際には38%の成長にとどまった。CFOは、キャパシティ不足が原因だと繰り返し強調していたが、キャパシティは簡単に40%に達することができたはずなのに、この時期は第3波の議論が最高潮に達した時期と重なり、市場の低迷を引き起こした。

最も致命的な欠陥は「キリングロジック」です。これは、企業の存在を支える物語や戦略的ポジショニング全体が崩壊してしまうことを意味します。2つの例がこれを示しています。2022年、Metaは「キリングロジック」の波に見舞われ、時価総額は2021年のピーク時の1兆ドル超から2,000億ドル強にまで急落しました。これは、メタバースのようなエコシステムへの大規模な変革、巨額の設備投資、そして最終的には巨額の損失が原因でした。市場はこのアプローチがうまくいかないことに気づき、ビジネスロジック全体が否定されました。もう1つの例は光インターコネクト分野です。多くの企業のコアロジックは「Nvidiaのサプライチェーンに入り、Nvidiaに買収されること」だったので、誰もがこれらのターゲットを探していました。しかし、Nvidiaがもはや存続不可能と判断し、サプライチェーンから除外した場合、その企業のサプライチェーン全体における戦略的位置と競争環境は完全に覆され、再構築されます。これが「キリングロジック」です。

VII. 光インターコネクトとCPO：接続性がAIの次の主要テーマになる方法

ビクター：今週は光インターコネクト業界が非常に活況を呈しています。昨日のCOMPUTEXでは、マーベルのプレゼンテーション中にジェンセン・フアン氏が登壇し、マーベルが次の1兆ドル企業になると直接的に支持を表明しました。光インターコネクト業界全体は、ここ数週間の調整を経て完全に回復し、マーベルの株価は30～40%上昇しました。私もその場にいましたが、CEOのマット・マーフィー氏のプレゼンテーションは素晴らしかったです。光インターコネクト業界について、あなたの見解はいかがですか？収益実績が実際に現れるまでにはまだ時間がかかるため、人々は現在、期待感に基づいて投資していると言えるでしょう。

フランク：私も昨日マーフィー氏のスピーチの要点をまとめましたが、多くのことを学びました。まず、段階の違いについてお話ししましょう。例えば、Nvidiaの2023年の成長は期待によって牽引され、実際のパフォーマンスが改善し始めたのは2024年になってからです。しかし、ストレージ業界はその逆で、まずパフォーマンスが向上し、それから評価が向上します。ストレージメーカーは昨年の第3四半期と第4四半期から今年の第1四半期にかけて爆発的なパフォーマンスを見せましたが、パフォーマンスの持続性を信じられず、過去の景気循環を警戒していたため、評価はどんどん下がっていきました。最近では、Micronのような企業が再び急上昇し始めています。多くの投資銀行が、これらの企業を景気循環株から成長株に再評価したいと考えているためです。そして、これらの企業の評価は徐々に上昇しています。

光通信とストレージは、全く異なる産業分野です。世界のストレージ市場は高度に集中しており、米国ではMicronとSanDisk、韓国ではSamsungとSK Hynix、中国ではChangxin（CXMT）とYangtze Memory（YMTC）といった少数の企業しか存在しません。しかし、光通信およびデータセンター相互接続市場全体は、銅線と光部品の両方を含む、はるかに複雑な市場です。光モジュール、NPO、CPOは、リン化インジウム（InP）から光チップ、レーザー、フォトレジスタなどに至るまで、長いサプライチェーンを持っています。現在のところ、市場規模は比較的小さいです。光モジュールとCPOへの投資総額は、2025年までに世界全体で約200億ドルと推定され、2029年までに900億ドルから1000億ドルとより楽観的な推定もある。一方、ストレージ市場の昨年の収益はすでに2000億ドルから3000億ドル近くに達しており、2029年までに6000億ドルと控えめに推定され、2030年までに1兆ドルと楽観的に推定されている。1つの要因は収益規模であり、もう1つは市場の集中度である。光は比較的小規模で細分化されたセクターだが、だからといって光が悪いというわけではない。2年以内に数千億ドル規模に達する可能性があり、急速に成長している。

マーフィー氏の主張の核心は、データセンターにおいて接続性がますます重要になるという点です。ジェンセン・フアン氏も指摘したように、エージェント時代のコンピューティングモデルは分散型でした。つまり、計算問題を多くの部分に分割し、データセンターのさまざまな領域に分散させることで、データ伝送がより重要なポイントとなるのです。マーフィー氏はまた、「距離のないデータセンター」と呼ばれる究極の形態についても述べています。将来的には、コンピューティングとストレージは「プール化」され、分離されるものの、必ずしも同じ場所に設置されるわけではありません。ストレージはストレージ、コンピューティングはコンピューティング、CPUはCPUであり、接続には光ファイバーを使用することで、最大限の効率とほぼゼロの遅延を実現し、本質的にプラグイン可能なデータセンターとなるのです。これは確かに、接続性を非常に重要なものにするでしょう。

しかし、光インターコネクト業界内にも差別化が見られます。国内の光モジュールメーカーであるイノライトのように、好調な業績を上げている企業もあります。イノライトは、光モジュールの主要サプライヤーであるため、昨年はA株市場で株価が10～20倍に急騰し、時価総額が1兆元に迫るなど、実際に最も好調な銘柄となりました。マーベルの光スイッチ事業も全体的に非常に堅調で、急速に成長しています。しかし、光モジュールは非常に成熟した技術であり、量産化され検証済みであるのに対し、 CPO（Co-Packaged Optics：コパッケージドオプティクス）はまだ非常に新しい概念であることに留意する必要があります。

私は以前、バーンスタイン氏の5月の記事「データセンター接続をめぐる戦い」を読み、分析しました。その記事の要点は、クラウドベンダーは少なくとも2026年か2027年前半まではCPOを大規模に展開する勇気はないだろうというものでした。理由は2つあります。1つ目は、NvidiaのCPO光スイッチが発売されたばかりであること。2つ目は、従来の光モジュールはプラグイン式で、故障した場合は簡単に取り外して交換できたのに対し、CPOは光チップがGPUのすぐ隣に半田付けされていることです。問題が発生した場合、システム全体を工場に送り返す必要があり、場合によっては交換が必要になる可能性があります。そのため、安定性に対する要求は非常に高く、繰り返しテストを行う必要があります。今年のコアテクノロジーは、1.6Tや3.2Tの光モジュール、LPO（リニアプラグイン光学）、NPO（ニアパッケージ光学）、そしてより優れたテスト機器や材料（ABF基板など）であり、これらは比較的高い確実性を持っています。CPOはまだ段階的な検証段階にあります。

したがって、株式市場では、業績が先に上昇する企業もあれば、期待や評価に基づいて上昇する企業もあります（株価売上高倍率は上昇しているものの、まだ利益が出ていない企業もある）。さらに上流の企業を見ていくと、非常に注目を集めているテーマを持つ企業の株価が瞬時に数十倍に跳ね上がる可能性が高くなりますが、その利益が実際に実現するには時間がかかるでしょう。

しかし、全体的な方向性は間違いなく正しい。この全体的な方向性の中で、確実なことは何か？パッケージング、光学エンジン、光源、テスト、システムプラットフォームは、LPO、NPO、CPOのいずれを行う場合でも不可欠であり、これらは保証されている。次に、今年出荷が始まったばかりのNVIDIAのスイッチに注目し、歩留まり、信頼性、故障率を注視する必要がある。出荷量が多く、信頼性が高い場合、今後2年間の商用化に対する市場の期待が高まるだろう。来年、Lumentum（LITE）などのベンダーがCPOレーザー光源の大規模出荷を開始する予定であり、これらの出荷ガイドラインがどれほど強力かが明らかになるだろう。最も重要な指標は、クラウドベンダーがCPOスイッチとサーバーラック間のCPO相互接続の大規模調達を開始する時期である。

また、さまざまなシナリオが考えられます。サーバーラック内やカプセル化されたシステム内の接続はNVIDIAが得意とする分野であり、データセンター内やサーバーラック間の接続はサードパーティのCPOスイッチメーカーの強みです。

8. ノキア、エッジコンピューティング、そして物理AI：クラウドから物理世界への拡張

ビクター：前回の投稿で、ノキアは光（光溶接）とエッジコンピューティング（エッジAI）の中間に位置し、NVIDIAのエコシステムの一部であると述べていましたね。ここ数日、COMPUTEXでのクアルコムの基調講演ではエッジAIが強調され、今日はNXPもエッジAIとフィジカルAIの両方を強調しています。ジェンセン・フアン氏自身もフィジカルAIについて語っています。光コンピューティングとエッジコンピューティングの両方で同時に事業を展開しているノキアについて、どうお考えですか？

フランク：ノキアの光通信、より正確にはコネクティビティ（データセンター相互接続）分野における実績が、いよいよ形になり始めています。携帯電話から始まり、通信機器へと事業を拡大し、近年は多くの企業買収を行ってきました。昨年はインフィネラを買収し、光伝送とデータセンター接続における能力を強化しました。ノキアには2つの強みがあります。1つ目は、コヒーレント光DSPチップの研究開発能力を持ち、独自のプラグイン式光モジュールも製造していること。2つ目は、基幹光伝送システムと光ファイバーにおいて強固な基盤を持っていることです。そのため、1.6Tは既に量産体制に入っており、2.4Tと3.2Tも既に試験段階に入っています。

同社の第1四半期決算報告は非常に明確だ。光接続事業全体が前年同期比20%以上成長し、AIデータセンター顧客（AI＆クラウド）は前年同期比49%増、当四半期の新規受注は約10億ユーロに達し、業績予想も上方修正された。つまり、同社は単なる部品メーカーではなく、実績のあるシステムレベルのサプライヤーなのである。

エッジコンピューティング（同社の事業構造全体の約8%を占めるに過ぎない）に関しては、むしろ「評価オプション」のようなものだと考えています。その中心となる触媒は、今や推進力となっているNvidiaです。Nvidiaは第1四半期の決算報告で大きな変更を加えました。以前は「データセンター」としか言及されていませんでしたが、今年はエッジコンピューティングをデータセンターコンピューティングとは別の独立した事業体として分離しました。事業全体のわずか8%を占めるセグメントを分離すること自体がシグナルです。これは実際には、あるストーリーを形作っています。つまり、私は単にデータセンターチップを販売しているのではなく、AIファクトリーであり、コンピューティングパワーエンジニアであり、クラウドだけでなくエッジ、エンドポイント、そして物理世界にも拡張するフルスタックのオペレーティングシステムを構築している、というストーリーです。

ここで、いくつかの概念を明確にする必要があります。エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングとは正反対です。従来は、すべてのデータがクラウドデータセンターに送り返され、そこで一元的に計算が行われていました。一方、エッジコンピューティングでは、工場設備、5G基地局、病院、店舗、さらには自動車など、データが生成される場所の近くで計算を行うことができます。データが生成される場所であればどこでも、ローカルで処理されます。デバイス内AIはエッジコンピューティングよりも範囲が狭く、主に小型モデルを実行するモバイルフォン、PC、ウェアラブル、車載端末で動作するAIを指します。私が理解している限り、物理AIはエッジコンピューティングの高度な形態です。これは、AIが現実世界に入り込み、エージェントとリンクすることを意味します。基本的には、オンラインのエージェントとオフラインのボット（物理エージェント）で構成され、人間が自律的に知覚、理解、計画、実行できるように支援し、機械が見て、判断して、行動できるようにします。

したがって、エッジコンピューティング分野におけるノキアの潜在力は、NVIDIAのAI-RAN構想と関連している。NVIDIAは基地局を小型AIデータセンターへと変革することを目指しており、一方、通信事業者向けに基地局を既に構築しているノキアは、無線統合能力と通信事業者との強固な関係を活かし、各基地局にエッジコンピューティング能力を提供できる。さらに、基地局は相互接続される必要があり、ノキア自身も高速なコンピューティング能力相互接続のためのソリューションを有している。しかしながら、これら全てはまだこの分野において比較的初期段階にある。

私は5月初旬にBlackBerryについて記事を書きましたが、これは非常に典型的な例です。 5月7日、ウォール・ストリート・ジャーナルで記事を目にしましたが、実際には4月にはすでに兆候が見られていました。BlackBerryはNvidiaと緊密に連携し、自社のエンドポイントセキュリティソフトウェアQNXをNvidiaの自動運転システムプラットフォームに統合しようとしていました。Nvidiaの自動運転システムを採用している多くの自動車メーカーが、このプラットフォームを利用することになります。将来的には、QNXは自動車だけでなく、産業機器、医療機器、ロボットにも利用されるでしょう。その理由は、第一にハードウェアのリーダー企業と結びついていること、第二に将来のエッジコンピューティングや物理AIの基盤となるセキュリティインフラストラクチャに位置づけられていることです。もう一つ非常に重要な点は、これが「ターンアラウンド」の典型的な例であるということです。今年4月以前、BlackBerryの株価は10年間下落を続け、時価総額は約800億ドルから20億～30億ドルにまで落ち込んでいました。この下落によって既にすべてのマイナス要因が株価に織り込まれていたため、その後の業績や期待の改善が市場の認識を変えることになったのです。

5月7日にそのツイートを書いて以来、私はその動向を追跡してきましたが、株価は大幅に上昇し、約5元から11元へと2倍以上に値上がりしました。主な理由は以下のとおりです。まず、Nvidiaのデモンストレーション効果と、エッジコンピューティングへのNvidiaの取り組みが相まって、当然ながら期待が高まりました。次に、前回の急落を受けて、押し目買いを試みる人が出ました。そして3つ目に、連邦リスク認証管理プログラム（FedRAMP）のクラスD認証（最高レベルの認証）を取得するなど、いくつかの重要な出来事がありました。これにより、Nvidiaは、この基準を満たす唯一のクリティカルイベント管理プロバイダーになったと報じられており、この基準は非常に価値が高く、多くの連邦政府で使用されています。また、5月中旬には発行済み株式の約5%を自社株買いするプログラムを実施しており、市場が底値での買い意欲に支えられ、自信を持っていることを示しています。これが最近の好調なパフォーマンスにつながっています。

IX. 希少性、アップグレード、そして長期性：AIファンドローテーションの3つの論理を解明する

フランク：私の見解では、現在の市場における資本のローテーションは、大きく分けて3つの主要な論理に集約されます。

第一の理由は「希少性ロジック」です。Nvidiaの初期購入者は2023年に期待が高まり、2024年にはパフォーマンスが向上すると予想し、GPU購入が殺到しました。Bシリーズ（Blackwell）はさらに多くのHBM（高帯域幅メモリ）を使用し、ストレージ自体もすでに供給不足の状態でした。2022年と2023年の世界的なストレージ不況により、生産能力の大幅な削減が行われ、多くのメーカーが倒産し、残った少数のメーカーも多数の工場を閉鎖しました。すでに生産能力が不足していたところに、突然強い需要が生じたのです。当初の需要はHBMによるものでした。Bシリーズは好調な売れ行きを示し、HBMの需要を高め、SamsungとSK HynixはDRAMとGDDRの生産能力を絞り込み、段階的に削減していきました。現在では、モデルパラメータの増加、コンテキストの長期化、マルチモダリティの強化に伴い、ストレージ需要も増加しています。インターネット時代のように、検索でリンクのランキングしか得られなかった時代とは異なり、大規模モデルとのあらゆるやり取りやエージェントの呼び出しには、関連するすべてのデータの計算と、さらに多くのデータの保存が必要となる。DRAMからNAND、SSD、ホットストレージ、コールドストレージといったあらゆるレベルのストレージにおいて容量が圧迫され、結果として容量不足が生じている。

4月からは、予想されていたCPU不足も現実のものとなった。以前は、トレーニングや推論においてCPUは重要視されていなかったが、エージェントのスケジューリングやオーケストレーションといったタスクにはGPUでは処理できないCPUが必要となるため、エージェンシー時代においてはCPUが不可欠となっている。CPUとGPUの比率は、以前は約1:8、その後1:4、1:2と推移し、最近では1:1となっている。NVIDIAの最新のVera Rubin NVL72ラックを見ると、ラックあたり72個のGPUと36個のVera CPUが搭載されており、比率はすでに1:2となっている。将来的には1:1に達すると予想されており、CPUの需要は今後も増加し続けるだろう。主要なCPUメーカーはIntelとAMDである。Intelは今年3月にCPU価格の値上げを開始し、これが（CPU不足による）第一波となった。第二波は、AppleがIntelの先進的な製造プロセスを採用する可能性があることが要因になると予想されている。4月には、CPUに焦点を当てた「AIボトルネック環境が次の段階へ移行」について概説した。私はIntelとAMDの将来性に期待しており、特にARMアーキテクチャは消費電力とマルチアーキテクチャモードの点でAgenda時代から最も恩恵を受けるだろうと強調しました。さらに、Microsoft、Nvidia、Amazon、Googleはいずれも自社開発チップにARMアーキテクチャを採用しています。

2つ目は「アップグレードロジック」です。光の世界におけるアップグレードロジックは次のとおりです。以前は光モジュールで十分と考えられていましたが、現在では光電変換効率が依然として低く、消費電力が高いことが認識されています。最適なアプローチは、光チップをGPUの隣に半田付けすることです。光モジュールからLPO、NPO、CPOに至るまで、光インターコネクト全体が常にアップグレードされており、新しいパッケージング技術が求められています。コパッケージングは​​非常に難しく、量産が始まったばかりです。もう1つのアップグレードは、データセンターの配電ネットワークで、48V/54Vから現在議論されている800V HVDC（高電圧直流）への移行です。これは、電圧が高く、電流が低く、エネルギー消費と損失が低いことを意味します。この技術は実際には、中国の新エネルギー車の800V高電圧急速充電産業チェーンから波及したものです。多くのパワー半導体はこのようにして生まれ、データセンターの配電、電力管理システム、およびパワースイッチのアップグレードを表しています。 3つ目のアップグレードは高度なパッケージングで、これは基本的にファーウェイが提唱する「タオ（τ）の法則」と同じです。チップが物理的な限界に達すると、世代ごとの性能向上はそれほど劇的ではなく（10%、20%程度）、コスト効率も悪くなります。そのため、誰もが3Dスタッキング、より優れた材料（ガラス基板、セラミック）、より優れたプロセス、より精密な装置へと目を向けています。黄仁勲氏が台北で語ったこと、そして私たちが既に推進しているのは、まさにこの高度なパッケージングです。彼は基本的に業界チェーン全体を前進させているのです。

3つ目は「長期的なロジック」です。これは、アプリケーション層に似たエッジコンピューティングと物理AIを指します。これは、現実の物理世界への移行に関するもので、知覚、意思決定、行動において人間をデバイスや機械に置き換え、小さなモデルに基づいてエッジやハードウェア上で計算を実行し、すべてをデータセンターに戻すのではなく、より現実的な物理世界への移行を意味します。これはさらに先を見据えたもので、将来的にはロボットや自動運転が登場するでしょう。テスラのOptimusの量産化や、米国におけるFigureのようなロボットの登場を待つ必要があるかもしれません。重要なのは、量産化とコスト削減によってもたらされる普及率です。

10．スペースXのIPOと流動性ブラックホール：3大企業のIPOがもたらす影響

Z氏：SpaceXは今月上場します。これは流動性のブラックホールを生み出すのでしょうか？パッシブファンド（ETF）の追跡や市場全体の流動性にどのような影響を与えるのでしょうか？何しろ今年は特別な年です。Anthropicも密かにIPOを申請しており、年末にはOpenAIのIPOも予定されていますが、現在はマスク氏の訴訟によって阻止されています。

フランク：間違いなく影響は出るでしょう。6月12日頃に上場予定で、時価総額は約1兆7500億ドル、目標額は750億ドルです。IPOの割り当ては、個人投資家が約30%、従業員が約5%、機関投資家が約65%となっており、機関投資家は約500億ドルを受け取ることになります。SpaceXのIPOに参加したい機関投資家の中には、手元資金が不足しているか、あるいは株式購入資金を確保するために保有株の一部を売却しなければならないところもあります。そこが重要なポイントです。

しかし、その影響はそれほど大きくないかもしれない。純粋に財務的な観点から見ると、短期的には小さな調整にとどまるだろう。投資家は弱いポジションや代替ポジションの一部を減らすだろうが、ファンダメンタルズが強いポジションは維持されるだろう。本当の影響は、その独自の株式放出ルールにある。通常、新規上場した米国株は、180日間のロックアップ期間後に全株が放出される。SpaceXは異なる。第2四半期決算報告後に20%が放出され、その後70日目、90日目、105日目、120日目、135日目にそれぞれ7%ずつ（合計約35%）が固定で放出され、第3四半期決算報告後にさらに28%が固定で放出される。残りの株式は180日後に放出される。最初の放出にはパフォーマンス条件もある。第2四半期決算報告前の10営業日のうち5日間で株価がIPO価格より30%以上高ければ、最初の放出でさらに10%が放出され、合計30%となる。

さらに、ナスダックはルールを変更し、上場後15日経​​過した企業も指数に組み入れることができるようになりました。ただし、指数の加重は時価総額ではなく浮動株に基づいています。たとえば、企業の時価総額が1.8兆ドルで、浮動株が750億ドルから800億ドルに増加し、この加重が係数で乗算されると、その企業の指数加重は大幅に増加し、多くのパッシブ指数ETFの買い意欲に影響を与えます。この設計の目的は、より多くのパッシブファンドが将来の売り圧力を吸収し、ヘッジできるようにすることです。ただし、問題も存在します。企業の規模と絶対値が大きすぎると、後でロックアップから解放される株式の量が相当なものになります。

Anthropicが既にIPOを申請し、OpenAIも今年中にIPOを行うと予想されていることから、資金調達の問題により、下半期に調整局面を迎える可能性が高いと考えています。さらに、最近の市場の好調はファンダメンタルズが強いことによるものであり、マクロ経済を見落としています。ホルムズ海峡は100日以上閉鎖されており、原油価格は依然として90ドルを超え、米イラン協議も最終合意に至っていません。来週6月13日には、5月の消費者物価指数（CPI）が発表されます。注目すべきは、広義のCPIとコアCPIです。過去2か月間、インフレは主にエネルギー（原油価格、ジェット燃料）によって牽引されており、サービス部門にはまだ波及していませんでした。広義とコアの両方のCPIが上昇すれば、インフレがエネルギーから波及していることを意味し、市場をパニックに陥れる可能性があります。FRBが利下げを行わないという予想と相まって、これは市場心理に影響を与えるでしょう。

しかし、私の枠組みでは、単に流動性の問題、あるいは予想を大幅に上回る5月の消費者物価指数（CPI）であれば、ファンダメンタルズが健全であるため、結果として生じる調整は軽微なものにとどまるはずです。これが、高インフレの継続、3大テクノロジー企業の新規株式公開（IPO）、そして地政学的な不確実性によってさらに悪化すれば、軽微から中程度の調整につながる可能性があります。しかし、大規模なAIメーカーやクラウドビジネスの収益成長が鈍化しない限り、2000年のような暴落にはならないでしょう。米国株式市場の調整は迅速かつ決定的ですが、反転が確認されると、躊躇なく急速に上昇します。ファンダメンタルズ（AIの商業化成長率）が真に揺らいだ場合にのみ、調整後に、より重要な反転シグナルが必要となるでしょう。

11. 大規模、中規模、小規模レベルの調整：真の崩壊は「マクロ経済論理のリセット」のみで構成される

フランク：去年の2月か3月頃、私はナスダックをベンチマークとして、過去20年間の米国株式市場の調整局面のパターンをまとめました。ナスダックはテクノロジー株の最も純粋な形を表しているため、市場全体を分析する際には常にナスダックを見るように皆に勧めてきました。S&P500は、ディフェンシブセクターを含む12のセクターで構成されています。

大きな変動は25%を超え、およそ4～5回発生しています。 2008年の50%下落、2018年第4四半期の25～30%、2020年3月の30～40%、2022年の33～35%、そして昨年の約28%です。中規模の変動は15%前後で、1～2年に1回発生します。小さな変動は一桁台で、昨年11月の7～8%の下落などがこれにあたります。これは、バランスシート縮小の終わりに発生した流動性ショック（危機ではなく、ショックと危機は異なります）と、AIへの巨額の設備投資に対する初期の疑念が重なったものです。今年は、ナスダックは実際に中規模の変動、約13～14%に達し、15%には達していません。

市場が過度に上昇し、評価額を引き下げたいという本能的な衝動が生じた場合、小幅な調整が行われるのが一般的です。流動性ショック、インフレの急上昇による利上げ期待の高まり、利下げ期待の消失といったマクロ経済の混乱が、こうした状況をさらに悪化させます。その結果、人々は安全資産を求め、評価額を引き下げるようになります。

中規模ショックは常に主要なマクロ経済イベントを伴います。例えば、今年の米イラン戦争（原油価格の上昇、インフレ、そして中東が多くの半導体材料やガスの上流供給源であること）や、インフレの反発と10年物米国債利回りが5%に急上昇したことにより、2023年8月から10月にかけて米国株式市場が約15%下落したこと、2024年7月と8月に円キャリートレードが解消されたのは、日本の予想外の利上げと7月の非農業部門雇用者数が予想を下回ったことによる2つの要因によるもので、景気後退への強い懸念から8月5日にフラッシュクラッシュが発生し、ビットコインは5万ドルまで下落、ナスダックはサーキットブレーカー発動寸前となり、プレマーケット取引で6%下落しました。その日の夜遅く、サービス業ISM指数が予想を上回り、景気後退への懸念が和らぎ、市場は回復しました。

市場が25%以上下落する原因となる大きな出来事は、「マクロ経済ロジック全体のリセット」によるものでなければならない。これはどういう意味か？昨年の関税戦争：これまでの関税は2018年に始まった米国と中国の間で行われていたが、昨年米国は同盟国（ファイブ・アイズ同盟、NATO、NAFTA）に対して初めて貿易戦争を開始した。これは第二次世界大戦後に確立された数十年来の自由貿易システムと秩序に挑戦するものであった。市場は米国の信用基盤の崩壊と大恐慌の到来を懸念し、大きな影響が出た。2022年には、約40年ぶりの高インフレ（一時9.1%に達した）と、約40年ぶりの速さの利上げペース（3月に0.25%、5月に0.5%、6月と7月に2回連続で0.75%）が見られた。市場では、1970年代のスタグフレーションの再来が議論されている。2020年3月には、1世紀ぶり（1918年のスペイン風邪以来）の大規模な世界的パンデミックが発生した。2月下旬には、ニューヨーク、パリ、イタリア、ロンドンで突然感染例が現れ、死者も出た。世論は黒死病や1918年のインフルエンザを思い起こさせた。医療資源の逼迫に対するパニックに直面し、人々は死の淵に立たされていたため、資本市場について議論する意味があったのだろうか。こうして、最も深刻な売り浴びせが発生し、ナスダックは1か月以内に30%以上、40%近く下落した。

2018年第4四半期に始まった米中貿易戦争は、それまでの調和のとれた関係を二大強国間の激しい対立へと変え、最初の勃発となった。2008年の金融危機については、細かい点があることは言うまでもない。米国の住宅バブルは実際には2007年第2四半期と第3四半期に崩壊し、住宅ローン担保証券を保有する金融機関の大部分がすでに破綻していた。しかし、米国株式市場はその時は下落せず、連邦準備制度理事会が救済策として利下げを開始したため、9月まで上昇を続けた。真の確認は2007年9月にノーザン・ロック、シティグループ、BNPパリバ、クレディ・スイスがサブプライム・ファンドで巨額の損失を計上した時に得られた。その時になって初めて、市場はこれが単なる住宅バブルではなく金融システム全体に広がっており、底辺でのデフォルトが損失の連鎖反応を引き起こすことを認識した。多くの人が、リーマン・ブラザーズの破綻が危機の始まりだったと考えている。実際、2008年9月のリーマン・ブラザーズ破綻と9月中旬のAIG破綻後、大手企業の倒産はなかった。10月には、米議会が前例のない救済法案を可決し、量的緩和（QE）を承認した。これは、それまで連邦準備制度理事会（FRB）が主に金利調整に頼っており、QEが主要な手段ではなかったことを示している。当時、金融危機は実際には終息に向かっていた。

したがって、あらゆる大きな調整局面は、過去のマクロ経済論理のリセットによって引き起こされます。米国株式市場が現在大きな調整局面を迎えるとすれば、それは論理のリセット（AIの成長と商業化が期待を下回るなど）か、米国主導の秩序の完全な崩壊または崩壊のいずれかによるものでしょう。しかし、米国上場企業は依然として最もグローバル化され、革新的な企業であり、それが最大の強みであるため、現時点ではそのような事態は起こり得ません。

12. ビットコインと新たな暗号通貨の常識：差別化、資本パラダイムとAIの融合

ビクター：ビットコインは最近大幅な売り浴びせに見舞われましたが、マクロ流動性に非常に敏感で、米国株式市場の先行指標として頻繁に利用されています。流動性が米国株式市場のAIに吸収されていること、そしてセイラー氏が仮想通貨を売却する可能性を考えると、ビットコインと仮想通貨セクター全体の今後の発展、そして「新たな資産移動」についてどうお考えですか？最近では、バイナンスも米国株を上場し、主要な取引所はすべて米国株を上場しています。

フランク：2024年7月に、アルトコインに関する私の見解をツイートしました。当時、私の見解は「仮想通貨市場は新たな常態に突入した」というもので、その根拠となる論理的なポイントがいくつかありました。

まず、ETFの承認により、仮想通貨市場の投資家やファンドはより洗練されてきています。市場が成熟すればするほど、必然的に効率性と差別化が進みます。非効率的な市場とは何でしょうか？それは、すべてが同時に上昇・下落する市場、つまり価格が上昇するとすべてが急騰し、価格が無差別に下落する市場です。これは、規制のない初期の市場の特徴です。米国の株式市場も最初から成熟していたわけではありません。1792年のボタンウッド協定がウォール街の前身であり、連邦準備制度は1913年に、証券取引委員会は1933年に設立されました。最初の100年間は、業界の自主規制と様々な市場操作に大きく依存していました。成熟した市場では、ファンドは確実性と成長可能性という2つの点に焦点を当てます。確実性とは、資産が3年後、5年後も存続しているかどうかを指し、成長可能性とは、他のすべての問題を克服する高い年間成長率と発展を指します。ファンドはこれら2種類の資産を中心に活動します。これは仮想通貨市場にも当てはまります。ビットコインは数千ドルから数万ドル、そして10万ドルへと価格が上昇し、運用ファンドの規模も拡大している。しかし、規模の大きいファンドはリスク許容度が低い傾向にあるため、アルトコインへの投資を促すのは難しい。

第二に、過去のICOやDeFiの時代は、本質的に期待に基づいた投機だった。DeFiにはまだファンダメンタルズが存在していたが、GameFi、SocialFi、NFTには基本的にファンダメンタルズが残っていない。それらは確実性を欠き、イノベーションや価値創造が弱く、最終的には成長の可能性がない。

第三に、2021年と2022年は、仮想通貨VCにとって爆発的な成長の2年間でした。数億ドル、数十億ドル、あるいは数百億ドルを運用するVCが多数出現しました（a16z、Paradigm、Multicoinなど）。VC投資は、初期段階の規模と低い失敗率に焦点を当てています。数千万ドルのファンドは、1つのプロジェクトに100万ドルを投資し、50のプロジェクトに投資し、数百または数千のプロジェクトを審査する必要があります。一方、10億ドルまたは20億ドルのファンドは、1つのプロジェクトに1000万ドルを投資し、数年にわたって数万のプロジェクトを審査する可能性があります。したがって、大規模なVCファンドは、当然ながらプライマリーマーケットの評価額を押し上げます。2022年と2023年には、プライマリーマーケットの一部の仮想通貨プロジェクトが数十億ドルの評価を受け、ロック解除されると、流通供給量の数パーセントが簡単に数億ドルまたは数十億ドルに達する可能性があります。対照的に、2020年と2021年のSolanaのようなプロジェクトは、IPO時の評価額がわずか数千万ドルにとどまった。規模拡大にはより多くの資本が必要となるが、現在の金融政策は限定的で、これを支えることはできない。根本的な問題は、依然としてファンダメンタルズの不足、イノベーションの欠如、そしてさらなる創造の欠如にある。ファンダメンタルズと価値創造が真に十分であれば、AIや米国株式市場のように、確実性、トレンド、期待、そして実績を備えた企業は、今後も成長を続けるだろう。

2024年6月、私は統計分析を行いました。米国株式市場に上場している約4,000社のうち、上位100社が世界の時価総額の91～92%を占めていました。一方、時価総額がわずか6～7%の下位3,000社は、平均時価総額が数十億ドル、1日の取引高が200万～300万ドル程度でした。当時、これらの企業は仮想通貨市場の上位100社にもおそらく入らなかったでしょう。このように、米国株式市場は本質的に高度に分化した市場であり、成熟するにつれてその分化はさらに顕著になります。仮想通貨市場も新たな常態へと移行するにつれ、ますます分化が進み、ごく一部の資産だけが大きな投資を集めるようになるでしょう。

昨年8月、私は暗号資産は本質的に「生産性モデル」ではなく「資本パラダイム」であるという主張を核心とする論文を書きました。AI 、モバイルインターネット、インターネットは、革命的なイノベーションと莫大な価値創造を可能にする生産力です。一方、資本パラダイム自体は新しい価値を生み出すことは稀です。モバイルインターネットには「10倍の効率向上」という概念があります。つまり、ユーザーは旧システムよりも10倍効率的だからこそ利用するのであり、それが自然と大規模な普及につながります。では、暗号資産の世界は長年にわたってどこで10倍の効率向上を実現してきたのでしょうか？その答えは、資産の発行、取引、流通にあります。資産の発行は非常に簡単で、取引は24時間365日可能であり、グローバルな流動性は無制限です。ここに10倍の効率向上と資本パラダイムが存在するのです。

これは、SECが米国の金融システム全体をブロックチェーンに移行させたいと考えている重要な理由の一つでもあります。昨年開催されたトークン化および暗号ワーキンググループの最初の会合で、SECのポール・アトキンス委員長は、米国の金融システムをオフチェーンからオンチェーンに移行させるべきだと明言しました。同委員長は、ブロックチェーンが証券の発行やこれまで見られなかったいくつかの活動を変革できると信じており、2つの例を挙げています。1つ目は、スマートコントラクトによる配当金支払いの自動化（将来的には、企業の収益がステーブルコインで、株式がトークンの形で保有されていれば、配当金は自動的に支払われるようになる）、2つ目は、流動性の低い資産をより多くの人々に届け、取引の厚みを増し、グローバルにアクセス可能にすることです。

そこで、その推論の中で私はこう述べました。ブロックチェーンが単なる資本パラダイムであるならば、Web3（ゲーム、ソーシャルメディア、eコマース）に関する従来の考え方は無効です。ブロックチェーンが大きな爆発的成長を遂げるには、現実世界と密接に統合され、実体のある資産を持つ必要があります。2つ目の方向性は、AIとの統合です。私は2023年か2024年頃にこのことについて議論しました。モバイルインターネットのネイティブな住人はDAU（デイリーアクティブユーザー、つまり人間）ですが、未来の仮想世界のネイティブな住人はボットまたはエージェント、つまりオンラインのエージェントとオフラインのボットになる可能性があります。ボットはどのように相互作用し、タスクを達成するために互いにインセンティブを与えるのでしょうか？おそらくスマートコントラクトと暗号通貨が必要になるでしょう。これは現在、エージェント支払いとアトキンスのエージェントファイナンスとして誰もが宣伝しているものです。将来、大量の資産がオンチェーンになれば、これはさらに優れた統合方法になるでしょう。

長期的には、暗号資産には2つの方向で真の価値があります。第一に、資本パラダイムとして、実際のビジネスや実際の資産と組み合わせる必要があります。そうでなければ、トークンエコノミーはプラスの価値注入のない空虚な話に過ぎません。第二に、暗号資産を使用して他のボット、エージェント、人間にタスクを完了するようにインセンティブを与え、相互作用と価値移転の主要な媒体になります。ここでの利点は、十分なオンチェーン資産があれば、DeFi（分散型金融）が大きなブームを経験することです。DeFiは本質的に金融であり、高品質の担保資産を必要としますが、2021年以降、DeFiのTVL（ロックされた総価値）はあまり変化していません。根本的な問題は、高品質の担保として機能するオンチェーンの基盤資産が少なすぎることです。率直に言って、それは主にビットコインです。イーサリアムは以前は許容されていましたが、今では10人中5、6人はそれを高品質の資産とは考えていないでしょう。基盤資産が少なすぎると、貸付や契約はスケーリングできません。 （Appleのような資産をブロックチェーン上に取り込むなど）多数の基盤資産が登場して初めて、オンチェーン融資や契約の規模が非常に大きくなり、多くの新しいアプリケーションが生まれる可能性があります。もちろん、これはやや悲観的な見方であり、純粋な資本主義パラダイムに陥る可能性もあります。さらに、将来的にステーブルコインがグローバル決済の決済レイヤーとなり、SWIFTに取って代わる可能性が非常に高いと考えています。

ビットコインの将来について：暗号通貨は現在、確かにかなり不確実で搾取的な状態にありますが、ビットコインには独自の証明された価値があります。4年周期で見ると、今年は下降サイクルであり、年後半に比較的良好な底値に遭遇する可能性があります。絶対的な底値が60,000、50,000、あるいはそれ以下になるかどうかはわかりませんが、現在70,000を下回るものはすべて底値と見なされていると思います。しかし、取引の核心的な問題は、本当に最低点に達すると、さらに下がるのではないかとパニックになるということです。最低点は常に後から発見されます。2022年に15,000付近だったときに実際に底値で購入した人は何人いましたか？ほとんどの人は20,000を下回るところからゆっくりと買い始めたか、価格が上昇してから初めて追いかけ始めました。したがって、コスト効率の良い範囲に入り、徐々にポジションを構築する時期かもしれません。最低地点が正確にどこになるのかは、まだ分からない。

13番目、観客へのアドバイス：攻撃と防御をマスターし、基本を深く掘り下げましょう。

Z氏とビクター：最後に、フランク氏から、市場のトレンドを把握し、リスクを最小限に抑えながら利益を最大化する方法について、視聴者の皆様へのアドバイスをいただけますでしょうか？

フランク：一番大切なのは、やはり挑戦することだと思います。まず、金融の世界では、攻めと守りの両方に長けている必要があり、攻めと守りの意味を明確に理解していなければなりません。市場には常に予測不可能な要素があり、今は良いことを言っていても、後になって間違いだと判明するかもしれません。予測できない以上、攻めながらも守りをしっかり持つべきです。市場心理が非常に高い時は、少し後退して余裕を持たせるのも良いでしょう。しかし、市場が本当に悲観的になり、行動を起こすべき時が来たら、やはり行動を起こさなければなりません。そうしないと、チャンスを逃してしまう可能性があります。

第二に、株式投資においては、企業のファンダメンタルズを深く掘り下げる必要があります。業界チェーンにおける競争環境、競争優位性が代替不可能なものかどうか、競争状況、そして強みなどを検証しなければなりません。こうした全体像を把握できれば、株価が過大評価されている時と、割安な水準に入った時を判断できます。割安な水準にある時は、少しずつ買い増していくべきですが、明らかに過大評価されている場合や、市場が過熱している場合は、余裕を持って保有量を減らす必要があるかもしれません。これは非常に重要な点だと思います。