AI株神レオポルドは2億から130億へ、白髪の株神は年率225倍、陳立武は159社のIPOを生み出した――そのすべてに共通するフレームワークは「ボトルネックを見つける」ことだ。

レオポルドは2億2500万ドルでファンドを立ち上げ、12か月で55億ドルに成長させ、現在は130億ドルにまで拡大した。彼が張ったボトルネックは電力、コンピューティング、メモリ、光インターコネクトといったAIの物理インフラである。

彼のポートフォリオにはエヌビディアの株は一株もなく、逆に84億6000万ドルのプットオプションでチップセクター全体をショートしている。

エヌビディアの株価が6ドルの時にそのオファーを断った白髪の株神は、シソの葉理論で小型株を選び、自ら年率225倍のリターンと称する。彼が張ったボトルネックは、CPO光インターコネクト、InP基板、光トランシーバーといったAI光通信サプライチェーンの上流である。

インテルCEOの陳立武が2026年6月18日に「No Priors」ポッドキャストで行ったインタビューでも、この理論がさらに強調された。陳立武はインテルの舵取り役に就く前、CadenceのCEOを12年間務め、在任中に株価は32倍になった。

同時に彼は半導体分野で最もアクティブなベンチャーキャピタリストの一人であり、個人で200社以上の半導体企業に投資し、そのうち159社がIPOを果たした。彼が張ったボトルネックはEDA、GaN/SiC/InPなどの新材料、そして光インターコネクトに及ぶ。

一枚の回路基板で読み解く、AIハードウェアサプライチェーン

AIアクセラレータの回路基板を手に取ってみよう。

それが製造されるまでには、設計者はEDAツールを使って数百億個のトランジスタのレイアウトを検証し、物理限界に達しつつあるシリコンをInP、GaN、SiCといった新材料で置き換え、リソグラフィとエッチングの精密な全工程をヘリウムで保護しなければならない。

基板上では、GPUチップとHBMメモリが積層され、TSMCのCoWoSまたはインテルのEMIBによって先進パッケージングが施される。GPUが計算能力の上限を決め、HBMがその計算能力を引き出せるかどうかを決め、パッケージングがそれらを組み立てられるかどうかを決める。

基板と基板の間では、こうしたアクセラレータが数千個単位で協調演算を行う。銅ケーブルは物理的な帯域幅限界に近づいており、光インターコネクトがそのバトンを受け継ぎつつある。

基板の周辺では、48Vの電圧をGPUが必要とする1V未満まで降圧しなければならず、変換のたびに熱が発生する。120kW/ラックにもなる消費電力に対して、従来の空冷では冷却しきれず、液冷が標準装備になりつつある。

基板の外側では、これらすべてを動かす電力が必要だ。AIデータセンター1か所の消費電力は中規模都市に匹敵し、送電網の増強や新たな発電設備の建設には数年を要する。

これが9つのボトルネックの全貌である。以下、一つひとつ分解していく。

基板の前段階

EDA：一度のテープアウト失敗で数千万ドルの損失

すべてのチップは製造前に必ずEDAによる設計と検証を経なければならず、検証工程はチップ開発サイクル全体の60%～70%を占める。

AIアクセラレータには数百億個のトランジスタが集積され、その上にHBM、3D積層、先進パッケージングが重なることで設計の複雑さは増す一方だが、EDAツールの計算効率はそれに追いついていない。検証で問題が発覚し、再テープアウトが必要になれば、失敗コストは数千万ドルを超えうる。

2025年のEDA市場規模は約145億ドル、2026年には180億ドル近くに達する見通しだ。Synopsys、Cadence、Siemensの3社で合計シェア65%以上を占める。陳立武はCadenceで12年間CEOを務め、多くの投資家以上にこの工程の価格決定力を熟知しており、EDAを「金鉱」と形容した。Cadenceは設計収束の速度をすでに5倍に高めており、SiemensのAIシステムは一部のタスクで10倍の高速化を実現している。

新材料：シリコンが支えきれず、5種類の素材が補完

従来のシリコンベース材料は、消費電力、放熱、光通信などの面で性能の天井に達しつつある。GaN（高周波パワーデバイス）、SiC（高電圧・大電流）、InP（光通信）、合成ダイヤモンド（熱伝導）、ガラス基板（先進パッケージング）という5種類の新材料が突破口になりつつある。

800Gや1.6Tの光モジュールはInP材料に依存しており、現在のAI光インターコネクト需要のギャップは約40%～60%にのぼる。ガラス基板は次世代の先進パッケージングの方向性と見なされ、インテルとTSMCはいずれも量産を加速している。WolfspeedとInfineonは2025年～2027年のSiC生産能力に150億ドル以上を投じる。

ヘリウム：再生不能、供給停止は即生産停止

2026年初頭、大半の投資家がまったく気づいていなかった事態が起きた。カタール・ラスラファンの供給混乱により、世界のヘリウム供給の27%～30%が影響を受け、スポット価格が短期間で40%～100%急騰したのだ。韓国半導体産業のカタール産ヘリウム依存度は約64.7%にのぼり、サムスンとSKハイニックスのHBMラインは供給リスクに直面した。

ヘリウムはEUVリソグラフィ、エッチング、蒸着、ウェハ冷却などの工程であまねく使われ、再生は不可能で代替品も存在しない。半導体業界は世界のヘリウム消費量の約24%を占め、2030年には30%に上昇するとみられる。さらに厄介なことに、2nmプロセスは3nmに比べて単位あたりのヘリウム消費量が約20%増える。プロセスが進むほど、枯渇しつつある資源への依存度が高まる。

サムスンはすでにヘリウム循環利用システムを導入しており、TSMCの先端ラインでは回収率が80%～90%に達している。しかしリサイクルは緩和策に過ぎず、根本的な問題は解決しない。供給源は少数のガス田に集中し、新たな供給源の建設には年単位の時間がかかる。

基板上

HBM：需要に供給が追いつかず、DRAM価格は2年で倍に

HBMはGPUに高速データ伝送能力をもたらすが、供給は長期にわたって逼迫しており、AIサーバー出荷のボトルネックの中核となっている。なによりもメモリが足りない。

2026年の世界HBM市場規模は約92億ドルと見込まれ、2035年には700億ドル近くまで成長し、年平均成長率は25%を超える見通しだ。SKハイニックス、サムスン、マイクロンの3社が市場を支配しており、SKハイニックスは先行する生産能力を武器にエヌビディアの中核サプライヤーとなり、サムスンとマイクロンはHBM3EとHBM4の増産を急いでいる。

GPUが計算能力の上限を決め、HBMがその計算能力を引き出せるかどうかを決める。

先進パッケージング：GPUができてもパッケージングが追いつかない

先進パッケージングはGPUとHBMを統合し、完全なAIアクセラレータに仕上げる。TSMCのCoWoSが最も主流のソリューションだ。GPUとHBMがたとえ生産済みでも、パッケージングを完了できなければ計算能力には変換できない。

TSMCのCEOは公に、CoWoSの生産能力は「極度に逼迫しており、2026年分はすでに完売している」と述べた。生産能力は2024年末の月約3万5000～4万枚から2026年には目標の月12万～14万枚へ拡大されるが、需要の伸びはさらに速い。2026年の世界のCoWoS需要はウェハ換算で100万枚近くに達し、エヌビディア一社で約60%を占め、長期契約を通じて大量の生産能力を押さえている。

インテルはEMIBとガラス基板のソリューションに賭けてパッケージング分野でTSMCと競おうとし、ASEやAmkorなどのパッケージング企業も同時に増産を進めている。

基板間

インターコネクト／光：銅ケーブルでは限界、光インターコネクトがバトンタッチ

大規模モデルの学習には数千、時には数万ものGPUによる協調演算が必要になる。単体GPUの計算能力がどんなに高くても、チップ間のデータ転送速度が追いつかなければ、クラスタ全体の実効利用率は引き下げられる。現在主流の銅ケーブルによるインターコネクトは物理的な帯域幅限界に近づいており、高速インターコネクトチップや新しいインターコネクトアーキテクチャに資本が集中しつつある。

フォトニクスは、インターコネクトのボトルネックに対する次世代ソリューションだ。電気信号は長距離・高密度伝送の場面で信号減衰と発熱の問題を抱えるが、光信号はこの両面で物理的優位性を持つ。シリコンフォトニクスやCPO（共封裝光学）により、インターコネクトの消費電力を30%～50%低減できる可能性がある。ただし、製造プロセス、パッケージング統合、コスト管理はまだ成熟しておらず、生産能力とAIクラスタ需要の間には明らかなギャップが存在する。2025年の光インターコネクト市場は約150億ドルで、2034年までに430億ドルに達しうる。

ジェンスン・フアンは、光インターコネクトを手がけるほぼすべての企業に投資してきた。2026年以降、NVIDIAはフォトニクス分野に累計65億ドル以上を投じており、LumentumとCoherentにそれぞれ約20億ドル、Ayar Labsに5億ドルを投じてシリコンフォトニクスルートを敷いている。

基板周辺

電力変換：48Vから1Vへ、従来のシリコンデバイスでは耐えられない

AIサーバーでは、48V、あるいはそれ以上の電圧を、多段階の変換を経てGPUの動作に必要な1V未満まで降圧する必要があります。従来のシリコンベースのパワーデバイスは、高電力シナリオでは効率が不十分であり、GaNとSiCが次世代のソリューションになりつつあります。

onsemiの試算によると、次世代1MW AIラックにおいて、パワー半導体の価値は約5万ドルから10万ドルへ倍増する。2025～2026年のGaN/SiCパワーデバイス市場は約20億ドル、2030年には80億ドルを超え、年平均成長率は20％超と予測されている。

InfineonはGaN Systemsを買収して製品ラインを補完し、NavitasはAIデータセンター向けのGaN電源ソリューションを発表、onsemi、Wolfspeed、STMicroelectronicsもSiC生産能力の拡大を加速させている。

液冷：ラック120kW、空冷ではもう冷やしきれない

NVIDIA GB200 NVL72に代表される次世代AIサーバーラックは、消費電力が120kW以上に達する。この熱をファンだけで処理しようとすれば、データセンターに必要なスペースも騒音も制御不能に陥る。液冷は次世代AIデータセンターの標準装備となりつつある。

2025年の世界のデータセンター向け液冷市場は約50億ドル、2035年には271億ドルへ成長すると見込まれている。新設AIデータセンターにおける液冷の採用率は、2025年の約35％から2026年末には約55％に上昇する見通しだ。

NVIDIAはBlackwellおよびRubinプラットフォームで液冷アーキテクチャを推進し、Microsoft、Google、Amazon、Metaも新設データセンターでの採用を加速させている。チップレベルの冷却では、陳立武が人工ダイヤモンドの分野に布石を打ち、その高い熱伝導性を活かして高出力チップの局所的な熱集中問題の解決を目指している。

ボード以外の世界

電力：送電網が追いつかず、データセンターは電力待ち

米国ではすでに、送電網への接続が不十分なために延期を余儀なくされているデータセンタープロジェクトが多数存在する。

Amazon、Microsoft、Google、Metaの2026年の設備投資合計額は7000億ドルに達する見込みで、そのかなりの割合がAIインフラとエネルギー関連に振り向けられる。従来の送電網拡張スピードは需要に追いつかず、テクノロジー企業は長期電力購入契約（PPA）、天然ガス火力発電、原子力発電といった代替手段へと舵を切り始めている。

レオポルドは、シリコンバレーの舞台裏では「今世紀に残されたすべての電力契約と変圧器一台一台をめぐる争奪戦」が繰り広げられていると見る。彼の見立てはこうだ──AI時代の真のボトルネックはアルゴリズムではなく、電力である。

Williamsは51億ドルを投じてモジュール式天然ガス発電設備を建設し、GE Vernovaのガスタービン受注残は100GW規模に積み上がっている。NVIDIAはNVenturesを通じてTerraPowerに投資し小型モジュール炉（SMR）を推進しており、Stargateプロジェクトも原子力による電力供給を模索している。

他の技術的ボトルネックと比較して、電力建設は送電網、用地取得、許認可が絡み、建設リードタイムが長く、急速な横展開も難しい。

このフレームワークはいつまで使えるのか

この「ボトルネック投資フレームワーク」はいつまで通用するのか。それは供給がいつ需要に追いつくかにかかっている。

生産能力の建設計画から逆算すると、最初の供給解消のメドは2027年下半期だ。SKハイニックスM15X工場は2027年半ばの稼働開始を予定しており、マイクロンのシンガポール工場と台湾工場も2027年をターゲットとしている。白髪の株神は、フォトニクス・スーパーサイクルも2027年半ばから本格的に立ち上がると判断する。2028年は第二波にあたる。サムスン平澤P5工場、SKハイニックス米国インディアナ工場、マイクロン広島工場が一斉に稼働する。陳立武の判断は「2028年までは緩和しない」というものだ。

しかし、新たな生産能力の稼働はボトルネックの消滅を意味しない。GPUの世代が進むごとに必要とされるHBMの容量は倍増しており、NVIDIAの次世代RubinアーキテクチャではHBM4への需要がさらに拡大する。しかも、ハイパースケーラーはすでに長期契約を通じて新規生産能力の多くを押さえにかかっており、市中に出回る割り当ては限られている。

2017年から2018年にかけて、DRAM価格は急騰し、サムスンは大幅な増産に踏み切り、設備投資を50％以上引き上げた。新たな生産能力が2019年に集中リリースされると価格は暴落し、業界全体が赤字に陥った。設備投資の実行から価格反転までにかかった期間は18カ月である。

今回は前回よりもはるかに規模が大きい。DRAM価格は2025年から2027年にかけて約275％～300％の上昇が予測されており、これは2017～2018年の上昇率の3倍に相当し、しかも当時の3倍の売上高をベースにしている。SKハイニックス、サムスン、マイクロンのメモリメーカー3社はいずれも時価総額が1兆ドルを突破しており、HBMの利益率は60％～70％と、従来型DRAMをはるかに上回る。同じ18カ月のタイムウィンドウで考えるなら、2028年末から2029年半ばにかけては、特に高い警戒が必要な期間となる。

真に注目すべきは次のシグナルだ。もしその時点でAI向け設備投資の伸びが鈍化し、3社の新たな生産能力が一斉に解き放たれれば、需給は急速に逆転し、ボトルネックは供給過剰へと変わり、価格決定権はサプライヤーからバイヤーの手に戻る。

レオポルドのポジションは、彼がすでにこのシナリオに備え始めていることを示唆している。彼は電力とインフラのロング（買い持ち）を取る一方で、84.6億ドルのプットオプションを使って半導体セクター全体に対してショート（売り持ち）をかけている。彼の判断では、AIインフラの構築サイクルがピークを打てば、チップ企業間の激しい競争が利益率を圧縮するが、電力と物理的インフラの希少性はより長く持続し、模倣も難しいという。

それまでの間、このサプライチェーンで需給の不均衡が緩和する兆しはまだ見えていない。

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