SemiAnalysis最新インタビュー：ストレージにはまだ倍増の余地、短中期はCPOに慎重、CPUは単なる脇役

AIインフラの各層が同時に圧力を受ける中、チャンスと誤算が並存する。

SemiAnalysisの創業者Dylan Patelは最近ポッドキャストの独占インタビューに応じ、現在のAIインフラストラクチャスタックの核心的な動向と投資ロジックを体系的に整理した。

彼の判断は、モデル経済学、メモリのスーパーサイクル、CPUの再価格設定、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機会にまで及ぶ。

市場で広がるAI投資収益率（ROI）への根強い疑問に対し、Dylan氏は、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、年率換算経常収益が500億ドルを突破し、粗利益率が70％を超えたことを明らかにした。企業部門では、最新のAIモデルがもたらす生産性の飛躍がコンピューティングコストの増加をはるかに上回っており、企業は爆発的に増加する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る。

ハードウェアの進化という面では、推論モデルへのパラダイムシフトが市場の需要を再構築しつつある。

Dylan氏は、メモリは数年にわたる構造的な供給不足に直面しており、なお2倍から3倍の上昇余地があると強調した。一方で、エージェントと強化学習がCPU需要を押し上げているものの、売り手市場はこれを過大評価しているとして、CPUの成長は主に過去の「帳尻合わせ」によるものであり、AIサーバーにおける絶対的価値は依然としてGPUに遠く及ばないと指摘した。

Dylan氏は、市場の期待が大きい共封入光学（CPO）の大規模な実用化時期は、2028年末から2029年に明確に先送りされ、銅ケーブルコネクターの高収益期間が予想外に延びたと見ている。一方、送配電網の制約により、データセンターは「メーター裏電源」（自家発電源）への移行を迫られており、従来のチップ投資の枠を超えて、巨額の産業用エネルギーおよび電力変換サプライチェーンへの投資機会が生まれている。

Anthropicが先に収益化、AI需要のストーリーが現実化へ

市場におけるAI企業のROIへの疑問に対し、Dylan Patel氏は具体的なデータを挙げて応えた。

「Anthropicは第2四半期に既にフリーキャッシュフローがプラスに転じており、4月は黒字、5月も黒字、6月も同様の見込みです」と彼は述べた。Anthropicの年率換算経常収益は500億ドルを超え、粗利益率は70％を超えている。OpenAIの収益もCodexの採用率上昇に伴い急成長しているという。

SemiAnalysis自身の支出動向もこのトレンドを裏付けている。昨年11月、同社の90人のチームの年率換算AI支出は10万ドル未満だった。今年1月末には、Claude Codeの大規模導入によってこの数字は年率400万ドルに急騰し、現在では1100万ドルに達しており、週間ピークを年率換算すると1400万ドルに達したこともある。「人件費とAIコストを合わせると、AIが既に3分の1を超えており、年末までに半分に達する可能性が高い」という。

彼は同時に、より新しく高性能なモデルが実際の使用において必ずしも高価になるわけではないと指摘する。旧モデルでは1つのタスクを完了するのに10万トークン、10回のインタラクションが必要かもしれないが、新モデルなら2万5000トークン、1回のインタラクションで済む可能性がある。「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に、当社の支出は最初の1週間は減少し、その後急上昇します。なぜなら、誰もがこれまでできなかったことができるようになるのを目の当たりにするからです」

これこそが、AnthropicがOpenAIとの競争において優位に立つ核心的な理由の一つであると彼は考えている。トークン効率がより高く、ユーザーの総合コストがより低いのだ。

メモリ：単なるサイクルではない構造的不足

あらゆるハードウェアカテゴリーの中で、Dylan Patel氏のメモリに対する判断が最も確固たるものだ。

「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」と彼は指摘する。メモリの生産能力は年率20％から30％しか増加しないのに対し、AI側の需要は倍増に次ぐ倍増を続けており、両者のギャップは拡大し続ける。

この判断を支える核心的なロジックは、推論モデルがKVキャッシュに与える影響に由来する。従来の対話型推論におけるコンテキスト長は数千トークン単位で、KVキャッシュの消費は限定的だった。しかし、o1に代表される推論モデルの登場により、コンテキスト長が爆発的に増大し、KVキャッシュがそれに伴って急膨張するため、メモリが最も直接的な受益カテゴリーとなる。SemiAnalysisは2024年12月に、このトレンドを特集したレポートを発表している。

供給側の硬直的な制約は、下流市場に有限なメモリリソースの再分配を強いることになる。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圧力を受けると予測する。中低価格帯スマートフォンメーカーの出荷台数は既に40％減少しており、iPhoneとMacBookは来年価格が上昇するという。「メモリは値上がりを続け、コンシューマーエレクトロニクスは新たな水準まで圧縮される。AIが必要なメモリを手に入れて初めて、本当の意味で十分と言える状態になるでしょう」

たとえ周期の下降局面がそのうち訪れたとしても、「谷から谷までで見れば、長期的な成長に疑いの余地はない」と彼は付け加えた。

CPU：穴埋め相場は限定的、過度な外挿は禁物

CPUは今年のAIインフラストラクチャのストーリーで浮上した新たな主役だが、Dylan Patel氏はこれに対して明確な警戒感を示している。

CPU需要の回復ロジックは明快だ。強化学習は環境検証（コードのユニットテストやシミュレーション操作など）の実行に大量のCPUを必要とし、エージェント推論はモデルがツールを頻繁に呼び出し、現実世界と相互作用することを要求するが、これらの操作はCPUの演算能力に大きく依存している。

同時に、ここ数年AIチップの大規模出荷に伴い、付帯するCPUが深刻に不足しており、現在、集中穴埋め段階にある。ARM、インテル、AMDはいずれも恩恵を受けており、NVIDIAのVera CPUも200億ドルの収益ガイダンスを発表している。

「しかし、ここで一つの重要な警告を発したいと思います。これには大量の穴埋め効果が含まれているのです」と彼は言う。ひとたび過去の未導入分が補填されれば、あとは増分需要のみが残り、需要は正常化するという。絶対額で見れば、Blackwellが1基約5万ドル、CPUが約5000ドルであり、たとえ比率上CPUの増配分が大きくても、ドルベースではAIアクセラレータチップに遠く及ばない。

「メモリとAIアクセラレータチップこそが主力です。CPUは過小評価された後の再評価であり、今はより合理的な価格になっていますが、AIチップを上回るペースで無期限に成長し続けることはありません」

光インターコネクト：長期では有望だが、短中期はCPOに慎重

ネットワーキングと光インターコネクトは、市場のセンチメントが高まっているもう一つの領域だが、Dylan Patel氏はCPO（共封入光学）の実装タイミングに慎重な見方を崩していない。

「CPOの真の大規模量産時期は、私の判断では2028年末から2029年です」と彼は指摘した。現在の製造歩留まり、チップ設計、サプライチェーンの成熟度はいずれも大規模展開の基準に達しておらず、NVIDIAのRubinおよびその後継アーキテクチャであるFeynmanも全銅線ソリューションを引き続き採用する見込みで、GPU側ではCPOはなお数世代のチップサイクルを待たなければならないという。

彼は、SemiAnalysisが先週、機関投資家向け購読レポートを発表し、中期的にはむしろ銅ケーブルと非CPO光ソリューションに強気の姿勢を示し、CPOには慎重な見方をとっていることを明らかにした。一部の下流チップの設計変更（Rubin UltraのKyberが800Vの設計を削除したことなど）が、CPOの実装をさらに遅らせている。Amphenol（安费诺）などの銅ケーブルコネクター企業は、この変化により予想以上に恩恵を受けることになる。

「CPOは長期的には実現し、銅ケーブルは長期的には取って代わられます。しかし、タイムラインが後ろ倒しになったため、短中期的には銅ケーブルに依然として大きなチャンスがあります」

電力：自家発電が主流に、イノベーションの道筋は多様

データセンターの電力供給は、AIの成長にとって最も硬直性の高い物理的制約となりつつある。

Dylan Patel氏の予測によると、データセンターの新規電力使用量は今年20ギガワット、来年30ギガワット、再来年50ギガワットと、ほぼ爆発的な増加を遂げるという。

彼はエネルギー問題を、送電、発電、変換の三つの次元に分解した。送電は最も突破が難しい部分であり、規制政策、地域電力会社の独占構造、コスト分担メカニズムが絡み合っているため、短期的に変えるのは難しい。発電と変換には広範な機会がある。

彼は、今後数年間で、新規データセンターの電力の半分は「メーター裏電源」（behind the meter）、すなわち企業による自家発電から供給され、公共の送電網には依存しなくなると予測している。

現在の主流ソリューションは、GE Vernova、三菱、シーメンスなどのコンバインドサイクルガスタービン（CCGT）だが、同時にレシプロエンジン、産業用ガスタービン、さらには船舶用、列車用、トラック用エンジンを改造した非従来型のスキームも登場している。「粗削りに聞こえるかもしれませんが、実際に機能しており、既に使われています」

より長期的には、約2年以内に太陽光発電に蓄電を組み合わせた総合コストがガス火力発電を下回ると彼は判断している。さらにその先には宇宙データセンターの構想がある。計算チップを軌道に配備すれば、ソーラーパネルは大気圏を透過する必要がなく、エネルギー密度は地上をはるかに上回り、蓄電も不要になるという。

変換側にも投資機会が溢れている。IGBT、炭化ケイ素（SiC）、窒化ガリウム（GaN）MOSFETから、固体変圧器、UPS、スーパーキャパシタに至るまで、電圧変換のチェーン全体が急速に進化しているのだ。

SemiAnalysisの現在最大の研究部門は、もはや半導体ではなく、社内で「DEI」（データセンター、エネルギー、産業）と呼ばれるチームであり、世界中のあらゆるデータセンターと発電所の配備動向を追跡している。