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SemiAnalysis：Anthropicはすでに黒字化、メモリー不足は数年続く見通し、NvidiaのBlackwellは期待を30倍上回る

SemiAnalysisのDylan Patel氏が「Next Big Thing」ポッドキャスト（2026年7月）に出演し、コンピューティング、メモリー、ネットワーキング、電力の各分野におけるボトルネックを分析

SemiAnalysisの創業者であるDylan Patel氏は、WisdomTreeのポッドキャスト「Next Big Thing」に出演し、AIインフラ投資家にとっての「現状報告（ステート・オブ・ザ・ユニオン）」とも言える広範な対談を行った。Patel氏の同社は、2022年に2人体制のニュースレターとして発足して以来、現在では90人の調査機関へと成長した。Nvidia、Microsoft、Amazon、Google、Oracle、CoreWeave、Nebius、Crusoeから総額5,000万ドル以上のハードウェア提供を受けており、そのベンチマークデータは、NvidiaのJensen Huang CEOがGTCのステージで直接引用するほどの影響力を持つ。今回の対談では、フロンティアAI企業の経済性から、メモリー価格のメカニズム、CPU需要、光学技術、電力に至るまで議論が及び、AIサプライチェーンに投資する投資家にとって重要な示唆が提示された。

Anthropicが黒字化を達成

対談の中で最も具体的な新事実は、Anthropicに関するものだった。Patel氏によると、同社は2026年4月と5月にフリーキャッシュフローがプラスとなり黒字化を達成した。6月についても、決算は未確定ながら「同様の傾向になる見通し」だという。年換算の経常収益（ARR）は「500億ドルを突破」し、粗利益率は「70%を超えている」。これは、フロンティアAI企業は構造的に現金を浪費し続けるという市場のデフォルトの想定よりも、はるかに建設的な状況を示している。Patel氏は、これが業界全体に当てはまるわけではないと釘を刺しつつも、OpenAIについても、コーディング製品「Codex」やその他のエージェントツールの採用拡大に伴い、収益が急増していると指摘した。

NvidiaのBlackwell、25倍の性能目標を上回る

Patel氏は、業界で話題となったエピソードを振り返った。3月のGTCで、Jensen Huang氏がステージ上でSemiAnalysisのロゴが入った「インファレンス・キング」のチャンピオンベルトを掲げ、BlackwellとHopperに関するSemiAnalysisの独立したベンチマーク結果について5分近く語った時のことだ。Blackwellの発表時、Huang氏は25倍の性能向上を謳ったが、市場やPatel氏自身も当初はマーケティング上の誇張と見ていた。しかし、あらゆる主要クラウドから提供されたハードウェア上で夜通し実行されたSemiAnalysisのベンチマークスイート「InferenceMAX」は、BlackwellがDeepSeek V3のワークロードをHopperより30倍高速に処理することを示した。「Jensen、私が間違っていた。あなたは控えめに言っていたんだ。30倍だったよ」とPatel氏は彼に伝えたという。このエピソードは単なる逸話ではない。懐疑派からしばしば一蹴されるNvidiaの世代間性能向上に関する主張が、誇張ではなくむしろ控えめであったことが、独立した検証によって証明されたことを意味する。

SemiAnalysisのAI支出はROIの生きたケーススタディ

Patel氏は、企業におけるAI投資のROI（投資収益率）を疑問視する近年の議論に対し、自社のリアルタイムなデータを提示した。同社のAIツールに対する「年間経常支出」は、標準的なチャットサービスのサブスクリプションが主だった2025年11月時点では10万ドル以下だった。しかし、「Claude Code」が「Opus 4.5」および「4.6」で軌道に乗ると、その支出ペースは2026年1月末までに400万ドルへ急増し、現在は年間換算で1,400万ドル（ピーク週ベース）に達している。従業員90人の企業としては「正気の沙汰ではないだろう？」とPatel氏は語り、AI支出がすでに人件費の約3分の1を占めており、年末までには半分に達する可能性があると指摘した。同氏は、自社においては製品出荷と収益成長につながっているためROIは確実であると主張する一方、多くの企業は年間のAI予算を半年で使い果たしており、AI支出の削減、他のソフトウェアライセンスの削減、あるいは人員削減のいずれかを選択せざるを得ない状況にあると認めた。AI支出を抑制する企業は「生産性向上の面で取り残されることになるだろう」と警告する。

モデル戦争の勝敗を決めるのは価格ではなくトークン効率

Patel氏は、OpenAIのモデルが一部のベンチマークで優位に立っているにもかかわらず、なぜ企業向けのコーディング業務でAnthropicが選ばれ続けているのかを解説した。重要な変数は、見出し上の性能ではなく「トークン効率」である。OpenAIのモデルが最先端の科学、数学、コーディングのタスクでAnthropicを上回ることはあるが、その際、通常は3倍の時間を要し、4倍のトークンを消費する。これがコストを押し上げ、人間とAIのフィードバックループを遅らせる原因となる。Anthropicのトークン効率の高いモデルこそが、SemiAnalysisが「依然としてAnthropicをメインに使用している」理由であり、OpenAIのCodexは夜間に無人で実行できるタスクに限定しているという。また、逆説的ではあるが、AIアシスタント業務におけるコスト最適化とは、より安価なモデルを採用することではなく、最新の高性能モデルを採用することだと指摘した。より能力の高いモデルであれば、やり取りを繰り返すことなく、1回の交換とわずかなトークン数でタスクを完了できるためだ。

メモリー不足は循環的ではなく構造的

メモリーに関して、Patel氏は2026年1月に出したSemiAnalysisのノートを引用し、市場が現在のアップサイクルの持続性を過小評価していると主張した。彼のフレームワークによれば、今後3年間でメモリー容量は年率20〜30%しか増加しない一方、AIによるメモリー需要は倍増する。この不均衡により、価格弾力性の低いスマートフォンやノートPCなどの買い手が市場から押し出されることになる。Xiaomiなどの中国スマートフォンメーカーは、すでにミドル・ローエンド製品の出荷が約40%減少しているが、ハイエンド製品はまだ圧迫されていない。つまり、均衡に達するまでにはiPhoneやMacBookの価格は100ドル程度ではなく、「数百ドル」の値上げが必要になるだろう。Patel氏は評価額について「メモリー不足は短期的なものではない。数年続くものだ」と断言した。また、メモリーの粗利益率は、彼が予想する85〜90%の水準にはまだ達していないが、最終的には平均回帰するだろうと指摘した。ただし、それは現在の急上昇がさらに進んだ後のことだ。

CPU：需要は本物だが、新たなパラダイムではなく「追いつき」のトレード

SemiAnalysisは、強化学習やエージェントワークフローに伴うCPU需要の変化を早期に指摘していた。これらは、従来のチャット型推論よりも環境チェック、ツール呼び出し、コード実行において、はるかに多くのCPU側のコンピューティングを必要とする。2025年11月の機関投資家向け調査および2026年1月のニュースレターでなされたこの指摘は、Arm、Intel、AMDの株価急騰と時期を同じくしている。しかしPatel氏は、セルサイド（証券会社）がCPU支出がGPU支出に匹敵するようになるといった誤った解釈をしていると反論した。「テクノロジーを全く理解していないセルサイドが、適当なことを言っているだけだ」と述べ、比率が改善したとしても、CPU支出はGPU支出（GPU 1基あたり5万ドルに対し、CPUは1基あたり5,000ドル程度）のわずかな一部に過ぎないと指摘した。実際に起きているのは、ハイパースケーラーが2023年〜2024年に導入したGPUに対してCPUの調達が不足していたことによる「一過性の追いつき」であり、このバックログが解消されれば、成長率はより安定したものに正常化すると予想している。

ネットワーキング：CPOの2029年への先送りで銅線が時間稼ぎ

Patel氏は、今週発行されたSemiAnalysisの機関投資家向けノートを引用し、市場が「共パッケージ光学（CPO）」の導入時期に対して楽観的すぎると論じた。CPOは多くの投資家が差し迫った大規模なアップグレードサイクルと見なしている技術だ。「現時点では、人々はCPOに少し期待しすぎている。私の見解では2027年には来ない。2028年の終わり頃、本格的な普及は2029年になるだろう」と述べた。製造歩留まり、チップの準備状況、生産量のすべてが未成熟であり、Nvidiaのロードマップにもこの遅れが反映されている。RubinおよびRubin Ultraは依然として銅線ベースであり、次世代のFeynmanでもGPUへのCPO搭載は完全に確定していない。Patel氏によれば、この遅延の短期的な恩恵を受けるのはAmphenolのような銅線インターコネクトサプライヤーであり、SemiAnalysisは同社の業績が従来予想を上回ると見ている。また、長期的にはCPOが業界の到達点であることに変わりはないものの、当面は従来の（非CPO）光トランシーバーメーカーも恩恵を受けるだろう。

電力：データセンターエネルギーの「即興」時代

エネルギーについて、Patel氏はデータセンターの容量増強が今後も倍増を続け、今年の20ギガワットから来年は30ギガワット、その翌年には50ギガワットに達すると指摘した。約2年以内には、新規データセンターに必要な電力の半分は送電網からではなく、オンサイトで発電されるようになるという。規制や公益事業の償却制約により、送電網の課題解決が最も困難である一方、発電と電力変換の分野では「即興の波」が起きている。ディーゼルエンジンをガス用に改造して発電機に転用したり、往復動機関や産業用ガスタービン、あるいはGE Vernova、三菱重工、Siemensのコンバインドサイクル発電所が活用されている。中国の製造規模に支えられ、太陽光発電と蓄電池のコストは急速に低下しており、Patel氏はオペレーターが求める信頼性次第では、約2年以内にガスを下回るコストになると予想している。よりエキゾチックな分野として、SemiAnalysisは宇宙データセンターに関する調査も公表しており、これについてはバッテリーの必要性が完全になくなると指摘した。「面倒な作業になるだろうが、実現するはずだ」と、ディーゼル転用アプローチについて語った。これは、チップではなく電力が現在の構築において最も即興的な制約であるという彼の広範な見解を象徴している。