白髪の株神から百億円ファンドの大物へ、エヌビディアを空売りする賢い人々は皆同じフレームワークを使って富を得ている。

著者：哔哔 News AI株神Leopoldは2億から130億へ、白毛株神は年率225倍、陳立武は159社のIPOを実現し、すべて同じフレームワークに依存している：ボトルネックを見つけること。

Leopoldは2.25億ドルでファンドを設立し、12ヶ月で55億ドルに達し、現在は130億ドルに拡大している。彼が注目しているボトルネックは、電力、計算能力、メモリ、光インターネットなどのAI物理インフラである。

彼の投資ポートフォリオには英偉達の株は一つもなく、むしろ84.6億ドルのプットオプションを使ってチップセクター全体をショートしている。

英偉達の株価が6ドルの時にオファーを拒否した白毛株神は、紫蘇葉理論を用いて小型株を選び、自称年率225倍の利益を上げている。彼が注目しているボトルネックはCPO光インターネット、InP基板、光送受信器などのAI光通信サプライチェーンの上流である。

インテルのCEO陳立武は2026年6月18日にNo Priorsポッドキャストでのインタビューでこの理論をさらに強調した。陳立武はインテルを率いる前にCadenceのCEOを12年間務め、その間に株価は32倍に上昇した。

同時に彼は半導体分野で最も活発なベンチャーキャピタリストの一人でもあり、個人的に200社以上の半導体企業に投資し、そのうち159社がIPOを果たしている。彼が注目しているボトルネックはEDA、GaN/SiC/InPなどの新材料および光インターネットである。

一枚の回路基板、AIハードウェアサプライチェーンを理解する

任意のAIアクセラレーターの回路基板を手に取る。

それが製造される前に、デザイナーはEDAツールを使用して数百億個のトランジスタのレイアウトを検証し、InP、GaN、SiCなどの新材料を使用して物理的限界に達しているシリコンを置き換え、ヘリウムガスを使用して光刻とエッチングの各ステップの精密なプロセスを保護する必要がある。

基板上では、GPUチップとHBMメモリが積み重なり、TSMCのCoWoSまたはインテルのEMIBを通じて先進的なパッケージングが完成する。GPUは計算能力の上限を決定し、HBMはその計算能力が解放されるかどうかを決定し、パッケージングはそれらが一緒に組み立てられるかどうかを決定する。

基板と基板の間で、数千枚のこのようなアクセラレーターが協調計算を行う必要がある。銅ケーブルは物理的帯域幅の限界に近づいており、光インターネットがその役割を引き継いでいる。

基板の周りでは、48Vの電圧をGPUが必要とする1V未満に降下させる必要があり、各ステップの変換で熱が発生する；120kWの消費電力を持つキャビネットでは、従来の空冷では対応できず、液冷が標準装備になりつつある。

基板の外では、すべてに電力が必要である。AIデータセンターの電力消費量は中規模の都市に相当し、電力網の拡張や新しい発電施設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。以下で一つずつ解説する。

基板の前 EDA：一度のフロー失敗で数千万ドルの損失

すべてのチップは製造前にEDAを通じて設計と検証を完了しなければならず、検証プロセスはチップ開発サイクル全体の60%-70%を占める。

AIアクセラレーターは数百億個のトランジスタを統合し、HBM、3Dスタッキング、先進的なパッケージングを重ね、設計の複雑さが増しているが、EDAツールの計算効率はそれに追いついていない。一度検証に問題が発生すると再度フローを行う必要があり、失敗コストは数千万ドルを超える可能性がある。

2025年のEDA市場規模は約145億ドル、2026年には180億ドルに近づくと予測されている。Synopsys、Cadence、Siemensの3社が合計で65%以上のシェアを占めている。陳立武はCadenceで12年間CEOを務めており、彼は多くの投資家よりもこのプロセスの価格決定権を理解している。彼はEDAを金鉱と表現している。Cadenceはすでに設計収束速度を5倍に向上させ、SiemensのAIシステムは一部のタスクで10倍の加速を実現している。 新材料：シリコンはもはや耐えられない、5つの材料が補完

従来のシリコンベースの材料は、消費電力、熱管理、光通信などの面で性能の天井に達しつつある。5つの新材料が突破口となっている：GaN（高周波パワーデバイス）、SiC（高電圧大電流）、InP（光通信）、人工ダイヤモンド（熱伝導）、ガラス基板（先進的なパッケージング）。

800G、1.6T光モジュールはInP材料に依存しており、現在のAI光インターネットの需要ギャップは約40%-60%である。ガラス基板は次世代の先進的なパッケージングの方向性と見なされ、インテルとTSMCは量産を加速している。WolfspeedとInfineonは2025-2027年の間にSiCの生産能力に150億ドル以上を投資する予定である。 ヘリウム：再生不可能、供給停止で直接生産停止

2026年初頭、多くの投資家が完全に気付いていない事態が発生した：カタールのRas Laffanでの供給の乱れにより、世界の27%-30%のヘリウム供給が影響を受け、現物価格が短期間で40%-100%上昇した。韓国の半導体産業はカタールのヘリウムに約64.7%依存しており、サムスンとSKハイニックスのHBM生産ラインは供給リスクに直面している。

ヘリウムはEUV光刻、エッチング、堆積、ウエハ冷却などのプロセスに関与しており、再生不可能で代替品がない。半導体業界は世界のヘリウム消費量の約24%を占めており、2030年には30%に増加すると予測されている。さらに厄介なのは、2nmプロセスは3nmに比べて単位ヘリウム消費量が約20%増加することである。プロセスが進むほど、減少している資源に依存することになる。

サムスンはヘリウム循環利用システムを導入し、TSMCの先進的な生産ラインの回収率は80%-90%に達している。しかし、回収は緩和することはできても根本的な問題を解決することはできない：供給が少数の気源に集中しており、新しい気源の建設には年単位の時間がかかる。

基板上 HBM：供給不足、DRAM価格は2年間で倍増

HBMはGPUに高速データ転送能力を提供し、供給が長期的に緊張しており、AIサーバーの出荷を制限する核心的なボトルネックとなっている。メモリは何よりも不足している。

2026年の世界HBM市場規模は約92億ドルと予測され、2035年には700億ドル近くに成長する見込みで、年平均成長率は25%を超える。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ハイニックスは先進的な生産能力を活かして英偉達の核心サプライヤーとなり、サムスンとマイクロンはHBM3EとHBM4の生産拡大を加速している。

GPUは計算能力の上限を決定し、HBMはその計算能力が解放されるかどうかを決定する。 先進的なパッケージング：GPUは製造されたが、パッケージングが追いつかない

先進的なパッケージングはGPUとHBMを統合して完全なAIアクセラレーターを作成する。TSMCのCoWoSは最も主流なソリューションである。GPUとHBMがすでに生産されていても、パッケージングが完了しなければ計算能力に変換されない。

TSMCのCEOはCoWoSの生産能力が「極度に緊張しており、2026年にはすでに売り切れ」と公言している。生産能力は2024年末の約3.5万-4万枚/月から2026年の目標12万-14万枚/月に引き上げられているが、需要の増加はそれよりも早い。2026年の世界CoWoS需要は約100万枚のウエハに達する見込みで、英偉達だけで約60%を占め、大量の生産能力を長期契約で確保している。

インテルはEMIBとガラス基板のソリューションに賭けて、パッケージングの面でTSMCと競争しようとしており、ASE、Amkorなどのパッケージング工場も同時に生産を拡大している。

基板の間 相互接続/光子：銅ケーブルはもはや機能しない、光インターネットが引き継ぐ

大規模モデルのトレーニングには数千、さらには1万枚のGPUが協調計算を行う必要がある。単一のGPUの計算能力がどれほど強力であっても、チップ間のデータ転送速度が追いつかなければ、全体のクラスターの実際の利用率は低下する。現在主流の銅ケーブルの相互接続ソリューションは物理的帯域幅の限界に近づいており、高速相互接続チップと新しい相互接続アーキテクチャが資本集中的な投資の方向となっている。

光子は相互接続のボトルネックに対する次世代の解決策である。電気信号は長距離および高密度の伝送シーンで信号減衰と発熱の問題を抱えており、光信号はこの2つの面で物理的な利点を持っている。シリコンフォトニクスとCPO（共封装光学）は、相互接続の消費電力を30%-50%削減する可能性があるが、製造プロセス、パッケージングの統合、コスト管理はまだ成熟しておらず、AIクラスターの需要との間に明らかなギャップが存在する。2025年の光学相互接続市場は約150億ドル、2034年には430億ドルに達する可能性がある。

黄仁勲はほぼすべての光インターネット関連企業に投資している。2026年以降、NVIDIAは光子分野に65億ドル以上を投資しており、LumentumとCoherentにそれぞれ約20億ドル、Ayar Labsに5億ドルを投資してシリコンフォトニクスのルートを構築している。

基板の周り 電力変換：48Vを1Vに降下、従来のシリコンデバイスは耐えられない

AIサーバーは48V、さらにはそれ以上の電圧を、GPUが必要とする1V未満に降下させる必要がある。従来のシリコンベースのパワーデバイスは高出力シーンでの効率が不足しており、GaNとSiCが次世代のソリューションとなりつつある。

onsemiの試算によれば、次世代1MW AIラックでは、パワー半導体の価値が約5万ドルから10万ドルに倍増する。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80億ドルを超えると予測されており、年平均成長率は20%を超える。

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し、onsemi、Wolfspeed、STMicroelectronicsもSiCの生産能力を加速している。 液冷：1キャビネット120kW、空冷では対応できない

NVIDIA GB200 NVL72を代表とする新世代AIサーバーキャビネットは、消費電力が120kWを超える。これらの熱をファンだけで処理することはできず、データセンターに必要なスペースと騒音が制御不能になる。液冷は次世代AIデータセンターの標準ソリューションとなりつつある。

2025年の世界データセンター液冷市場は約50億ドル、2035年には271億ドルに成長する見込みである。液冷は新設のAIデータセンターでの採用比率が2025年の約35%から2026年末には約55%に増加すると予測されている。

NVIDIAはBlackwellとRubinプラットフォームで液冷アーキテクチャを推進し、マイクロソフト、グーグル、アマゾン、Metaは新設のデータセンターでの採用を加速している。チップレベルの熱管理において、陳立武は人工ダイヤモンドの方向性を構築し、その高い熱伝導能力を利用して高出力チップの局所的な熱集中問題を解決しようとしている。

基板の外 電力：電力網が追いつかず、データセンターが電力を待つ

アメリカでは多くのデータセンターのプロジェクトが電力網の接続不足により延期を余儀なくされている。

アマゾン、マイクロソフト、グーグル、Metaの2026年の合計資本支出は7000億ドルに達する見込みで、その大部分がAIインフラとエネルギー関連に流れる。従来の電力網の拡張速度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、天然ガス発電、原子力などの代替案にシフトし始めている。

Leopoldはシリコンバレーの裏で今世紀の残りのすべての電力契約とすべての変圧器を巡る争奪戦が繰り広げられていると考えている。彼の判断は、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型天然ガス発電施設を建設し、GE Vernovaのガスタービンの注文は100GW級に達している；NVIDIAはNVenturesを通じてTerraPowerに投資し、小型モジュール型原子炉を推進しており、Stargateプロジェクトも原子力供給を探求している。

他の技術的ボトルネックに比べて、電力建設は電力網、土地、承認が関与し、建設サイクルが長く、迅速に複製することが難しい。

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どれくらい持つのか？それは供給が需要に追いつく時期に依存する。

生産能力の建設スケジュールを見ると、2027年下半期が最初の供給解放のノードである：SKハイニックスのM15X工場は2027年中に稼働を予定しており、マイクロンのシンガポールと台湾の工場も2027年を目指している。白毛株神は光子のスーパーサイクルも2027年中に始まると判断している。2028年は第二波であり、サムスンの平澤P5工場、SKハイニックスのアメリカインディアナ工場、マイクロンの広島工場が集中して稼働する。陳立武の判断は、「2028年以前には緩和はない。」である。

しかし、新しい生産能力の稼働はボトルネックの消失を意味するわけではない。各世代のGPUのHBMに対する需要は倍増しており、NVIDIAの次世代RubinアーキテクチャはHBM4の需要をさらに拡大するだろう；また、超大規模クラウドプロバイダーは長期契約を通じて大量の新しい生産能力を確保しており、オープン市場で得られるシェアは限られている。

2017-2018年、DRAM価格は暴騰し、サムスンは大幅に生産を拡大し、資本支出は50%以上増加した。新しい生産能力が2019年に集中して解放された後、価格は崩壊し、全業界が損失を被った。生産能力の投入から価格の反転まで、18ヶ月を要した。

今回の規模は前回のものよりもはるかに大きい。DRAM価格は2025年から2027年にかけて約275%-300%上昇すると予測されており、これは2017-2018年の上昇幅の3倍であり、3倍の収益基盤の上で発生する。SKハイニックス、サムスン、マイクロンの3社のメモリメーカーの時価総額はすでに1兆ドルを超えており、HBMの利益率は60%-70%に達し、従来のDRAMを大きく上回っている。同じ18ヶ月のウィンドウを考慮すると、2028年末から2029年中が高度に警戒すべき期間となる。

本当に注目すべきはこの信号である：もしその時点でAI資本支出の増加率が鈍化し、3社の新しい生産能力が同時に解放されれば、供給と需要の関係は迅速に反転し、ボトルネックが過剰供給に変わり、価格決定権が供給者から買い手に戻る可能性がある。

Leopoldの操作は、彼がこのシナリオに備えていることを示唆している。彼は電力とインフラに賭ける一方で、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をショートしている。彼の判断は、AIインフラの建設サイクルがピークに達した場合、チップ企業間の激しい競争が利益率を圧縮するが、電力と物理インフラの希少性はより持続的で、再現が難しいというものである。

それ以前に、このチェーン上の供給と需要の不均衡は緩和の兆しが見えない。