白髪の株神から百億円ファンドの大物へ、エヌビディアをショートした賢い人々は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130億に、白髪の株神は年率225倍、陳立武は159社のIPOを投資し、すべて同じフレームワークに基づいている：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。彼が賭け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全体のチップセクターをショートしている。

英偉達の株価が6ドルの時にそのオファーを拒否した白髪の株神は、紫蘇葉理論を使って小型株を選び、自称年率225倍の利益を上げている。彼が賭け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、個人で200社以上の半導体会社に投資し、そのうち159社がIPOを果たしている。彼が賭け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にわたる。

一つの回路基板、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、ヘリウムガスで光刻とエッチングの各ステップ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を通じて高度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はその計算能力を解放でき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ごうとしている。

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している。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。以下で一つずつ解説する。

基板の前 EDA：一度の流し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、高度なパッケージングを重ね、設計の複雑さは増大し続けているが、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流しを行う必要があり、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社で合計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、このプロセスの価格決定権を他の投資家よりもよく理解している。彼はEDAを金鉱と表現している。Cadenceは設計収束速度を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：シリコンが耐えられなくなり、5つの材料が補完する

従来のシリコンベースの材料は、消費電力、熱管理、光通信などの面で徐々に性能の天井に達している。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（高圧大電流）、InP（光通信）、人工ダイヤモンド（熱伝導）、ガラス基板（高度なパッケージング）。

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高度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づいていない出来事が発生した：カタールのRas Laffanでの供給の乱れが世界の27%-30%のヘリウム供給に影響を与え、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、ウェーハ冷却などのプロセスを通じて不可欠であり、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、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のリサイクルシステムを導入し、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：供給は少数のガス源に集中しており、新しいガス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、供給は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。メモリが何よりも不足している。

2026年の世界の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主要供給者となり、サムスンとマイクロンはHBM3EとHBM4の生産を加速している。

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。 高度なパッケージング：GPUは製造されたが、パッケージングが追いつかない

高度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形成する。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できない。

TSMCのCEOはCoWoSの生産能力が「非常に緊張しており、2026年にはすでに売り切れている」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年の世界のCoWoS需要は約100万枚のウェー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 インターネット/フォトニクス：銅ケーブルは動かなくなり、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、あるいは数万の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、高速接続チップと新しい接続アーキテクチャが資本集約的な投資の方向性となっている。

フォトニクスは接続のボトルネックの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があり、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。

黄仁勲は光インターネットを行っているほぼすべての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 消費電力の変換：48Vを1Vに、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、あるいはそれ以上の電圧を、複数段階の変換を経て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のシーンで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：一つのキャビネット120kW、空冷では対応できない

NVIDIA GB200 NVL72を代表とする新世代のAIサーバーキャビネットは、消費電力が120kW以上に達する。これらの熱はファンだけでは処理できず、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。液冷は次世代のAIデータセンターの標準装備になりつつある。

2025年の世界の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。新設の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%に増加する見込みである。

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待ち

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の危機に直面している。

アマゾン、マイクロソフト、グーグル、Metaは2026年に合計7000億ドルの資本支出を見込んでおり、その大部分がAIインフラとエネルギー関連に流れると予想されている。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目を向け始めている。

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各トランスの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のガスタービンの受注残は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と比べて、電力建設は電力網、土地、承認を含み、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年中に稼働予定であり、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。白髪の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しない。各世代のGPUはHBMの需要量が倍増しており、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には18ヶ月かかった。

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年中は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：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ると、供給と需要の関係が急速に反転し、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対してロングポジションを持ちながら、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すると、チップ会社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。

その前に、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。