SemiAnalysisのアナリストが現在の調整局面を分析：半導体は負債を返済中だが、まだサイクルの終点には至っていない

整理 & 编译：Odaily TechFlow

ゲスト： Doug O'Loughlin、SemiAnalysis アナリスト（元 Fabricated Knowledge 創業者）

司会： Dylan Patel、SemiAnalysis 創業者

ポッドキャスト元： SemiAnalysis Weekly

元のタイトル： Ep. 022 - Market Drawdown, Historic Bubbles, Funding The Buildout, AI Politics (Doug is Back)

放送日： 2026 年 7 月 29 日

利益表明：Doug O'Loughlin と Dylan Patel は両名とも SemiAnalysis の従業員です。SemiAnalysis は半導体業界を対象とした有料調査機関であり、そのビジネスモデルは業界の好況に依存しています。以下の内容は対話の原文を忠実に提示したものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。

要点まとめ

Doug O'Loughlin が久しぶりに SemiAnalysis Weekly に復帰しました。ちょうど半導体セクターが「史上最高の上半期」を経験した後の急激な反落に見舞われている時期です。韓国の KOSPI は 40% 下落し、個人投資家の 2 倍レバレッジはゼロになりました。SK Hynix は長期契約（LTA）への移行により価格上昇ペースが鈍化し、市場予想を下回りました。Doug は現在の状況を 1980 年代の台湾バブルと比較し、バブルの行動パターンは非常に似ているものの、ファンダメンタルズは依然として健全だと述べています。

二人は「AI 需要は実際どれほど大きいのか」を巡って激しい議論を交わしました。Dylan は SemiAnalysis 自身の経験を基に、コーディングエージェント導入後、同社の AI 支出が 100 倍に増加し、ユーザー数は 9 人から 90 人に拡大、一人当たりの使用量も 10 倍になったと指摘します。Doug は需要の強さを否定しませんが、核心的な懸念として、供給側は計算可能でも、需要側は「数兆ドル規模の問題」であり、誰も答えを持っていないと述べます。さらに重要なのは、スケーリング則がチップの倍増を要求する一方で、電気技師、資本、許認可といった物理的・制度的なボトルネックは同期して倍増できない点です。ハイパースケールクラウド企業は今年すでに 4500 億ドルの社債を発行しており、その資金は年金や確定給付年金から調達されていますが、年金プール自体は縮小しています。

注目ポイントの要約

市場の反落について

「第 2 四半期末現在、これは半導体史上最高のパフォーマンスでした。その後、私たちはその代償を払い始めました。上昇が速かったものほど、重力は大きくなります。」

「韓国人には 20 年にわたる記録があります。彼らは毎回、天井で買います。2007 年には銀行、2021 年には SaaS、今回は自分自身に YOLO しました。」

「KOSPI は 40% 下落し、2 倍レバレッジの人は資産を全て失いました。その後、自己成就的なスパイラルが始まります。誰もがポートフォリオの減少を見て売却を決意し、それが下落を加速させます。」

メモリサイクルについて

「SK Hynix が長期契約（LTA）に軸足を移したことで、価格上昇率は 3 倍から 30～50% へと鈍化しました。金融市場の頭は完全に麻痺しており、変化率しか見ていません。二次微分が低下すると、すぐに『サイクルは終わった』と判断します。」

「半導体のシナリオは常に同じです。供給不足の時は誰もが二重発注をかけ、工場は需要が狂ったように見えるので生産を拡大します。そして需要が少し陰りを見せると、供給はまだ増産中で、稼働率は 100% から 50% に低下し、値下げを余儀なくされます。」

AI需要について

「需要曲線こそが数兆ドル規模の問題です。供給曲線は比較的理解しやすいですが、需要が 10 倍なのか 100 倍なのか、誰にもわかりません。」

「SemiAnalysis 自身が事例です。コーディングエージェント導入後、技術系ユーザー 9 人から全社員 90 人に拡大し、一人当たりのトークン使用量も 10 倍になりました。同社の AI 支出は 100 倍です。」

サプライチェーンのボトルネックについて

「米国では 10 万人の電気技師が不足しています。中堅の電気技師の年収は 25 万ドルで、残業を厭わなければ 40 万、50 万ドルに達する人もいます。セスナ機で電気技師を遠隔地の建設現場に送り込む例もあります。」

「ハイパースケールクラウド企業は今年、4500 億ドルの社債を発行しました。これは米国政府と中国の借入額に次ぐ規模です。この資金は年金と確定給付年金から来ていますが、年金プールは倍増しません。」

「TSMC は直接的・間接的に台湾の GDP の 20% を占めています。もしこれがさらに倍増すれば、台湾は労働力を確保するためにもっと子供を産まなければならなくなります。」

AI政治について

「AI の不人気度は、アイスクリームや政治家よりも低いです。これは市場に織り込まれていません。中間選挙では、AI は生活費問題のスケープゴートにされるでしょう。」

「ROSA 法案は下院で 300 対 20 で可決され、上院で停滞しています。企業のロビー活動が、中国への GPU リモートアクセスを制限する立法を阻止しています。」

本文

半導体史上最高の上半期、そして代償を払う時

Dylan： 株式市場は反落し、AI関連銘柄は軒並み下落しています。今日は、状況をさらに悪化させるか、皆さんを少し安心させるか、どちらかになるでしょう。

Doug： 6月30日の第2四半期末時点で、これはおそらく半導体史上最高のパフォーマンスでした。その後、私たちはその反動を経験し始めました。その多くはテクニカルな要因、すなわちレバレッジやモメンタムの反転に起因すると考えられます。しかし現実には、上昇が速かったものほど、重力は大きくなります。私たちは以前の狂ったようなモメンタムラリーの代償を払っているのです。

韓国の状況は狂気じみています。毎日のように株がストップ安になっています。「どうやって仕事をすればいいんだ？」というツイートがありました。人事部長は全財産を失い、株が全て下がったため、誰もが落ち込んでいます。アジアの金融市場の歴史を振り返れば、この種の出来事は想像以上に頻繁に起こっています。

私が最も好きな本の一つは、台湾の大バブルについてのものです。台湾では一人当たりベースで100倍のバブルが発生し、銀行株はPER500倍で取引され、すべてが狂っていました。

Dylan： それはいつ頃ですか？

Doug： 1980年代末です。

Dylan： 今の韓国のファンダメンタルズは当時とは違うと思いますか？

Doug： ファンダメンタルズは良いです。しかし問題は、物事は恐れられているほど悪くもなければ、想像されているほど良くもないということです。SK Hynix は本日、長期契約（LTA）への移行を強めたため、市場予想を下回る業績を発表しました。皮肉なことに、彼らは ADR ロードショーで、Micron が LTA でより低い価格を獲得したことを批判していたのです。

メモリ価格は昨年、約3倍上昇しました。来年も3倍になる可能性は低く、おそらく 30 から 50% の上昇になるでしょう。しかし金融市場の頭は完全に麻痺しており、変化率しか見ていません。 歴史的にメモリサイクルでは、二次微分が低下すると、通常は終着点となります。なぜなら変化率は 30% で止まらず、直接マイナス 50% に落ち込むからです。

このサイクルのシナリオは常に同じです。誰もが工場建設に投資し、生産能力が稼働します。そして、「なんてこった、需要がこんなに少ないなんて」と気づきます。なぜなら、それ以前に二重発注、三重発注が行われていたからです。工場の稼働率は 100% から 50% に低下し、投資を回収する唯一の方法は値下げです。これが半導体市場の本質です。

現在、KOSPI は 40% 下落しました。2 倍レバレッジの人は全財産を失いました。その後、自己成就的なスパイラルが始まります。誰もがポートフォリオの減少を見て売却を決意し、それが下落を加速させます。

中国メモリ：パーティーを台無しにする可能性はあるが、需要は依然として供給を上回る

Dylan： 最近、中国製メモリがエコシステムに参入し、CXMT や YMTC が大型 IPO を実施していますが、どのようにお考えですか？

Doug： 歴史的に、中国が手を出すものは、価格を暴落させてきました。彼らには生産能力があり、たとえ歩留まりが低くても構いません。中国企業は利益率や EPS で競争しているのではなく、株主は政府であり、政府は生産を奨励し、各省は GDP を巡って互いに競争しています。

CXMT は現在、明確に市場第4位ですが、これは供給不足の環境であり、彼らも利益を上げることができます。Apple は CXMT のメモリを使い始めています。なぜなら Micron が「価格詐欺」を働いているからです。誰もカジノで泣いていません、Tim Apple。市場価格で買わなければなりません。

CXMT はパーティーを台無しにするかもしれませんが、現実は需要が依然として供給を上回っていることです。真の数兆ドル規模の問題は、需要は一体どこにあるのか、ということです。 供給曲線は比較的理解しやすいです。需要曲線は私たちにはわかりません。コーディングエージェントやチャットボットがより多くの需要を意味することはわかっていますが、それが 10 倍なのか 100 倍なのかは不明です。供給は、いつか需要曲線に衝突する日まで、盲目的に増強され続けるでしょう。

コーディングエージェントが転機：SemiAnalysis 自身の AI 支出が 100 倍に

Dylan： 私は需要が明らかに非常に強く、長期にわたって持続すると考えています。自社の社内使用量を見るだけで十分です。将来、需要が横ばいになる、あるいは減少すると考えるなら、モデルがもう改善しないと信じる必要があります。私は停滞の兆候を全く見ておらず、むしろ逆のシグナルしか見えません。

Doug： では、私は悪魔の代弁者を務めましょう。最大の弱気論点は何でしょうか？技術進歩のスピードが、人々がそれを使いこなすスピードを上回る可能性です。仮に AI のキラーアプリケーションがデータ入力だとすれば、Kimi K3 で十分でしょう。私たちはますます速い車、ますます優れた製品を作り続けていますが、真の需要曲線は、すでに私たちが手にしている製品によって満たされているのです。

これはインターネットバブルに似ています。当時は「需要は 90 日ごとに倍増する」と言われていましたが、光ファイバー技術は毎年 2～3 倍ずつ向上していました。最終的に、1 本のファイバーの性能は元の 50 万倍になり、誰もが「待てよ、こんなに多くのファイバーは必要ないんじゃないか」と言い出しました。

Dylan： 私は同意しませんが、議論する価値はあります。私の反論は、第一に、現在どのモデルも使っていない人がまだ 100 倍から 1000 倍は存在するということです。第二に、AI のユースケースはコーディングだけではありません。動画生成、創薬、材料科学にも利用できます。超伝導部品を作るために AI を使う人もいますが、それがどれほどの価値を持つでしょうか？それは多くの GPU の価値に相当します。

そしてコーディング自体も、「div を中央揃えにする」ことだけではありません。これは、フロントエンドのデバッグよりもはるかに高い経済的価値を持つ、タスクの全カテゴリーを代表しています。Sam Altman は RSI（再帰的自己改善）について語っており、Anthropic も新しいモデルをリリースしようとしています。コーディングエージェントは、Claude 4.5 のバージョンにおいて明確な転機でした。ある知能の閾値を超えると、全く新しい市場が出現します。前日にはできなかったことが、翌日には