AIハードウェアを最も早く強気に見ていた「チップ・インフルエンサー」Citriniが、静かに撤退しつつある

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原文来源：華爾街見聞

ネットで話題の半導体リサーチ機関Citrini Researchは、かつてAIハードウェア取引において最も早く、最も声高な強気派の一つだった。今や、Citriniは半導体を大幅に減らし、一部は空売りまで保有している。この転換の背景には、AIインフラの資金調達構造が根本的に変化したという彼の判断がある：限界資金がハイパースケーラーの自己キャッシュフローから株式・債券市場へと切り替わったとき、市場センチメントそのものがファンダメンタルズの一部になる。

10月21日、Citriniの創業者James van Geelenがポッドキャスト「Monetary Matters」でこの対話を収録した。当時、半導体株はちょうど9日連続下落を経験したばかり——司会のJackは、これが2006年以来最長の連続下落記録だと指摘した。Jamesの判断はこうだ：これだけではAI建設支出を揺るがすには不十分だが、リスクの性質はすでに変わった。彼は言う：「もし市場センチメントが急転直下すれば、そうした限界資金は枯渇する——もはや企業が自腹を切る話ではなく、市場が決める話だからだ。」

この対話は、彼がなぜ半導体から離れたのか、MetaをロングしGoogleをショートする論理、DeepSeekの約80%の推論粗利益率の意味、そしてどのようなシグナルが彼を再びチップのロングに戻すのかを網羅している。同時に彼は、新薬開発のボトルネックは「不足するサル」であり計算能力ではないこと、真の投資機会は臨床アウトソーシングにあり、AIコンセプト株ではないことを明かした。

巨大企業のキャッシュフローがマイナス転換、資金調達構造が変わり、センチメントがファンダメンタルズを殺しうる

CitriniがなぜAIハードウェアを減らしたのかを理解するには、まず彼の言う「再帰性」（reflexivity）リスク——これが判断全体の核心メカニズムだ——を理解する必要がある。

AI取引の最初の3〜4年間、ハイパースケーラーは自己の営業キャッシュフローでAIインフラの支払いをしていた。つまり、市場センチメントがどう変動しようと——関税ショックであれ、円キャリートレードの巻き戻しであれ、その他のパニックであれ——MetaやMicrosoftといった企業が支出を続ける限り、半導体企業のファンダメンタルズには「床」があった。センチメントは株価を押し下げることはできても、収入を押し潰すことはできない。

今やこのメカニズムは機能しなくなり、テック巨人のキャッシュフローは急速に枯渇し、マイナスに転じている。CitriniのJamesの判断は、現在のAIインフラへの限界的な投資のほぼすべてが、株式調達（ベンチャーキャピタルであれ公開市場であれ）または債務調達によるものだ。

これは、AIがより有用になり、利用量が拡大し続けても、市場センチメントが急転直下すればそうした限界資金は枯渇することを意味する——もはや企業が自腹を切る話ではなく、市場が決める話だからだ。

これが彼の言う「再帰性」だ：センチメントの悪化が資金チェーンを直接切断し、ひいては実際の建設支出に影響を与え、単にバリュエーションを押し下げるだけにとどまらない。

彼はこのプレッシャーポイントをさらに定量化した。現在のインフラ評価を支えるには、AIラボの年間経常収益（ARR）が2028年末までに約1兆ドルに達する必要がある。現在の約136億ドルのARRベースで計算すると、毎月約500億ドルの純新規ARRを追加する必要がある。

もし（AI）ラボ合計ARRが5000億ドルに達することを前提にインフラへの資金還流の仮定を支えているなら、最終的に3000億ドルだったら、それは大惨事だ。

JamesはARRを押し下げるいくつかの要因を挙げた。

第一に「消費者側は十分だ」。自身がフロンティアモデルを使う感想として、日常的なニーズは既存モデルで「99%カバーされている」、より強力な能力では新たな課金を引き出すのは難しいという。

第二に「値下げは比例した利用量を獲得できていない」。彼はAnthropic経済指数の推計を引用した：「タスクコストが10%低下しても、利用量の増加はわずか3%に対応する。」

彼の理解では、このデータはジェボンズのパラドックス（効率向上がかえって総消費を押し上げる）が短期的にはトークンには当てはまらない未必を示している。企業がAIで十分に使えるプロセスを構築した後は、呼び出し量が逆に減少する可能性もある：おそらく使いにくいときの方がトークン需要は多く、ずっと修正し続けなければならないからだ。

第三にオープンソースのシェアが上昇している。彼は新規ARRにおけるオープンソースモデルのシェアが、彼の推計では1年前の約1%から約18%に上昇したと述べた。買い手はタスクごとに支払い、最低限の能力が足りればよい：彼らは戦闘機に乗って通勤するのではなく、車に乗るのだ。

彼は中米モデル間の能力差は依然として存在するため、価格ショックは最も懸念していないという。彼が最も重視する判断基準はこうだ：これはAIが有用かどうか、AIがより良くなるかどうかの問題ではなく、フロンティア支出が経済的に成立するかどうかだ。短期的には「ホワイトカラー業務」がキラーアプリとなり、今後数年間のトークン需要の大部分を担う必要があると彼は考える。

「最も安い」こそがサイクル頂点の姿

司会は、利益ベースで見るとこれらのテック企業は利益が大幅に急増したため2023年より割安に見えるのに、なぜ逆に減らすのかと指摘した。CitriniのJamesは景気循環株の法則を当てはめて答えた：

これがサイクルだ。景気循環業界は常に来年の予想で最も割安に見えるときに天井を打つ。

言い換えれば、Jamesは割安とは利益が一時的に押し上げられたことによる錯覚であり、景気循環株は常にそうだと考える。景気循環株の利益は景気に連動して上下する。景気が最高のとき、企業利益は高値に達し、分母が大きくなり、「来年の予想利益」で算出したPERは低くなり、割安に見える。しかしこの利益は景気頂点の利益であり、景気が後退すれば利益は下落し、株価も下がる。だから「最も割安に見える」瞬間は、しばしば利益が最高でサイクルが頂点に近い瞬間なのだ。

司会は類推を補足した：石油会社の利益が最も丰厚でPERがわずか14倍のときに買う人はいない。

この論理が彼のポジション調整を説明する。彼は、もし4、5月にインフラ重視のポートフォリオを維持していたら、全体で「おそらく50%下落していた」と述べた。一方、2023年9、10月に半導体が2〜3ヶ月の調整を経験したとき、彼は急いで代替品を探さなかった。当時はバリュエーションが低く、下値が限られていたからだ。今は違う：

本当にネガティブな結果やネガティブなセンチメントが現れたとき、下値余地は大きい。

彼は自身の操作をポートフォリオ調整と位置づけ、AI全体を弱気に見ているわけではない：彼は依然としてNVIDIAを強気に見ており、より非対称性のある機会は彼の言う「agentic utilities」（すなわち実際にAIを使用し、AI導入の恩恵を受ける業界）にあると考えている。彼はまた、現在需要は依然として供給を上回っており、問題は未来にあると述べた。

Metaをロング、Googleをショート、チップ復帰のシグナルを待つ

具体的なポジションについて、CitriniのJamesの論理も同様に明確だ。

Metaをロングする核心的論点はMuse（MetaのAIアシスタント製品）の潜在的マネタイズ空間だ。彼の計算フレームワークはこうだ：Metaの現在のユーザーあたり平均収益（ARPU）は20ドル強で、データ資産はInstagram、WhatsApp、Facebookをカバーしている。「もしMuseが何らかの意味のある採用率を獲得すれば、これらのデータから直接線を引き、2030年までにARPUを4倍に成長させることができる。」彼は今年の夏にすでに強気に転じ、Museのリリースがこの判断を裏付けたと述べた。

Googleをショートする論理は、DeepMindの人材流出に対する彼の懸念に由来する。彼は市場がこの人材流出の悪影響を過小評価しており、しかもそれが検索事業が依然として構造的脅威に直面する時間枠で起きていると考える。「自分は今Google検索をずっと使わなくなった。検索が完全に殺されるのか？わからない、おそらくないだろう。しかしリスクは残り、同時に彼らは人材流出を経験している。」彼はストップロスを設けて保有しているが、現在は「Metaロング、Googleショート」のペアトレードを維持していると述べた。

半導体にいつ復帰するかについて、彼は明確なトリガー条件を示した：有料利用量の持続的成長、そしてARR成長率の二次導関数が再び加速し、顧客のキャッシュフローを通じて建設資金を調達することを真に支えられるのを目にすることだ。もし目下の需要が実は依然として供給に詰まっており、現在がモデル能力の躍進と新製品発表の間の空白期間にすぎず、製品が発売されればユーザーが新能力により支払いやすくなるなら、彼の懸念は成立せず、インフラ株のこの調整はむしろ買い場となる。

彼のCoreWeaveに対する判断は比較的穏やかだ——デフォルト確率は約60%と見るが、実際にデフォルトが起きるとは予想していない。彼のAIサイクル下落経路の判断は「爆発ではなく嗚咽で終わる」：ある企業のデフォルトが暴落を引き起こすのではなく、ラボのARR予想が4000億から3600億に下方修正され、この限界的差異がすでに十分に価格に織り込まれているために外へ拡散し、セクター全体を引き下げるのだ。

DeepSeekについて、彼はDeepInfer（DeepSeekの内部推論フレームワーク）のデータを引用した：毎日155兆トークンを処理し、GPU時間あたり収益は約38ドル、一方市場でのGPU時間レンタルコストは約5〜8ドルで、推論粗利益率は約80%、GPU投資回収期間は約81日となる。「これはトークン価格にさらなる下値余地がある可能性を示唆しており、特に非フロンティアモデル分野で顕著だ。」

Claudeでサソリ毒抗体を設計：AIが圧縮できるもの、できないもの

CitriniのJamesは同時に稀な実験を明かした：彼のチームはAnthropicと協力し、Claudeを用いて64時間で211個のサソリ毒抗体候補分子を設計し、そのうち17個が実験室で標的に結合することに成功した。この結果は衝撃的であると同時に、彼にAI強気派にとって好ましくない結論をもたらした：AIは薬剤設計を「コモディティ化」しつつあるが、真のボトルネックは実験室にあり、サルにあり、計算能力にはない。

AIが薬剤発見分野で何ができ、何ができないかを解明するため、CitriniのJamesのチームは異例のことをした：彼らはAnthropic生命科学チーム（Nathan Frey、Amir Chennisa、Steven Molina）に連絡し、Anthropicのオフィス内でその内部研究モデルを用い、64時間を費やしてサソリ毒抗体を設計した。

プロセス全体で、Claudeは約300のサブエージェントを呼び出し、180の設計案を生成し、最終的に211の候補分子を検査に送った。実験室の結果、17の分子が標的に結合することに成功し、うち7つはメキシコ固有のサソリ毒CN2を標的とし、最良の候補分子CN2B1は既知の中和抗体と予想領域で競合的に結合した。

「AIがこれらの分子を生成し、そのうち17個が実験室で結合した——これはかなり衝撃的だ。」

しかしJamesはすぐに、彼がより重要と考えるもう一つの側面を示した。AIが圧縮したのは、アイデアから実験計画までの時間だ——このプロセスは本来数ヶ月かかったが、今は数日で済む。しかし合成、テスト、対照データの取得には依然として39日かかった。「もしデータが生命の速度で動くなら、AIの到来は培養皿の細胞を速く成長させることはできない。ここがボトルネックなのだ。」

彼は、薬剤設計から臨床試験までの全プロセスにおいて、AIは約20%の時間を圧縮できると推定し、残りの80%は圧縮不可能だという。この判断は直接彼の投資結論を指し示す：実験をロングし、実験を速くできる企業をロングし、AI薬剤発見コンセプト株をロングするのではない。

彼はCharles River Laboratories（CRL）を最も確信度の高いロング銘柄として明確に挙げた。CRLの約60%の収益は初期発見と安全性評価から来ており、景気循環的回復の底にあり、新規注文を引き受ける十分な能力があり、新規契約ごとに直接利益に流れ込む。

彼は同時に、市場がまだ十分に価格に織り込んでいないボトルネックを指摘した：サルの不足。非ヒト霊長類は前臨床試験において最もヒトに近い代替不可能な資源であり、繁殖周期は