AIが半導体の「スーパーサイクル」を牽引：ストレージチップが主役の座へ移行

永影基金（Yongyingfund）の株式ファンドマネージャー、張海暁氏は、「紙」（The Paper）の「Chief Connection」番組での最近の出演において、現在の半導体「スーパーサイクル」は、需要の要因が在庫主導ではなくAIの生産側へと移ったことで、過去のサイクルとは本質的に異なると述べた。張氏によれば、下流の需要は値上げにもかかわらず減っておらず、むしろ設備投資（キャピタル・エクスペンディチャー）は上がり続けており、トークン価格の上昇ですら需要を抑えることができず、業界全体でなめらかな伝播（伝達）チェーンが形成されているという。

下流需要の爆発がストレージの需給ダイナミクスを再形成

張氏は、需要の進化の明確な軌跡を、ChatGPTの2022年後半のリリースに始まるものとしてたどった。最初は、極限の性能を追求する学習エンドポイントに向けたハード需要が中心で、高帯域幅メモリ（HBM）が大規模な適用に初めて到達した。モデルが、連想（chain-of-thought）の推論や拡張コンテキストといった新しいパラダイムを導入して結果を改善するようになると、需要は推論エンドポイントへとシフトし、トークン消費は前年同期比で二桁の成長率を記録した。

2025年後半までに、自律的なツール呼び出しと複雑なタスク完了が可能なAIエージェントがコンセプトから現実のものとなり、さらにストレージ依存が高まった。この一連の需要爆発に基づき、張氏は次のように結論づけた。「今回のストレージ・チップ価格上昇の起点は、2025年Q3だ。」また、需給ギャップの反転を下流需要側の爆発的な成長によるものに全て帰した。この判断は、最近の企業の財務開示で裏付けられており、特にストレージ・チップの値上げ製品の間でAIハードの強い利益放出が示されている。

これまでの半導体サイクルとの本質的な相違

張氏は、現在の「スーパーサイクル」が2019年から2021年のサイクルと本質的に異なり、最も重要な構造上の違いは需要の特性が根本的に変わったことだと強調した。2019年から2021年の時期は典型的な在庫主導のサイクルであり、端末需要の成長は主として在宅勤務（work-from-home）のハードニーズや、サプライチェーンの混乱が買いだめ行動を引き起こしたことによってもたらされた。その結果、2022年半ば以降、業界は急速に「在庫調整（destocking）と半導体価格の急落」という行き詰まりに陥った。

「今回の需要はAI生産エンドポイントから生まれている」と張氏は述べた。「下流は値上げのために購入を減らしておらず、むしろ設備投資は上がり続けている。トークン価格の上昇ですら需要を抑えきれておらず、伝達チェーン全体が非常にスムーズだ。」さらに同氏は、世界のAI設備投資が2026年に7000億ドルに到達すると見込まれており、この数字もなお上方修正が続いていると指摘した。

同時に、供給側の抑制が需給ギャップを大きく増幅させている。主要なストレージ供給業者は2026年に設備投資を約50%増やす計画だが、資本投資から実効的な供給形成までには大幅なタイムラグが存在する。さらに、新たな資金は主としてAI向けの専用で高性能なストレージに向かう一方で、一般的なストレージ容量の追加は今後のリリース待ちとなっている。

業界チェーンの利益の順序：2つの異なる経路

張氏は、業界チェーンの利益を2つの経路に分けた。第一に、オリジナル機器メーカー（OEM）やモジュールメーカー、設計企業の販売チェーンで、こちらはまず繁栄が訪れる（すでに直近の財務レポートで検証済み）。第二に、装置・材料・施設建設の拡張チェーンで、繁栄の波及は相対的に遅れて、段階的に進行する過程で起こる。

注目すべき点として、上流のOEMが供給に慎重な姿勢をとることは、戦略的な調整に表れている。張氏は、「上流のOEMは、将来の需要が期待に届かず損失につながることを懸念する資本集約型企業であるがゆえに、顧客と長期供給契約（LTA）を積極的に締結し、将来の需要を押さえ込もうとしている」と明らかにした。

ストレージ・チップが主役の座へ

技術アーキテクチャの進化が、ハードウェア価値の序列を組み替えている。張氏はこの変化を「バレル原理（barrel principle）」で説明した。フォン・ノイマン・アーキテクチャの下では、計算（computing）、ストレージ、入出力（input-output）通信の3つが中核の機能であり、各段階で1つの要素が性能上のボトルネックになる。2023年には計算能力が明らかな制約だったが、推論エンドポイント需要が爆発すると、ボトルネックは急速にストレージ側へと移った。

ハードウェアのイテレーション周期も加速している。2022年以前はHBMが通常3〜4年ごとに更新されていたのに対し、2023年以降は「2年ごとのアップグレード」へと圧縮された。この加速傾向は、計算チップや通信チップにも見られる。同時に、計算アーキテクチャの進化がCPUを再び主役の位置に押し上げている。張氏は、今後のGPU対CPU比率が現状の8:1から4:1へ、さらに2:1、あるいは1:1へと移る可能性があるという業界の力学を挙げた。これは、メモリ需要の増加を直接的に後押しし、メモリおよびインターフェース・チップに対してより高い伝送速度要件を課し続けることになる。こうしたアップグレードは、製品の単価を引き上げ続けることにつながる。

国内半導体の進展とリスク監視

グローバルなサイクルの同期に加えて、国内半導体の進展はもう一つの重要な投資注目点だ。張氏は、国内のストレージ・チップ上流のOEMが目覚ましい進歩を遂げており、市場シェアがゼロからおよそ10%へと伸び、もはや否定できない業界勢力になっていると述べた。「OEMの能力向上は、中下流の設計分野および上流の装置・材料分野の発展を押し進める。世界のストレージ業界の歴史におけるこれまでの移転のたびに、地元地域ではサプライチェーン全体の高度化が包括的に進められてきた。そして今回も例外ではない。ただし、これは必ず長期のプロセスになるのであって、夜明け一晩で達成できる類のものではない。」

潜在的なリスクについて、張氏は供給側と需要側の双方における中核変数を挙げた。供給側では、生産能力のリリース時期を追跡することが重要だ。メーカーはまず既存能力を最大限に活用し、その後、現在の施設内で装置を追加する（通常、実際の出力には6〜12か月が必要）ことで対応し、さらに新しい施設の建設（有効な能力にするには通常2〜3年）へと進む。張氏は警告した。「主要な能力リリースは今後2年間に集中する見込みであり、リリースのペースが予想を上回るかどうかを継続的に監視する必要がある。」

需要側では、AIの設備投資ペースと技術発展に注目しなければならない。張氏は次のように結論づけた。「AIの設備投資は最も直接的な追跡指標であり、新技術はまったく新しい市場空間を切り開くため、モデルメーカーやインターネット大手による設備投資の予測にも影響する。これらはすべて、継続した観察が必要だ。」