半導体業界の売上は今年1.5兆ドル規模、成長の7〜8割はメモリ価格 ― Bernsteinのラスゴン氏がCASPAで語った「値上げ力」の正体
半導体業界団体CASPAの「CEO Summit 2026」で、半導体業界の見通しを議論するパネルが行われました。登壇したのは、AIインフラ調査会社SemiAnalysis創業者のディラン・パテル氏と、Bernsteinのシニアアナリストであるステイシー・ラスゴン氏です。モデレーターはChipstratのオースティン・ライオンズ氏が務めました。
冒頭の問題提起は2点でした。需要側では、AI関連の売上は急成長しているものの、伸びは落ち着き始めています。AI関連の売上合計は、業界の支出額の一部にとどまります。供給側では、キャパシティは数年先まで売り切れで、価格は強含みです。この2つをどう読み、誰が価値を得るのかが論点でした。
本稿は両氏の発言を整理したものです。いずれも市場参加者の見解で、数字は発言者の推計を含みます。
1. 資金調達:「第3の制約」は金融
1-1. ハイパースケーラーのキャッシュフローが変わった
ライオンズ氏は、ハイパースケーラーのフリーキャッシュフローがマイナスに向かっていること、米10年債利回りが5%を超えていること、CoreWeaveの債券が15%の利回りで取引されていることを挙げ、資金調達コストの影響を尋ねました。
ラスゴン氏は、電力、半導体製造装置、供給力に続き、資金調達も建設のペースを抑える要因の一つだと述べました。株価はピークよりかなり低く、市場は建設ペースの持続性に不確実性を見ているとの見立てです。ハイパースケーラーは史上最もキャッシュを生む事業だったのに、いまは現金を消費し、株式による調達に向かう可能性が高いと説明しました。Metaの新しい株式クラスや、Googleの調達に言及しています。CoreWeaveの「15%」については、現在の支払利率ではなく、無担保債が市場で取引されている水準だと補足しました。
同氏は、少なくとも向こう1〜2年は問題ないとしつつ、収益の拡大が不可欠だと述べました。一方で、制約があることは悪いことばかりではないとも言います。ITバブル期に使われないまま埋まった光ファイバーのように、過剰な建設を抑え、需要と供給をより合わせる効果があるという見方です。
1-2. ネオクラウドは「後ろ盾」がなければ建てられない
パテル氏は、あらゆる建設ブームで業界は発注を重ねすぎ、サプライチェーンは需要の予測が苦手だと述べました。1〜2年前は、資本が欲しいクラウドは高い金利でも調達できましたが、現在は質の高い長期契約(オフテイク)がなければ建設できないといいます。
ハイパースケーラーは、フリーキャッシュフローをゼロに近づけ、借入も使えるが、来年に年間2兆ドルを大きく超える設備投資はできない
ネオクラウド(非ハイパースケーラー)は、建設されているキャパシティの半分近くを占める。ハイパースケーラーの契約がなければ、調達は難しい
AnthropicやOpenAIとの契約があっても、負債は13〜15%で値付けされる。直近の例では、クーポン12%の社債が額面の95%で売られ、実質利回りは約15%になった(社名は文字起こしで不明瞭)
1-3. NVIDIAやBroadcomが「バックストップ」に
パテル氏によると、NVIDIAは、この問題を深刻な課題と見ており、創造的な仕組みを使っています。
Sharon AIなどのクラスターに対し、賃借料を保証し(例:1GPU時間あたり3.50ドル。クラウド側は利益ゼロの水準)、他社に高く貸せた分は収益分配を受ける
Lambdaは、Anthropic向けのクラスターを作る際、NVIDIAに10%の収益分配を行った
BroadcomはAnthropicに、チップを実質的に貸す「リースから購入」型の構造を取り、支払いを数年に分けている
同氏はMetaが、計算資源やデータセンターに関する約1.4兆ドルのコミットメントを抱えていることにも触れ、資本市場が神経質になっていると述べました。結論として、AIインフラには「土地・電力・建屋」「チップ」「資金調達」の3つが必要だとしています。
2. 供給制約:ボトルネックの順位
2-1. 最大の制約は基板
ライオンズ氏から、ボトルネックの順位づけを求められたパテル氏は、半導体側で最大の制約は基板だと答えました。基板やPCBの素材は投資が大幅に不足しており、日本の素材メーカーが慎重で、キャパシティ拡大に消極的だといいます。続く制約は次のとおりです。
メモリ
光部品(コ・パッケージド・オプティクスなど)。ある大手が2028年にCPOを導入したくても、レーザーや光ファイバーの接続が足りず、必要な量をまかなえない
土地・電力・建屋
2-2. 電力は「思われているほど」の制約ではない
パテル氏のチームが今週公開した調査では、来年に世界で建設中のデータセンターは約50GWです。内訳は、中国が7〜8GW、米国が約35GW、残りがオーストラリア、インド、マレーシアなどです。電力は大きな制約だが、現場でのタービン、レシプロエンジン、燃料電池など、短期間で増やす方法があるため、基板、メモリ、レーザーなどよりは制約が小さいという主張です。
ラスゴン氏は、NVIDIAやBroadcomが示す成長見通しが「土地・電力・建屋」を制約と見ていることを指摘しつつ、タービンの納期は長く、マスク氏が自前でタービンブレードを作ると言っているほどだと述べました。
2-3. メモリと製造装置
ラスゴン氏は、メモリ株がPERで2〜4倍の水準で取引されていると述べました。価格は急騰しており、需給の山を過ぎた局面の取引だとの見方です。AIラックのシリコン面積の7〜8割はメモリ(大半がDRAM)で、HBMは同容量の通常DDR5より3〜4倍のウェハーが必要になります。
製造装置(WFE)では、ある企業が来年の見通しを2,000億ドル超と示したと述べました(社名は不明)。今年初めの見通しは1,200億ドル程度で、年末には約1,550億ドルになる見込みです。クリーンルームが足りず、新設は2027年から徐々に稼働し、2028〜2029年に増えます。PCB、バルブ、マスフローコントローラーなど、単純な部品の不足も響いています。同氏は、今年も来年もタイトで、2028年も引き締まったままの可能性が高く、2029年は需要次第だと述べました。
3. 価格決定力:「値下がりが前提」の産業が変わった
3-1. 半導体はかつて「価値破壊産業」だった
ラスゴン氏は、McKinsey時代の研究を紹介しました。1996〜2004年の約150社を分析した結果、業界全体の経済利益は約50億ドルの赤字(Intelを除くと約500億ドルの赤字)で、価値は顧客に流れていたといいます。2008年以降の再編で資本コストを賄えるようになり、コロナ禍で、業界は自分たちに価格決定力があると気づきました。同氏の見解では、2023〜2024年の業界の出荷数量は2019年並みで、平均販売価格は約5割高かったとのことです。
3-2. 今年の業界は1.5兆ドル規模、前年比約100%増
現在の状況は、さらに強まっています。ラスゴン氏は、業界の売上が今年約1.5兆ドル(それ以上の可能性も)、前年比で約100%増になるとの見方を示しました。成長の7〜8割はメモリの価格で、残りの大きな部分もメモリ以外の価格上昇です。数量は約10%増にとどまります。メモリの利益率は80〜90%に達し、顧客は受け入れざるを得ない状況だと述べました。
3-3. 誰が値上げし、誰が吸収するか
パテル氏は、値上げの度合いは企業ごとに違うと指摘しました。
TSMC:粗利益率は10年で45%から60%へ着実に上昇した。ほぼ独占だが、長期の取引関係を考え、値上げは控えめ
メモリ:2年ほど前は、ITバブル以来の最悪のサイクルで粗利益がマイナスだった。上昇局面では、下落局面で買い叩かれた顧客に価格で取り返している
1GWの建設コスト:2024年は約400億ドルで、現在は600億ドル超
さらに、NVIDIAは利益率をほぼ維持しながら、メモリや基板、光部品の値上がりを吸収して顧客に転嫁しているとの説明です。誰がコスト増を負担するかは、まだ決まっていないといいます。
3-4. 「価格が上がっても、性能がそれ以上に上がる」限り成立する
ラスゴン氏は、NVIDIAが価格を上げても顧客が受け入れる条件は、得られる価値が価格以上に増えることだと述べました。
AmpereからHopper:単価は約2倍、性能は約10倍
HopperからBlackwell:GPUあたりの単価は約5割増、性能は3〜30倍
BlackwellからRubin:ラックのコストは約2倍。NVIDIAの参照値では、1GWあたり250億ドルから400億ドルへ。性能は約10倍
次世代が20%しか良くないなら、価格と利益率に不安が出るとも述べました。NVIDIAの利益率は70%台で、競争相手が多いことがいつも論点です。同氏は、NVIDIAのチーフサイエンティストが、過去10年でGPU性能を1,000倍に高め、次の10年で100万倍を目指すと語ったことを紹介しています。
4. 競争の構図:自社チップとシェア
4-1. 自社チップ開発の加速
パテル氏は、各社のチップ開発の動きを挙げました。
OpenAI:初世代のチップが、SemiAnalysisのオープンな推論ベンチマークで、Blackwellを上回る結果を出したと主張。設計やプログラミングにAIを活用した
Anthropic:チップ開発を始めており、OpenAIの半分の期間で作る目標
Google:TPUを外部にも販売。Amazon:Trainiumは性能が高まり、PyTorchでも使える
MetaとMicrosoft:積極的なロードマップ
同氏は、設計会社(NVIDIA、Broadcom、Marvellなど)の利益を除くと、1GWあたり約200億ドルまで下がると述べました(同氏の試算です)。ソフトウェアの対応期間も短くなっており、同氏の推論ベンチマークで、NVIDIAは約6カ月、AMDは6〜9カ月かかった一方、OpenAIのチップは1カ月半だったとのことです。
4-2. 設計は「ソフトウェアのように」なるか
パテル氏は、半導体業界の大きな問いを提示しました。モデルがソフトウェア開発を解決しつつあり、チップ設計も検証しやすい性質を持つなら、設計がコモディティ化するかという点です。マスクやEDAツールなど約5,000万ドルの固定費はあるものの、設計に関わる人は増え、利益率が下がる可能性があるといいます。実際、SaaS企業が市場で大きく売られる一方、NVIDIAとBroadcomは、利益が前年比2倍以上で伸びているのに、株価が横ばいだと指摘しました。
4-3. NVIDIAのシェアは数量ではなく、ウェハーとHBMで見る
パテル氏によると、NVIDIAが業界全体のCoWoSやHBMに占める割合は、2023〜2024年に大きかったものの、2025年に落ち着き、2026年は低下し、来年もさらに低下する見通しです。Google、Amazon、AMDが伸びています。ただし市場全体が速く伸びるため、NVIDIAの利益は来年も約2倍になる見込みです。
ラスゴン氏は、NVIDIAの強みとして、CUDA(ただし強みかどうか議論の余地ありとも発言)、導入基盤、財務力、AIを活用した設計の速さを挙げ、年次の製品投入もこの競争のためだと説明しました。NVIDIAの売上は、ハイパースケーラーと非ハイパースケーラーで約半々で、ラボ向けは直接・間接で約2割とのことです。
4-4. バリュエーション
ラスゴン氏は、約9〜10カ月前の分析で、NVIDIAが半導体指数に対して今より割高だった日が、過去10年で13日しかなかったと述べました。今はさらに割安です。投資家の懸念は、全体の需要が持続するかと、競争による利益率の低下の2点です。
5. 企業向けの採用
ラスゴン氏は、企業の導入が必要で、いまの決定的な用途はコーディングだと述べました。エージェント型コーディングの売上は急増している、との認識です。自分のチームの例として、部下がClaudeを使い、既に分析した企業の財務モデルを、1時間20分で作ったと話しました。10年分の履歴や区分変更を拾い、決算説明会の発言を踏まえた予想まで含みます。本人の見積もりでは、部下なら約1週間、自分なら約3カ月の作業でした。同氏は、企業のAI採用が進めば雇用への影響もありうると、失業率20%といった極端な例も出しつつ、まだ実験段階の企業が多いと述べています。
パテル氏は、企業の多くはハードウェアを買うのではなく、トークンを買う形でAIを使うと予想しました。バッチ処理などの規模の経済が働くためで、製薬会社やヘッジファンドも同様だとの見方です。
