黄仁勲が支持し、年収1億円超え。コミュニティから生まれたトップ半導体機関SemiAnalysis。

この記事を読むのに必要な時間は 42 分

レポートが出ると暴落、AI業界にも「泥水機関」が登場

この1ヶ月、米国株のAI市場で最もホットなサブセクターは光モジュールだ。

AIデータセンターは、GPUをただ並べれば終わりではない。GPU同士、サーバー同士でも、膨大なデータをやり取りする必要がある。モデルが大きくなればなるほど、クラスターが大きくなればなるほど、マシン間の「データ転送」がボトルネックになりやすい。そこで市場は光通信チェーンに注目し始め、その中でも最もホットなコンセプトがCPOだ。CPOはざっくり言うと、光通信部品をコアチップのより近くに配置すること。距離が近ければデータ転送はより速くなり、消費電力も低くなる。ますます巨大化するAIデータセンターにおいて、このストーリーはほぼ完璧に聞こえる。

このナラティブに火をつけたのは、やはりジェンスン・フアンだ。エヌビディアがAIインフラのストーリーをさらに推し進めるにつれ、Marvell、Coherent、Lumentum、Corning、AAOIといった光通信チェーン企業は、大口受注の噂が流れたり、株価が先に大きく上昇したりしている。

しかし、一昨日、非常に物議を醸すリサーチレポートが、突然このホットなセクターに冷水を浴びせた。光通信チェーンの銘柄は一斉に調整し、多くは一桁台後半、あるいは二桁台の下落率となった。

そこで疑問が湧く。このリサーチレポートは一体何を述べているのか？このレポートを発表したSemiAnalysisとは何者なのか？なぜ同社の一つのレポートが、AI光モジュールチェーンの市場再評価を引き起こしたのか？

本稿では、律動BlockBeatsがこの機関を掘り下げていく。

SemiAnalysisがなぜ「業界のバイブル」と見なされるのか

多くのAI業界や投資機関の目には、SemiAnalysisはもはや無名の存在ではない。しかし、一般の個人投資家にとっては、依然として謎に包まれている。

SemiAnalysisは、ここ2年で半導体およびAIインフラ研究において最も急成長したスター機関の一つだ。業界の新星ではあるが、深い分析と鋭い見解により、AI業界と投資業界で急速に名声を高めている。現在約85名の従業員を擁し、AIエコシステム向けの詳細なレポートやデータモデルの提供に特化しており、データセンター建設、サプライチェーン経済、チップ展開、ネットワーク、電力、パッケージング、設備など、複数の分野をカバーしている。

SemiAnalysisの公式サイト紹介

SemiAnalysisが業界にその実力を認めさせた象徴的な一戦は、DeepSeekのコスト再計算だったと言えるだろう。

2025年初頭、DeepSeekは「わずか600万ドルでOpenAI o1に匹敵するモデルを訓練した」という、非常に拡散力のあるナラティブで世界を震撼させた。この数字は、AIの計算能力への投資ロジックを根本から揺るがした。市場は、モデルがこれほど安価に作れるのであれば、何百億ドルも投じたGPUへの設備投資はすべて無駄だったのではないかと疑い始めた。

パニックの中、NVIDIAの時価総額は一日で約6000億ドルも蒸発し、米国株式史上最大の一日での時価総額減少記録を打ち立てた。

世界中がこの600万ドルの真偽を議論している中、SemiAnalysisは一つのレポートでDeepSeekのハードウェアコストを再計算した。同社はDeepSeekの技術的進歩を単純に否定するのではなく、この「低コスト神話」を分解してみせた。600万ドルは一体何をカバーし、何をカバーしていないのか？

SemiAnalysisの結論は、この600万ドルはGPUによる事前学習という極めて狭いコストのみをカバーしており、研究開発、インフラ、クラスター構築、長期運用は含まれていないというものだった。同社はDeepSeekの実際のサーバー設備投資額を約16億ドルと推定し、そのうちクラスターの運用コストは約9億4400万ドルに上るとした。

SemiAnalysisによるDeepSeekのコスト計算データ

さらに重要なのは、DeepSeekの計算リソースのストックを分解した点だ。SemiAnalysisは、DeepSeekが約5万枚のHopper GPUを保有していると判断したが、これは5万枚のH100という意味ではなく、H800、H100、そして中国向け特別版のH20が混在していると分析した。これらのカードは、背後にあるクオンツファンドのHigh-Flyerと共有され、複数の拠点に分散して、トレーディング、推論、訓練、研究など異なるタスクに使用されている。

DeepSeek以外にも、口コミで広まった事例として、SemiAnalysisによるAMDへの「ショート」レポートがある。

当時、市場で話題になっていたのは、AMDがNVIDIAに追いつく可能性だった。多くの人はAMDとNVIDIAのGPUのスペック上の計算能力を比較していた。しかしSemiAnalysisが繰り返し強調したのは、NVIDIAの真の堀は決してチップだけではなく、CUDAソフトウェアエコシステム、ネットワーク、システム設計、サプライチェーン能力、そして顧客が長年にわたって蓄積してきた導入経験にあるということだ。これこそがNVIDIAの堀なのである。

2024年12月、SemiAnalysisは5ヶ月かけてAMD MI300Xを実測したレポートを公開した。レポートは率直にこう述べている。「我々はAMDがトレーニング面でNVIDIAの強力な競争相手になることを期待していたが、その日はまだ来ていない。」その核心的な結論は、MI300Xはスペックシート上および総所有コスト（TCO）において、NVIDIAのH100やH200を明らかにリードするはずだったが、実際のパフォーマンスは完全には実現されておらず、問題はまさにソフトウェア側にあるというものだ。

レポート公開からわずか1日後、AMDのCEOであるLisa Su氏が自らSemiAnalysisの創設者Dylan Patel氏に連絡を取った。当初30分の予定だった通話は、結局90分に及んだ。

もちろん、これによりコミュニティではSemiAnalysisがNVIDIAから資金提供を受けている機関ではないかとの疑念も生じた。

SemiAnalysisの影響力は、レポートページから産業現場へと溢れ出し始めている。

Dylan（左）とSuperMicroの創設者兼CEO Charles Liang氏（右）

昨年、Dylan氏はSupermicroの工場に招待され、CEOのCharles Liang氏自らが案内した。The Informationの記者によると、Dylan氏のサンフランシスコのオフィスを訪ねてインタビューした際、記者はロビーでDylan氏の次の訪問者とぶつかりそうになった。そこにはSequoia CapitalのパートナーShaun Maguire氏が待っていたのだ。

最も輝かしい瞬間は、2026年3月のGTCで訪れた。

Jensen Huang氏の2時間以上にわたる基調講演で、名前が挙げられたのはたった2人だけだった。そのうちの1人がDylan Patel氏だ。Huang氏はSemiAnalysisが公開したばかりのチップ性能ランキング「InferenceX」を引用しただけでなく、SemiAnalysisのロゴをスクリーンに大きく映し出し、丸5分かけて解説した。講演中、Huang氏は公の場で「認めた」のだ。「Dylan Patel（SemiAnalysis創設者）は私が実力を隠していると言い、実際の性能は50倍だと言ったが、彼の言う通りだ。」

エヌビディアCEOのジェンスン・フアン氏は、最新のGTC開発者会議で両手を挙げて祝意を示し、SemiAnalysisとその最近のエヌビディアチップに関する評価レポートに言及した

この地位は、商業化による収入にも直接反映されている。

SemiAnalysisの今年の収益は1億ドルに迫る見込みで、1年前の約2000万ドルから急成長している。その顧客は、テクノロジー大手からトップ投資機関にまで及ぶ。同社は顧客のロゴを公開していないが、公開されている顧客の種類はすでに十分に問題を物語っている：ハイパースケールクラウド事業者、半導体大手、大規模な公募・私募投資家だ。

言い換えれば、SemiAnalysisの主な収入源は一般のニュースレター購読者ではなく、数十億、数百億ドル規模のAIインフラ投資を決定できるスタートアップ、投資家、機関、トレーダーなどにこれらのレポートを販売することにある。

匿名のハードウェア愛好家から、AI業界トップ機関へ

最近話題の「白髪の株の神様」と同様に、SemiAnalysisの創業者ディラン・パテル氏の出自も、インターネットらしさにあふれている。

ディラン・パテル

律動BlockBeatsが発見したところによると、ディラン・パテル氏の友人であるDr.イアン・カトレス氏はかつて記事の中で、SemiAnalysisを設立する前、ディラン氏は人気のハードウェアフォーラムのモデレーターだったと回想している。

ディラン氏自身はポッドキャストで、会社を設立する前、彼は「シリコンバレーのツイッター界隈」で匿名ブログを長年運営していたと振り返っている。それは一般のテックツイッターユーザーには馴染みのない小さなコミュニティだが、そこには多くのハードウェア、半導体、サプライチェーン関係者が集まっていた。

また、Redditコミュニティのユーザーは、ディラン・パテル氏は初期にはReddit上の単なる「nobody」、無名の存在だったと指摘している。我々が見つけた公開Redditアーカイブによると、r/hardwareのモデレーション議論にu/dylan522pとu/SemiAnalysisが登場していた。

これらの断片をつなぎ合わせると、おおよそ同じ絵が浮かび上がる。Dylanは初期にはRedditやWordPressコミュニティで活発に活動し、ハードウェア研究を愛好していた。当時、彼はまだ執筆を本格的なビジネスとは考えていなかった。コンサルティングをしながら、「A thousand million」という個人ブログを運営しており、このコンサル業務自体がブログの内容や業界との関係に基づいていた。

Dylanに加えて、彼のパートナーであるDoug O'LaughlinもSemiAnalysisの重要人物であり、このブログの商業化の転換点を推進した。

Dougもフォーラムに投稿を始めると、Dylanはこの人物を「なかなか面白い」と感じ、二人の交流が増えた。その後、Dougは繰り返し彼に「実名でやるべきだ。Substackに移行して、課金を始めよう」と勧めた。数年後、Dougはついに会社に加わった。

現在、SemiAnalysisはSubstackで最も購読者数の多いテクノロジーニュースレターとなり、購読者は28万5000人を超えている。Substackの記事に加えて、Transistor Radioというポッドキャストも運営している。

Dylanの説明によれば、ポッドキャストは正式な記事に載せられない業界の見解を伝えるためのものだ。記事は完全な深掘りストーリーを担当し、ポッドキャストは断片的なニュース解説、市場全体への即興的な判断、そして毎週リアルタイムで発生する業界の議論を扱う。約2週間に1回のペースで、過去2週間の半導体ニュースを中心に雑談する。

現在に至るまで、このポッドキャストは常時運営されるようになり、もはや2人の創設者だけが支えるのではなく、チームメンバーが交代で出演している。例えば、2026年3月のエピソードでは、Sravan Kundojjala、Ivan Chiam、Jordan NanosがAIチップ不足を分解し、TSMCやNVIDIAのCPOから、メモリ危機がGPU価格に与える影響、さらには次世代スマートフォンに至るまで議論した。

自身のチャンネルに加えて、Dylan本人もさまざまなテクノロジーや投資系ポッドキャストの常連ゲストであり、AIハードウェアの話題ではほぼ標準的な出演者となっている。彼はNo Priors、Invest Like the Best、Unsupervised Learning、そしてDwarkesh Patelの番組にも出演した。また、AsianometryのJon Yとの深い対談も行った。後者は、視聴者の間でYouTube上で半導体とビジネス史を語る最高のチャンネルの一つと評価されている。

「情報」機関というより、むしろ渾水基金（Muddy Waters）のような存在

The Informationの報道には、ディラン・パテルという人物のやり方をよく示す詳細がある。

起業初期、ディラン・パテルは半導体の知識を補うため、行ける業界会議にはほぼすべて参加した。会場では、人を捕まえては質問を浴びせた。ただの世間話ではなく、執拗に追及し、エンジニア、サプライチェーン関係者、企業幹部を次々と自身の情報源に変えていった。

SemiAnalysisが後に規模を拡大しても、この手法は変わらなかった。ただ、より工業化されただけだ。

The Informationによると、同社は現在85名の従業員を擁し、11カ国に拠点を置く。毎週月曜日、ディランは各チームマネージャーが提出するウィークリーブリーフを確認する。各チームはAI経済の一つのセグメントに焦点を当て、前週に得たニュース、手がかり、異変、推論結果をすべて凝縮して報告する。

これは、AIインフラに関する情報週報のようなものだと考えてよい。GPU、HBM、パッケージング、データセンター、電力、クラウドベンダー、光モジュール、半導体製造装置――それぞれのラインに担当者がいる。中には、元ASMLのエンジニアであるジェフリー・コッホもおり、半導体装置チェーンを専門に研究している。彼がAIサプライチェーンのボトルネックを分析する際、注目するのはもはや電力だけでなく、半導体製造装置が先に詰まる可能性があるかどうかだ。

SemiAnalysisは、グレーゾーンから情報を引き出すことにも長けている。

記事によれば、ディランはかつてDiscord上でGoogleの内部メモが流出しているのを発見した。彼はそれをダウンロードした後、Google内部の関係者に真偽を確認したという。

また、Redditのコミュニティは次のように指摘している。SemiAnalysisは2020年か2021年の創業当初、特に目立った内容を発信していたわけではなかった。しかし、2022年末頃、AIブームの加熱とともに急速に拡大し始めた。このユーザーは、SemiAnalysisが主に台湾企業から得た非公開または半公開の情報を大量に収集しており、それらの情報はアナリストや一部の台湾人ジャーナリストの間で流通していると見ている。

「ある意味で、SemiAnalysisは郭明錤（ミンチー・クオ）と同じで、アップルのサプライチェーンと良好な関係を築いたことで有名になったに過ぎない。」

そして最近、SemiAnalysisと元従業員との間で起こった訴訟により、この「グレーな情報収集能力」が表面化した。

サンフランシスコ郡高等裁判所の文書によると、SemiAnalysisの元従業員Wei Zhou氏は、Dylan Patel氏がSemiAnalysisを運営する一方で、個人としてFluidstackに投資し、そこから得た非公開情報を研究に利用していたと告発している。Zhou氏がこれらの情報をSemiAnalysisの製品に記載することを拒否した後、報復として解雇されたという。（ただし、これらは現時点では訴訟文書における一方の主張であり、裁判所の最終的な認定を受けたものではない。）

SemiAnalysisの元従業員、Dylan Patel氏の情報取得方法を非難

訴状によると、SemiAnalysisの顧客は、Patel氏が個人でFluidstackに投資していることを知らされていなかった。Fluidstackはプライベートクラウドサービス企業であり、その評価額は数十億ドルに上るとされる。Zhou氏は、Patel氏が5000万ドル規模のSPV（特別目的投資ビークル）を通じてFluidstackに投資していたと主張している。Patel氏はこのSPVから2％の管理費を受け取り、投資の値上がり益を分配されるほか、他の投資家を紹介することで追加の利益を得る可能性もあったという。

さらに重要なのは、訴状によれば、Patel氏がこの個人投資関係を通じて、Fluidstackの機密Excelファイルを入手した点だ。このファイルには、Fluidstackの収益、販売データ、TPUやその他のAIインフラストラクチャの展開に関する予測が含まれており、エンドユーザーにはAnthropic、OpenAI、Meta、その他の潜在顧客が含まれていた。

Zhou氏の主張は、これらの顧客需要や展開情報はFluidstack自身の企業秘密であるだけでなく、Amazon、Nvidia、Google、Broadcom、Microsoftなどの上場企業の判断にも影響を与える可能性があるというものだ。これらの企業はすべて、AIクラウド、GPU/TPU、ネットワーク、データセンターインフラストラクチャのサプライチェーン上に位置しているからである。

微を見て著を知る、これらの第三者情報から、SemiAnalysisの調査手法の背後には、フォーラム、Discord、業界会議、人脈、輸送記録、政府文書、サプライチェーンデータ、データセンターの現場写真、ベンチマーク、モデル、そして毎週の内部ブリーフィングからなる、完全なインテリジェンス収集マシンが存在することがおおよそ見えてくる。

Dr. Ian Cutress氏によると、SemiAnalysisのような調査機関は、リサーチを行う際に一般人が想像するよりもはるかに複雑なデータソースを活用している。例えば、情報公開請求を提出したり、公開されている船荷証券を精査したり、サプライチェーン文書や政府の書類を調査したりする。データセンターに関しては、許可を取得してドローンを建設現場の上空に飛ばし、実際にどのような設備が設置されているかの高解像度写真を撮影することもある。

SemiAnalysis自身の製品ページも非常に率直に書かれている。同社のAIデータセンターモデルは、世界中の5000以上のデータセンターを追跡しており、データソースには不動産記録、建設許可、電力消費量、FOIA情報公開請求、そして衛星画像が含まれる。膨大な衛星写真を処理するために、彼らは特にコンピュータビジョンモデル、すなわちCNNを訓練し、各データセンターの規模、容量、建設進捗を自動的に識別している。目標は、あらゆる国のあらゆるデータセンターに追跡範囲を広げることだ。

この手法は、分析機関というよりも、むしろオープンソースインテリジェンス企業に近い。

興味深いことに、これはリズム編集者に、あの有名な空売り調査機関「Muddy Waters（渾水）」の調査方法を思い出させる。渾水の名声を確立した戦いも、やはり一部の中国企業を標的にしたものだった。

例えば、渾水による東方紙業の調査では、工場への実地訪問、工場環境や機械設備、在庫の観察、労働者や工場周辺の住民との会話、さらには工場の外にこっそりと張り込み、出入りする車両の積載状況を記録し、写真を証拠として撮影した。最終的に、いわゆる在庫は基本的に古紙の山であることが判明した。

また、中国高速チャンネルを調査した際には、渾水は50台以上のバスで端末の広告再生状況を実際に確認し、運転手が持ち込んだDVD番組を流すのを好み、高速チャンネルの端末に対する管理力が弱いことを発見した。多元環球水務を調査した際には、あるオフィスが形骸化しており、従業員に仕事への意欲が全く見られなかったため、冗談交じりに「大人の託児所」と呼んだ。

最近、大きな衝撃を与えた空売りは、編集者が毎日飲んでいるラッキンコーヒーを標的にしたものだ。渾水は92人のフルタイム調査員と1418人のパートタイム調査員を動員し、全国38都市、620以上の店舗で張り込みを行い、11260時間分の店舗監視カメラ映像を録画し、981営業日と店舗の100％の営業時間をカバーした。さらに、一般客として25843枚のレシートを収集し、大量の内部微信（WeChat）チャット記録も入手した。

これらの一次データに基づき、渾水はラッキンコーヒーの1店舗あたりの1日あたりの販売数量が、2019年第3四半期と第4四半期にそれぞれ少なくとも69％と88％水増しされていたこと、実際の客単価も開示された数値を大幅に下回っていることを算出した。報告書が公開された後、ラッキンコーヒーはすぐに22億元の財務不正を自ら暴露し、株価は暴落した。

もちろん、現時点ではSemiAnalysisがレポート発表前に光モジュール株を空売りしていたという証拠は一切ありません。現状の情報を見る限り、彼らのビジネスモデルは依然として、調査結果を商品化し、ヘッジファンド、半導体企業、そして大手テック企業の内部チームに販売することが中心です。

しかし、SemiAnalysisの調査手法がMuddy Watersと非常に多くの類似点を持っていることは明らかです。ただ、彼らはAI時代とハードウェア分野に立脚しており、情報収集ツールもより精密になっています。張り込み、インタビュー、証憑類から、衛星画像、サプライチェーンデータベース、エンジニアリングテスト、アルゴリズムモデルへと進化しているのです。

年間700万ドルを費やすトークン

Dylan自身がインタビューで語ったところによると、SemiAnalysisはAnthropicと直接企業契約を結んでおり、その支出は700万ドルです。比較すると、彼らの年間の人件費支出は220万ドルです。

SemiAnalysisはAIを情報収集とデータ生成のレバレッジとして活用しています。Dylanの判断は非常に直接的です。彼らは情報ビジネスを展開しており、分析を販売し、コンサルティングを行い、データセットを構築しています。もし彼ら自身が継続的に基準を引き上げなければ、AIはすぐにこれらのものをコモディティ化するでしょう。2023年に彼らが販売した最初のデータ製品は、今日ではますます多くの人々が類似のものを作れるようになっています。SemiAnalysisが走り続けなければ、他の誰かが遅かれ早かれ同じツールで追いついてくるでしょう。

このことを最もよく示しているのが、彼らがエネルギー・データサービスに参入した例です。SemiAnalysisは過去1年間、エネルギー・モデルの構築を目指してきました。なぜなら、AIデータセンターはますます電力に制約されるようになっており、送電網、変電所、送電線、地域の電力不足が、データセンターの建設場所、規模、稼働時期を逆に決定づけるからです。エネルギー・データサービス自体も約9億ドル規模の市場であり、SemiAnalysisは以前から参入を目指していましたが、チームは1年間奮闘したものの、進捗はそれほど速くありませんでした。

その後、データセンターのエネルギーおよび産業事業を担当するJeremyがClaude Codeの使用に「夢中」になり始めました。Dylanによると、わずか3週間の間に、彼はAIツールの呼び出しに1日あたり約6000ドルを費やしており、そのコストは驚くほど高額でした。しかし、結果もまた驚くべきものでした。Jeremyは米国内のすべての発電所、一定の電圧レベルを超えるすべての送電線を取得し、さらに多くの需要側データソースを接続しました。これらはすべて公開情報からのものであり、最終的に米国の完全な電力網マップとダッシュボードを構築しました。

このシステムにより、米国の異なるマイクロリージョンにおける電力不足や余剰状況を確認することができます。

SemiAnalysisはこれを、データセンターのデータを購入しつつエネルギー取引も行っている一部の顧客に提示したところ、最初の反応は驚きだった。「これを作るのにどれくらい時間がかかったのか？これは専門のエネルギー情報会社よりも優れている」と。さらに尋ねると、それらの企業はおそらく100人以上のスタッフを抱え、10年間も取り組んできたという。

Dylanも認めているが、SemiAnalysisのこの仕組みは、従来のエネルギー情報会社の製品ほど成熟しておらず、安定してもいない。しかし、ある側面では、すでに速く、細かく、さらには優れている。これがSemiAnalysisの調査手法の新たな形態だ。単独のアナリストがカンファレンスに参加し、人に質問し、書類を調べるだけではなく、公開データ、エンジニアリング的判断、業界の人脈、AIプログラミング能力を組み合わせ、短期間で従来の情報会社が何年もかけて構築してきたものを生み出している。

結局のところ、SemiAnalysisの最も魅力的な点は、このハイブリッドな性質にあるのかもしれない。

一方では、衛星画像、建設許可証、船荷証券、サプライチェーンへのインタビュー、AIプログラミング、エンジニアリングテストを用いて、AIインフラ世界の真の地図を描き出す、厳格で冷酷とも言える諜報機関のような側面を持つ。他方では、創業者のDylan Patelは、常にインターネットネイティブの遊び心を帯びている。

The Informationの記者がDylanのサンフランシスコのオフィスを訪れた際、DylanはDwarkesh Patelとオフィスを共有していると話した。Dwarkeshは人気ポッドキャスト「Dwarkesh Podcast」のホストであり、二人は友人であり、ルームメイトであり、オフィスパートナーでもある。彼らはAnthropicの研究者Sholto Douglasと共に、サンフランシスコのNoe Valleyに住んでいる。

しかし、Dylanは話を変え、オフィスには自分とDwarkeshの他に、もう一人いると言った。記者が誰かと尋ねると、彼は答えず、「ゲームをしよう。自分で調査してみてくれ」と言った。

The Informationの記者は情報を引き出すため、Dylanと共にこの探偵ゲームに付き合うしかなかった。そして、最終的な答えは期待を裏切らなかった。

Dylanと同じオフィスで働いていたのは、Leopold Aschenbrennerだった。彼は元OpenAIの研究者で、後に自身のAGI投資ファンド「Situational Awareness」を設立し、1年で2億ドルを55億ドルに変えた「AIの株神」である。

トップクラスのAI業界は、やはり狭いものだ。