循環株は「最も安い」時に常に天井を迎える——AIハードウェアにいち早く強気だった「チップインフルエンサー」Citriniは、なぜ静かに市場から離れつつあるのか

インフルエンサーの半導体調査機関Citrini Researchは、AIハードウェア取引における最も早期かつ著名なブル派の一つでした。現在、Citriniは半導体を大幅に縮小し、一部ショートポジションも保有しています。この転換の背景には、AIインフラの資金調達構造に本質的な変化が生じたとの判断があります。増加資金が超大規模クラウド事業者の自前キャッシュフローから、株式および債務市場に移行した今、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となっています。

10月21日、Citriniの創業者James van Geelenが、Monetary Mattersポッドキャストでこの対談を収録しました。当時、半導体株は9日連続で下落しており――ホストのJackはこれが2006年以来最長の下落記録だと指摘しています。Jamesの判断はこうです：これはAI建設の支出を揺るがすには至らないが、リスクの性質はすでに変わった、と。彼はこう語っています：「もし市場センチメントが急激に悪化すれば、増加資金は枯渇する――なぜなら、もはや企業が自分のお金を使うのではなく、市場が決定するからだ。」

この対話では、なぜ半導体から資金を引き上げたのか、MetaをロングしGoogleをショートするロジック、DeepSeekの約80%推論粗利率の意味、そしてどのサインがあれば再び半導体をロングするかについて語られました。同時に彼は、新薬開発のボトルネックは「足りないサル」であり、計算資源ではない、本当の投資機会はCRO（臨床開発アウトソーシング）にあり、AIテーマ株ではないと明かしています。

巨大企業のキャッシュフローがマイナス転換、資金調達構造の変化でセンチメントがファンダメンタルズを殺す

CitriniがAIハードウェアのポジションを減らした理由を理解するには、彼が語る「反射性（reflexivity）」リスクを把握する必要があります――これは全ての判断の中核的なメカニズムです。

AI取引の最初の3~4年、超大規模クラウド事業者は自社の営業キャッシュフローでAIインフラの費用を捻出していました。つまり、市場センチメントがどんなに変動しようとも――関税ショックや円キャリートレード解消、あるいは他の恐慌であっても――MetaやMicrosoftのような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「下値支持」が存在していました。センチメントが株価を押し下げても、収益そのものを揺るがすことはありませんでした。

しかし今このメカニズムは失効し、テックジャイアントのキャッシュフローは急速に枯渇し、ついにはマイナスに転じています。 Citrini Jamesの判断では、現在のAIインフラへの増加投資は、ほぼ全て株式（ベンチャーキャピタルも公開市場も含む）や債務の資金調達によるものです。

これはつまり、AIはさらに有用になり、利用量の拡大が続いたとしても、市場センチメントが急激に悪化すれば、その増資資金は枯渇する――なぜなら、もはや企業が自分の資金を使うのではなく、市場が最終的に決めるからです。

これが彼の言う「反射性」です。センチメントの下落が直接的に資金調達を断ち、実際の建設支出にも波及する、単にバリュエーションを下げるだけでなく。

彼はこのプレッシャーポイントをさらに定量化しました。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とします。現在の約136億ドルARR基準からすると、毎月約500億ドルの純増ARRが必要です。

もし仮にAIラボ全体のARRが5,000億ドルになることを前提にインフラ資金のリターンを仮定しているなら、結果が3,000億ドルなら、それは破局的です。

JamesはARRの足かせとなる要素をいくつか挙げています。

1つ目は「消費サイドはすでに十分」。彼自身が最新モデルを使う中で、日常的なニーズは既存モデルで「99%カバーできており」、さらに強い能力が新たな有料利用につながるのは難しいと感じています。

2つ目は「値下げしても利用量が比例して伸びていない」。彼はAnthropicの経済指標推計を引用しています。「タスクコストが10%下がっても、利用量は3%しか増えていない」。

彼の理解では、このデータはJevonsのパラドクス（効率化がむしろ総消費を増やす現象）はトークンについては短期的に当てはまらないことを示している、と。企業がAIで必要なワークフローを組めば、利用量はむしろ減少することもある。「使い心地が良くないときこそトークン需要が大きかった。何度も修正が必要だから」と考えています。

3つ目はオープンソースの割合拡大。彼はオープンソースモデルの新規ARRシェアについて、推定では1年前の約1%から今は約18%に増えていると指摘。買い手はタスク毎に支払い、最低限の能力で十分なら「戦闘機で通勤しない、車で十分」と述べています。

彼は中米（中国と米国）のモデル間の能力差は依然残っていると考え、価格ショックは大きな懸念ではないとしています。最も重要なのは、AIがどれほど有用か、良くなるかではなく、先端支出が果たして経済合理的かどうかです。短期的には「ホワイトカラーの仕事」がキラーアプリとなり、将来数年間のトークン需要の大部分を支える必要があると見ています。

「最も割安」こそサイクルの天井の姿

ホストが指摘したのは、利益水準から見ると、これらのテック企業は利益急増で今は2023年より割安に見えるのに、なぜポジション縮小なのか？Citrini Jamesはサイクリック株の常識で回答しています：

これがサイクルです。景気循環株は常に翌年の予想で最も割安に見える時に天井を打つものです。

つまりJamesは、割安に見えるのは一時的に利益が押し上げられた錯覚であり、サイクル株にはよくある現象だと考えています。サイクル株の収益は景気次第。景気が絶頂のとき、企業の利益はピークに達し、分母が膨れ、「来年予想利益」基準のPERも非常に低く見えて、割安に映るのです。 だが、この利益は景気ピークのもので、景気が悪くなれば収益は下落し、株価も下がります。だから「最も割安に見える」時こそ、利益が最高・サイクルが頂点に近い時であることが多いのです。

ホストも補足としてたとえ話をしています：誰も石油会社の利益が最大でPER14倍のときに買おうとはしません。

この論理が彼のリバランスを説明しています。彼は、もし4・5月にもインフラを大量保有していたら、全体で「おそらく50%は下落」しただろうと見ています。2023年9、10月に半導体が2~3か月反落した際、特に他に代替を急がなかったのは当時はバリュエーションが低く、下落余地も限定的だと見ていたから。しかし今は状況が違う：

本当に悪い結果やネガティブセンチメントが出た場合、下落余地は非常に大きい。

彼は自身の取引を「デリバランス」と位置付け、AI全体を弱気に見ている訳ではありません：依然としてNVIDIAには強気であり、よりアシンメトリーな機会は彼が言う「agentic utilities」（つまり本当にAIを使って恩恵を受ける業界）にあると考えています。また、現時点では需要が依然供給を上回っているが、問題は将来だとも述べています。

Metaをロング、Googleをショート、チップ再参入シグナルを待つ

具体的なポジションでも、Citrini Jamesのロジックは明快です。

Metaロングの主な論拠は、Muse（MetaのAIアシスタント）による潜在的なマネタイズ機会です。彼の試算フレームワークはこうです：Metaの1ユーザー当たり平均収入（ARPU）は約20ドル強で、データ資産はInstagram、WhatsApp、Facebookをカバー。「もしMuseが何らかの意味ある採用率を獲得できれば、これらのデータから2030年までにARPUが4倍まで伸びる線が描ける。」彼は、今年夏時点で強気に転じており、Museの発表はそれを裏付けるものでした。

Googleをショートするロジックは、DeepMind人材流出への懸念からです。市場はこの人材流出の負の影響を過小評価していると考えており、それがまさに検索ビジネスが構造的脅威に直面している時間帯に生じていると見ています。「自分も今はGoogle検索を以前ほど使わなくなった。検索が完全に取って代わられるかは分からないが、リスクは存在し、人材流出も続いている。」と述べ、損切りラインは設けているが、現時点では「Metaロング・Googleショート」のペアトレードを継続中です。

半導体再参入のサインについては明確なトリガー条件を示しています：有料利用量の持続的な成長、ARR成長率（二次導関数）が再加速、顧客キャッシュフローによる建設資金調達を本当に支えることが条件です。現時点の需要が実は供給不足に阻まれている、本当はモデル性能向上と新プロダクト発表の合間のギャップにすぎない、製品リリース後はユーザーが新機能に対価を払うのが容易なら、このリスクは成立せず、今回のインフラ株の押し目はむしろ絶好の買い場となります。

CoreWeaveについては中立的なスタンスで、デフォルト確率を約60%としつつも、実際にはデフォルトは起きないと予想しています。AIサイクル下落のパスは「爆発ではなく嗚咽で終わる」との見解で、特定企業のデフォルトによる暴落ではなく、ラボARR予測が4,000億ドルから3,600億ドルに下方修正され、その差分が十分織り込まれた価格の中で板全体の下落を招くと予想しています。

DeepSeekについては、DeepInfer（DeepSeek社内推論フレームワーク）のデータを引用し、1日あたり1,550兆トークンをサービス、GPU時間当たり収入は約38ドル、市場でのGPU時間貸しコストは5~8ドル程度、暗黙の推論粗利率は約80%、GPU投資の回収期間は約81日とのことです。「これは、特に非フロンティアモデル分野で、トークン価格に更なる下落余地があることを示唆します。」

Claudeでサソリ毒抗体を設計：AIが短縮したもの、短縮できなかったもの

Citrini Jamesは同時に、非常に珍しい実験を明かしています。彼のチームはAnthropicと協力し、Claudeを使って64時間で211種類のサソリ毒抗体候補分子を設計し、その17種がラボで標的と結合することに成功しました。この結果は驚異的であるだけでなく、AI強気派には厳しい結論も示しています：AIは医薬品設計を「コモディティ化」しましたが、本当のボトルネックは研究室や動物実験、つまり計算資源ではなく「サル」にある。

AIが新薬探索領域でどこまでできて、どこまでできないかを明らかにするため、Citrini Jamesのチームは異例の取り組みを行いました。Anthropicのライフサイエンスチーム（Nathan Frey、Amir Chennisa、Steven Molina）に協力を要請し、Anthropicオフィスで社内研究モデルを使って64時間かけてサソリ毒抗体設計に挑戦しました。

プロセス全体でClaudeは約300個のサブエージェントを呼び出し、180種類の設計案を生成。最終的に211個の候補分子を実験に回しました。結果、17個が標的と結合に成功し、そのうち7つはメキシコ特有サソリ毒CN2に作用、最有力候補分子CN2B1は既知の中和抗体と予想通りの部位で競合性結合を示しました。

「AIがこれらの分子を生み出し、そのうち17個が実験室で結合した――これは非常に驚くべきことです。」

ですが、Jamesはさらに重要だと考える別の側面を指摘しました。AIが短縮できたのは、アイデアから実験計画までの期間――この部分は本来数か月かかるところが、今や数日で済みます。しかし合成、テスト、対照データ収集には依然39日かかりました。「データ取得が生命のスピードで進む限り、AIの到来で培養皿中の細胞がより早く成長することはありません。ここがボトルネックです。」

彼は、新薬設計から臨床試験までの全工程でAIが短縮できるのは約20%で、残り80%は短縮できないと見積もっています。この結論は彼の投資判断にも直結しています：実験や実験を加速できる企業にロングするべきであり、AI医薬品開発テーマ株にロングすべきではありません。

彼はCharles River Laboratories（CRL）を最も信頼度の高いロング銘柄だと名指しで挙げています。CRLの収益の約60%は早期発見と安全性評価から成っており、サイクル的回復のボトムに位置している一方、新規注文を十分に吸収できる能力があり、新契約のすべての利益が直接利益に反映されます。

また、市場で十分に織り込まれていないボトルネックは「サルの不足」だとも指摘しています。霊長類は臨床前試験でヒトに最も近い、代替不可能な資源であり、繁殖サイクルは約4年、供給拡大は極めて困難です。「これは臨床前試験における最も重要な供給制約かもしれません。」