AIや半導体のニュースは、毎日のように流れてきます。
NVIDIAの決算、巨額のデータセンター投資、「最速」をうたう新しいチップ、急に動く半導体株。どれも大きな話のはずなのに、見出しを眺めるだけでは、何がどうすごいのか、どこに注意して読めばよいのかが分かりません。
そこで、私自身が疑問に感じたことを、一次資料までさかのぼって整理する連載を書いてきました。各社の年次報告書や決算資料、業界団体の公式ルールなど、一般に公開されている資料をもとに、ニュースの背景にある仕組みを1本ずつ解説しています。
このページは、その連載と関連記事の案内役です。どの記事がどんな疑問に答えるのかをまとめてあるので、気になるところから読み始めてください。
なお、この連載では、株価予想、投資判断、AIバブルかどうかの断定、企業の順位づけは行いません。
まず読む土台
連載の出発点は、この1本です。
→NVIDIAはなぜ強いのか？CUDA・HBM・AI工場から20年の積み上げまで解説
なぜNVIDIAばかりがこれほど強いのか、という素朴な疑問から始まり、GPU、CUDA、HBM、通信、サーバーといった要素がどうつながってNVIDIAの強さを作っているのかを整理しました。連載のほかの記事の多くは、この記事の内容を別の方向へ掘り下げたものです。どれを読むか迷ったら、まずこの記事から読むのがおすすめです。
最初から体系的に読みたい場合は、次の順に進んでください。
NVIDIAの強さ → 半導体産業の分業構造 → AI投資のお金の流れ → NVIDIAのリスク → データセンターの設備 → 性能数字の読み方
2本目と3本目は前の記事を受けて書いているので、順番どおりだと話がつながりやすくなっています。4本目と6本目は、1本目の内容をそれぞれ別の角度から掘り下げた記事です。
疑問別の入口
ニュースを見て気になったことがあれば、ここから逆引きできます。
好調な決算の裏に、リスクはないのか
→NVIDIAに弱点はある？決算資料から見えた3つのリスクと強さの裏側
NVIDIA自身が開示しているリスク要因を読み、いまの強さが負担へ変わるとしたら、どんな仕組みでそうなるのかを整理した記事です。1本目が強さの表側なら、こちらは裏側にあたります。
「AIバブル」と言われるとき、何が心配されているのか
→AIブームのお金はどこへ流れる？儲かる側とリスクを持つ側の構造を解説
ニュースに出てくる桁外れの金額が、誰から誰へ流れているのか。そして、うまくいかなかったときの損は誰のところに残るのか。バブルという言葉で心配されていることの中身を分解し、自分で考えるための構造を整理しました。
半導体は、なぜ一社で作れないのか
→半導体はなぜ一社で作れない？層ごとに独占企業が並ぶ業界構造を解説
ASML、TSMC、東京エレクトロン。いずれも半導体産業を支える重要企業ですが、担っている役割はまったく違います。設計、製造、装置、材料、検査のどこにどんな会社がいて、なぜそれぞれの分野で少数の企業が強いのかを整理した記事です。
AIデータセンターは、何にそんなにお金がかかるのか
→AIデータセンターはGPUだけでは動かない？電力・冷却・建物まで必要な設備を解説
GPUを買っただけでは、AIの計算は始まりません。サーバー、通信、保存、電力、冷却、建物まで、何が揃わないとデータセンターが動かないのかを、各社の開示資料から整理しました。巨額投資のニュースで、実際に何が買われているのかが気になった場合に役立つ記事です。
「最速チップ」の見出しは、何を比べているのか
→AIチップの「最速」は何を比べている？ベンチマークの数字の読み方を解説
「最速」や「◯倍速い」という数字が、何をどう測ったものなのかを確かめるための記事です。AI性能の共通テストであるMLPerfの公式ルールと結果表を読み、条件の違う数字を見分ける確認ポイントをまとめました。
関連する深掘り記事
連載の外にも、同じ領域を扱った記事があります。
→キオクシア株はなぜ公開価格の77倍まで上がった？AI時代に評価された理由と東芝が手放した事情
日本のNANDメーカーであるキオクシアが、なぜこれほど注目されたのかを扱った記事です。メモリの種類ごとの役割の違い、市況によって利益が大きく動く仕組み、東芝がメモリ事業を手放した経緯まで整理しています。一つの企業を通して半導体を理解したい場合の入口になります。
データセンターの冷却を、宇宙という極端な環境から考えた記事です。5本目に出てくる冷却の話を、物理の側から掘り下げたい場合はこちらをどうぞ。
おわりに
新しい記事を公開した際は、このページにも追加します。気になるテーマから読み進めてください。
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