ハイテク大手によるAIインフラへの巨額投資にもかかわらず、AIによる収益成長は未だ顕在化しておらず、エコシステムのエンドユーザー価値に大きなギャップがあることを示唆しています。実際、セコイア・キャピタルのパートナーであるデビッド・カーン氏は、AI企業がデータセンターなどのAIインフラの費用を賄うには、年間約6,000億ドルの収益が必要になると考えています。
Nvidiaは昨年、データセンターハードウェアの売上高で475億ドルを達成しました（その大部分はAIおよびHPCアプリケーション向けのコンピューティングGPUです）。AWS、Google、Meta、Microsoftをはじめとする多くの企業が、2023年にはOpenAIのChatGPTなどのアプリケーション向けにAIインフラに多額の投資を行いました。しかし、彼らはその投資を回収できるでしょうか？David Cahn氏は、これは金融バブルの拡大を示唆している可能性があると考えています。
簡単な数学
カーン氏の計算は比較的シンプルだ。まず、NVIDIAのランレート収益予測を2倍にして、AIデータセンターの総コスト（GPUが半分、残りはエネルギー、建物、予備発電機など）をカバーする。次に、その金額をさらに2倍にして、スタートアップ企業やAWSやMicrosoft Azureなどの企業からAIコンピューティングを購入する企業など、エンドユーザー（彼らも利益を上げているはず）の粗利益率50%を計上する。
クラウドプロバイダー、特にマイクロソフトは、GPUの備蓄に多額の投資を行っています。NVIDIAは、データセンター向け売上高の半分が大手クラウドプロバイダーからのものであり、マイクロソフトだけでも2024年度第4四半期の売上高の約22%を占めると報告しています。一方、同社は2025年度第1四半期に約190億ドル相当のデータセンター向けGPUを販売しました。
わずか 25% 高いコストで 2.5 倍のパフォーマンスを約束する Nvidia の B100/B200 プロセッサの導入により、さらなる投資が促進され、再び供給不足が生じる可能性があります。
アナリストによると、MicrosoftのAzureインフラストラクチャを利用するOpenAIの売上高は、2023年末の16億ドルから2024年には34億ドルへと大幅に増加している。この成長は、OpenAIが市場において優位な地位にあることを裏付けており、売上高1億ドルの達成に苦戦している他のスタートアップ企業をはるかに上回っている。しかし、AIハードウェアへの投資は増加している。
カーン氏は、主要テクノロジー企業のAI収益に関する楽観的な予測でさえ、その数字には届かないと指摘する。Google、Microsoft、Apple、MetaがそれぞれAIから年間100億ドルの収益を上げ、Oracle、ByteDance、Alibaba、Tencent、X、Teslaなどの企業がそれぞれ50億ドルの収益を上げていると仮定しても、5,000億ドルのギャップが残る。
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AI業界は稼ぐ方法を学ぶ必要がある
AIインフラ投資に対する楽観的な見方には、大きな課題が存在します。物理インフラとは異なり、AI GPUコンピューティングは、特に推論分野において、新規プレイヤー（AMD、Intel、そしてGoogle、Meta、Microsoftのカスタムプロセッサは言うまでもありません）の参入によりコモディティ化が進み、激しい価格競争につながる可能性があります。投機的な投資はしばしば大きな損失をもたらし、物理インフラのより安定した価値とは対照的に、新しいプロセッサは古いプロセッサの価値を急速に下落させます。
結局のところ、AI には変革の可能性があり、Nvidia のような企業が重要な役割を果たしている一方で、企業やスタートアップ企業がまだ収益を生み出すアプリケーションを発明していないため、今後の道のりは長く困難なものとなるでしょう。
カーン氏は、AIの進歩による短期的な利益への期待を抑制し、現在の投資の投機的な性質と持続的なイノベーションと価値創造の必要性を認識する必要があると考えている。そうでなければ、数千億ドル規模のバブルが崩壊し、世界的な経済危機につながる可能性がある。もちろん、これはあくまでも憶測に過ぎない。
アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
