今年に入って、人工知能(AI)のおかげで米国株が大きく反発し、テクノロジー株も「勢い」を取り戻し、マイクロソフトやnvidiaを含む「ビッグ7」も形成されました。すべてが素晴らしく見えるかもしれませんが、現時点でAIからお金を得ているのはnvidiaだけであることに注意が必要です。

先行するマイクロソフトも、後発のグーグルやメタ、アドビも、まだAIを製品に取り込んでいる段階であり、AIから本物のお金を稼ぐという「金銭化」はしていません。現在、多くの企業が無料のAIサービスを提供していますが、マイクロソフトはCopilotの料金を83%値上げしていますが、消費者はまだ納得していません。
黒字化には至っていませんが、AIに投資してGPUを買い占めていることは事実です。ウォール街のアナリストの予測によると、nvidiaのGPU売上高は今年末までに500億ドルを突破する可能性があります。
ここまでくると、投資家たちは、収益性の見通しが不透明な状況で、これだけ大量にGPUを購入して、テクノロジー企業は元手を取れるのかと疑問に思います。結局、空振りに終わってしまうのではないでしょうか。元本を返すことができるとしたら、いつになったら元本を返すことができますか?
ベンチャーキャピタル「セコイア」の共同経営者であるDavid Cahn氏が、この計算を発表しました。Cahn氏は、GPUへの支出1ドルは、データセンターのエネルギーコストに相当するとしています。つまり、控えめに見積もると、nvidiaが年末までに500億ドルのGPUを販売すれば、データセンターへの支出は1000億ドルになるということです。
そして、仮に50%の利益率だとすると、先行投資の回収には2000億ドルの収益が必要です。しかしカーン氏によると、年間収入は750億ドルで1250億ドル不足しています。
疑問の声が上がっています
このCahn氏の主張に対して、シリコンバレーのベンチャーキャピタル大手A16Zの特別顧問であり、AIスタートアップ「2X」の創業者でもあるGuido Appenzeller氏は、一字一句その主張を覆して反論します。
一般的に、Appenzellerの中心的な論点は、人工知能がソフトウェアを含むほぼすべての製品のあらゆるコンポーネントになるという信念です。GPUインフラへの多額の投資は、たとえ500億ドルであっても、世界で5兆ドルという膨大なIT支出から容易に償却できると断言しています。
AIの稼ぎ力についてのセコイアの試算を覆しただけでなく、AIの歴史的革命の影響を過小評価していることが根本的な問題だと指摘しています。
具体的には、Appenzeller氏がまず指摘したところによると、Cahn氏は「表題党」であり、「2000億ドル」という数字で注目を集めようとしているのですが、実際の計算は完全に間違っています。
Appenzeller氏によると、Cahn氏は、GPUの購入コスト(資本性支出)、年間の運用コスト、GPU利用期間内の累積収入、AI活用による年間収入を合計して、2000億ドルという一見大げさに見える数字を得ています。しかし、GPUの購入者が投資したコストの年間リターンに基づいて計算するのがより適切だと彼は考えています。
また、GPUの電気代も過大評価されているとしています。Appenzeller氏によると、H100 PCIe GPUのコストは約3万ドル、消費電力は約350 wで、サーバーと冷却を考慮すると、合計消費電力は1 kw程度になるといいます。
電力価格0.1ドル/ kwで計算すると、このH100 GPUは5年のライフサイクルでGPUハードウェアに1ドルかかるごとに0.15ドルの電気代が必要となり、Cahn氏が試算した1ドルを大きく下回ることになります。
しかし、Appenzeller氏によると、Cahn氏はAI革命の規模を無視しています。AIモデルは、CPUやデータベース、ネットワークのようなインフラストラクチャのコンポーネントだと指摘しています。現在では、ほとんどのAIソフトウェアがCPUやデータベース、ネットワークを使っていますし、将来もそうなるでしょう。
では、AI業界は2000億ドルを稼げるのでしょうか?Appenzeller氏は肯定的な答えを出しています。それだけではなく、ネットワークインフラとして生み出される収入は、さまざまな形で各部門に存在します。
そのため、AIはあらゆるソフトウェアを破壊し、カーンの言う「AIインカムギャップ」は存在しないと結論づけています。