AI計算能力を振り返る：

米東部時間の月曜日、$英偉達 (NVDA.US)$は、アポロ、ブラックロック、ブラックストーン、ボスフォード（博楓）、ゴールドマン・サックス、KKRとそれぞれ了解覚書を締結したと発表しました。顧客のためにAI計算能力の基盤インフラの資金調達プラットフォームを構築し、第三者資本で5000億ドル超を引き出すことが目標です。

その後、これら7社の経営陣がそろってCNBCの生放送スタジオに登場し、司会のベッキー・クイックの合同インタビューを受けました。

これらの機関は普段から互いに競争しており、同席する機会はほとんどありません。しかし今回は、黄仁勳が自ら直接訪ねてきたのです。ゴールドマン・サックスの取締役会長であるデイビッド・ソロモンも、これを非常に明確に認めました。さらに黄仁勳が声をかけた6つの機関は、どれも彼を断りませんでした。

調達した資金は、超大規模なクラウド事業者、最先端のAI実験室、企業顧客に投じられ、データセンターの建設やNVIDIAのハードウェアの購入に充てられる。

重要なのは、機関の信用、保険資金、民間の資本を動員することであり、顧客はこれらの支出を自社の貸借対照表に計上する必要がなくなることだ。そして5000億ドル超のこの資金も、同様にNVIDIAの貸借対照表が担保したり後ろ盾になったりするわけではない。

黄仁勲（ジェンスン・ファン）がこれをどう位置づけたかというと、それは一種の「相転移」だ。つまり、テクノロジーの半導体が初めて、本格的に投資可能な資産クラスになったということだ。

これまでNVIDIAはチップを製造し、チップを販売していた。つまり顧客が買っていたのは、技術的な部品だった。一方、今ではコンピュータそのものがインフラの一部になりつつある。電力のように、インターネットのように。それは収益を生み、生産性を高め、寿命も長い。そして汎用的で、柔軟だ。

彼が示した見立てによれば、AIインフラを1ギガワット構築するのに約500億〜600億ドルが必要だ。

この論理に挑戦しているのは、長期的なコンセンサスだ――GPUは減価が速いハードウェアである。ところが今、それが商業用不動産や有料道路のように、担保にして借り入れに使える長期資産として扱われることを求められている。

懐疑論者なら当然こう聞くだろう。新世代のチップが次々と投入される中で、前世代の価値はどれだけ保てるのか？この問題については、対話の中で誰かが肯定的に答えている。さらに精読に値するのは、これらの金融機関がどのように計算能力に価格をつけているのかという点だ。

これまでのAIインフラ向け融資の天井は、「特定の超大規模クラウド事業者に対するリスクエクスポージャーはこれくらいまでしかできない」というものだった。しかし、計算能力そのものが担保物件として認められるようになれば、この空間はまったく変わる。

ガビン・ベーカーは、NVIDIAが最近設計した非常に賢い新しいモデルについてこう言う。「私なら、それを信用補完（信用補強）の手当てが付いたファイナンス構造だと表現する。GPUのリース価格がある最低水準を上回る限り、NVIDIAは将来の収益分配に参加できる。こうしたやり方によって、NVIDIAはすぐに、規模が非常に大きな『クラウド事業』を構築できる可能性がある。」

ベーカーは、市場がこのモデルの意義を大きく過小評価していると考えている。さらに彼は、NVIDIAがそれをもっと分かりやすく説明すべきだとも言っている。

01、AI基礎インフラの構築に資金と支援を提供する。

02、資金はすべて第三者の、独立した長期資本から出ている。

03、計算能力が、資金調達可能な資産になる。

04、適切な構造で資金を呼び込む。

05、協業によって融資能力を、より広いエコシステムへ拡張する。

06、エネルギーから最終的に生成されるTokenまで、価値連鎖全体をつなぐ。

07、より広範な長期資金を導入する。

08、真に重要なのは収益とキャッシュフローだ。

09、まずは民間資本から始めて、公開市場へ広げる。

10、米国では非常に明確な原子力発電の復興が起きている。

11、資金の重点投下先はAI研究所とAIスタートアップ企業。