私がAIインフラに強気でいる理由は、まさにここにあります。

7月以降のGPUレンタル料金とAIトークン価格を見てください。トークンのコストは急落しました。一方、H100のレンタル料金は？ 1時間あたり約2.70ドルと、依然として高い水準を保っています。

典型的なジェヴォンズのパラドックスです。何かが安くなると、人々はそれをはるかに多く使うようになります。大規模に実行するには高すぎたAIタスクが、突然採算に合うようになる。AIエージェントの実行コストが下がれば、企業は数百ではなく数千単位で導入します。コーディング支援、検索、カスタマーサポートなど、推論を多用するあらゆる用途が拡大します。

利用が増えれば、GPU、メモリ、ネットワーク、データセンター、電力への需要も増えます。

トークン価格が急落した一方で、H100のレンタル料金は底堅く推移しました。これは、効率が向上しても計算資源への需要が依然として強いことを示しています。もちろん、供給動向や新世代GPUも重要です。それでも、トークン価格が下がるなかで計算資源の価格が底堅いことは、ひとつのシグナルです。

今後数年間、価格低下によってどれほど多くのAI利用が新たに生まれるかを、市場は過小評価していると思います。まだ始まったばかりです。ほとんどの企業は、日々の業務へのAI導入にようやく着手したところです。

だからこそ、どのモデル提供企業が勝つかを当てようとするより、インフラ供給企業を選好しています。OpenAI、Anthropic、Google、オープンソースのいずれであっても、計算資源を提供する誰かが必要です。AIの利用拡大が、効率化による計算需要の削減を上回る限り、インフラ投資は続きます。

計算資源、メモリ、ネットワーク、電力に強気です。