鷺羽 凹非寺より
量子位 | 公式アカウントQbitAI
もはや手も足も出ない！シリコンバレーはAI計算力を巡る争いで完・全・狂・乱！
ついにA社CEOのDario Amodeiまでが、敵対相手であるMetaの門の前で頭を下げた：
頼む、ちょっと計算力を分けてくれよ。。。
さて結果はどうなったと思う？ザッカーバーグは丁重に断り、マスクが漁夫の利を得た：
SpaceXがNVIDIA GPUのブローカー役を務め、Anthropicに計算力を転売して、とんでもない儲けを上げている——
8月の最初の決算は好調で、四半期のAI事業収入だけでも25.61億ドルに達し、前年同期比247%増、前期比では2倍以上の伸びとなった。
すごいぞ！計算力のためなら、シリコンバレーはここまでやる、大連横時代が堂々と到来した。
かつてネット上でどれだけ激しく罵り合おうが、会ってしまえばギガワット（GW）の前では頭を下げざるを得ない。
下げないわけにはいかないのだ。隣の脱落したグーグル。
を見てみろよ。27億ドルを投じて呼び戻したトップ科学者のNoam Shazeerは、計算力不足のため、わずか2年足らずでOpenAIへと華麗に移籍してしまった。
他社は大金を投じて成果の音を聞けるが、グーグルは純粋な慈善事業みたいなものだ。（doge）
とにかく今のシリコンバレーはその味を悟りつつある：
人材を留められるか、モデルのリードを維持できるか、AIでしっかり収益化できるか……こうした問題は、ますます手元にどれだけの計算力が残っているかに左右されるようになっている。
GPUはシリコンバレーの硬通貨に
以前は資金も人材も不足していたが、今浮上してきたのは計算力経済。
Googleのようなテック巨人でさえ、スター研究者に十分なGPUリソースを確保できるとは限らない。
提起Noam Shazeerといえば、まず思い浮かぶのはTransformer八人衆の一人であることだ。彼は2021年にGoogleを退社してCharacter.AIを創業、生成AIチャットボットの開発に注力してきた。
2024年、Googleは27億ドルを投じ、取引によってShazeerの復帰を実現させ、Geminiの共同責任者に就任させた。
このような研究者こそ、巨人たちが争ってリソースを保障すべき存在のはずだ。
しかし海外メディアの最新報道によると、彼のチームも同様に計算資源が再配分される苦境に直面しており、ShazeerはライバルであるOpenAI。
への転職を余儀なくされた。似たような例はほかにもあり、以前からハサビスもプロジェクトの計算資源不足に不満を長期にわたって表明しており、それが一定の程度でDeepMind CEO退任の決断に影響を与えたという。
現在のGoogle社内では、リソース配分をめぐって大きな意見の相違があり、セルゲイ・ブリンは時に直接介入し、自分が重要と考えるプロジェクトへリソースを再配分することがある。
だが結局のところ、計算資源が足りないのが根本原因であり、節約と増強を図るしかない。
一方、企業外部の競争は、業界の関係をますます複雑にしている。
OpenAIやAnthropicといったトップスタートアップは、モデルの能力を競うだけでなく、データセンター、サーバー、電力供給能力も争っている。
例としてAnthropicを挙げると、そのモデルの計算資源需要はすでに、別のモデル企業との供給協議が必要なほど大きくなっている。
今年5月にSpaceXと結んだ協力契約では、当月中に300メガワット超の新容量を確保し、22万枚のNVIDIA GPUが関わり、同時にClaude CodeとAPIの利用枠も引き上げることが定められた。
言い換えれば、こうする目的はバックエンドにより多くの計算資源を確保し、フロントエンドに供給することだ。計算資源があればモデルは強くなり、ユーザーも定着する。
こうして模型会社の競争には、同時に並行して動く二つの論理が現れ始めた。
製品レベルで、依然ユーザーと開発人材の獲得競争が続いています。インフラストラクチャーレベル、誰が timely にリソースを提供できるかによって、誰もが潜在的な協力相手になり得る。
では、その狭間で生き延びる小規模AIスタートアップ企業はどうなのか？
彼らの状況はいっそう劇的である。
これらの企業はデータセンターを自前で構築することが難しいが、以前はAWSなどのクラウドプラットフォームのGPUを柔軟に借りることで対応できていた。従量課金。
しかし、大手AIラボが計算資源を大量に確保するようになるにつれ、一部のクラウド事業者は複数年の契約を求め始めており、前払い金は契約金額の30%., 時にはスタートアップ企業に支払い保証先を探すよう要求することさえある。
このような状況すべてが、スタートアップ企業を板挟みの状態に陥らせている。
コンピューティング能力を買いすぎると、将来のユーザー数の伸びが予想を下回った場合に、消費され続ける現金が水の泡になる。買い足りなければ、要求を処理する計算リソースがないために成長の機会を逃しかねない。
そのような状況は逆に新しいビジネスを生み出した。世界規模の計算能力ゴールドラッシュ。
つまり、世界各地で十分に活用されていないAIサーバーリソースを探し出し、その計算能力を必要とする企業に貸し出すというものです。
たとえば代表的なSan Francisco Compute社は、アメリカの農村地域にある古い鶏小屋までサーバーを取りに行ったことがある。マスクも**とTSMC**はさらなるコンピューティング性能面での協力について協議し始めた。
シリコンバレーのトップVCも自らGPUの備蓄を始め始めた、YCは7月に傘下のスタートアップ向けに専用のGPUクラスタを提供し、Radical Venturesも被投企業のサプライヤー契約の調整を支援している。
これは、モデルを訓練またはデプロイしている小規模チームにとって、当面の差し迫った問題をいくらか解決するものである。
AI計算資源をめぐる争夺戦が制御不能に
しかし塞ぐよりは導く方が良い、計算資源がこのような不足状態に陥る理由は、実はその背景にある要因がかなり複雑です。
OpenAI、Meta、さらにはGoogleも新たなデータセンターの建設を積極的に進めており、約束している。未来大量のGPUリソースを提供します。
しかし、モデルの急速に伸びる需要は待ってはくれず、この時間差、あるいは描いた絵に描いた餅こそが、企業が引き続きあちこちで計算能力を探し回らざるを得ない理由の一つなのである。
ユーザーがAIを使う方法も、知らないうちに供給圧力に拍車をかけている。
今年から、Agent一問一答に代わってユーザーが利用する核心的なパラダイムとなり、長時間に及ぶ連続的な作業タスクが、サーバーにより多くの並列計算を担わせることになった。
需要が増加した後、チップのレンタル市場さえも劇的な変化を遂げました。
SemiAnalysisが今年4月に公表したデータによると、H1001年期リース契約の価格は、2025年10月の安値であるGPU1時間あたり1.70ドルから、2026年3月には2.35ドルへと上昇し、上昇率はほぼ40%。
GPUが黄金に匹敵するという言い方は、決して根も葉もないものではない。
即座に提供可能で安定稼働する計算能力が不足しており、新たな計算能力の供給も先が見えないまま。この2つが相まって、計算能力市場のジレンマが生まれている。
そこで計算資源の覇権具体的になってくる。
スタートアップが業界大手に挑むというナラティブはますます色あせていくだろう。たとえ誰かが道筋を持っていても、計算リソースが足りなければ終わりだ。
肉眼で見えるのは、計算能力はAI時代の参入障壁になりつつある「、そして自社インフラを保有する大企業の優位性を強化する。」
まさに計算力は我にあり、実力も手の中にあるというところです。
AI製品を作る側が考慮すべきことも増えた。製品が誰にも使われないことを心配する一方で、ユーザーの増加スピードが自社の計算能力の拡張を上回ること心配しなければならない。
しかし苦境はまたチャンスでもある。シャベルを売る中間層大喜びで花が咲くようです。
そうだよな、老黄（ラス・ハン）？
参考リンク：
[1]
https://www.wsj.com/tech/ai/ai-computing-power-demand-a63da9b9?st=tzDj41
[2]
https://www.anthropic.com/news/higher-limits-spacex
[3]
https://newsletter.semianalysis.com/p/the-great-gpu-shortage-rental-capacity
— 完 —