増大するコンピューティングリソース不足

増大するコンピューティングリソース不足 ダウンロード記事 エクイティ | マーケットインサイト 2026年6月15日 増大するコンピューティングリソース不足 共有 著者について ロバート・ビッテンコート パートナー、アポロ・テーマティック・インベスティング責任者 共有 PDFをダウンロード フランク・ハーバートの「デューン」では、スパイスは砂漠の惑星アラキスでしか見つからない、宇宙文明を動かす不可欠な資源です。2026年、コンピュートは私たちの時代のスパイスになりつつあります。過去数ヶ月間、AIインフラストラクチャに関する会話に顕著な変化が見られ、議論は現在、需要を満たすために世界が十分に速く十分なコンピュートを構築できるかどうかに集中しています。AIサプライチェーン全体で、制約が同時に現れています。GPUは品薄で、メモリ価格は急騰し、TSMCの生産能力は事実上完売しており、電力インフラは重要なボトルネックとなっています。その結果、企業の戦略、資本配分、市場リーダーシップを再形成し始めている新しい形態の希少性が生まれています。 コンピュートとは、簡単に言えば、AIモデルのトレーニングと実行に必要な計算能力を指します。これは、アクセラレータ、高帯域幅メモリ、ネットワーキング機器、大規模データセンター、そして膨大な量の電力といった、深く相互に関連した物理的なサプライチェーンに依存しています。AIはデジタルに見えるかもしれませんが、ますます物理的な世界によって制約されています。過去1年間で変化したのは、AIを使用する人が増えたことだけではありません。AIワークロード自体が劇的にコンピュート集約的になったこともあります。従来のチャットボットのやり取りは、比較的少量のコンピュートを消費していました。エージェント型システム、特にコーディングエージェントは、反復的に推論し、出力をテストし、ワークフローを実行し、Web検索のようなツールを使用し、結果を生成する前にモデルに繰り返し問い合わせるため、桁違いに多くのトークンを消費します。場合によっては、エージェント型AIワークロードは、従来のチャットボットリクエストの100倍から1000倍のトークンを消費することがあります。同時に、エンタープライズでの採用はまだ初期段階にあります。コーディングは最初の主要なエンタープライズAIユースケースとして浮上しましたが、法律サービス、金融分析、ヘルスケアなどの分野は、まだAIを大規模に展開し始めたばかりです。需要は、急速に拡大する供給基盤でさえも上回るペースで加速しています。その緊張がコンピュートエコシステム全体に響き始めています。 新たなボトルネック 歴史的に、技術的な不足は通常、単一のボトルネックに起因していました。現在の環境を特異なものにしているのは、サプライチェーンの多くのレイヤーで同時に制約が現れていることです。最も明白な不足は、展開されているGPUのままです。オンデマンドのGPU容量は事実上完売しており、古い世代のチップでさえ、2024年以来見られなかったレベルにレンタル料金が上昇しています。ハイパースケーラーとモデルビルダーは、供給を確保するために積極的に支出を続けており、一部は展開に先立って数年間のインフラストラクチャコミットメントに署名しています。コンピュートをめぐる競争は、競合する企業が容量を確保するために提携するほど加速しており、AnthropicとGoogleの両方がxAIからコンピュート容量を借りるための大規模な契約に署名しています。半導体レベルでは、TSMCの先進ノード容量、特にAIアクセラレータエコシステムの多くを支えるN3は、少なくとも2027年までほぼ満稼働に近づいています。先進的なファブの建設には数年かかり、それらを装備するために必要なEUVリソグラフィ装置も同様に生産期間を延長しています。 メモリも別の主要なボトルネックとして浮上しています。AIアクセラレータに不可欠な特殊なDRAMである高帯域幅メモリ（HBM）は、ハイパースケーラーからの需要が既存の生産能力を超えているため、構造的に供給不足のままです。しかし、AIシステムは大量の通常のDRAMにも依存しており、メーカーがHBMに生産能力をシフトするにつれて、メモリ市場全体の引き締めにより、スポットDRAM価格は2025年初頭から約8倍に上昇しました。重要なのは、このダイナミクスがAIインフラストラクチャプロバイダーに影響を与えるだけではないということです。スマートフォンや家電製品を含む、同様のメモリ供給をめぐって競争している産業は、すでに部品コストの上昇圧力を受けています。シリコンの制約が緩和されたとしても、電力インフラは依然として重要な制限要因です。世界のデータセンターの電力需要の予測は、2030年までに世界全体で200〜300ギガワットのデータセンター電力需要を示唆しています。ハイパースケーラーはギガワット規模のキャンパスを追求すると同時に、タービン、変圧器、スイッチギア、グリッド接続の確保を競っています。GE VernovaとSiemens Energyは両社とも、2029年までのガスタービンの供給がほぼ完売していると述べています。変圧器のリードタイムは数年に伸びており、電力会社や地域グリッドは、AIデータセンターからの需要の増加に対応するのにますます苦労しています。 希少性が資産の価格を再評価させている その結果、市場はAIの構築に対するボトルネックと見なされるあらゆるものの価格を再評価し始めています。最も明確な例の1つは、ビットコインマイナーです。長年、仮想通貨の評価額の崩壊とセクター内での競争激化の後、多くの仮想通貨マイニング資産は構造的に損なわれていると見なされていました。しかし、コンピュートが制約された世界では、それらの同じ資産は突然戦略的に価値があるように見えます。多くのマイナーはすでにハイパースケーラーが最も必要としているものを持っています。それは電力、土地、グリッド接続へのアクセスです。CrusoeやCore Scientificのような、仮想通貨に焦点を当てた企業として始まった企業は、すでにその移行を遂げていますが、さらに多くの企業が今、同じ道をたどる可能性が高いです。言い換えれば、希少性は「ラザラス資産」を生み出しています。かつて時代遅れと見なされていた資産が、AIインフラストラクチャへの関連性によって復活しています。この再評価のダイナミクスは、より広範な経済に広がっています。電力機器メーカー、冷却会社、電気部品サプライヤー、ネットワーキングプロバイダー、さらには産業用およびブラウンフィールドのインフラ資産でさえ、コンピュートの制約を緩和する能力というレンズを通してますます評価されています。 コンピュートは競争上の堀になりつつある コンピュートが制約された世界では、アクセスそのものが競争上の堀になります。最大のAIプラットフォームやモデルビルダーのいくつかは、長期的なコンピュート供給を確保するために巨額の資本を投じています。数ヶ月前には過剰な投資に見えたものが、ますます戦略的な先見の明に見えるようになっています。確保された容量を持つ企業は今日需要に応えることができます。それを持たない企業は、配給、展開の遅延、または大幅なコスト増に直面する可能性があります。このダイナミクスは、AI自体の経済性も変える可能性があります。長年、AIを取り巻く支配的な仮説は、ハードウェアの改善と効率の向上により、モデルのコストは時間の経過とともに急速に低下するというものでした。それは最終的に真実であることが証明されるかもしれません。しかし、短期的には、希少性がその傾向を一時的に逆転させる可能性があります。需要が供給を上回り続ける場合、当面の解決策は、大幅な価格引き上げか、最先端モデルの何らかの形式の使用配給です。その両方の初期の兆候が、業界の一部で既に出現しています。推論コストの上昇は、AIの経済全体への普及を遅らせる可能性も高く、コンピュートリソースを最も価値の高いアプリケーションにまず集中させるでしょう。コンピュートを支払う能力を持つ企業は優位性を得るかもしれませんが、中小企業や実験的なユースケースはアクセスへの障壁の増加に直面する可能性があります。いくつかの展開は、最終的にコンピュート不足の物語を緩和する可能性があります。モデル効率の予想よりも急激な改善、AI需要のサイクルの減速、半導体および電力インフラ容量のより速い立ち上がり、または今日の制約されたハードウェアスタックへの依存を減らすブレークスルーです。しかし、今のところ、逆のダイナミクスが支配的であるように見えます。需要は、物理的な世界が対応できるよりも速いペースで加速しています。 物理的な世界は依然として重要です 過去20年近く、テクノロジーにおける支配的な仮説は、ソフトウェアは無限にスケーリングし、物理的な世界はゆっくりとフェードアウトしていくというものでした。