Nvidiaの戦略的緊急電話 – 1兆ドルの電話：OpenAIの未来へのNvidiaの賭け

パニックが戦略となり、失敗がテクノロジー業界にとって最大の脅威となるとき

現代のビジネス史において、一本の電話が数千億ドル規模の投資のきっかけとなった瞬間は稀有なものだ。2025年の晩夏、まさにそのような瞬間が訪れた。半導体大手NVIDIAの長年のCEOであるジェンスン・フアン氏が、人工知能企業OpenAIのサム・アルトマンCEOに電話をかけたのだ。その後に起こったのは単なるビジネス取引ではなく、顧客、サプライヤー、投資家の境界線がますます曖昧になり、相互依存がますます深まる業界において、戦略的パートナーシップの脆さを改めて示す教訓となった。

黄氏とアルトマン氏の会話は、まさに重要な時期に行われました。NvidiaとOpenAIは既に長年協業関係にあったものの、新たなインフラプロジェクトに関する交渉は行き詰まっていました。OpenAIはNvidiaへの過度の依存を軽減するため、積極的に代替案を模索していました。皮肉なことに、OpenAIはAI分野における直接的な競合相手であるGoogleに、まさに求めていたものを見出したのです。OpenAIは春にGoogleとクラウド契約を締結し、同社独自のTensor Processing Unit（TPU）の使用を開始したと報じられていました。同時に、OpenAIは半導体メーカーのBroadcomと提携し、独自のカスタムチップの開発を進めていました。

GoogleによるTPUチップの使用に関する報道が公表されると、Nvidiaはこれを紛れもない警告信号と解釈した。メッセージは明確だった。迅速な合意に達するか、OpenAIが競合他社に目を向けるようになるかのどちらかだ。Nvidiaのパニックは相当なものだったに違いなく、CEOは自ら行動を起こした。Huang氏によるAltman氏への電話は当初、噂を解明するためのものだったが、会話の中で、NvidiaのCEOは停滞していた交渉を再開する意向を示した。事情に詳しい情報筋は、この電話がOpenAIへの直接投資というアイデアの誕生だったと述べている。

に適し：

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1000億ドルと債務の網

この介入の結果、息を呑むほどの規模の合意が成立しました。9月、NvidiaとOpenAIは戦略的パートナーシップを発表しました。この提携において、Nvidiaは最大1,000億米ドルを投資する用意があります。この合意では、少なくとも10ギガワットの容量を持つAIデータセンターの建設が想定されており、これはOpenAIの次世代インフラに数百万台のグラフィックプロセッサを搭載することになります。ちなみに、一般的な原子炉の発電量は約1ギガワットです。プロジェクトの第一段階は、Nvidiaの次期Vera Rubinプラットフォームを使用して、2026年後半に稼働開始予定です。

この契約の構造は非常に特筆すべきものだ。NVIDIAは最大500万個のチップ供給を約束するだけでなく、OpenAIが自社データセンター建設のために借り入れる予定の融資に対する保証提供も検討している。この財務的な相互依存関係は、従来の顧客とサプライヤーの関係をはるかに超えるものだ。NVIDIAは事実上、自らが顧客の資金提供者となる。これは、機器サプライヤーが融資や株式投資を通じて顧客を支援していたドットコム時代の慣行を彷彿とさせる。

しかし、NVIDIAとの契約は、OpenAIがここ数ヶ月で築き上げてきた、はるかに大規模な一連の取引網の中のほんの一要素に過ぎない。同社は、まさに「大きすぎて潰せない」と言えるほどの地位を築いた。一連の契約リストは、テクノロジーおよび半導体業界の錚々たる顔ぶれを揃えている。Oracleは、いわゆるStargateプロジェクトの一環として、データセンターのキャパシティを増強するため、5年間で3000億ドル規模の契約を獲得した。Broadcomは、10ギガワットのコンピューティング能力を目標とするカスタムチップの開発に関する提携を発表した。AMDは6ギガワットのコンピューティング能力に関する契約を締結し、OpenAIは同社株式の最大10%を買収するオプションも得ている。

売上高と負債：合わない計算

これらのコミットメントの規模の大きさは、その経済的実現可能性について根本的な疑問を投げかけます。OpenAIは今年、約130億ドルの収益を上げると予想されています。同時に、同社はNVIDIAとOracleとの契約だけで6500億ドルのコンピューティングコストを負担しています。AMD、Broadcom、そしてMicrosoftなどの他のクラウドプロバイダーとの契約を含めると、コミットメント総額は1兆ドルに迫ります。

これらの数字は、現在の業績とは明らかに不釣り合いです。2025年上半期、OpenAIは約43億ドルの収益を上げ、前年比16%増となりました。同時に、同社は主に研究開発費とChatGPTの運営費に25億ドルの現金を費やしました。上半期の研究開発費は67億ドルに達しました。上半期末時点で、OpenAIは約175億ドルの現金および有価証券を保有していました。

収益とコミットメントの乖離は甚だしい。試算によると、わずか1ギガワットのデータセンター容量を構築するだけでも、ハードウェア、電力インフラ、建設費を含めて約500億ドルの費用がかかる。OpenAIは合計33ギガワットの容量をコミットしており、理論上は1兆6000億ドル以上の投資が必要となる。したがって、このインフラへの資金提供に近づくだけでも、同社は収益を100倍に増やす必要がある。

このギャップはどのようにして埋められるのでしょうか？OpenAIは積極的な多角化戦略を推進しています。同社の5カ年計画には、政府契約、eコマースツール、動画サービス、コンシューマー向けハードウェア、さらにはStargateデータセンタープロジェクトを通じたコンピューティングプロバイダーとしての役割も含まれています。同社の評価額は急速に上昇しており、2024年10月の1570億ドルから2025年3月には3000億ドル、そして従業員が66億ドル相当の株式を売却した二次株式売却を経て、現在は5000億ドルとなっています。

マネーカルーセル：AI産業の資金調達方法

これらの契約の構造は、1990年代後半のドットコムバブル期に流行した現象、すなわち循環型金融を想起させるため、金融界で懸念を引き起こしている。このパターンは、不気味なほどよく似ている。サプライチェーン企業が下流企業に投資し、下流企業はその資金を使って投資家から製品を購入する。NvidiaはOpenAIの株式を購入し、OpenAIはNvidiaからGPUを購入する。OracleはStargateに投資し、OpenAIはOracleからコンピューティングパワーをリースする。AMDはOpenAIに最大10%の株式取得権を付与し、OpenAIは数百億ドル相当のAMD製チップを購入することを約束している。

これらのサイクルは、一見すると事業が活況を呈しているように見えますが、実際にはほぼ同じ資金が同じプレーヤー間で行き来しているだけです。この問題は今に始まったものではありません。1990年代後半、インターネットインフラ機器サプライヤーも同様のベンダーファイナンスを行っていました。ルーセント、ノーテル、シスコといった企業は、通信事業者やインターネットサービスプロバイダーに多額の融資を行い、彼らはその資金を使って同じサプライヤーから機器を購入しました。これにより、売上高が人為的に膨らみ、実際の需要が隠蔽されました。バブルが崩壊すると、多額の負債を抱えた買い手だけでなく、売上高が幻影と化したサプライヤーも破綻しました。

重要な違いはあるものの、今日の状況との類似点は明白です。利益を上げたことのない多くのドットコム企業とは異なり、今日のAIブームの主要プレーヤーは、確立されたビジネスモデルを持つ収益性の高い企業です。例えば、NVIDIAは約53%の利益率を誇り、AIチップ市場で約80%のシェアを誇り、市場を支配しています。Microsoft、Google、Amazonは世界で最も収益性の高い企業に数えられます。しかしながら、懸念すべき点も存在します。

2025年10月に世界中のファンドマネージャーを対象に実施された調査によると、AI関連銘柄はバブル状態にあると回答した人が54%に上りました。また、60%は銘柄全体が過大評価されていると回答しました。こうした懐疑的な見方は根拠のないものではありません。OpenAIが資金を調達できる前に、大量のチップとデータセンターを建設するというコミットメントは、AIへの熱狂が悪名高いドットコムバブルに匹敵するバブルに変貌するのではないかという懸念を煽っています。

成功の呪い：NVIDIAの顧客が競合相手になる理由

このネットワークの中心にいるのがNVIDIAです。同社は過去2年間で、大手ながらも専門性の高いチップメーカーから、世界で最も価値のある上場企業へと変貌を遂げました。時価総額は4兆ドルを超え、今やテクノロジー業界の大物さえも凌駕しています。この急成長は、2022年後半のChatGPTのリリースを契機に始まったAIブームと密接に関連しています。それ以来、NVIDIAの売上高はほぼ3倍に増加し、利益は爆発的に増加しています。

1993年の創業以来、NVIDIAを率いてきたジェンスン・フアンは、同社を目覚ましい変革へと導きました。当初はビデオゲーム向けグラフィックスカードに注力していましたが、フアンは早くからNVIDIAのプロセッサが科学計算や人工知能（AI）分野にもたらす可能性に着目していました。並列コンピューティングプラットフォームであるCUDAの開発により、NVIDIAのGPUは、超並列処理を必要とするディープラーニングやAIモデルにも活用できるようになりました。この戦略的先見性により、NVIDIAは世界中のほぼすべての主要AIプロジェクトにとって欠かせないパートナーとしての地位を確立しました。

フアン氏のリーダーシップスタイルは型破りです。彼は長期計画を避け、現在に焦点を当てることを重視します。彼にとっての長期計画とは、「私たちは今何をしているのか？」ということです。この哲学がNVIDIAに驚くべき俊敏性をもたらしました。同社は積極的なイノベーション戦略を推進し、毎年、次世代の高度なAIチップを発売することを目標としています。HopperとBlackwellに続き、Vera Rubin、そしてRubin Ultraが発表され、各世代はパフォーマンスと効率を大幅に向上させています。

しかし、この戦略自体がリスクを伴います。NVIDIAのハードウェアに数百億ドルを投資している顧客にとって、投資の急速な陳腐化は深刻な問題となります。新世代のチップが12～18ヶ月以内に前世代を大幅に上回った場合、投資の価値は急速に失われます。どの企業も、最新のハードウェアに2年ごとに100億ドル、200億ドルを費やす余裕はありません。この力学は、Meta、Google、Microsoft、Amazonといった主要顧客が同時に独自のチップ開発プログラムを進めている理由を説明しています。OpenAIがBroadcomと協力して独自のチップを開発しているのも、同じ論理に基づいています。

Nvidiaはパラドックスに直面しています。今日最大の顧客である企業が、明日には最大の競争相手になる可能性があるのです。Nvidiaの収益の約40%は、Microsoft、Meta、Amazon、そしてAlphabetのわずか4社から得られています。これらの企業はいずれも、独自のAIチップを開発するためのリソースと技術的専門知識を有しています。Nvidiaの技術的優位性と包括的なCUDAソフトウェアエコシステムは、参入障壁を高めていますが、テクノロジー業界の歴史は、その優位性が永続することは稀であることを示しています。

業界重点分野: B2B、デジタル化（AIからXRまで）、機械工学、物流、再生可能エネルギー、産業

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誇大宣伝と現実の間：AIブームの経済的論理

正当な懸念は数多くあるものの、大規模なAI投資の経済的実現可能性を支持する議論も存在します。AIアプリケーションへの需要は現実のものであり、指数関数的に増加しています。ChatGPTは、史上最速で2ヶ月以内に1億ユーザーに到達したアプリケーションです。OpenAIは現在、週あたり約8億人のユーザーを抱えていますが、そのうち有料会員は約5%に過ぎません。無料ユーザー99%から有料ユーザー1%へのコンバージョン率は、大きなチャンスであると同時に、不安定な基盤をも表しています。

AIのビジネスプロセスへの統合は進展しています。調査によると、世界中の企業の70%以上が現在、何らかの形でAIを活用しています。多くのビジネスモデルが単なる投機的なものであり、インターネットの普及率がまだ低かったドットコム時代とは対照的に、AIに対する需要は現実のものとなり、高まっています。大企業は特定のタスク向けに高度なモデルを導入し、収益と生産性の向上というフィードバックループを生み出しています。

アナリストは、インテリジェンス単位あたりのコスト低下が投資を正当化すると主張している。コンピューティングパワーが安価になるにつれて、より多くのアプリケーションを経済的に開発できるようになり、それが需要の増加につながる。Nvidiaは、自社のシステムはチップ価格だけでなく、総運用コストで評価されるべきだと強調している。最新世代のエネルギー効率は大幅に向上している。GB300-NVL72プラットフォームは、前世代のHopperと比較して、トークンあたりのエネルギー効率が50倍に向上している。GB200インフラへの300万ドルの投資は、理論上3,000万ドルのトークン販売を生み出す可能性があり、これは10倍の収益に相当します。

しかし、根本的な疑問は依然として残る。コンピューティング能力がAIの能力に比例するという仮定は、ますます疑問視されつつある。研究によると、収穫逓減の現象が起こっている可能性が示唆されている。スタンフォードAIインデックス2024は、コンピューティングの利用量が指数関数的に増加している一方で、主要ベンチマークにおけるパフォーマンスの向上は横ばいになっていることを示している。サーバーの数が増えてもAIの性能は必ずしも向上しないが、OpenAIの戦略はコンピューティング能力を優位性への確実な道筋と捉えている。

チップでできたトランプハウス？AIエコシステムにおけるドミノリスク

チップメーカー、クラウドプロバイダー、AI開発者間の密接な相互依存関係は、システムリスクを生み出します。OpenAIが失敗したり、成長目標を達成できなかったりした場合、その影響はサプライチェーン全体に波及するでしょう。NVIDIAは過大評価された企業への投資を放置することになります。Oracleは誰も利用していないデータセンターを建設することになります。AMDは、もはや需要のないチップの生産能力を増強することになります。これらの企業の運命は、2008年の金融危機の一因となった相互依存関係を彷彿とさせる形で絡み合っています。

著名な空売り屋ジム・チャノス氏をはじめとする批評家たちは、ドットコムバブルとの明確な類似点を指摘しています。チャノス氏は、AIインフラに必要な資本は、インターネットブーム期にベンダーから調達された約1,000億ドルをはるかに上回ると指摘しています。彼は、NVIDIAやMicrosoftといった大手テクノロジー企業が、独創的な資金調達手段を用いて、AI設備そのものをバランスシートに計上しないようあらゆる手を尽くすのではないかと懸念しています。これらの企業は、減価償却スケジュールや会計処理への影響、そしてバランスシートに直接計上したくない巨額の資本要件を恐れているのです。

しかし、性急なバブル診断には警鐘を鳴らす声もある。一部のアナリストは、現在の契約は圧倒的な規模に達していないと主張している。例えば、OpenAIとNvidiaの契約は、Nvidiaの2026年の予想売上高の約13%に相当する。2026年後半に1ギガワットの導入が実現すれば、総額約500億ドルから600億ドルの資本投資が引き起こされ、そのうちNvidiaは約350億ドルを受け取ることになる。このうち100億ドルはOpenAIに再投資され、AI収益化の進捗状況に応じて追加投資が行われる。この成果に基づくアプローチは、通信バブルにおける固定的で投機的なコミットメントとは異なる。

本当のボトルネック：AIブームが勢いを失う可能性がある理由

見落とされがちですが、潜在的に極めて重要なボトルネックとなるのがエネルギー供給です。AIデータセンターの運用には膨大な量の電力が必要です。10ギガワットは、アメリカの800万世帯以上、つまりフーバーダムの貯水容量の5倍に相当します。OpenAIが約束した33ギガワットは、ニューヨーク州の電力需要全体にほぼ匹敵します。

米国の電力網はすでに深刻な逼迫状態にあります。2024年のデータセンターの電力消費量は、米国の総電力消費量の約4%、つまり約183テラワット時に相当します。2030年までにこの数字は2倍以上の426テラワット時に増加すると予想されています。バージニア州など一部の州では、2023年の時点で既にデータセンターが総電力供給量の26%を消費しています。ノースダコタ州では15%、ネブラスカ州では12%、アイオワ州では11%、オレゴン州でも11%です。

十分な電力供給を備えた新しいデータセンターの建設には何年もかかります。米国でのデータセンター開発は、初期開発から本格稼働まで通常約7年かかると推定されており、これには事前開発に4.8年、建設に2.4年かかります。これは、OpenAIの野心的な拡張計画にとって根本的なボトルネックとなっています。同社はいくらでも契約を結ぶことができますが、物理的なインフラが間に合わなければ、約束は空約束になってしまいます。

エネルギー問題は持続可能性への懸念も引き起こします。ChatGPTのクエリ1回あたりの平均消費量は、一般的なGoogle検索の約10倍です。OpenAIだけでも1日に数百万件ものクエリが処理されており、Anthropic、Google、Microsoftといった競合他社も含めると、電力網と環境に多大な負担がかかります。これらのデータセンターの冷却には大量の水も必要です。ハイパースケールデータセンターは2023年に約140億ガロンの水を直接消費しており、この数値は2028年までに2倍または3倍になると予想されています。

グローバルな競争の場：国家利益と輸出規制の間のAI

AIインフラは国家安全保障上の問題となっている。トランプ政権とバイデン政権は共に産業政策を重視し、AIを経済的機会としてだけでなく、安全保障上の必須事項としても位置付けている。企業への暗黙のメッセージは、慎重さよりもスピードが重要であるというものだ。スターゲイト・プロジェクトはホワイトハウスで発表され、トランプ大統領はこの技術を経済的リーダーシップと技術的自立の原動力と位置付けた。

中国は、AIに資本を投入し、国内の優良企業を育成し、米国技術への依存を減らすという国家主導のモデルを追求している。欧州は当初リスク管理に重点を置いていたが、競争力の低下への懸念から、ブリュッセルはAI大陸行動計画と、AI導入を加速するための10億ユーロ規模のイニシアチブを立ち上げた。

NVIDIAにとって、この地政学的側面は機会とリスクの両面を帯びています。同社は、中国市場からの排除は中国の競合他社の強化につながると主張し、中国への半導体輸出を継続できる戦略を追求してきました。しかし、輸出規制により、NVIDIAの中国市場シェアは95%から事実上ゼロにまで低下しました。黄氏は、政策立案者がこれを好ましいと考えるとは考えられないと公言しています。中国市場は約500億ドル規模の機会を秘めていますが、NVIDIAは規制上の制約のためにその機会を逃しているのです。

バブルか革命か？ 結末は未定

AIバブルの真っ只中にいるかどうかという問いは、まだ嵐の目の中にいる限り、明確な答えを出すことはできない。バブルは往々にして後から振り返って初めて明らかになるものだ。アラン・グリーンスパンが不合理な熱狂に対する有名な警告を発したのは1996年12月だったが、ナスダックがピークに達したのはそれから3年以上も後のことだった。バブルが膨張する中で、インフレは論理的に思えるよりも長く続く可能性がある。

しかし、否定できない事実もいくつかあります。AI企業の評価は、歴史上前例のない将来の成長という想定に基づいています。OpenAIほど急速に収益を100億ドルから1,000億ドルに伸ばした企業は他にありません。現在の収益130億ドルで数兆ドル規模のインフラを構築するには、歴史上例のない収益爆発が必要です。

同時に、AIは単なる憶測ではありません。この技術は既に産業や働き方を変革しつつあります。企業はAIの導入によって目に見える生産性向上を実現しています。問題は、AIが変革をもたらすかどうかではなく、この変革がどれほど速く起こるか、そして現在の評価額や投資がそのペースに見合っているかどうかです。

OpenAIが予測を下回った場合、何が起こるでしょうか？最良のシナリオでは、同社はインフラ計画を縮小せざるを得なくなるでしょう。最悪のシナリオでは、投資家や他の企業がOpenAIの価値創造に巨額の投資をし始めるため、二次的な影響が甚大になる可能性があります。これらの投資は、その価値が実現されるかどうかだけでなく、その投資資金に充てられた負債を回収できるほどの速さで実現されるかどうかにもかかっています。投資家の期待に応えられるほど迅速に価値を提供できなかったことは、歴史的なテクノロジーブームを幾度となく崩壊させるのに十分な理由でした。

ドットコムバブルの中心的な教訓は、変革をもたらす技術はしばしば数十年にわたって成功を収めるが、第一波の企業とその投資家は、株価に込められた期待をほとんど実現できないということだ。インターネットは確かに世界を変えたが、2000年に高評価を得ていたインターネット企業のほとんどはもはや存在しない。勝者は、市場に後から参入した企業、あるいは危機の最も暗い時期を乗り越えた企業であることが多い。

これがAIにも当てはまるかどうかはまだ分からない。しかし、確かなのは、2025年晩夏のジェンスン・フアンとサム・アルトマンの電話会談が、パニックが戦略へと、依存が相互の義務へと変化し、業界が近代史上最大の経済的賭けの一つへと舵を切る転換点の一つとなる可能性だ。この賭けが成功するのか、それともドットコム時代以来最大の失敗投資となるのか、その答えは今後10年間で明らかになるだろう。

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