AIデータセンター投資は既に破綻しているのか：湯之上隆のナノフォーカス（92）（3/4 ページ）

[湯之上隆（微細加工研究所），EE Times Japan]

第3章　従来の回収モデルは成立しない

　従来のクラウドインフラは、サーバ単価の継続的低下と稼働率向上によりスケールメリットが働いた。ムーアの法則と仮想化技術の進展により、1台のサーバが時間とともに「より安く・より多く」のサービスを処理できるようになり、これが回収モデルを支えた。しかしAIデータセンターでは事情が大きく異なる。そのコスト構造の前提条件を図6、それを用いて算出したAIデータセンター回収ラインを図7に示す。

図6：AIデータセンターの回収モデルを計算するための前提条件［クリックで拡大］ 出所：各種市場調査、ベンダ見積レンジ、業界アナリスト推計、TrendForceを始めとする各種メモリ市場レポート、NVIDIA仕様などを基に筆者作成

図7：AIデータセンターの回収ラインを算出［クリックで拡大］ 出所：各種市場調査、ベンダ見積レンジ、業界アナリスト推計、TrendForceを始めとする各種メモリ市場レポート、NVIDIA仕様などを基に筆者作成

　　1万GPUクラスタの初期投資を7億米ドル（GPU・サーバ・ネットワーク・冷却を含む）とし、会計上の5年で償却すると年間償却費は1.4億米ドルとなる。電力コスト3500万米ドル、運用費（保守・人件費・データセンター賃料等）3500万米ドルを加えると、年間総コストは約2.1億米ドルとなる。

　ここから、回収に必要な1GPU当たりの請求単価は、次式で表される。

　必要請求単価 ＝ 年間総コスト ÷（GPU台数 × 8760時間 × 稼働率）

　稼働率70％と仮定すると、

　2.1億米ドル ÷（1万 × 8760時間 × 0.7） ≒ 約3.43米ドル/GPU時間

　つまり、1GPU当たり常時稼働に近い状態で1時間3.43米ドル以上の収益を継続的に生み出さなければ、投資は回収できないことになる。これは「平均」ではなく「下限」であり、稼働率が下がれば必要単価はさらに跳ね上がる。

　ところが現実の市場では、生成AIの推論価格は急速に低下している。例えば大規模言語モデル（LLM）のAPI（Application Programming Interface）価格は、2023年から2025年にかけて10分の1以下に低下したケースも報告されている（出所：OpenAI、Google、各種API価格比較）。さらにオープンモデルの普及により、価格競争は一層激化している。

　ここで重要なのは、API価格は急落しているにもかかわらず、GPU・HBM・電力コストはむしろ上昇しているという点である。この時点で、従来型の回収モデルは成立しない。AIインフラは「スケールすればするほど有利になる」モデルではなく、「スケールするほど固定費リスクが増大するモデル」へと転換している。では、どの水準で回収不能に陥るのか。MicrosoftとGoogleの実データを基に回収条件を考えてみたい。

第4章　回収ラインの実態

　第1章で説明した通り、Microsoftは年間600億〜800億米ドル規模の投資を継続しつつ、2025年時点で既に200億米ドルを超える減価償却費を負担している。仮にこの減価償却費220億米ドルをMicrosoft Cloudの営業利益でカバーしようとすれば、Cloud事業の営業利益率を相当押し下げることになる。一方Googleは、Cloud事業の営業利益139億米ドルに対し、設備投資の半分（Cloud向け推計）だけで457億米ドル規模に達し、単年度ベースで見ても営業利益の3倍以上を投資に振り向けている計算となる。

　これは構造的な問題を示唆している。AIインフラは投資額に対して非常に高い収益率を維持し続けなければ成立しない。しかし現実には、AIサービスの価格は下落し、GPUやHBMのコストは高止まりし、電力コストは上昇している。

　この3つの要因が同時に作用する環境では、投資回収の条件は急速に悪化する。現在のAI投資は、極めて高い稼働率と高単価が同時に成立しない限り、回収が困難な構造に突入していると言えるだろう。

第5章　それでも投資は止まらない理由

　では、この狂気的な設備投資は減速するのだろうか。結論は否である。

　Microsoftは約3680億米ドルの契約残高（Remaining Performance Obligations：受注残）を抱えており（出所：Microsoft Earnings Call, FY2025 Q4）、需要は依然として供給を上回っている。Googleもまた、AIおよびクラウド需要に対応するため、設備投資をさらに拡大する方針を明確にしている（出所：Alphabet Earnings Call, FY2025）。

　ここで重要なのは、両社が「回収できるから投資している」のではないという点だ。むしろ、「投資を止めれば競争から脱落する」ため、投資を続けざるを得ないのである。

　現在のAI投資は、利益最大化のための投資ではなく、脱落回避のための投資へと変質している。AI投資は既に「成長」ではなく「消耗戦」の段階に入っていると考えるべきである。

　この構造が続く限り、AIブームは拡大し続ける一方で、その内部には回収不能リスクという“歪み”が蓄積されていくことになる。その歪みは、ある一点を境に一気に顕在化する。それが次章で示す「破綻ライン」である。