8月17日、エヌビディアは、OpenAIが20年間リースする予定のオハイオ州のデータセンター・キャンパスの資金調達を支援すると発表した。エヌビディアは、開発会社であるSBエナジー（SB Energy）に15億ドル（約2400億円）を投資し、パイク郡にあるPORTS-Pikeテクノロジー・キャンパスに与信支援を提供する。SBエナジーが建設、所有、運営を行い、エヌビディアはその内部のコンピューティングパワーの独占プロバイダーとなる。第1フェーズのIT容量は4.25ギガワットで、少なくとも10ギガワットの新規発電を利用して、8ギガワットまで拡張するオプションがある。容量の提供は2028年に開始される。
土地、電力、シェル（建屋）は、通常「LPS」と略され、サーバーが1台も届く前にデータセンターが必要とする3つの要素を指す業界用語だ。すなわち、用地そのもの、十分な電力への系統接続、および冷却設備や配電設備がすでに整った物理的な建物である。LPSは、AIインフラにおける真のボトルネックとなっている。チップは数カ月で製造できる。しかし、ギガワット規模の送電網への接続には何年もかかる。
エヌビディアがこれを行う理由は、チップがAI容量の立ち上がりスピードを縛る制約でなくなったからである。制約は電力と許認可済み用地に移った。それらを確保することは、エヌビディアがこれまで押さえていなかった階層にまで影響力を広げることを意味し、あらゆるAI関連支出のうち同社を経由する割合を拡大する。
エヌビディアはいかにチップからソフトウェア、そしてデータセンターへと展開したか
従来の構図は3層構造だった。エヌビディアがハイパースケーラーにチップを販売する。ハイパースケーラーはそれを中心にデータセンターを建設する。そしてハイパースケーラーがAIラボにコンピュートを販売する。エヌビディアは業界で「ジェンスン税」と呼ばれる部品マージンを取り、ハイパースケーラーはその下流のすべて、長期契約やラボとの顧客関係を含めて押さえていた。
エヌビディアは長年、純粋なシリコンから外へと事業を広げてきた。チップは依然として主力製品だが、その周辺の階層が次々に加わった。ハードウェアからの離脱コストを高めるCUDAと開発者ツール群、そして直近では自社のオープンウェイトモデル群であり、オハイオ発表の6日前にリリースされたNemotron 3.5 Lightningもそのひとつだ。これら各層はエヌビディアのコンピュートを使いやすくし、それぞれがAI関連支出のうちエヌビディアに帰属する割合を広げる。ランド、パワー、シェルはさらに外側の階層であり、エヌビディアがまだ手をつけていなかった最後のスタックだ。
オハイオの案件は、この拡張が物理層に到達したものであり、従来構図の中間層を外す動きでもある。テナントはOpenAIそのものだ。エヌビディアのエクスポージャーは、ジェンスン・フアン氏自身がData Center Dynamicsに語った言葉を借りれば「リースと電力支払いの定められた部分、および特定の残存価値コミットメント」に及ぶ。エヌビディアは第1フェーズについて約1200億ドル（約19兆2000億円）を保証しており、当初報じられていた2500億ドル（約39兆9000億円）から減額されている。フアン氏はエヌビディア自身のリターンを20年間で1500億〜2000億ドル（約31兆9000億円）の売上、あるいはシステム世代あたりおよそ150万個のGPUに相当すると述べた。
エヌビディアはこれよりも分かりやすい試みを行い、そこから身を引いた。GPUを直接レンタルしてAWSやAzureに対抗しようとしたエヌビディアの試みであるDGX Cloudは、2025年後半に静かに縮小された。エヌビディアが現在行っていることは、クラウドの運営とは異なる。自社でコンピューティング時間を1時間も販売することなく、希少な物理的インプット（インフラ）におけるポジションを確保し、誰がそれを使用できるかを決定するのだ。ここでの見返りは、新しい事業ラインではなく、スタックにおけるシェアである。
xAI、メタ、グーグルがAIコンピュートを貸し出す理由
5月、Anthropicは、Grokのトレーニング向けに構築され、約22万台のエヌビディア製GPUを稼働させる300メガワットのメンフィス・クラスター「Colossus 1」の全容量に対して、2029年5月まで毎月12億5000万ドル（約2000億円）を支払うことに合意した。この容量が利用可能だったのは、現在はスペースXの一部であるxAIが、Grokのトレーニングをより大規模な「Colossus 2」に移行し、「Colossus 1」の稼働率がフル稼働を大きく下回っていたためである。
6月、グーグルはxAIのデータセンターでの容量に対して、スペースXに毎月9億2000万ドル（約1470億円）を支払うことに合意した。独自のアクセラレーターを設計するハイパースケーラーが、ロケット会社からエヌビディア製GPUをレンタルしているのだ。
7月、メタは外部顧客に余剰AI容量を販売するMeta Computeを立ち上げた。これは1250億〜1450億ドル（約23兆2000億円）という2026年設備投資ガイダンスを背景としたものだ。Anthropicはそのうち約100億ドル（約1兆6000億円）分の容量を2年間にわたってリースする初期協議に入っていると報じられている。
共通する構造は、コンピュートを持つ者と、それに対する需要を持つ者とのミスマッチである。xAIとメタは自社モデル用に巨大なクラスターを構築したが、それを埋めるだけの外部利用を生み出せていない。AnthropicとOpenAIは容量以上の需要を抱えている。したがって、コンピュート豊富で採用不足の側が、コンピュート不足で採用豊富の側に容量を貸し出しており、市場を清算する資産はモデルでもチップでもなくメガワットなのだ。
なぜ20年という期間がエヌビディアにとって重要なのか
エヌビディアの売上は、数四半期ごとに見直され、景気後退期には削減される可能性のあるハイパースケーラーの購入サイクルに依存してきた。特定のテナントとの20年間のリース契約は、その一部を契約済みの恒常的な売上に近いものへと変換し、投資家がこのインフラ整備がいつまで続くのかを疑問視しているまさにそのタイミングでそれを実現する。
売上に関する議論の底流には利益率に関する議論があり、それは予想とは逆の方向に向かっている。土地と電力をリースすることは、シリコンを販売するよりもはるかに利益率の低いビジネスであるため、LPSのポジション自体がエヌビディアの総合利益率を押し上げるわけではない。LPSが果たす役割は、その利益率を守ることだ。用地と系統接続をコントロールするハイパースケーラーは、それらを自社のアクセラレーターで埋めると現実味のある脅しをかけ、それに応じて価格交渉を行うことができる。エヌビディアが独占的なコンピューティングプロバイダーとして契約しているキャンパスをリースする研究所には、そのような交渉材料はない。エヌビディアはバランスシートを投じて、同社の最も利益率の高い製品に対する価格圧力の主な要因を排除し、同時にエコシステムの経済的利益のより大きなシェアを獲得している。
3つ目の理由はあまり議論されていないが、おそらく3つの中で最も持続可能なものである。エンド・ツー・エンドのデータセンター運営に出資することで、部品サプライヤーが他では見られない、あるいは顧客によってフィルタリングされた後にしか見られない運用データを得ることができる。ラック密度における実際の熱挙動、持続的なトレーニング負荷の下での実際の消費電力、数年にわたる数十万ユニットの故障率や劣化率などだ。このテレメトリーデータは、次世代のチップ、相互接続、およびラック設計に直接フィードバックされる。AMDやインテルはトランジスタ数では追随できても、このフィードバックループに対抗するには、彼らも同様にインフラを所有する必要があるだろう。
競合の囲い込みに関する議論もあり、これには注意が必要だ。エヌビディアが独占的なコンピューティングプロバイダーとなる20年間のLPSコミットメントは、テナントのソフトウェア、ネットワーキング、および運用がすべて単一のスタックを中心に構築されるため、ハードウェアそのものをはるかに超えて移行コストを引き上げる。これは米国および同盟国の市場において最も重要である。輸出規制によって独自の国内スタックが構築され、エヌビディアが提供を許可されなくなったシェアをファーウェイの「Ascend」ラインが獲得している中国には及ばない。未解決の疑問は、電力や許認可の制約がオハイオ州と同等かそれ以上に厳しい欧州、湾岸諸国、およびアジアに、このLPSモデルが輸出されるかどうかである。
これはAWS、Azure、Google Cloudにとって何を意味するか
ハイパースケーラーが先手を打った側だ。アマゾンのTrainium、グーグルのTPU、マイクロソフトのMaiaはいずれもエヌビディア依存を減らすために構築されており、その戦略はもはや自社利用を超えている。マイクロソフトはAnthropicと、Maia 200の初の外部顧客とする交渉中で、これが実現すればフロンティアラボのワークロードが非エヌビディア・シリコン上に載ることになる。
エヌビディアの答えは、彼らを迂回してテナントに直接向かうことだ。両者の動きはいずれも相手のマージンへの攻撃だが、脅かす内容は対称ではない。カスタム・シリコンはエヌビディアの中核事業を攻撃する。エヌビディアのLPS取引はハイパースケーラーの事業のうち1階層、すなわちコンピュートが時間単位で販売されるIaaSの生の階層を攻撃する。クラウドの残り、つまりマネージド・データベース、ストレージ、ID、アプリケーション・サービス、そして企業契約に蓄積されたスイッチングコストはここでは俎上に載っていない。争われているのはコモディティ層であり、それは同時に最も守りが薄い層でもある。
リスク：循環的資金調達と20年に及ぶ負債
懐疑論の最も強い版は、AI需要が本物であることを認めつつ、それでもなお、エヌビディアが自らの需要の資金調達を助けており、その過程で背負うリスクの性質を変えたと反論する。
資金調達をめぐる批判は年間を通じて高まってきた。エヌビディアはOpenAIのデータセンター債務保証を、同社のチップ購入向けの別枠融資と併せて検討していると報じられており、Axiosが懸念を要約した通り、「私から買え、私はあなたに投資する、双方問題なければすべて順調、だがどちらかに問題が起きればもう一方にも問題が起きる」というものだ。
オラクルはすでに実例として警鐘となっている。同社はOpenAIとの3000億ドル（約47兆9000億円）とされるクラウド契約を締結し、それに向けて借入で建設を進めており、約1000億ドル（約16兆円）の負債を抱え、さらに数百億ドルの追加借入と、2500億ドル（約39兆9000億円）近くの長期データセンター・リース・コミットメントを予定している。その多くは、約1兆ドル（約160兆円）を超える発表済み義務に対して売上約200億ドル（約3兆1900億円）の単一顧客に対応するためのものだ。モルガン・スタンレーのリサ・シャレット氏はFortuneに対し、毎朝ブルームバーグ画面で最初に見るのはオラクル債のCDSスプレッドの動きだと語った。この構図では、供給者が顧客の成長に伴うバランスシート・リスクを負っている。
リスクプロファイルの観点に対する回答はより困難である。需要を見誤ったチップ企業は、値引きして処分できる在庫を抱えることになる。しかし、20年間の土地、電力、残存価値のコミットメントを抱える企業は、異なる問題を抱えることになる。DCDのレポートにコメントしたある読者は、残存価値の問題を的確に表現している。「単一のテナントの仕様に合わせて構築された4.25ギガワットのキャンパスについて、もしそのテナントが支払えなくなった場合、2035年における買い手は誰なのか？」電力購入契約や系統接続のコミットメントは、GPUのように値引きすることはできない。
