GPU利用契約では、価格・性能に加えて信用リスクも審査
企業がGPUの利用枠を契約するとき、調達部門が通常使う評価項目には表れにくい取引先の信用リスクが生じる。半導体メーカーによる保証で安定して見えるクラウド事業者も、支援の継続性と最大の顧客2社の経営状態に安定性を左右される。
大口顧客への依存度とデータセンターの通電状況を確認
GPUの利用枠をあらかじめ予約する契約では、CIOはクラウド事業者が結んだ賃貸借契約や借り入れを、半導体メーカーが保証しているかを確認すべきだ。保証の内容が変更された場合に予約枠がどう扱われるか、契約収入のうち上位2社が占める割合も調べる必要がある。データセンターが送電網への接続待ちではなく、すでに通電してGPUを使える状態にあることも重要だ。Nscaleがマイクロソフトとの契約を失った背景には、電力の供給開始を待つ問題があった。
契約量の削減条項と、他社製AI半導体という交渉材料
契約条項にも注意が必要だ。段階的な契約量削減を認める条項があれば、利用するGPUの需要が変わったときに契約量を減らせる。事業者が買収・再編されても利用枠を引き継げる条項は、予約済みの処理能力を守る。最初の契約期間を短くして更新できるようにすれば、5年間の固定契約より契約リスクを抑えやすい。
グーグルのAI向け半導体であるテンソル処理装置（TPU）や、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）のAI半導体Trainium（トレイニアム）も交渉の選択肢になる。AIモデル開発に使う機械学習ソフトウェアPyTorch（パイトーチ）には、TPUやTrainiumで計算処理を実行するための新たなオープンソースのバックエンドがある。エヌビディア製GPU以外の選択肢を示すことは、クラウド事業者との価格や契約条件の交渉に役立つ。
エヌビディアは、自社の財務力をGPU需要の維持に使う仕組みを築いた。AIの利用量がデータセンターの処理能力より速く増え続ける限り、需要を下支えする戦略は機能する。計算処理能力の契約に信用審査を組み込む企業は、需給の関係が変わったときもリスクを抑えやすくなる。どのクラウド事業者と交渉する際にも、有利な立場を確保できる。
