a16zの11億ドルの「Machine Age」ファンド：7000億ドル規模のAI開発投資に比べて、数値の丸め誤差がある。これは、その価値が低下したことを示している。

ソフトウェアを活用して名を成したベンチャーキャピタルであるアンドレッセン・ホロウィッツは、金曜日に資金調達に成功したと発表しました。11億ドルそのためにハードウェアに特化した最初のファンド新しい「マシンチェイナーファンド」は、AIが動作するためのコンピュータインフラに投資する。つまり、チップやメモリ、ネットワーク、ストレージなどです。また、データセンターやロボティクス、そしてそれらを動かすためのエネルギーにも投資されます。この企業は、AIサプライチェーンが物理的・材料的な制約に直面していると述べています。それはコードの問題ではありません。

このファンドは私的なものなので、購入することはできません。しかし、それは重要です。なぜなら、これは現在市場で最も重要な問題に関する、11億ドル規模の投票結果だからです。その問題とは、AIが生み出す価値がソフトウェアからシリコンや電力、鉄鋼に移行するかどうかということです。そして、その投票結果で最も注目すべき点は、その投票数が非常に少ないということです。

タスクの横に数字を記入してください。マイクロソフト、アマゾン、グーグル、メタの4つの最大級のハイパースカーラーは、その費用を支出する見込みです。2026年には7000億ドル近い資本支出が行われる見込みです。この資金の約600倍ほどの規模です。11億ドルの資金では、そのような事業の建設には不十分です。それはベンチャー段階の資金であり、そのプロジェクトを所有するのではなく、その製品を生産するサプライヤーを支援するための資金です。アンドレセンス・ホロウオーヴィス社の規模と比べると、これはごくわずかな規模に過ぎません。1000億ドル以上の資産があるつまり、この資金は、そのプロジェクト全体の約1％に過ぎない。この不釣り合いこそが重要な点だ。これは、実際の建設を進めるための資金ではなく、提供元の企業に対して初期段階での投資を行うための資金である。小さな資金でも大きな効果を発揮できる理由は、その資金を提供する会社が何者かということだ。つまり、この会社は、10年間にわたってソフトウェアが主役となった収益構造の中で、ハードウェアを副業として扱ってきた会社なのだ。

この時期が適切である理由は、具体的です。ハードウェアの供給は年間20％から30％の割合で増加する一方で、AIへの需要は3桁の成長を遂げる必要があります。また、コンピューティング密度はH100世代からRubin時代のラックにかけて28倍に増加しています。さらに、1つのラックの消費電力は5～10キロワットから100～250キロワットへと増加しており、3年以内には1メガワットに達する見込みです。これらは物理層における制約です。ソフトウェアの経済性は常に無限と考えられてきた層です。同社のソフトウェアインフラ投資を担当するマーティン・カサド氏は、創業者たちの動向について次のように説明しています。「私たちの目標は、創業者たちと、彼らが興味を持つものです」と彼は言いました。そして、過去数年間でハードウェアに投資する創業者たちの数も増えていると指摘しました。

投資家として何が変わるのでしょうか？今日、お金をどこに投資するかは重要ではありません。ファンドは利用できないのです。しかし、その方向性は、この発表があった以前から、より大きな公的資金が向かった方向と同じです。約7000億ドルの巨大企業の投資は、実際の流れです。それはすでに、上場しているチップデザイナーやメモリ製造業者、ネットワークベンダー、データセンターの所有者、電力会社などに流れています。つまり、このテーマに対する個人投資も同様の流れになります。したがって、a16zファンドは新しい情報ではなく、単に確認事項に過ぎません。つまり、AI投資サイクルの重点がモデル層から物理層へ移ったという、信頼できる声がもう一つあるということです。

その確認は、その数値と同じく、懐疑的な態度を払うべきだ。7000億ドル規模の支出サイクルがすでに始まっており、建設業者自身の資金を圧迫している。アナリストたちによると、アマゾンのフリーキャッシュフローは、AI関連の支出が増えることで今年は負の値になると予測されている。このチェーンが利益を得るためには、投資家が求める需要が実際に収益や利益に変わる必要がある。そうでなければ、供給チェーンを公開市場で維持する人々がリスクを負うことになる。ベンチャーファンドが10年間にわたってプライベートな資金を提供するわけではない。また、どの会社が勝つかということを示す証拠としてこの発表を読むべきではない。ベンチャー事業は変動の大きいものであり、特定の企業が成功するかどうかは、その分野に対する熱意の表れであり、特定の企業に関する予測ではない。そして、初期段階での投資は、どの分野でも失敗することが多い。

この問題を解決するための指標は、資金調達に関する発表から得られるものではない。それは、実際にAI事業が投資費用に追いつくかどうか、新しい設備が有効に利用されているかどうか、約束された電力やシリコンが予定通り到着するかどうかといった、企業自身のキャッシュフロー状況から得られるものである。機械化時代を確立された状態とみなす前に、そうした点を注意深く見極めるべきだ。それこそが、その発表が実際に役立つ場所であり、お金と目標を比較し、物語よりも実際の状況を信頼するための手段なのである。