AIの大量な仕事量が、危険な幻想を生み出しており、インフラ取引は過剰に高騰している可能性があります。

AIのブームにより、投資家が追い求める対象として新たな指標が生まれました。CoreWeaveは6月時点で約1040億ドルの売上高を抱えていました。Oracleは2026年度末時点で6380億ドルのRPOを抱えており、Microsoftは6780億ドルに達しました。Amazonは約4960億ドルの長期の履行義務を抱えています。Dellは過去1年間で1300億ドル以上のAIサーバーの注文を獲得しています。SB Energyは、まだ運営中のAIデータセンターがないにもかかわらず、4390億ドルのプロジェクト契約を持って市場に参入する準備をしています。これらの契約はほとんどが実際のものであり、長期契約が多く、OpenAIやNvidia、投資級の大企業によって支えられています。問題は、市場がこれらの契約をどう活用しているかです。1人のAI顧客が同時にクラウド利用、データセンターの賃貸、サーバーの注文、Nvidia GPUの収益を得ることができます。投資家は、同じ需要の複数の層に対して高い評価をつけている可能性があります。

AIラボからの200億ドルのコンピューティング投資は、クラウドプロバイダーの将来の収益源となり得る。クラウド企業は数十億ドル規模のデータセンターの賃貸契約を結び、開発者はその資金を利用してサーバーを注文する。DellやHPEはハードウェアの在庫を増やし、NvidiaはGPUを販売し、電力や冷却機器の供給業者も注文を増やす。市場では、多くの部分が同じ顧客に由来しているにもかかわらず、40億ドル以上の売上が複数の企業によって生み出される可能性がある。会計上の問題はない。リスクは経済的なものであり、サプライチェーン全体での契約規模の拡大は、実際には需要の増加に見えるかもしれない。

バックログが多いということは、資本も多くあるということです。

それは重要です。なぜなら、AIのバックログは従来のソフトウェアのバックログとは全く異なるからです。SaaS企業では、わずかな投資でさらに1ドルを生み出すことができます。一方、AIインフラにはまず資本が必要です。CoreWeaveは第2四半期に94億ドルを設備投資に費やし、今年は350億～390億ドルの資金を必要としています。Oracleの6380億ドルのRPOは大きな見通しを示しますが、2026年度には237億ドルの負のキャッシュフローも発生し、数百億ドルの外部資金調達が必要でした。Oracleの契約の中には、顧客がGPUを前払いするというものもあり、その負担の一部がOracleから離れる効果があります。顧客が資金を提供するハードウェアを用いた100億ドルの契約は、収益が始まるまでに何十億ドルもの資金が必要な100億ドルの契約よりも、株主にとってははるかに価値があるのです。

したがって、より多くのバックログがあるということは、自動的に好兆候とは言えない。収益の可視性は向上するかもしれないが、同時に投資や減価償却費、資金調達の必要性も増えてしまう。CoreWeaveがその最明確な例である。契約内容は良好だが、新たな契約によってGPUや電力、建物、資金の必要がさらに増えてしまう。Oracleも同じような状況にあるが、経済的にはより強い立場にある。ハイパースカーラーでさえも、基本的な計算は同じだ。AmazonやMicrosoftならデータセンターの賃貸契約を守ることは難しくないが、AIの利用度や価格設定、クラウドの利益率が期待に応えられない場合、十分なリターンを得ることは難しい。

有名企業の支援は信用リスクを低減させる。しかし、良い経済状況を保証するわけではない。

この違いは、Nvidia、OpenAI、SoftBank、ハイパースケール企業が同じプロジェクトのさまざまな側面で関与するようになるにつれて、ますます重要になっています。SB Energyの巨大な過剰在庫は、OpenAIの需要、SoftBankの資金、そしてNvidiaの参加によって支えられています。Nvidiaは直接投資を行い、OpenAIのリースに関連する義務を支援し、GPUを供給しています。これにより、そのプロジェクトの資金調達が容易になります。また、ハードウェアサプライヤーが、最終的には自社のハードウェアを購入するインフラを支援しているということでもあります。売上は実際に存在しますが、需要の一部は、プロジェクトが実現されると利益を得る同じエコシステムによって支えられているのです。

アントロピックも、LambdaやNscaleへの大規模なコンピューティング投資を通じて、同様の構造を示しています。

AIラボ → クラウド/ネオクラウド → データセンター → 資金調達 → Nvidia GPU

AIの収益化が加速すれば、この構造はうまく機能する。しかし、収益化が遅れると、株価が下落しても誰も責任を負う必要はない。AIラボは既存の契約を履行できるが、次の拡張は延期される。クラウドプロバイダーは未処理の業務を処理しているが、新規サービスの展開を遅らせている。データセンター運営者は家賃を徴収し続けているが、期待される収益は減少している。Nvidiaは現在のGPUを引き続き提供しているが、市場は次の波に対する期待を下げている。

したがって、実際のリスクはCoreWeaveのレバレッジよりも大きい。AIの導入により、ラボ、クラウド、データセンター、サーバーメーカー、チップサプライヤーといった各機関間で契約に基づくバランスシートが形成されている。同じ顧客が、複数の層を経由して情報が報告されることになる。

最初の被害者は、契約が最も弱い企業ではないでしょう。むしろ、そのような契約があって初めて、安く、迅速に、高い利用率で資産価値を上げることができる企業の方が被害を受ける可能性が高いです。

CoreWeaveはそのリストの最上位に位置しています。大規模な顧客を失うことはないので、失望することはありません。しかし、資金調達のコストが高くなる可能性もあります。GPUのレンタル費用も上昇する可能性があります。また、利用率が低下することもあります。これらのいずれかが起こると、在庫が記録的な水準で残っている状態では、株式価値が損なわれる可能性があります。データセンターの開発者も同様の問題に直面します。15年間の契約では収益を保護できても、キャンパスの建設コストが高かったり、提供までに時間がかかったり、または別の高額な技術更新が必要だったりすると、株式の収益率は低くなります。

オラクルはバランスシート上のリスクが少ないが、在庫が急増しているため、投資家は、それらの契約が高収益のクラウド収入になるまでにどれだけの資本を投入する必要かを疑問に思っている。重要な数値は、もはや6380億ドルのRPOではなく、その背後で生み出される自由現金流量である。

デルは反対側に座っています。アイビー・サーバーの在庫が早く処理されるため、期間リスクは大幅に低くなります。しかし、AIサーバーの収益の大部分は直接Nvidiaや他のサプライヤーに流れ込むことになります。したがって、総利益がそれに伴って上昇しない場合、記録的なサーバー注文の重要性は低くなります。

Nvidiaは、インフラ所有者が長期的な利益を証明する前に、一般的に支払いを受けるという利点を持っているため、依然として最も強い立場にある。しかし、投資家や保証人、エコシステムの金融機関としての役割が増えていくことから、投資家は純粋な外部需要と、Nvidiaの資金や信用支援によって促進される需要を区別する必要がある。資金が豊富な状態ではその区別は重要ではないかもしれないが、市場が厳しくなると、その重要性が非常に高くなる。

大きな契約がなくなる必要はありません。キャンパスは9ヶ月遅れて開業することもあります。負債の価格は、元のモデルより150ベーシックポイント高くなる可能性があります。GPUのレンタル料金は予想以上に急落することがあります。ハイパースケール企業は、より多くのワークロードをカスタムシリコンに移行することができます。利用率は90％ではなく70％になることもあります。顧客は既存の契約を維持し、次の拡張を拒否することがあります。

残高が多くなっていることによる影響はほとんどありません。しかし、株価は30％下がる可能性もあります。

それが、投資家が注目すべきリスクです。在庫の経済的価値は、在庫自体が減少する前にすでに悪化する可能性があります。CoreWeaveは融資金利が上昇する中で新たな契約を獲得できるかもしれません。Oracleは自由現金流量が悪化する中でRPOを増やすことができます。DellはAIサーバーをより多く販売できるかもしれませんが、追加的な利益率は期待に応えられないかもしれません。データセンター運営者は、完全に賃貸化されたキャンパスを持っている一方で、プロジェクトの収益は低下しているかもしれません。

今、3つの質問が、見出しの問題よりも重要です。

最終的な需要はどれほど独立しているのか？それが実現される前にどれだけの資本が必要なのか？そして、実現された時にはどれだけの利益が残るのか？

AIのブームは実現可能であり、インフラ関連の取引も依然として過大評価されている可能性があります。OpenAIには本当に計算能力が必要です。AWSは本当にその契約を獲得できるでしょう。開発者は本当にキャンパスを借りることができます。Dellは本当にサーバーを提供できるでしょう。Nvidiaは本当にGPUを販売できるでしょう。

しかし、それらが必ずしも5つの独立した需要の増加であるわけではありません。同じAIドル上に5層の評価が存在する可能性があります。危険なのは、わずかな亀裂が生じるだけで、次々と問題が発生してしまうことです。そうなると、会社ごとの問題と思われるものが、アイアン業界全体にとってのシステム的リスクになってしまいます。