次のAI関連の投資市場の動きは、まずGPU先物市場で現れる可能性があります。また、NvidiaとNeocloudの取引価格も再評価されることになります。

AI関連の取引は、3年間にわたって、Nvidiaがどれだけ多くのGPUを販売できるか、誰がそれらを手に入れることができるか、そしてハイパースケールクラウド企業がどれだけの費用を支払う意欲があるかを調べてきました。次の段階では、もっと難しい問題があります。つまり、コンピューティングサービスの価値とは何かということです。10月5日には、CMEグループが、NvidiaのH100やB200 GPUの月間レンタル価格に関連する先物取引を開始する予定です。これはニッチなデリバティブ商品のようですが、実際には資本コストに関する問題です。公的なフォワード価格によって、コンピューティングサービス提供者はレンタル収入を確保する手段となり、AIラボは将来のコストを防ぐ手段となり、貸し手はGPUの担保として市場価格を得ることができます。もしこれらの契約が実際の流動性を持つならば、コンピューティングサービスを取引可能にすること以上の効果が期待されます。また、どのハードウェアが金融的に有効か、どのネオクラウドがより安い資本を必要とするか、そしてどの古いGPUフレームワークが所有者が思っているよりも価値が低いかを判断するための手段にもなります。Nvidiaは長年にわたって、自身のチップをAIの技術標準とするために努力してきました。今、ウォールストリートは、それらのチップを金融の標準とする第一歩を踏み出しているところです。

フォワードカーブの変化が資金調達に影響を与える

CMEの契約は、NYMEXでGPU1とGPU2というシンボルで取引されます。これらの契約は、Silicon DataのH100やB200のレンタープライス指数に対して現金で決済されるため、実際に物理的なGPUを納品する必要はありません。利用されるチェーンは非常に簡単です。

実際の価格 → フォーリオンカーブ → ヘッジ可能な収益 → 資金調達可能なキャッシュフロー → 低い資金調達コスト

今日の市場では、そのようなチェーンは存在しない。投資家たちは依然としてAIインフラを上から下へと評価している。Nvidiaが受注数を報告し、大企業が投資費用を公表し、新しいクラウドサービス企業が契約を発表する。そして、3年後にはどれだけの能力が利用されるかを皆が推測しようとする。取引される価格は下から上へと決まる。もしH100が今日1時間あたり2.70ドルで取引されているが、長期的な価格が急落した場合、市場はその資産の経済的価値が低下していることを即座に理解する。一方、B200の価格が安定していれば、 Blackwell社の供給が増えるにつれて、需要が能力を吸収しているという証拠が得られる。

実際の利益は、融資の効果です。GPUクラスタを提供する貸し手は、利用状況、レンタル料金、残存価値、顧客の質、電力供給の可用性、そして建設リスクなどを同時に考慮しなければなりません。先物取引によって、そのうちの一つの変数を分離することができます。運営者はレンタル収入を守るために先物を売却し、顧客はコンピューティングコストを抑えるために先物を購入します。貸し手は外部の価格変動に対してヘッジを行うことができます。BCGは、2026年から2030年までの3.6兆ドルに及ぶAIインフラ投資において、1160億ドルの借入コスト削減が可能であると推定しました。その見積もりは厳しいものですが、方向性は正しいです。可測られるリスクは、不透明なリスクよりも融資しやすいのです。

しかし、コンピューティングは石油のようなものではありません。石油はタンクの中に保存できるが、使われないGPU時間は無駄になってしまいます。現物価格と先物価格を結びつけるような単純なストレージの取引は存在しない。代わりに、予想されるレンタル料金やヘッジ圧力、そしてその他の側面に対するプレミアムが明らかになります。それが、この手法の価値です。初めて、投資家は、債務取引の後で推測するのではなく、AIインフラリスクの価格を直接観察できるようになるでしょう。

Nvidiaはベンチマークで成功を収め、Neocloudsは変動性において優位に立つ。

Nvidiaはそのインデックスを所有していない。シリコン・データが所有している。しかし、最初の機関向けコンピューティング契約では、AMDのアクセラレーターやハイパースケールASICとは異なり、Nvidia製品が名前に含まれている。これにより、融資可能性という要素がNvidiaプラットフォームの特徴となっている。借り手にとっては、H100やB200といった製品が、明確なレンタル価格や残存価値の指標、そしてヘッジの手段として利用できる場合、より好ましいだろう。一方、競合するチップは安価でも、融資が困難であれば、全体のコストが高くなる可能性がある。

CUDAにより、Nvidiaは高速計算のためのソフトウェア標準となりました。成功した将来市場も、金融的な基準として加わります。AMDやカスタムシリコンも市場でのシェアを獲得することができますが、市場では、それぞれのユーティブな計算のコストがH100やB200と比べてどの程度かが問われます。Nvidiaはこの取引の良い面を持っています。レンタル価格が安定している場合、より高い担保価値がGPUの購入を促進します。レンタル価格が下がると、インフラオーナーが損失を被ります。Nvidiaは、顧客が古いGPUを交換するときに利益を得ます。インフラオーナーは減価償却費を負担します。

これは、Nvidiaの次四半期に何も変わりません。ただし、搭載されているGPUの数に関する競争構造が変化します。ベンチマークにおいては、各GPU時間を正確に評価する必要はありません。重要なのは、購入者や販売者、債権者が議論する数値になることです。その数値がNvidiaの製品番号と結びつけられるなら、同社の優位性はチップやソフトウェアだけでなく、資本市場にも及ぶことになります。

見出しに記載されている賃貸価格も、誤解を招く可能性があります。B200の能力は、H100の能力よりも2倍以上のコストがかかりますが、理論上のFP8性能は2倍以上です。

この観点から見ると、B200は1単位のpeak FP8コンピューティングにかかる費用が、1時間あたりの価格が2.07倍にもかかわらず、約9％安いです。実際のワークロードは、メモリ、ネットワーク、ソフトウェア、電力、モデルアーキテクチャ、利用状況などに依存するため、理論的なFLOPSだけでは不十分です。重要なのは、投資家がGPU1時間あたりのドルを最終評価基準として扱うのをやめることです。有用な指標は、実際に利用可能なコンピューティング単位あたりのドル、そして定められた遅延やサービスレベルにおけるトークンあたりのコストです。

最も大きな株式への感度を持つのはCoreWeaveです。6月30日時点で、CRWVは約355億ドルの負債を抱えており、第2四半期には6億4000万ドルの純利息費用が発生しました。仮にその負債総額が100ベーシックポイント減少した場合、年間税引前の節約額は約3億5600万ドルになります。しかし、それは一気に起こるわけではありません。また、先物市場は顧客のデフォルトや建設工事の遅延、電力不足といったリスクをヘッジすることはできません。この計算からわかるのは、信頼性の高い計算方法がCRWVにとってNvidiaよりも重要であるということです。

Nebiusは、低いβバージョンです。約80億ドルの現金残高は、負債とほぼ同じレベルです。また、60億ドル近くの先渡し収入があることから、顧客からの資金が事業の運営に大きな役割を果たしていることがわかります。NBISは依然としてより良い価格決定機能を利用できますが、CoreWeaveほど即時の再融資の助けを必要とすることはありません。私のリスク調整後の評価は…NVDAが第一、NBISが第二、CRWVが第三CRWVは最も高いトルクを持っているが、前方のカーブを使った動きにはあまり余裕がないため、良くない結果になる可能性がある。

古いGPUが市場に出回る時が近い

既存の項曲線には崩壊は見られない。明確な年齢によるペナルティが見られる。

これらは、7月19日時点のシリコンデータの料金表記であり、CME先物取引や保証された予測とは異なります。それでも、そのパターンは重要です。アーキテクチャが古いほど、長期賃貸を確定するために必要な割引が大きくなります。取引が開始されると、その料金構造は貸し手、取締役、監査人にとって重要な指標になります。曲線が弱まることによる最初の影響は、会計報告書よりも先に、信用条件の悪化として現れます。つまり、ローン対価値比が低下し、制約が厳しくなり、満期が短くなり、再融資のスプレッドが広がることです。コンピュータ先物取引により、新しい設備の資金調達がより安くなる一方で、古い設備の資金調達が困難になる可能性があります。

このような状況では、AIの需要が崩壊する必要はありません。必要なのは、顧客が支払う価格よりも、供給が速く増加することだけです。H100のレントが低下し、B200の価格が下がることは管理可能です。それは、顧客がより効率的なハードウェアへ移行していることを示します。しかし、H100やB200、そして新世代のハードウェアの価格が下がるということは、はるかに悪い兆候です。AIの利用は依然として盛んであり、一方でAIインフラを所有することによる収益は悪化していくかもしれません。市場は、AIの需要の増加とAIインフラの収益を同じものと見なしてきましたが、実際にはそうではありません。

発売がきっかけではない。流動性が重要だ。

ほとんどの新しいデリバティブは、重要な指標になることはありません。投資家は、運用者や顧客、貸し手が実際にそれらを利用するまでは、これらの契約を「AIのWTI」と呼んではいけません。ダッシュボードはシンプルです。

• B200/H100のレンタル価格帯：崩壊するプレミアムは、新世代の不足が競争によって解消されていることを示しています。

• /効果的なPFLOP時間:実際の作業量に関する利益が、1時間あたりの価格よりも重要になってきます。

• 前進曲線の傾き：20～25％を超えるレガシー-GPU割引が、利用度が低いことと相まって、注意すべき状況となります。

• 将来のものから実際のものへの変換基準：この指標は、地理的状況、ネットワークの構造、信頼性、契約の内容といった面での実際の違いを把握する必要があります。

• ボリュームとオープン・インタレスト：価格の公表は、実際の価格決定ではありません。繰り返される商業的ヘッジ行為こそがその証拠です。

ICEは、現金で取引されるGPU先物市場を整備している。これは良い機会であるが、同時に混乱のリスクも生じる。私の基本見通しでは、コンピューティング先物市場が実際に流動性を持つようになる前に、価格の基準となるものが確立されるだろう。彼らの最初の課題は、調達や担保、交渉における参考点を定めることである。資金調達のメリットは、期間が異なる商品の価格が安定してきて、貸し手が信用契約の中でヘッジを利用し始めた後に得られる。

これにより、投資家には明確な判断基準が与えられる。NVDAを構造的なベンチマークとして利用するのが良い。バランスシートの強さが重要な場合はNBISを選ぶ。CRWVは高バイテルの融資取引と見なすが、新たな負債スプレッドや担保付与率、または明示的なヘッジ情報が出現するまで、低い資金調達コストを支払わない。古いGPUに関するリスクを単に古いチップのために短期売買を行うべきではない。曲線や利用率が悪化するのを待ちましょう。

長年にわたり、Nvidiaの業績は、顧客がどれだけハードウェアを購入したかを示していました。一方、大規模クラウドサービス企業の投資額は、彼らがどれだけ資金を投入するかを示していました。しかし、コンピューティング価格という要素が加わることで、AIインフラの単位あたりの価値や、市場が明日どのような価値を期待しているかが明らかになります。その価格が一定の曲線を持つようになると、投資家はもはやAIインフラに関する議論を抽象的な数兆円レベルで行う必要はありません。彼らは、その経済的価値がリアルタイムで再計算されるのを見ることができます。次のAI関連の売上の動きも、そこから最初に明らかになるかもしれません。