Googleの直接TPUの販売は、利益率に関する問題であり、再評価に関する問題ではない。

4月に、Googleは、自社が10年かけて開発したテンソル処理ユニットを、クラウドを通じてだけでなく、特定の第三者データセンター運営者に販売することを発表しました。Googleは、TPUを特定のサードパーティ企業に販売する予定です。市場はこれを、NVIDIAによるゆっくりとした戦略的な攻勢の始まりと解釈している。Alphabetの株価は、4.1兆ドルの市場評価価値に比べて、約17倍のトレーリングエクイティ17x TTM P/Eで取引されている。なぜなら、市場はAlphabetをAIインフラ事業企業としてではなく、広告事業会社として評価しているからだ。したがって、GoogleをNVIDIAのようなAIチップの販売業者にすることで、その株価は最終的にAIインフラ事業に特有の高値を得ることになる。

その幻想は、その割合がシリコンの販売によって生じるということを前提としています。しかし、グーグルの公式データによると、その価値は他の場所にあるのです。

チップというのは、Googleが価値を提供する場所であり、利益を得る場所ではない。アントロピックの取引こそがその証拠だ。

Googleの最大のTPU顧客であるAnthropicは、これら2つのビジネスモデルが並列に存在していることを最もよく示しています。2025年10月の拡張により、Anthropicは100万台以上のTPUや1ギガワットを超える能力を持つようになり、その価値は数百億ドルにも上ります。最大100万台のTPUへのアクセスが可能であり、1ギガワットを超える能力もあります。独立した推定によると、その利用状況は以下のように分かれています。約40万個のIronwoodチップがAnthropic社に直接販売され、その価値は約100億ドルに上ります。また、Broadcom社が販売業者として関与しています。残りの60万個はGoogle Cloudを通じて提供され、契約容量は約420億ドルです。400k台のTPUv7 Ironwoodユニットが、Broadcomによって直接Anthropicに販売されました。また、600k台はGCPを通じてレンタルされており、RPOとして約420億ドルの収入があります。同じ顧客、同じチップですが、経済的には全く異なります。

賃貸する部分こそが重要なのです。Googleは、そのシステムの所有権を保持し、ソフトウェアの構成も全て自分で管理します。また、定期的な収入も維持し、利益率も一定に保ちます。一方、売却される部分は、一時的な取引であり、資本を多く消費するものです。Googleはシリコンを提供し、チップメーカーの利益を得て、最初からその利点を生み出すための統合作業を買主に委ねるのです。NVIDIAは、このようなシリコン事業によって、604億ドルのデータセンター用コンピューティング事業を成し遂げ、約80％の市場シェアを獲得しているのです。AIアクセラレーター市場の約80％、そしてデータセンターのコンピューティング収入は604億ドルに達する。新しいサービスをゼロから構築するということは、Googleの既存のクラウドサービスよりも薄い利益率とより大きな投資が必要となることを意味します。

TPUの経済性が、損益計算書上でどのように表れているかを見てみましょう。第2四半期において、Google Cloudの収益は前年比82％増加し、248億ドルになりました。また、営業収入も3倍以上増加し、88億ドルに達しました。これは、約35％の営業利益率に相当します。クラウド事業の収益は82％増加し、248億ドルに達しました。また、運営収入も8,800億ドルに3倍以上に増加しました。ハイパスケールクラウド上で運用されており、5140億ドルの契約済み仕事がある。5140億ドルの契約済み工事の未完了工事そのマージン拡大こそがTPUの働きです。Googleは自身のシリコン上で frontierモデルを実行しているため、Geminiの価格はAnthropicのClaudeやOpenAIの主力モデルに比べて約58％低く、また1トークンあたりでは60％も低くなっています。それでもなお、十分なマージンが確保されています。アントロピックのClaude Opus 4.7より58%低く、OpenAIのGPT-5.5よりは60%低い。競争相手には、それを単純に購入することはできない。そのようなものは「TPUの収益」として計上されない。すべてがクラウドの利益として表示されるのだ。

この商業的シリコン戦略は、その条件に基づいて自給自足するわけではありません。アルファベットは、この四半期において負のフリーキャッシュフローを記録しました。つまり、449億ドルの建設投資に対して391億1000万ドルの運営キャッシュフローがあったのです。営業キャッシュフローは391億ドル、資本支出は449億ドル2026年の投資計画を約2,050億ドルに引き上げた。2026年の投資予算を2050億ドルに引き上げたそして、2004年の公開発行以来初めて、800億ドルの新規株式を売却した。800億ドルの資本調達つまり、チップの販売に関する背景には、株主が減少することで、Googleが現在、他の企業に貸し出すよりも低い利益率で供給することを検討しているシリコン製品を購入するための資金が得られるという話がある。これは、1株あたりの経済性を改善することを目的とするならば、奇妙な資本配分である。意味があるのは、Alphabetの規模の大きな市場において、株式数と規模を重視することを目的とする場合のみだ。4.1兆ドル規模の会社が1株あたりの経済性を改善するためには、非常に大規模なハードウェア製品のラインが必要だ。

より難しい問題は、TPUが実際に市場で機能するかどうかです。4倍のコストパフォーマンスという主張や、NVIDIAのGB200と比べて総所有コストが44％低いこと、またAnthropicがGB300と比べて1ペタフロップルあたりのコストが52％低いという点は確かに真実ですが、これらはすべてGoogleの技術による成果に過ぎません。TPUv7 Ironwoodチップの全体のTCOは、GB200と比べて約44％低い。Anthropicの場合は、実質的なPFLOPあたりのTCOがGB300と比べて約52％低い。それは、Googleの効率的な設計、独自開発のソフトウェア、ネットワーク構造、そしてモデルとシリコンとの密接な整合性に依存している。もし、第三者の事業者が自分自身のソフトウェアや利用方法を持って、単独でチップを運用する場合、その優位性は一般向けの平均水準に近くなる。NVIDIAの80％の市場シェアが低下しているのは、TPUが単独で成果を上げているからではない。Anthropicのような顧客が、単一のベンダーへの依存を避けるために、TPUやAmazonのTrainium、NVIDIAのGPUを並行して利用しているため、徐々に市場シェアが低下しているのだ。GoogleのTPU、AmazonのTrainium、NVIDIAのGPUを利用した多様化された計算戦略そして、NVIDIA自身のRubinプロセッサーが失敗したのもそのためです。その成功は、顧客のヘッジ操作や競合他社の失敗によるものであり、製品自体の問題ではないのです。

だからこそ、本当の競争はソフトウェアにおけるものであり、シリコンではないのです。GoogleとMetaは、TPU上でPyTorchをネイティブに実行するための技術であるTorchTPUを積極的に推進しています。これは、CUDAを使う際のコストを削減する試みです。TorchTPUは、CUDAに固定された切り替えコストをなくすために、TPU上でPyTorchを動作させることを目指しています。20年間にわたってNVIDIAのエコシステムを支えてきたものです。もしそれがうまく機能すれば、TCOの優位性が外部企業にも移ることになり、真のマーケティングビジネスが実現可能になります。しかし、そうでなければ、GoogleはCUDAという技術習慣がまだ根付いている世界に、単純なチップを販売するだけになるでしょう。

再評価が行われる場合、その結果はチップの出荷量ではなく、欄外に表示されます。

シリコン製品の販売が注目の焦点ですが、実際の利益の源泉は別のところです。TPUは、第三者に売却する製品としてではなく、GoogleのAIが他社よりも安く利用できるという点で、株主にとって価値があることが証明されています。また、クラウドサービスの利益率は82％で成長しており、市場はその利益を既に評価しています。チップを直接売ることは、他者に競争の余地を与えることになり、その結果、利益率が低下します。また、実際の株主資本も初期には費やされることになります。これは妥当な副業ですが、会社全体を再評価する理由としては奇妙です。Google Cloudの利益率を見てみましょう。TorchTPUがこの利点を維持できるかどうかが重要です。株価は、データセンターオペレーターに売られたラックの数ではなく、その利益率によって決まります。