計算力

Business Insiderによると、AI計算力インフラストラクチャのスタートアップであるHyperbolicが3000万ドルのA-1ラウンドの資金調達を完了しました。IntelのCEOであるLip-Bu Tanと元サムスンの社長Young Sohnが共同設立したWalden Catalystが主導し、Dell Technologies CapitalやGeneral Catalystなどが投資に参加しました。

Anthropicは前夜に公開した招股書の後、投資機関や市場関係者がその成長の質、コスト構造、潜在的な評価を評価し始めました。Morningstarの上級株式アナリストMalik Ahmed KhanとPitchBookのアナリストRolfesは、9月30日現在、Anthropicが最近12ヶ月で少なくとも10万ドルの収益を貢献した企業顧客が11900社を超え、前年同期の約950社から増加したと述べています。Khanは、これはClaudeが企業市場での採用が早く、収益成長が際立っていることを反映していると考えています。アナリストは同時に、顧客数の急増だけでは収益の長期的な安定性を示すには不十分であると指摘しています。招股書には顧客の維持に関する詳細なデータが欠けており、開示された純収益維持率も小さな基数の影響を受けており、比較基数が拡大するにつれて、この指標は後退する可能性があります。算力投入はもう一つの焦点です。Morningstarは、Anthropicが現在一定の算力効率と運営効率を示していると考えていますが、一部の計算資源および関連支出はまだ完全には反映されていません；より多くの算力が投入されるにつれて、コストが上昇する可能性があり、収益成長が追いつかなければ、利益率は圧力にさらされるでしょう。PitchBookのアナリストRolfesは、今後の算力契約とインフラのコミットメントの規模が巨大であり、収益成長が持続可能かどうかが利益の見通しを評価する重要な変数であることを警告しています。Atreides Managementのマネージングパートナー兼最高投資責任者Gavin Bakerは、Anthropicが年末までに1000億ドルの年換算定常収益に達する可能性があると述べており、この発言は彼自身の判断であり、会社が発表した業績ガイダンスではないとしています。独立した財務アドバイザー機関deVere Groupの最高経営責任者Nigel Greenは、市場に流布されている2兆ドルの潜在的評価について疑問を呈し、この期待は「ばかげている」とし、インフラ投資、成長の鈍化、将来の資金調達ニーズに注意を払うよう警告しています。2兆ドルは依然として市場の噂であり、招股書はまだ発行価格と発行規模を確定していません。

BitMEXの共同創設者、Flop LabsのCEOであるArthur Hayesは、記事《The Trifecta》の中で、Flop Networkに基づいてAI計算力の現物およびデリバティブ市場を構築する計画を提案しました。彼は現在、世界的に統一された計算力価格基準が不足していると考えており、Flop NetworkはAI推論タスクの計算量、所要時間、及びFLOP支払い費用を記録することで、計算力参考価格FRCRを形成できると述べています。この基盤の上で、ユーザーは最大30日先の計算力を事前に予約し、相応の計算力契約FCUを取引することができ、さらにドル決済の四半期先物および永久契約をサポートします。Hayesは、永久契約および合成ドル安定コインの概念に続いて、AI計算力デリバティブが金融市場で広く採用される第三の革新になることを期待しています。

マスク氏は、債務市場の環境の影響を受けて、200以上の新しい計算力クラウド企業が業界の統合を迎え、わずか数社のみが生き残ることができると述べました。

Evan Conradは10月22日に記事「The end of startups」を発表し、副題は「The coming credit crunch」です。Evan Conradは、今後6ヶ月以内にほとんどのAIスタートアップが計算能力を購入できなくなると述べており、世界の計算能力は売り切れであり、産能を得るには新しいクラスターと契約する必要があり、投資適格主体がオンラインの産能を得ることがますます難しくなっているとしています。Evan Conradは、スタートアップは投資適格ではないため、ますます大きな前払いを要求されていると述べ、契約金額の100%を前払いするケースを見たことがあると語っています。その理由は、貸し手とクラウドプロバイダーが追加の信用リスクを負いたくないからです。彼は、投資適格のテナントは少なく、レバレッジをかけ、非投資適格のトークン購入者に再販することで格付けが引き下げられることを「信用のボトルネック」と呼んでいます。彼は、投資適格のGPU購入者は、トークン購入者自体が投資適格であること、または大額の前金を支払うことをますます要求するようになると予想しています。文中では、執筆時に毎時6ドルでB300を購入し、約毎時30ドルで推論を販売できる例が挙げられています。彼はGPUの価格が上昇し、推論層の粗利が低下し、信用の低い顧客がトークンを取得することがますます難しくなると予想しています。彼は、貸し手がGPUクラスターを担保として扱うことを提案し、計算能力の実物引渡し先物市場SF Computeを利用することで、貸し手が流動性帳簿上のGPU時間を担保として使用できるようにし、単一のサービスプロバイダーのクラスターに依存しないようにすることを提案しています。

阿里云の公式アカウントが発表したところによると、大規模モデル企業の階跃星辰は、世界に向けてフラッグシップオープンソースモデル「Step 5 Preview」を発表しました。このモデルは、実世界のインテリジェントエージェントタスクに向けた主要な作業モデルとして位置付けられ、AIプログラミング、ソフトウェアエンジニアリング、専門知識作業、金融などのシーンに強みを持っています。このモデルは、総パラメータ600B、アクティブパラメータ27Bを持ち、スパースMoEを採用し、最長コンテキストウィンドウは1Mで、テキスト、画像、動画を処理できます。記事によると、最近OpenRouterの週次呼び出し量、日次呼び出し量のランキングで世界第二位に位置しています。発表当日、阿里云はDAY0適応を完了したと発表し、チップ、超ノードインスタンス、モデルの共同推論最適化に基づき、灵骏超ノードが推論計算能力を提供します。階跃星辰は自社開発のインテリジェントエージェント強化学習トレーニングプラットフォームを持ち、サンドボックスプラットフォームは阿里云が管理します。このソリューションは、阿里云のインテリジェントエージェントサンドボックスAgent SandboxとコンテナサービスKubernetes版に基づいており、トレーニング時の弾力的計算能力を目指しています。1分間に数万のサンドボックスを作成でき、最大で百万レベルの同時接続に対応し、E2B APIと互換性があり、Kubernetesネイティブインターフェースを提供します。多層イメージキャッシュ、インテリジェントプレスケジューリング、管理リンクの最適化を通じて、ミリ秒単位の申請、分単位で3万のサンドボックスを作成し、サンドボックスのライフサイクルは阿里云のバックエンドで一元管理されます。ストレージに関しては、各Podは15GBの無料一時ストレージから始まり、使用率が70％を超えると毎回30GB自動的に増加し、最大300GBまで対応します。セキュリティ面では、デフォルトでMicroVMレベルの隔離を採用し、計算、ネットワーク、ストレージ、権限をカバーし、ゼロトラスト方式でクラウド製品と大規模モデルインターフェースにアクセスします。記事に示された結果には、イメージ起動時間が90％短縮され、モデル評価周期が週単位から日単位に圧縮され、EBSストレージ費用が平均約40％節約されることが含まれています。ACK One Fleetに依存することで、数十万規模のサンドボックスが同時に安定して運用されることが可能です。

CNBCの報道によると、OpenAIはアラブ首長国連邦からより多くの計算能力を得るための商業契約について交渉を行っています。アラブ首長国連邦の投資家とCoatueがOpenAIの資金調達を主導しています。

HUMAIN 双方は最高 84 メガワットの AI 計算力インフラを共同で展開する計画で、約 2.7 万個の NVIDIA GPU に相当します。NVIDIA Blackwell Ultra チップの展開は 2026 年第 4 四半期に開始され、2027 年には NVIDIA Vera Rubin シリーズチップの展開が予定されています。

字節跳動の傘下にある豆包公関の責任者である劉星は、「中国の超半分のAI計算力が爽劇を作っている」という主張に対して公然と疑問を呈し、関連データは「いくつかの信頼性がない」と述べました。彼は、字節跳動の総計算力の中で約10%しか動画生成モデルの訓練と推論に使用されておらず、その割合にはモデルの研究開発も含まれており、すべてが短劇の制作に使われているわけではないと明らかにしました。関連する論争は、中文オンラインが今年の6月に公開した投資家との交流記録から生じています。会社は、国内の55%のAIトークン消費が短劇と動画生成から来ており、24%がeコマースマーケティングに、ソフトウェア開発はわずか15%に過ぎないと述べています。このデータが再拡散された後、「中国の半分の計算力が爽劇を作っている」という形に発展し、「アメリカは未来を作り、中国は爽劇を作る」という議論が生まれました。

イーサリアムの共同創設者であるVitalik Buterinは、ビットコインのマイニングコストの約半分が計算機器の資本支出から来ており、もう半分が電力消費から来ていると述べています。それに対して、AI推論コストはほぼ完全に計算機器の資本支出によって主導されています。この違いは、二つの計算ビジネスの異なるコスト構造を反映しています。ビットコインマイナーは継続的に電気代を支払う必要があり、マイニング機器の効率、コイン価格、ネットワークの難易度の変化によって利益の余地が決まります。一方、AI推論は高価なGPUなどのハードウェアの投入、設備の稼働率、計算効率により依存しています。両者の産業の境界も変化しています。AIの計算能力の需要が増加する中で、一部のビットコインマイニング企業は既存の電力資源とデータセンターの施設をAIや高性能計算ビジネスに転用し、単なるマイニングから計算基盤サービスへと移行しようとしています。一部のマイニング企業は、以前にマイニングのために確保していた電力容量を利用してAIデータセンター市場に参入しています。しかし、転換がコスト圧力の消失を意味するわけではありません：マイニングビジネスは電気料金とビットコイン価格の変動に直接さらされ、AI計算ビジネスはGPUの調達、減価償却、稼働率不足などのリスクを負う必要があります。二つのビジネスが争っているのは電力と計算資源ですが、最終的な収益性はこれらの資源をどのように収入に変換するかに依存します。

新華社の報道によると、中国共産党中央委員会総書記、国家主席の習近平は16日、内モンゴルのウランチャブを視察した際に、高品質な発展と高水準な保護を統合し、エコ優先、グリーン発展の道を揺るぎなく進むことを強調しました。習近平はチャハル高新技術区で「東数西算」ハブノードおよびグリーン計算力産業の状況を理解し、すでに建設されたプロジェクトが効率的に運営され、後続の建設が予定通りに完了することを確保するよう求めました。彼は、計算力ネットワークは国家が計画・建設している「六つのネットワーク」の一つであり、計算力産業は加速発展段階にあると述べ、「計算電力協調」「計算水協調」に注目する必要があるとしました。習近平はまた、黄旗海自然保護区を視察し、湿地保護法の全面的な実施を求めました。

SWI Groupは機関投資家から8億ユーロ（約8.95億ドル）を調達し、アメリカとヨーロッパにおける人工知能データセンターおよび計算力インフラの拡大に使用します。同社はまた、条件を満たす旧ビットコインマイニング施設を人工知能インフラに改造する計画を立てており、超大規模クラウドサービスプロバイダーとの協力契約を積極的に模索しています。

人工知能スタートアップのAnthropicは、提出された機密のIPO文書の中で、SpaceXとの契約を締結し、2029年までに最高845億ドルを支払う計画であることを明らかにしました。これは、SpaceXのNVIDIAチップに基づくAI計算リソースを使用するためです。契約は、90日前の通知により終了することができます。

個人AIエージェントInstinctの創設者Noah Shinnは、最近数週間でユーザー数が毎日約10%から11%増加しており、それに伴う計算能力の需要がほぼ毎週倍増していると述べています。彼は現在、約40%の時間をどれだけの計算能力を事前に購入するべきかを考えることに費やしています。Shinnは、ユーザーの増加に合わせて計算能力を調達することはできないと述べています。現在の2倍の計算能力を購入すると、約1週間で使い切ってしまいます；5倍を購入しても、3週間以内に使い切ります；10倍を直接購入することは、大きなコストを前もって投入することに相当します。多くのリソースは数ヶ月前に予約する必要があり、臨時で計算能力を補充する場合、その価格は3倍から4倍高くなる可能性があります。彼は、購入が少なすぎると成長を支えるのが難しく、購入が多すぎると成長が鈍化した際にコストが膨らむと述べています。彼は、日々の成長率が10%から5%から8%に減少しても、3ヶ月から4ヶ月連続して成長した後には、1億ユーザー規模の計算能力を準備する必要があると推定しています。また、新たな計算能力の導入に必要な待機時間も大体同じであると考えています。彼は、これがInstagramやFacebookなどの消費者向けインターネット製品の拡張よりも難しいと考えており、個人エージェントはユーザーが1人増えるごとに大量のモデル推論を継続的に消費するからです。彼は、Instinctの現在の拡張速度は、Claude CodeやCodexが以前に直面した類似の状況よりも速いと述べています。

暗号資産管理会社Grayscaleの研究責任者ザック・パンドルは、9月24日にコラム「The Stack」で、人工知能の熱潮の中で、モデルのトレーニング、運用、操作に必要な計算能力の需要と供給のパスが分化していると述べました。Grayscaleは、この不均衡が既に電力が供給され、運用可能な計算能力の所有者に有利であり、成長型の投資機会をもたらすと考えています。ザック・パンドルは、デジタル需要は即座に拡張可能であるが、電力、データセンター、チップ、メモリ、クラウドサービスなどの物理インフラは、承認、接続、構築に数年を要すると述べました。人工知能エージェントが複数のステップを実行する際、典型的なチャットボットのインタラクションよりも5倍から50倍の計算トークンを消費する可能性があり、アプリケーション層の活動の増加は基盤となる計算インフラに伝播します。記事は国際エネルギー機関およびローレンス・バークレー国立研究所の資料を引用し、データセンターは2030年までにアメリカの電力需要の増加の約半分を占めると予測されており、新しいプロジェクトが電力網に接続されるまでに5年以上かかる可能性があるとしています。電力が確保されても、許可、専門的な労働力、電気設備、冷却システム、GPU、高帯域幅メモリ、ネットワークが必要です。持続的な価値は、電力を計算に変換できる発電事業者、データセンター運営者、人工知能クラウドサービスプロバイダーに流れるでしょう。

マスク氏は、SpaceXが人工知能の発展を加速し、約6ヶ月以内にAI分野のリーダーシップを達成する見込みであると述べました。SpaceXのAIプロジェクトは約3年しか行われていませんが、急速に追いつく潜力を持っています。マスク氏は、AI競争の鍵はハードウェアと計算能力にあると強調し、SpaceXは強力なインフラ構築能力を示しています。