来年の米国設備投資は約2兆ドル、GDP比5〜6% ― SemiAnalysisのDylan Patel氏が語る「AIインフラ投資は報じられるより大きい」

2026年10月14日 20:00

AIインフラ投資の規模を巡る議論は、数字が大きくなるほど「どこかで破綻するのではないか」という疑念を呼びます。Big Technology Podcastに出演したSemiAnalysis創業者のDylan Patel氏と、同社技術スタッフのJordan Nanos氏は、この問いに対して、投資規模、収益の見通し、資金の出所、ネオクラウドの構造、セキュリティ、AI各社のモデル戦略まで幅広く答えました。投資家・ビジネスパーソンの視点で整理します。

なお、元の字幕は自動書き起こしで、数字の単位や固有名詞に誤認識が含まれます(例:収益の数字が「million」と書き起こされた箇所は文脈から「billion」と判断)。話者の主張と推測には、その旨を添えています。

1. 投資規模:「GDP比3.6%」より大きい

1-1. 鉄道との比較

ホストのAlex氏は、AI投資の対GDP比(中央値で年3.6%)を、鉄道建設(約2.2%)と比べた図を紹介しました。これに対し、Patel氏は「その数字は低すぎる」と述べました。

来年の米国の設備投資は、データセンターやチップだけでなく、供給網全体を含めて約2兆ドル規模
米国のGDPは30兆ドル台前半のため、比率は5〜6%になる

1-2. 米国の投資が世界の需要を支える

鉄道や光ファイバーとの違いとして、Patel氏は、米国内のデータセンターが、他国の利用も担っている点を挙げました。たとえば、欧州向けのAnthropicやOpenAIの推論の多くが米国で処理されます。そのため、投資の経済的な影響は、過去の物理インフラ投資より大きいという見方です。

1-3. 成長率の鈍化は避けられない

Nanos氏は、ハイパースケーラーの四半期設備投資の前年比伸び率が、2026年第3四半期に116%に達したと紹介しました。市場予想では、第4四半期に100%を下回り、翌年第1四半期に70%台へ低下する見通しです。

同氏は、すでに大きな基数の上で3桁成長を続けるのは難しいとして、制約を2つ挙げました。

産業機器、EPC(設計・調達・建設)、チップ、冷却などの供給網を広げるのに時間がかかる
大手でも、さらに1GW分の資源を確保し、資金を調達するのは難しい

Patel氏も、Anthropicの収益が、今年10倍(100億ドル未満から1,000億ドル超へ)に伸びた一方、来年に1兆ドルの収益にはならないなど、成長率の鈍化は「定義上」避けられないと述べました。NVIDIAの売上も、伸び率は年2倍程度で、以前より低下しています。

2. 投資は回収できるのか

2-1. 各種の必要収益の試算

ホストは、複数の試算を紹介しました。

ある試算では、ハイパースケーラーが2031年までに年6兆ドルの収益を必要とする
コロンビア大学の教授は、2032年に米国のAIサービス支出が年3.5兆ドル(GDP比8.8%)に達する必要があると推計

Patel氏は、これらの数字は「むしろ低い」と述べました。同氏の見方は、2031年にはそれよりはるかに高い収益になるというものです。

2-2. 回収の考え方

GPUの会計上の耐用年数は、6年(実際はより長いという証拠もある)、データセンターは15年
1兆ドルを投資する場合、単純な直線では、6年間で約1.5兆ドル、年約2,500億ドルの収益が必要
実際には、初年度は少なく、後年に増える形になる

同氏は、Metaについて、新規投資をいつでも止められ、既存の契約も賄えるため「完全に健全」だと述べ、一部の悲観論を「ばかげている」としています。

2-3. 収益の見通しと採算

Patel氏は、OpenAIとAnthropicの合計収益が、来年12月までに6,000億〜7,000億ドル、2027年末までに1.5兆ドル近くに達し得るとの見方を示しました(いずれも同氏の予測です)。収益性については、同社のコスト試算に基づき、次のように述べています。

Anthropicは、訓練と推論を合わせた計算コストを差し引いても、すでに黒字
OpenAIは、今後2〜3四半期で同水準に到達する見込み
Amazonは、AIインフラ投資が現時点で採算に乗っており、Bedrockの収益でAWSの粗利益率も上昇した

Nanos氏は、収益の見方も広げる必要があると指摘しました。コーディングの購読や従量課金を超え、ロボット、自動運転、創薬、ヘルスケアなどで、AIが知識労働を担えれば、はるかに大きな収益につながり得るという趣旨です。

2-4. 資金の出どころ

ホストが「この支出は誰の財布から出るのか」と問うと、Patel氏は次の要因を挙げました。

企業のR&Dや売上原価のうち、AIに回る割合が増える
労働の一部が置き換わる。ただし、同氏の期待は、経済全体が非常に速く成長し、労働報酬の金額は縮まず、横ばいか緩やかな増加にとどまるというもの

背景には、1970年代以降、労働分配率が緩やかに低下している長期傾向があり、AIは「資本が労働を生む」形でこの傾向を加速させると述べました。例として、米国のチップ設計者の数は20年間ほぼ横ばいなのに、産業の価値は急拡大した点を挙げています。

「知識労働は、終わった」という以前の発言については、AIが人間に勝らない間は、主体性の高い人ほど大きな成果を出せると整理しました。一方、AIがあらゆる面で人間を上回る世界では、状況が大きく変わり得るとも付け加えています。

3. ネオクラウドの契約とリスク

3-1. 契約は解除しにくいのか

ホストは、Metaが契約を履行しない場合に、ネオクラウドが打撃を受けるのではないかと質問しました。Nanos氏は、次のように区別しました。

ネオクラウドとの契約:ハイパースケーラーやAI企業は、通常5〜6年の期間で、全容量を引き取る。時間単価と総契約額は固定で、任意の解約権はない
自社建設のサイト:Metaなどの大型キャンパスは、チップの購入を遅らせたり、箱だけを残したりして、ペースを調整できる

また、建設費は大きいものの、1プロジェクトの総額では、HBM、光部品、GPUのほうが大きな割合を占めます。

3-2. 需要は供給を上回っている

Nanos氏は、同社のモデルでは、需要が供給を上回っていると述べました。需要が供給の10%増なのか、50%増なのか、無限なのかは「分からない」とし、供給が追いつけない現状では、需要の上限は見つかっていないという認識です。

4. Anthropic IPOを巡る議論

4-1. 「2兆ドルでは買えない」の意味

Patel氏は、Anthropic IPOに関するXの投稿(同氏は冗談半分の投稿だと説明)を取り上げました。趣旨は、評価額が2兆ドルのとき、ゼロにも20兆ドルにもなり得るというものです。同氏はAnthropicに強気で、10兆ドル企業になり得るとも述べています。

20兆ドルの評価額には、売上倍率の低下(同氏は5倍や、それ以下を想定)を踏まえても、収益で数兆ドル規模が必要になる
その世界では、AIの能力が極めて高く、利益が少数の株主や供給網に集中し、社会に不安が生じる恐れがある

Nanos氏は、より楽観的で、AI企業が、コーディング以外の領域(創薬など)に入り、GLP-1薬で製薬企業が大きなリターンを得た例のように、価値を生む可能性があると述べました。

4-2. AI企業は低採算か

Patel氏は、Anthropicは、推論の粗利益率が約75%(最先端モデルではやや高い)で、Salesforce(約75%)と同水準だと述べました。さらに、次の点を挙げています。

顧客獲得コストがほぼない(SaaSでは最大30%に達する例もある)
R&D費の伸びが、収益の伸びより遅い
顧客の切り替えコストが高く、既存顧客の支出は増え続けている

この観点では「ソフトウェアより優れた事業」になり得るという見方です。

4-3. 「フロンティアのペース調整」

ペース調整の議論について、Patel氏は、AIで自滅する可能性を信じるなら責任ある対応だとしつつ、実際のペース調整は小さいだろうと述べました。各社が競争状態にあり、中国も遠くないためです。

5. NVIDIAの保証:「5,880億ドル」のバックストップ

5-1. 規模と仕組み

SemiAnalysisの「ClusterMax 3.0」と別記事「NVIDIAのバックストップ宇宙」によると、NVIDIAがオフバランスで支えている保証は、同社の追跡で5,880億ドルに上ります。これは、NVIDIAの売上(約4,000億ドルから5,000億ドル超へ向かう水準)に近い規模で、米国のM2の約2.5%に相当するそうです。

内容は、売上の下限保証、家主保証、リースの第三者への移転など、ネオクラウドが投資適格の融資を受けるための後ろ盾です。

5-2. Nanos氏の見方

同氏は、これを「実利的」と評価しました。

NVIDIAは、少数のハイパースケーラーへの依存を避けたい
NVIDIAがオフテイカーとして契約しても、他の顧客がより高い価格を提示すれば、そちらに売る。自社研究用に使うGPUは、売上全体の小さな割合
支援は、GPUだけでなく、建設、メモリ供給、工場、産業機器まで広がっている

「NVIDIAが需要を作っている」という批判に対しては、NVIDIAが公開するモデルの数や、ソフトウェアの品質を挙げ、自社研究も実体があると反論しました。

6. ネオクラウドのセキュリティと格付け

6-1. セキュリティの深刻な問題

SemiAnalysisは、「多くのネオクラウドは、セキュリティが低い」とする記事を公開し、その約8時間後に、Ilya Sutskever氏が、ネオクラウドのサイバーセキュリティの強化を促す投稿をしたと述べられました。

Patel氏によると、次のようなことが起きています。

オープンソースの中国製モデル(GLM 5.3など)が、数十のネオクラウドに侵入できる
あるクラウドでは、意図せず同じクラスターの他の顧客の保存データやジョブが見えてしまい、そこにはGDP上位10位の国の安全保障関連機関と思われる顧客もいた。すぐに運営側へ報告した

Nanos氏は、「ソブリンAI」を掲げる各国にとって、計算資源は通信網のような国家インフラであり、供給が逼迫しているため、政府機関が共用環境を使う事情があると説明しました。

6-2. ClusterMaxの位置づけ

ClusterMaxは、GPUを借りる人向けに、信頼性、セキュリティ、ストレージ、ネットワーク、運用などを測るもので、株式の推奨や、建設計画の遅延の見通しは評価対象ではありません。上位はCoreWeaveとNebiusで、その次の段にOracleとGoogle Cloudが入ります。

6-3. Oracleの二面性

Patel氏は、運用品質では上位のネオクラウドである一方、事業面には別のリスクがあると整理しました。

OpenAI向けの大型契約が、固定マージンで、GPU価格が上がっても取り込めない
債務の積み上がりで、市場が警戒した
ニューメキシコのデータセンターが、パイプラインの問題で長期遅延の可能性があり、同社が不可抗力を発表して株価が下がった(同社は4月以降、顧客向けに遅延を指摘していたという)

Nebiusは、平均契約期間が最も短く、価格を引き上げられたのに対し、CoreWeaveとOracleは、長期契約に縛られ、同じ恩恵を受けにくかったとも述べています。

6-4. 推奨できない事業者が多い理由

SemiAnalysisが追跡する事業者は、323社(AI Cloud TCOモデル)で、推奨されない層のロゴが、上位4層の合計より多いといいます。Nanos氏は、売り手市場のため、資金調達と建設・導入の速度が優先され、サービス品質に手が回らないと説明しました。セキュリティと信頼性という基本的な項目で基準を満たさない事業者が多いのは「悲しい」と述べています。

7. Googleの立ち位置とモデルの「温存」

7-1. Google:DeepMindへの配分低下

Patel氏は、Googleの計算資源のうち、DeepMindの訓練・提供に回る割合が、2〜3年前より下がっていると述べました。今年末時点で、DeepMindの計算資源は、OpenAIとAnthropicを含む3社の中で最小になると見ています。同氏の言葉では、「Thomas Kurianが勝ち、Demisが負けた」状況です。

TPUをAnthropicに多く提供していることも、Google自身のモデル事業の圧迫要因になり得ると指摘しました。Nanos氏は、Gemini(「Argon」と呼ばれる新版)は、コーディングで上位2〜3社に及ばず、独自の強みを見つけなければならないと述べています。来年、OpenAIとAnthropicが、それぞれ5〜10GWを追加する場合、Googleの追加が数GWにとどまると、差がさらに広がる恐れがあります。

7-2. 最新モデルを公開しない動き

Patel氏は、AI各社が最新モデルを社内に留める動きがすでに起きていると述べました。

Anthropicは、2月時点で「Mythos」を用意していたが、一般には機能を抑えた版(「Fable」)を出し、公開まで数か月かかった
OpenAIも、「Astra」の公開に数か月かけ、数学の成果を示したブログで言及した新モデルは、公開されていない
理由の一つは、公開すると蒸留されるため。中国のオープンソースとの差は約6か月で、それを保てる最小限のモデルを出す戦略だとみる

同氏は、AnthropicとOpenAIは、競争上の理由で、今後数週間のうちに新しいモデルを出すだろうとも予想しました。Nanos氏は、収益性の高いAPI販売より、社内で最終用途のアプリを作るほうが利益が大きい場合、「自社でフロンティアのペースを調整する」形になり得ると述べています。