Atreides CIO Gavin Baker氏「弱気材料が一つも見つからない」― a16z David George氏との対談で語るAI相場観
a16zのPodcastに、Atreides ManagementのCIOであるGavin Baker氏が出演し、ホストのDavid George氏(a16z)と、AI相場が本当にバブルなのか、そしてAIインフラをめぐる投資機会について徹底的に語り合った。「NVIDIAのJensen Huang氏とSpaceXのElon Musk氏が、21世紀を"エロンとジェンセンの時代"にする」という大胆な見立てから、軌道上データセンター、小惑星採掘まで、話題は多岐にわたった。以下、対談の主要なポイントを整理する。
1. 弱気材料が一つも見つからない
Baker氏は、この夏ずっと「自分のセンチメントを弱気にしてくれる材料」を探し歩いていたが、「7月も8月も、悪化している定量的な指標を一つも見つけられなかった」と明かす。OpenAI、オープンソース、そして、Grokは、軒並み加速しており、AI業界全体としては7月・8月と勢いを増しているにもかかわらず、関連する米国株の一部は、この2カ月で大きく下落しているという奇妙な状況があるという。IPO前の静粛期間にあるAnthropicについては、会計基準を整理して、OpenAIと比較可能な収益定義に"リベース"した可能性を指摘。フロンティアラボ同士では、相手の新モデル発表に合わせて自社の新モデルを公開するという駆け引きが常態化しているとも語った。
2. 「または」ではなく「そして」で考える
投資家との対話は決まって「これがどう崩れるか」から始まるとBaker氏は言う。多くの人が、「大規模モデルかオープンソースか」という二者択一で捉えがちだが、実際には、「フロンティアモデルも、1世代前のモデルも、オープンソースも、アプリケーション企業も、クラウドも、そして、5大ラボもすべてうまくいく」という"AND"の構図だと強調する。「NVIDIAは、その中心にいる。26年間の経験から、Jensen(Huang)に逆張りしないことを学んだ」と述べた。
3. ラボは永遠に利益を再投資し続けるのか
両者は、フロンティアラボが、当面フリーキャッシュフローを生まず、営業キャッシュフローのほぼすべてを次の学習投資に回し続けると予測する。過去には、MicrosoftのSatya Nadella氏が一時的に設備投資を"渋った"ことを後悔しているとし、対照的に、AnthropicのDario Amodei氏は、「使いすぎて破産するより、使わなすぎてシェアを失う方がまだましだ」と保守的な姿勢を取った一方、OpenAIとSpaceXは、積極投資でリードを奪還したと分析。データセンターの投資回収期間について、Nebiusは、ギガワットあたりGPU計算能力への投資回収が9〜10カ月と開示しており、スポット市場ではさらに短縮されるという。SpaceXは、クラスターの立ち上げが速いため、さらに有利な回収期間を実現できるとし、BlackstoneやKKR、Apolloなど大手ファンドによる低コストな資金調達も、この投資回収を後押ししているとした。
4. 需要サイドの現実:数千万人規模の重課金ユーザーと"普及"の初期段階
現在業界全体で年間800億ドル規模とされる収益を支えているのは、実質的な価値を得ている重課金ユーザーで、その数は「3,000万人という数字はおそらく過大評価で、1,000万人以下かもしれない」とBaker氏は分析する。企業内でのトークン利用にはべき乗則があり、伝統的な銀行は給与に対して1%程度、AIネイティブな企業では、10%以上を投じる例もあるといい、最もヘビーに使うエンジニアは、中央値の10〜100倍のトークンを消費するという。世界の知識労働者15億人を分母にすれば、「普及という観点ではまだほぼゼロだ」とし、Atreides社内のトークン消費量も3月から8月の間に100倍に急増したと明かした。
5. 反応型コーディングから自律型エージェントへ
Claude Codeの登場により、最も洗練されたエンジニアの実装コードのうちAIが書く割合は20%から90%超に跳ね上がったが、これはまだ「反応型(要約や下準備)」の域を出ないとBaker氏は指摘する。次の段階は、エージェントが、自ら「今日推奨すべきアクションは何か」を提案する、より能動的な形へと進化するという。歴史を振り返れば、自動車・テレビ・ラジオ・インターネット・鉄道・製鉄業など、真に革新的な技術が登場するたびにバブルが生じてきたが、今回の設備投資の多くは負債ではなく営業キャッシュフローで賄われている点が健全だとした。また、銅などの物理的な供給制約がむしろ成長ペースを適度に抑えており、それは社会にとって良いことだとも述べた。一方で、米国内のAI規制やナラティブの現状には「かなり驚くほど悪い状況にある」と懸念を示した。
6. 供給不足がもたらす「計算格差」のリスク
人々が安価なトークンではなくフロンティアモデルのトークンを選ぶのは、それでもなお大きな消費者余剰が生まれているためだとBaker氏は説明する。もしデータセンターの建設に反対する勢力が拡大の抑制に成功すれば、「大企業や富裕層だけが、計算資源を利用できる、計算格差の時代」を招きかねないと警鐘を鳴らした。また、「オープンソースのトークンは無料」という一般的な誤解についても、実際には同等サイズのモデルであれば同じだけの計算コストがかかると指摘。中国のKimiのライセンスは、収益の30%を徴収する契約になっており、しかもタスクあたりのトークン消費効率は劣るとの分析も示した。
7. 軌道上データセンターというSpaceXの賭け
Baker氏は、SpaceXが構想する軌道上データセンターについて「デス・スターのような巨大施設ではなく、旅客機ほどのサイズ」だと説明する。太陽同期軌道に乗せることで、常にラジエーターを日陰側に保ち冷却する仕組みだという。ある物理学博士号を持つ投資家が、「これは物理的に不可能だ」と主張していたが、実際にSpaceXのエンジニアと話した後に前言を撤回したというエピソードも紹介した。コスト構造としては、地上のデータセンターが、1ギガワットあたり約500億ドルかかるうち、電力・冷却・人件費に相当する約150億ドル分は地球上ではインフレ要因になる一方、宇宙ではこれらが不要になる。残る半導体等のコスト(約350億ドル)は変わらないが、Starshipの再利用化により打ち上げコストが10億ドル未満まで下がれば、経済性は一気に逆転するという。ElonMusk氏とJensen Huang氏は、共同で「Reubenラック」を設計しており、2027年第4四半期の打ち上げを目指しているとした。
8. Starlinkの2兆ドル市場と「表も裏も勝つ」コンピュート戦略
Starlinkのモバイル事業は、既存の通信市場に加えておよそ8,000億〜9,000億ドル規模の収益機会を持つとされ、放送・クラウド事業も合わせれば市場規模は2兆ドル近くに達するという。Baker氏は、SpaceXの立ち位置を「表が出ても裏が出ても勝つ」ものだと表現する。自社のAI事業(Grok/Grokbot)が、急速に成長している一方で、たとえその事業でつまずいたとしても、SpaceXは巨大なインフラ企業として存続できるという構図だ。
9. 最もSF的な構想:小惑星採掘と火星移住
対談で最も未来的な話題として挙がったのが小惑星採掘だ。小惑星「プシケ」には、地球の地殻に存在するすべての金・銀・プラチナなど貴金属を上回る量が眠っているとされる。Starshipの実用化が進めば、こうした小惑星を捕獲し、太平洋上の米国領の環礁付近の静止軌道に安定させ、Optimusロボットに採掘作業をさせるという構想が現実味を帯びるという。Jeff Bezos氏がかつて語った「将来、地球は住宅専用地域になる」という発言も引用し、重工業を宇宙に移すことで環境負荷の懸念にも対応できるとした。さらに、今後8年以内にはStarshipの船団が火星に着陸し、Optimusロボットが太陽光パネルや通信設備を先に設営したうえで、人類が居住を始める未来も語られた。
10. 「インテリジェンスの抽象化レイヤー」を誰が握るのか
Microsoftは、自社フロンティアモデルの開発には失敗したものの、「今後は単一の最強モデルではなく、複数モデルのアンサンブルの時代になる」という潮流により、むしろ戦略的な立場が強まったとBaker氏は分析する。多くの大企業は、最も優れたオープンソースモデル(近くNVIDIA系になる可能性がある)を自社データで強化学習・追加学習し、それを"自社の知性"として所有したうえで、1〜2種類のフロンティアモデルと組み合わせてルーターの裏側で運用する形に向かうという。この"抽象化レイヤー"を握ることの難しさについては、小売業になぞらえて説明された――アメリカ市場でチェーン展開すれば理論上どんな業態でも500億ドル規模になり得るが、実際に全米で店舗網を運営し使いこなすのは、難しいのと同様、抽象化レイヤーの構築も見た目以上に困難だという。現時点で最も有望な実例として、Goldman SachsやMorgan Stanley、JPMorgan、Fidelity、a16zといった顧客ごとにオープンソースモデルを強化学習するFireworks社の「Nexus」製品を挙げた。
11. Harvey、Cursorが示す「バーティカルAI」の勝ち筋
法務分野でHarveyが好調な理由として、コーディングと同様に「検証可能で文書化されている」業務特性が挙げられた。一方、大手法律事務所Kirkland Ellisが、自社AI構築に5億ドルを投じると発表したことは、市場規模の大きさを裏付ける一方で、継続的なモデル更新の難しさを物語っているという。Microsoft、Databricks、Snowflake、Salesforce、Workdayなど、あらゆるプレイヤーがこの"抽象化レイヤー"の座を争うとし、長期的に最も低コストな提供者になるには、垂直統合し自らコンピュートを保有する必要があると指摘した。
12. NVIDIAは"AIの中央銀行" ― 垂直統合と水平開放の戦略
Baker氏は、NVIDIAの戦略を「垂直統合しつつ水平方向には開かれている」と評する。半導体企業へのアドバイスとしては、「NVIDIAと正面から競合するのではなく、そのエコシステムに組み込まれる形でニッチな1%のシェアを取りに行くべきだ。アクセラレーター市場の1%は、ざっと1,000億ドルの価値がある」という。NVIDIAはGPU・CPU・ネットワークスイッチなど9種類のチップを展開し、資金調達のしやすさでも際立つ。500億ドル規模のデータセンターであれば、必要な自己資本はわずか150億ドルで、残りは、BlackstoneやKKR、Apolloといった大手が、チップ売却による粗利がリスク保証額(残存価値保証)を上回る限りリスクの低い形で融資するという。NVIDIAは半導体製造能力の7〜8割、DRAMやNANDなどサプライチェーン全体を押さえており、オープンソースの普及もNVIDIAにとって脅威ではなくむしろ追い風だと説明する。「トークンあたりの利益率が下がっても、供給制約下ではより多くのトークンが消費されるため、必要なコンピュートの総量はむしろ増える」という理屈だ。また、AI・電力の"分散"を志向するJensen Huang氏のインセンティブは、結果的に米国の国益とも一致していると評価。「スーパーマンのマントを引っ張るな」という比喩で、半導体業界の新興勢力に対しNVIDIAとの協調を勧めた。競合の一つであるAmazonの新チップ「Jalapeno」については「短期間でここまで競争力のあるチップを作ったことは評価すべき」としつつ、システム全体でNVIDIAに対抗するには9種類すべてのチップが必要だとも指摘した。
13. チップの契約形態が明かす"本当の需要"
供給制約下では真の需要選好を読み取るのが難しいとしたうえで、Baker氏はチップメーカーと顧客の契約形態から本音を推測できると語る。第一に、チップメーカーが顧客に直接出資する形態(Google・AmazonによるAnthropicへのTPU/Trainium関連出資)。第二に、BlackstoneやApollo、KKR、Goldman Sachsなどが融資し、残存価値保証(RVG)を活用する形態。第三に、トークン単価を固定した上でワラント(新株予約権)を付与する形態で、これはチップの性能が株価の値上がりペースを上回らない限り正味現在価値がマイナスになりうるリスクがあるという。NVIDIAが締結する契約の質の高さは、こうした著名な投資家たちが実際に出資に加わっている事実からも裏付けられると結んだ。
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