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ざっくり翻訳）セコイアのレポートから「AIの6000億ドルの疑問」

ブリちゃんのシン・ニューヨーカー🗽

AIの6000億ドルの疑AIバブルは転換点に達しつつあります。次に何が起こるかを見極めることが重要です。(デビッド・カーン著 2024年6月20日)

※今回ヴェンチャーキャピトルの報告書を翻訳した記事です。正確さについてはオリジナルを参照してください。またリンクはすべて原文のリンクを採用しています。

2023年9月に、私は「AIの2000億ドルの質問」を発表しました。その記事の目的は、「すべての収益はどこにいくのか」という質問をすることでした

私は当時、AI インフラストラクチャの構築によって暗示される収益期待と、エンドユーザー価値の代理でもある AI エコシステムの実際の収益成長との間に大きなギャップがあることに気づきました。私はこれを、「現在のレベルでは、毎年の設備投資で埋める必要がある 1,250 億ドルの穴」と表現しました。

今週、Nvidia は世界で最も価値のある企業へと上り詰めました。この数週間、分析の背後にある最新の計算結果を求めるリクエストを数多く受けました。AI の 2,000 億ドル問題は解決されたのでしょうか、それとも悪化したのでしょうか?

今日この分析を再度実行すると、次のような結果が得られます。AI の 2,000 億ドル規模の問題が、AI の 6,000 億ドル規模の問題に変わっていたのです。

表1 データセンターの売上とコストを元にしたAIから利益を得るために必要な売上

注: この指標を直接計算するのは簡単です。Nvidia のRun-Rate 収益(訳注: 表中の「稼働からくる売上」)予測を 2 倍にして、AI データセンターの総コストを反映させるだけです (GPU は総所有コストの半分を占め、残りの半分にはエネルギー、建物、バックアップ ジェネレータなどが含まれます) 1。次に、GPU のエンド ユーザー 、たとえば、(マイクロソフトのクラウドサービスである)Azure、(アマゾンのクラウドサービスである)AWS、GCP から AI コンピューティングを購入し、同様に利益を上げる必要のあるスタートアップ企業や企業) の 50% の粗利益を反映させるために、さらに 2 倍にします。

2023 年 9 月から何が変わりましたか?

  1. 供給不足は緩和されました。2023年後半は GPU 供給不足のピークでした。スタートアップ企業は VC に電話をかけ、話を聞いてくれる人には誰にでも電話をかけ、GPU を入手するための支援を求めていました。今日では、その懸念はほぼ完全に解消されています。私が話したほとんどの人にとって、今では妥当なリードタイムで GPU を入手するのは比較的簡単です。

  2. GPU の備蓄が拡大中: Nvidia は第 4 四半期に、データセンター収益の約半分が大手クラウド プロバイダーによるものだと報告しました。Microsoft だけで、Nvidia の第 4 四半期収益の約 22%を占めた可能性があります。ハイパースケールの設備投資は過去最高レベルに達しています。これらの投資は、ビッグ テックの 2024 年第 1 四半期の収益の主要なテーマであり、CEO は事実上、市場に対して「好むと好まざるとにかかわらず、GPU に投資します」と語っています。ハードウェアの備蓄は新しい現象ではなく、リセットのきっかけは、備蓄が十分に大きくなり、需要が減少することです。

  3. OpenAI は依然として AI 収益の大部分を占めています。The Information は最近、OpenAI の収益が 2023 年後半の 16 億ドルから現在は34 億ドルに増加していると報告しました。少数のスタートアップが収益を 1 億ドル未満の範囲に拡大しているのを見てきましたが、OpenAI と他のすべての企業との差は依然として大きくなっています。ChatGPT 以外で、消費者が現在実際に使用している AI 製品はいくつありますか? 月額 15.49 ドルの Netflix や 11.99 ドルの Spotify から得られる価値を考えてみてください。長期的には、AI 企業は消費者が財布の紐を緩め続けるために大きな価値を提供する必要があります。

  4. 250億ドルの穴は今や5,000億ドルの穴に:前回の分析では、Google、Microsoft、Apple、Metaのそれぞれが、AI関連の新たな収益から年間100億ドルを生み出すことができると寛大に想定しました。また、Oracle、ByteDance、Alibaba、Tencent、X、Teslaのそれぞれについて、AI関連の新たな収益が50億ドルになると想定しました。この想定が当てはまり、リストにさらに数社が加わったとしても、1,250億ドルの穴は今や5,000億ドルの穴になってしまいます。

まだ終わりではありません。B100 が登場します。 今年初め、Nvidia は B100 チップを発表しました。このチップは、わずか 25% のコスト増で2.5 倍のパフォーマンスを発揮します。これにより、NVDA チップの需要が最終的に急増すると思われます。B100 は H100 に比べてコストとパフォーマンスの面で劇的な改善を示しており、今年後半には誰もが B100 を手に入れようと試みるため、再び供給不足に陥る可能性があります。

私の前回の記事に対する主な反論の 1 つは、「GPU の CapEx は鉄道の建設のようなもの」であり、最終的には列車が来ると同時に目的地 (新しい農産物の輸出、遊園地、ショッピング モールなど) も来るというものでした。私は実際にこれに同意しますが、いくつかの点が欠けていると思います。

  1. 価格決定力の欠如: 物理的なインフラストラクチャの構築の場合、構築しているインフラストラクチャに関連する固有の価値があります。サンフランシスコとロサンゼルス間の線路を所有している場合、場所 A と場所 B の間に敷設できる線路の数には限りがあるため、独占的な価格決定力を持っている可能性があります。GPU データ センターの場合、価格決定力ははるかに低くなります。GPU コンピューティングは、時間単位で課金されるコモディティ化が進んでいます。寡占状態になった CPU クラウドとは異なり、専用の AI クラウドを構築する新規参入者が市場に殺到し続けています。独占や寡占がなければ、固定費が高く限界費用が低いビジネスでは、価格が限界費用まで引き下げられることがほとんどです (例: 航空会社)。

  2. 投資の焼却: 鉄道の場合でも、そして多くの新しい技術の場合でも、投機的な投資の熱狂は、しばしば資本の焼却率の上昇につながります。『市場を動かすエンジン』は、技術投資に関する最高の教科書の 1 つですが、その主なポイントは、鉄道に焦点を当てたものです。投機的な技術の波の間に、多くの人が多額のお金を失うということです。勝者を選ぶのは難しいですが、敗者 (鉄道の場合は運河) を選ぶのははるかに簡単です。

  3. 減価償却: 技術の歴史から、半導体はどんどん良くなる傾向があることがわかっています。Nvidia は、B100 のような次世代チップを今後も生産し続けます。これにより、前世代チップの減価償却はより急速に進むでしょう。市場は B100 と次世代チップの改良速度を過小評価しているため、今日購入した H100 が 3 ～ 4 年後にどの程度価値を維持するかを過大評価しています。繰り返しますが、この類似点は物理インフラストラクチャには存在しません。物理インフラストラクチャは、コストとパフォーマンスが継続的に向上するような「ムーアの法則」タイプの曲線には従いません。

  4. 勝者対敗者: 勝者と敗者を注意深く見る必要があると思います。インフラが過剰に構築されている時期には、常に勝者が存在します。AI は次の変革的な技術の波になる可能性が高く、前回の記事で述べたように、GPU コンピューティングの価格が下がることは、長期的なイノベーションとスタートアップにとって良いことです。私の予測が当たれば、主に投資家に損害を与えることになります。創業者と企業構築者は AI の構築を継続し、コスト削減とこの実験期間中に蓄積された学習の両方から利益を得るため、成功する可能性が高くなります。

AI によって莫大な経済的価値が生み出されるでしょう。エンド ユーザーに価値を提供することに注力する企業創設者は、大きな報酬を得るでしょう。私たちは、世代を定義する可能性のあるテクノロジーの波を生きています。Nvidia のような企業は、この移行を可能にする上で果たした役割に対して多大な称賛に値し、今後長きにわたってエコシステムで重要な役割を果たす可能性があります。

投機熱はテクノロジーの一部であり、恐れる必要はありません。この瞬間に冷静さを保った人には、極めて重要な企業を築くチャンスがあります。しかし、シリコンバレーから国内の他地域、さらには世界に広まった妄想を信じないようにする必要があります。その妄想は、AGI が明日登場するので、私たちはみんなすぐに金持ちになり、唯一の貴重なリソースである GPU を備蓄する必要があるというものです。

現実には、これからの道のりは長いものになるでしょう。良い時もあれば悪い時もあるでしょう。しかし、間違いなく価値のあるものになるでしょう。

この分野で開発を行っている場合は、dcahn@sequoiacap.comまでご連絡ください。（翻訳ここまで）

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