マイクロソフトとOpenAIの真の取引：チップ設計よりも送電線が重要
マイクロソフトがOpenAIのハードウェアの頭脳を取り込むという賭けは、AI経済学の厳しい真実を露わにする――ボトルネックはもはや最も賢いチップを作る者ではなく、それを稼働させられる者になったのだ
マイクロソフトは、OpenAIのカスタムチップとデータセンターの設計を、現在2032年まで延長された知的財産権の下で「工業化」する。サティア・ナデラCEOはドワルケシュ・パテル氏の最新ポッドキャストでこれを明かし、ハイパースケーラー各社がAIインフラスタックの獲得を競う方法における根本的な変化を示している。しかし、この見出しは最も重要な点を覆い隠している。ナデラ氏は、マイクロソフトがGPUを「在庫として抱えている」のは、十分な速さで電力供給ができないためだと認めたのだ。AI競争の新時代においては、チップ設計完了のスケジュールよりも、送電権や変電所の許可が重要になっている。
数十億ドル規模の設備投資を明確にする契約
10月28日に最終決定されたこの改訂パートナーシップでは、OpenAIが汎用人工知能（AGI）の到来を一方的に宣言する権限が、AGIがいつ到来するかを検証する独立した専門家パネルに置き換えられた。OpenAIのモデルおよび製品に対するマイクロソフトの知的財産権は、安全保護措置の対象となるAGI後のシステムを含め、2032年まで継続する。一方、機密研究手法へのアクセスは、2030年またはAGI検証のいずれか早い方まで継続される。収益分配は、このパネルが判断を下すまで維持される。
この構造は、資本配分の謎を解決する。数ギガワット級のデータセンターを建設する投資家やサプライヤーは、いつ到来するかわからない二元的な「AGI宣言」ではなく、確定した期間に基づいて支出を保証できるようになった。今会計年度にAIインフラに800億ドル以上を投資するマイクロソフトにとって、契約上の確実性は、稼働率が電力供給スケジュールに遅れているにもかかわらず、ハードウェア調達を前倒しすることを正当化する。
物理学が調達を凌駕するとき
ナデラ氏による遊休GPUの率直な認容は、画期的な出来事だ。この2年間、AIインフラ構築の物語はチップ供給、つまり誰が最も多くのH100やGB200を確保できるか、誰がTSMCの生産能力を確保したかに集中していた。その希少性は、今や異なる制約へと変化しつつある。それは、メガワット（電力）と建設の速度である。
ナデラ氏は、「AIデータセンターにとっての電力可用性と構築速度」が今や決定要因であると述べ、電力調達をソフトウェアエンジニアリングと並ぶ経営幹部の能力へと引き上げた。マイクロソフトは、原子力、先進的な天然ガス、長時間蓄電など、数ギガワット規模の電力購入契約を締結し、送電網接続を確保するために奔走している。確実な電力と完成した建屋がなければ、最も洗練されたアクセラレーターでさえ、リターンを生み出すことはできない。
この物理学優先の視点は、なぜマイクロソフトが単にチップのIPをライセンスするだけでなく、OpenAIのシステムレベル設計を取り込んでいるのかを説明する。OpenAIとブロードコムの提携は、2026年後半に展開を開始する10ギガワット規模のカスタムAIインフラを目標としている。この規模では、ラック密度、光ネットワーキング、熱管理における革新が求められる。これらは、マイクロソフトがそのIPの傘の下で、Azure全体に導入、拡張、展開できる知見だ。その価値はシリコンアーキテクチャ単独にあるのではなく、熱力学的および電力供給の制約の限界で運用するための包括的な設計図にあるのだ。
投資テーゼ：電力上限下での垂直統合
マイクロソフトの戦略は、ゼロから始めることなく垂直統合までの時間を短縮する。これは、Googleの10年にわたるTPU開発やAWSのTrainium構築に対する迅速な代替策となる。OpenAIのシステムIPをまず工業化することで、マイクロソフトは3つの側面でオプション価値を得る。学習コスト効率を向上させるNvidia製チップの部分的な代替、サプライヤーとの交渉における影響力、そしてモデルアーキテクチャと物理インフラ間のより密接な結合である。
財務メカニズムはシンプルだ。もしマイクロソフトが2027会計年度までにAI学習ワークロードの10〜20%を自社開発チップに置き換えれば、ドルあたりのパフォーマンス向上と供給保証によって、Nvidia製品のみのフリートと比較して、統合された粗利益率が1.5〜3%ポイント拡大する可能性がある。Azureは、OpenAIがインフラベンダーを多様化する中でも、2032年までOpenAIのフロンティアモデルに対するステートレスAPIの独占権を保持し、高利益のサービスとしてのプラットフォーム（PaaS）収益を確保する。
しかし、実行リスクは大きい。マイクロソフトはOpenAIの設計を取り込み、フロンティアモデルと共同最適化されたMaiaおよびCobaltの量産世代を出荷し、そして――決定的に重要なことに――電力問題を解決しなければならない。設備投資は、計算能力から電力網側の投資へと移行している。具体的には、土地取得、変電所、送電網のアップグレード、敷地内発電などだ。これらの資産は会計上の耐用年数が長く、短期的な減価償却を抑制するため、現金支出が急増しても報告される営業利益率が改善する可能性がある。
決定的な能力は今や、公益事業レベルのプロジェクト開発である。確実で低炭素なメガワット電力と送電網接続を最も早く確保した者が、AIの供給曲線を決定する。マイクロソフトの貸借対照表は資本を提供するが、実行は許認可、地方政治、そして四半期ではなく年単位で測られる工期にかかっている。
クラウド・モデル・チップのバンドルに関する規制当局の監視は強まっている。AGI後のIP権の延長やAzure APIの独占権は、独占禁止法上の問題を引き起こし、相互運用性の是正措置を強制される可能性がある。一方、Nvidiaの価格決定力は、信頼できる自社開発の代替案が成熟するにつれて利益率の圧力に直面するだろう。そのタイミングは、OpenAI由来のシステムが2026年後半までに生産体制に入るかどうかにかかっている。
新たな計算は容赦ない。優れた電力インフラがなければ、どんなに素晴らしいチップも遊休資産となってしまう。マイクロソフトは、その両方を習得できると賭けているのだ。
投資助言ではありません