Nvidiaがリースを引き受ける

Nvidiaは、自社GPUを中心に構築したラックに他社製プロセッサを入れようとしている。同時に、顧客が売れなかったクラウド容量を引き取ることにも同意している。一方の判断はマシンを開き、もう一方は、そのマシンを収める建物の背後にNvidiaのバランスシートを置く。

Nvidiaは単にAIファクトリーにおける支配的なチップ供給者ではなく、そのバランスシートを組織する存在になりつつある。NVLink Fusionは混載シリコンのラックをNvidiaのインターコネクトで接続し続けられる一方、投資、リース、容量保証によって、どのプロジェクトが資金調達され、遊休時間を誰が負担するかに同社が影響を及ぼせる位置が生まれる。これは、Nvidiaがすべてのチップを保有し、すべての契約を支配し、すべての保証から利益を得られることを意味せずに、AIインフラに対するレバレッジを生む。

Nvidiaは今や、消費者向けよりも企業向けとして扱われることが増えている。2024–26年の記録全体で、Nvidia報道における企業向けの枠組みは15.2%から25.1%へ上昇し、消費者向けの枠組みは18.3%から10.3%へ低下した。これはNvidiaの売上高ではなく、報道の測定値である。主にチップを使うデバイスを通じて語られていた企業と、そのチップを収め、電力を供給し、費用を払わなければならないプロジェクトを通じて語られる企業との隔たりを示している。

NvidiaはまずGPUの導入を容易にした

以前のプラットフォームが答えたのはソフトウェアの問いだった。2018年、NvidiaはGPU上でのKubernetesオーケストレーションをサポートし、GPU強化機能をオープンソースコミュニティに提供するとした。2019年には、CUDAアクセラレーションをArm CPUにもたらし、AIおよび高性能コンピューティング用ソフトウェアをArmと共有すると述べた。どちらの動きも、顧客がNvidiaハードウェアを使い始めるまでに必要な作業を減らした。

導入がボトルネックだった時期には、この設計は理にかなっていた。開発者にはソフトウェアが、運用者には使い慣れた導入ツールが、チップ購入者にはハードウェア到着後にアプリケーションが動くという確信が必要だった。NvidiaはCUDAとアクセラレータを購入の中心に置いたまま、こうした補完要素へのアクセスを広げられた。

ラック規模のデータセンターは別の問いを投げかける。運用者はCPU、アクセラレータ、ネットワーキングを稼働するシステムへ接続し、そのシステムを、建物、電力接続、資金調達を正当化できるほど稼働させ続けなければならない。Nvidiaのソフトウェア上の優位性は依然として重要だが、チップを発注してからそれで売上を得るまでのあらゆる判断には答えない。

NVLink Fusionは競合シリコンを受け入れるが、ラックを中立にはしない

2025年5月、Nvidiaはラック規模システムでNvidia以外のCPUまたはアクセラレータをNvidia GPUと結合するNVLink Fusionを発表した。その後Armは、Neoverse CPUがFusionを通じてアクセラレータと統合できるようになるとした。SiFiveは2026年1月、同社のRISC-VプロセッサIPをNvidiaおよびパートナーチップと通信させるため、この技術を統合すると述べた。

Nvidiaは、システム設計で重要であり続けるためにすべてのプロセッサを供給する必要はない。顧客は別のCPUを選び、あるいは専用アクセラレータを検討しながらも、Nvidiaを軸に組織されたインターコネクトとアーキテクチャを選べる。その接続を開くことは、購入者がラックに置けるコンポーネントの選択肢を広げる。しかしNVLinkを独立した標準に変えるわけではなく、参加するすべての設計が実導入に至ることも証明しない。

物理的な違いは重要である。データセンター運用者は、抽象的な「ヘテロジニアスコンピュート」を買うのではない。すでに冷却システムと電力予算が定められた有限のラック内で、有用な速度でデータを交換しなければならないコンポーネントを発注する。こうした接続を定義する企業は、別の企業が価値あるチップを供給していても、代替しにくい存在であり続けられる。

推論は、かつて1つのアクセラレータが担った仕事を分割している

トレーニングでは、汎用アクセラレータのフリートが報われた。モデルを提供する際には、局面ごとに異なる制約が表れる。プリフィル段階は入力プロンプトを処理し、デコーディングは応答を生成する。NvidiaのRubin CPXアーキテクチャは、プリフィル向けにメモリ帯域幅より演算能力を重視する。NvidiaとGroqの契約に関する報道は、Groqの技術が他の推論処理向け超低遅延バリアントを支え得ることを示唆しているが、これは発表済み製品ではなく可能性にとどまる。

NvidiaとGroqは、確認済みの$20B、非独占的な推論技術ライセンス契約を結び、その取り決めの一環としてGroqの上級幹部がNvidiaへ移った。ライセンスによってNvidiaは代替的なサービング手法にアクセスできるが、それはGroqを買収したことや、同社技術の独占的支配を確保したことを証明しない。この区別が核心である。他社が専用推論を追求し続けられるなかでも、Nvidiaは自社システム設計に選択肢を加えられる。

モデル開発企業は実際にそうしている。OpenAIとBroadcomは、設計から製造テープアウトまで9カ月で進めたLLM最適化推論チップ、Jalapeñoを発表した。InferactはオープンソースのvLLM推論エンジンを軸に$150Mを調達し、DeepInfraは190以上のオープンモデルをサポートすると報告した。ハードウェアの専門化とソフトウェアの可搬性は、デフォルトのGPUサービングスタックのコストを購入者が問い直す手段になる。したがって、推論インフラをより深く見るなら、それはすべてを勝ち取る代替チップ1つの話ではなく、同一サービス内にある異なる仕事の話である。

Nvidiaはハードウェア受注の横に資本を置く

10月1日、Nvidiaは$30BのOpenAI投資約束における最後の$10Bトランシェを完了した。NvidiaはIntel株214.7 million株も1株当たり$23.28で購入し、約$5Bを投じた。7月下旬時点で、Nvidiaは非上場企業に保有する資産として$47.9Bを報告し、その会計年度の残り期間に向けて株式投資に$18Bをコミットしていた。当初およそ$20Bを目標としていた後、同社は投資適格債を$25B売却した。

これらの取引には、それぞれ異なる目的と限界がある。OpenAIは大口のコンピュート購入者であり、株式投資はそれ自体がハードウェア発注を構成せずに、Nvidiaを顧客の見通しと結び付ける。Intel株の購入はチップメーカーへの持ち分であり、その製造や製品ロードマップの支配ではない。NvidiaはIntelの18Aプロセスを試験したと報じられたが、生産には進まなかった。この持ち分はNvidiaの新たな製造ルートを確立するものではない。

Nvidiaが2月に開示した内容は、より直接的なプロジェクト上の義務を浮かび上がらせた。土地、電力、データセンター施設をリースする企業向けの$3.5Bの保証であり、Q3水準の4倍である。新興の運用者はGPUへの需要を持ちながらも、それを中心に用地の資金を出すよう地主や融資者を説得するのに苦労し得る。Nvidiaの信用力はその隔たりを埋める助けになるが、失敗したプロジェクトのどの程度を同社が負担するかは保証条件次第である。

売れ残った時間は契約上の負債になった

CoreWeaveによるNvidiaへの$6.3B発注は、CoreWeaveが他の顧客に販売できないクラウド容量を、NvidiaがApril 13, 2032まで購入すると定めている。CoreWeaveは稼働率へのバックストップを得て、Nvidiaは他の顧客が容量を埋めるかどうかに結び付いた義務を負う。これはNvidiaがクラウドプロバイダーを「支援する」と言うより正確である。誰も買わなかった時間を特定し、それを買うことに同意した当事者を明示している。

NvidiaはFirmusやSharon AIを含む新興プロバイダーにも関連する取り決めを提示した。収益の一部と引き換えに、未使用GPUを再リースするというものだ。運用者は空のマシンに対する一定の保護を得ながら容量を資金調達し、提供できる。Nvidiaは上振れに参加する一方、未使用機器を自社の帳簿に戻す明確な経路を引き受ける。GMI Cloudによる$668Mの調達は、別の役割分担を示す。Nvidiaが参加した株式調達によるのは$223Mで、CTBC主導のクレジット部分が$445Mを供給した。Nvidiaの株式参加は、同社がその融資を保証したことを意味しない。

これらはAIインフラ金融における別個の手段である。株式は債権者の後に損失を吸収し、リース保証は施設に関する義務を支え、容量購入は別の購入者が引き取らなかったサービスに対価を払う。いずれもNvidiaがクラウド運用者を完全に所有する必要はない。それぞれが、運用者が何を建設できるか、融資者が何に資金を出す意思を持つかに影響し得る。Nvidiaは、ネオクラウドの融資者をデフォルトから守ることについて保険会社と初期段階の協議をしたと報じられているが、完了した保険商品や引受事業がその協議から生じるわけではない。

他社のバランスシートと低コストなサービングが、この立場を制限する

Broadcomは、$125.2B、5年間のTPUリース契約への資金供給を支援し得る転換社債を通じ、Anthropicに最大$42Bを貸し出すことで合意している。この取り決めは、専用シリコンから資金調達済み容量への道筋がNvidiaだけではないという主張への反例となる。Broadcomは自前の信用で、別のコンピュートスタックに対する需要を支えられる。NvidiaとBroadcomはまた、顧客購入を支えるため残存価値保証を用いており、機器の将来価値を現在の資金調達条件の一部にしている。

大きなコミットメントは、導入済み需要と同じではない。NvidiaがOpenAIに最大$100Bを投資するとの発表済み計画は、企業間で、Nvidiaが現在資金を拠出済みのより小規模な最大$30Bの枠組みに向かう前に停滞したと報じられた。Nvidiaはまた、Ohioのデータセンターに関する取り決めを見直し、計画された$250Bのバックストップのうち当初は半分だけを保証する形にしたと報じられた。Nvidiaはプロジェクトを支援する意思を持っていたが、引き受けるリスクの規模とタイミングも交渉した。

報じられたOpenAIとAnthropicの文書では、推論コストは売上高の半分を超えており、サービング効率が両購入者にとって重要である理由を説明する。OpenAIのエンジニアは、推論コストを半分超削減する方法を見つけたと報じられた。応答当たりのコスト低下はモデル企業の助けになり得るが、同時に、その企業が確保する必要のある容量や既存機器の価値を変え得る。各契約の稼働率、解約、残存価値の条件がなければ、見出しになる投資も見出しになる保証も、最終的に誰がその調整を引き受けるかを明らかにしない。

計画中のTexasデータセンターは、この新たな取り決めを一カ所に集約する。AnthropicはNvidiaが支援するLambdaと$35Bのクラウド契約を結んだ。取り決めではHut 8が施設を建設し、Nvidiaがチップを供給し、Nvidiaがリースを保有する。建設者、クラウドプロバイダー、顧客、チップ供給者にはそれぞれ別の名前がある。リースを担う予定なのはNvidiaである。