ジェンセン・フアン氏の製品プレゼンテーションは、新しいコンピューティングシステムが何を実現できるかを説明する。しかし、財務的な問題は異なる。顧客はこれらのシステムから十分な収益を得て、投資を継続できるのだろうか？AIインフラサイクルを読み解くには、機器サプライヤーの売上高と顧客の支出、そして最終的な利用状況を結びつける必要がある。本稿は、NVIDIAの次四半期の予測ではなく、枠組みを提供するものである。
ある企業の収益は、別の企業の投資となる。
コンピュータ機器の販売は、供給者にとっては収益となり、購入者にとっては設備投資となる。購入者は、現金で支払いを済ませた後、減価償却を通じて徐々にコストを認識する可能性がある。したがって、供給者の売上高が好調である一方で、顧客の現金支出が多額になるという状況は、互いに矛盾することなく同時に発生する可能性がある。
クラウドプロバイダーが、数年間のサービスを支えるシステムに対して、仮に10億ドルを投資したとします。これらの資産が残存価値ゼロで5年間均等に減価償却されると仮定すると、単純な年間減価償却費は2億ドルになります。この会計上の費用は、初年度の現金支払額とは異なります。実際の耐用年数、構成部品、会計方針は様々であるため、この例はあくまでもタイミングの目安として捉えてください。
容量は利用率とは異なります。
設置容量は、機器がサポートできる最大容量を表します。利用率は、実際にどれだけ使用されているかを表し、有料利用率は、その使用が顧客収益を生み出しているかどうかを問うものです。サーバーは技術的には稼働していても、毎時間魅力的な経済的利益を生み出すとは限りません。社内実験と顧客向けの運用ワークロードは、必ずしも同じ収益性を持つとは限りません。
トレーニングとは、モデルの構築または更新を指し、推論とは、トレーニング済みのモデルを使用して出力を生成することを指します。アプリケーションの開発に伴い、需要はこれらの活動間を移動する可能性があります。したがって、インフラストラクチャに関する説明では、追加のモデルクエリが必ずしも同じ収益や利益につながると仮定するのではなく、ワークロードとその費用負担者を明確に記述する必要があります。
最も目に見えるチップだけでなく、その先を見据えましょう。
実用的なコンピューティングシステムには、メモリ、ネットワーク、電源、冷却、そして稼働場所も必要です。あるコンポーネントに制約がある場合、別のコンポーネントを追加購入しても、すぐに利用可能な容量が増えるとは限りません。これはボトルネックの問題です。最も処理速度の遅い必要な部品が、システム全体の出力を制限する可能性があるのです。
サプライヤーのレポートを読み、製品の移行、顧客の集中度、契約、在庫状況を把握し、それらを顧客の支出とサービス需要に関する開示情報と比較しましょう。顧客は、実際の導入が別の報告期間にずれ込む遅延に直面しながらも、追加投資を計画している可能性があります。意図、購入契約、認識済みの収益を、3つの別々の増分需要として扱わないでください。
検証可能な仮説を立て、際限のない成長線を描くべきではありません。
まず、誤りである可能性のある主張から始めましょう。例えば、「追加のインフラは、より幅広い有料アプリケーションによって支えられるだろう」といった主張です。次に、遊休設備の増加や顧客による導入スケジュールの繰り返し延長など、その主張を弱める証拠を特定します。これらは現状に関する主張ではなく、研究課題です。
四半期ごとの有用なチェックリストでは、サプライヤーの収益と利益率を、顧客の設備投資、設備導入、収益化に関する開示情報と関連付けます。企業価値評価はこのプロセスの最後に行うべきです。市場が成長していても、株価が既に過大な成長や収益性の高い成長を織り込んでいる場合、株価は期待外れになる可能性があります。逆に、成長率の鈍化は、絶対的な需要が減少していることを示すものではありません。水準、変化率、そして価格に織り込まれた期待値を区別することが重要です。
私が改めて検討すべき点は、買い手が新たな設備から十分な利益を得て、発注を継続できるかどうかです。サプライヤーは旺盛な需要を享受できる一方で、顧客はどの用途が費用に見合うのかをまだ検討している段階にある。これらは、異なる時間軸で進行する、関連性のある物語である。
AI投資で次に確かめたいこと
機器販売、導入済み設備容量、顧客返品をそれぞれ個別に追跡する。これらはAI投資サイクルの異なる段階を測定するものである。
AIへの設備投資を増やせば、株主利益は必ず増加するのか？
いいえ。利益は、利用率、価格設定、運用コスト、資産寿命、そして投資家が事業に支払った価格にも左右される。
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