Goldman、AIの主要なボトルネックとして電力とコンピュートを指摘

Goldmanのメモは、投資家の注意をAIの物理的インフラに向け、高圧電力の確保が現在、チップを購入するための資金を持つことよりも大きなハードルになっていると指摘している。これにより、既に系統接続を持つ企業は優位に立ち、チップ供給ではなく電力の利用可能性が、2027年までに新しいデータセンターをどれだけ速く建設できるかを左右する可能性があることが示される。ソフトウェア面では、データとサイバーセキュリティへの支出シフトが、基盤プラットフォームとアプリケーションプロバイダーの間の拡大する格差を示唆しており、エージェントが人間のユーザーに取って代わるにつれ、後者の価格戦略は圧力に直面する可能性がある。コアプラットフォームの収益への注目は、投資家が未実証の新しい収益源よりも実証済みのコンピュート収益化を好む可能性も示唆している。

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GoldmanのAI急増に関する分析によれば、資金があればGPUを購入できるが、実際にそれらを稼働できるかどうかを決めるのは電力である。

要約：

• Goldmanによると、テクノロジー企業の経営陣との対話に基づき、AIインフラ需要は利用可能な容量を超え続けており、コンピュートの供給と需要のギャップは拡大している。
• モデルトレーニングの減速が見込まれる一方、AI安全性とペーシング監視への支出増加がそれを相殺し、高いコンピュート需要を維持している。
• 主要なハイパースケール事業者は、2026年と2027年の系統容量がほぼ完全に確保されているため、2028年以降の電力契約を確保しつつある。
• 設備投資は部品価格の上昇と追加チップ需要により増加しており、一方で電力1単位あたりの収益は過去1年で約3分の2増加した。
• Goldmanは、データおよびセキュリティプラットフォームをAI投資の最も明白な勝者の一部と位置づけ、アプリケーションソフトウェアは人間ではなくAIエージェント向けに設計されることが増えていると述べている。
• Metaは主要事業においてメガワットあたり2〜3倍のROIを達成している一方、Googleはカスタムチップ、クラウドサービス、セキュリティ、流通を含むフルスタック戦略を採用している。

Goldman Sachsは、テクノロジー企業の経営陣との最近の協議に基づき、AIインフラ需要は容量を上回り続けており、制約はチップから電力へと移行していると述べている。

同投資銀行は、新たなインフラ需要と安定した企業支出により、コンピュートの需給ギャップが拡大していると述べた。Goldmanはモデルトレーニングの減速を予測する一方、企業がAI安全性とペーシング監視への支出を増やしていると指摘する。これらの業務はより多くの計算能力を必要とするため、全体として高いコンピュート需要が維持されている。

Goldmanによると、電力は現在、主要なボトルネックとなっている。2026年と2027年の系統容量はほぼ完全に予約済みであると同行は指摘し、その結果、主要なハイパースケール事業者は2028年以降の電力契約を積極的に追求している。Goldmanは、単にGPUのための資金を持つだけでは不十分であり、高圧エネルギーインフラへのアクセスが誰が拡大できるかを左右するようになったと論じた。設備投資は部品価格の上昇と追加チップの必要性により増加している。一方、電力1単位あたりの収益は過去1年間で以前の価格水準と比較して約3分の2増加した。

Goldmanはまた、エンタープライズソフトウェアにおける構造変化を強調した。同社は、AIがクリーンで構造化された安全なデータを必要とするため、データおよびセキュリティプラットフォームがAI支出の最も明白な受益者の一部であると考えている。CIOは、データの完全性を保護し、組織内の無許可の「シャドウAI」によるリスクを制限することを目的として、基本データ層とサイバーセキュリティツールへの予算配分をますます進めている。

アプリケーションソフトウェアは「ヘッドレス」になりつつある。つまり、人間のユーザーではなくAIエージェント向けに作られることが増えているということだ。Goldmanは、これによりベンダーは現在のプラットフォームにより高度なAI機能を統合でき、現在は業界の拡大を後押ししていると述べた。しかし、この移行は最終的にソフトウェア企業が自社製品の価格設定と収益化の方法を変える可能性があると警告した。

Goldmanが注目した企業のうち、Metaは新たな増分収益源を模索しつつ、主要事業でメガワットあたり2〜3倍のROIを達成し続けていると同行は指摘した。また同行によると、Googleはカスタムチップ、クラウド、セキュリティ、巨大な流通ネットワークを組み合わせたフルスタックの優位性を活用し、中核の収益化を強化している。この文脈では、TPUチップの販売はより広範なポートフォリオ戦略の一要素にすぎない。

Goldmanは、AIの収益化が重要なオプショナリティを提供すると結論付けた。それでも同社の見解では、コアプラットフォームの収益化はコンピュートのより信頼性が高く収益性の高い用途の一つであり、電力から強い収益をすでに生み出している確立されたプラットフォームが、容量が限られている間は引き続きより信頼できる勝者であり続ける可能性があることを示唆している。