Google Cloudの決算ミス、GPUへの投資を拡大すべき理由

Financial Timesによると、5日に決算を発表したAlphabetは、期待に届かなかったクラウド部門の売上成長率により6.94%暴落した。

まず、Google Cloudの規模で前年同期比約30%成長することは実に素晴らしい成果だ。それにもかかわらず株価が暴落した推定理由は、その成果が前四半期の35%に比べて弱かったということであり、これを踏まえると市場の業績期待値が非常に高かったことが推測できる。

これに対しAlphabetは、今年のCAPEX（設備投資）を従来の600億ドル水準から750億ドルに引き上げると発表しており、これは「我々が備えている容量よりも大きな需要」が問題だったというCFOのコメントが裏付けている。すでに天文学的な金額をGPU購入に投資しているが、それ以上に需要が供給を上回っているというのが要点だ。

Agentic AIをはじめとするサービス型AIに対する投資家の関心が高まり、またNVIDIAのBlackwellサーバーの発売が遅れたことで、最近流動性がAIサービスに集まる傾向が観察されている。しかし、サービス型AIとインフラへの投資は並行して行われるべきである。

DeepSeekのV3モデルがOpenAIのGPT o1モデルに迫る性能をはるかに低いコストで提供したことで、これまで数百兆ウォンの資本をGPU購入に投入してきたビッグテック企業が過剰投資したのではないかという懸念が提起され、これにより世界最高のGPU企業であるNVIDIAの株価が暴落するなど、市場が非常に敏感な反応を見せたのは事実だ。

この現象について参考になる理論は「ジェボンズのパラドックス」だ。ジェボンズのパラドックスは、経済学において技術進歩や政府の政策が資源使用の効率性を増加させるものの、コスト低下により需要が増加する時を指す。結論として、資源の使用が減るどころかむしろ増えるほど需要が多くなる。過去数十年間、コンピューティングの単価は年々安くなったが、コンピューティングに対する需要はその逆に比例して増えたことと一致する。

上に添付したSemianalysisで集計したGPUコンピューティングのレンタル単価推移チャートを見ると、DeepSeekのV3モデル発売以降、停滞または小幅下落していたNVIDIAのH100レンタル価格はむしろ上昇したことがわかる。

Google Cloudの業績の足を引っ張ったのが結局GPUコンピューティングリソースの不足だという点を勘案すれば、「知能」に対する単価が下がり、結局AI基盤サービスに対する需要量が爆発的に増加している最中だと解釈される。