NvidiaのGPUは数年間動作し続けることができますが、経済的にははるかに早く陳腐化します。
Microsoft、Alphabet、Amazon、MetaがAIインフラに巨額の資本を投入しているという点が重要です。投資家はチップやデータセンターの初期コストに注目しがちですが、減価償却が、その投資のどの部分が最終的に損益計算書上の費用となるかを決定します。
減価償却は、機器のコストをその予想される有効寿命にわたって配分します。サーバーに10億ドルを支出する企業は、通常、その全額を即時に費用として計上しません。代わりに、コストは数年にわたって認識されます。
AIハードウェアの問題は、物理的な寿命と経済的な寿命が大きく異なる可能性があることです。
AI GPUが急速に価値を失う理由
GPUは機能を停止しなくても、価値が下がることがあります。
新しい世代のモデルは、より速く学習でき、消費電力が少なく、1ドルあたりの計算能力が向上します。これにより、古いアクセラレーターは技術的には使用可能でありながら、新しいハードウェアと比較して運用コストが次第に高くなります。
Nvidiaの急速な製品サイクルにより、それが特に重要になります。同社はHopperからBlackwellへ移行しながら、より新しいアーキテクチャの開発を継続しており、高価なデータセンター機器が従来のサーバーよりも早く経済的に陳腐化するリスクが高まっています。
Nvidiaは、投資家関係資料を通じて、現在の製品および技術戦略を示しています。
この問題は、前例のない企業のAI支出が実際に魅力的なリターンを生み出しているかどうかとも直接関係しています。当社のAI投資リターンガイドでは、投資家がフリーキャッシュフロー、証拠金、投資資本利益率を活用して、その支出が報われているかどうかを判断する方法を解説しています。
減価償却が大手テクノロジー企業の収益に与える影響
ある企業がAIサーバーに60億ドルを投資し、それらが6年間有効であると予想している。
非常に単純に言えば、タイミングその他の会計上の詳細を考慮しない場合、年間約10億ドルの減価償却を意味します。
経営陣が代わりに、この機器の経済的な有効期間が4年間のみであると結論づけた場合、年間費用は大幅に上昇する可能性があります。
重要な点は、有用寿命の仮定を変更すると、当初支出された現金には影響を与えずに、報告される利益に影響を与える可能性があることです。
大手クラウド企業は、これらの仮定を財務諸表に開示しています。投資家は、Microsoftの減価償却方針を投資家関係ファイルを通じて、Alphabetの開示情報をAlphabet投資家関係を通じて、AmazonのファイルをAmazon投資家関係を通じて確認できます。
これは、古いGPUが突然無価値になることを意味しません。企業は、これらのGPUを高負荷のモデル学習タスクから推論、内部アプリケーション、または計算負荷が低いタスクに移行できます。
その第二の人生は、経済的な有効性を延長できます。
投資家が本当に注目すべき数値
したがって、最大の疑問は、ビッグテックがGPUにどれだけ支出しているかという単純な問題ではない。
それらのGPUが生み出す収益とキャッシュフローが、減価償却、電力コスト、そして急速な技術的置き換えを補填するほど十分に速く成長するかどうかです。
NvidiaのAIチップ収益が拡大するにつれ、その影響はより大きくなります。Coinpaperの最近のNvidiaの業績報告は、現在のアクセラレーター需要の驚異的な規模を示しています。
ハードウェアのコストも、この式の一部に過ぎません。現代のAIデータセンターは膨大な電力を消費するため、電力の可用性がますます重要な制約となっています。CoinpaperのAI電力市場に関する解説では、電力の経済性がGPU自体と同様に重要になる可能性について検討しています。