AIハードウェアは、単一のサイクルによるブームではなく、計算能力、価格決定力、容量を巡るフルスタックな競争へと移行しつつある。 @NVIDIAのH100のレンタル価格は1か月で22%上昇し、時給3.28ドルに達した。これは、より古いGPUが依然として有意な収益を生み出していることを示唆している。 しかし、そこに課題がある。 同じH100はかつて時給7～8ドルでレンタルされていた一方で、ハイパースケーラーはGPUを約5～6年で減価償却している。 したがって、レンタル価格の上昇が、必ずしも古いチップの価値が高まっていることを証明するわけではない。 むしろ、需要が依然として新規容量を上回っていることを示している可能性がある。 そして、その需要を支える資本は膨大になりつつある。 CoreWeaveは350億ドルの負債を抱えていると報告されており、NVIDIAはパートナーから未使用の容量を再レンタルすることに合意している。 さらに、@Broadcomについても注目すべき点がある。 OpenAIの新規推論チップ「Jalapeño」は、推論需要の拡大に伴い、BroadcomがAI計算スタックに新たな道を開く可能性を秘めている。 一方、@Intelは価格決定力を回復しようと試みており、PC用CPUの価格が約10%引き上げられたとの報告がある。また、ワシントンの9.9%の株式保有は、紙面上で約360億ドルの評価益を獲得した。 さらには、@Appleも新たなハードウェアサイクルに突入し、HuaweiやXiaomiとの競争が激化する中で、初の折りたたみ式iPhoneとA20 Proを発表した。 共通するテーマは何だろうか？ AIはもはや、最も速いチップを誰が作るかという話ではない。 それは、計算経済を巡る戦いへと変化しつつある： → 誰がハードウェアを所有するか → 誰が容量を資金調達するか → 誰が価格を支配するか → 誰が推論需要を捉えるか → 誰がそのインフラの収益性を維持できるか @NVIDIAは依然として中心に位置しているが、@Broadcomと@Intelは、同じ拡張の異なる部分をめぐって競争している。 真の問いは： AIハードウェアは、老朽化したシリコンを利益的に維持するのに十分な需要を継続的に生み出し続けるのか、それとも、現在のレンタル価格は単に減価償却の支払いを先延ばしにしているだけなのか？