著者：馬涙涙
出典：CHANNELWU by Wu Xiaobo
バフェットはかつて「理解できない企業には絶対に投資するな」と語った。しかし「投資の神様」の時代が終わろうとする今、バフェットは「家訓」に反する決断を下した。Google株を購入し、しかも約40倍のフリーキャッシュフローという高いプレミアムで買ったのだ。
そう、バフェットが初めて買った「AIテーマ株」はOpenAIでもNvidiaでもなかった。全ての投資家が一つの疑問を投げかけている：なぜGoogleなのか？
2022年末に戻ろう。その時、ChatGPTが突如登場し、Googleの経営陣は「レッドアラート」を鳴らし続け、会議を重ね、2人の創業者を緊急招集した。しかし当時のGoogleは、動きが鈍く官僚主義に縛られた恐竜のように見えた。
急いでチャットボットBardをリリースしたが、デモで事実誤認を犯し、株価は急落し、時価総額は一日で100 billionsドル以上消失した。その後、AIチームを統合し、マルチモーダルなGemini1.5を発表した。
しかし、この切り札と見なされた製品も、テック業界で数時間話題になっただけで、OpenAIが続いて発表した動画生成モデルSoraに全ての注目を奪われ、すぐに関心が薄れた。
やや皮肉なのは、まさにGoogleの研究者が2017年に発表した画期的な学術論文が、このAI革命の理論的基盤を築いたことだ。
「Attention Is All You Need」論文
提唱されたTransformerモデル
ライバルたちはGoogleを嘲笑した。OpenAIのCEOオルトマンはGoogleのセンスを見下し、「OpenAIとGoogleの美学の違いを考えずにはいられない」と語った。
Googleの元CEOも会社の怠慢に不満を示し、「Googleは常にワークライフバランスが競争に勝つことより重要だと考えてきた」と述べた。
こうした一連の窮地により、GoogleがAI競争で遅れを取ったのではないかと疑われた。
しかし、ついに変化が訪れた。11月、GoogleはGemini 3を発表し、多くのベンチマークテストでOpenAIを含む競合他社を上回った。さらに重要なのは、Gemini 3がGoogle自社開発のTPUチップで完全にトレーニングされており、これらのチップはNvidia GPUの低価格代替品として位置づけられ、外部顧客への大規模販売が正式に始まったことだ。
Googleは2つの戦線で鋭さを見せている。Gemini 3シリーズでOpenAIのソフトウェア戦線に正面から応え、もう一方はTPUチップでNvidiaの長年の支配的地位に挑むハードウェア戦線だ。
OpenAIを蹴り、Nvidiaを殴る。
オルトマンは先月すでにプレッシャーを感じていた。社内メッセージで「Googleは我々の会社に一時的な経済的逆風をもたらすかもしれない」と述べている。そして今週、大手企業がTPUチップを購入したというニュースを受け、Nvidiaの株価は一時7%急落し、Nvidiaは自ら声明を出して市場をなだめた。
GoogleのCEOサンダー・ピチャイは最近のポッドキャストで、Googleの従業員は「少し休息を取るべきだ」と語った。「外部から見ると、あの時期は静かで遅れているように見えたかもしれないが、実際には全ての基礎構造を固め、その上で全力を尽くしていた」と述べている。
今や状況は逆転した。ピチャイは「我々は今、転換点を迎えた」と語る。
この時、ChatGPTのリリースからちょうど3周年を迎える。この3年間、AIはシリコンバレーの資本の饗宴と複雑な提携を引き起こした。しかし饗宴の下でバブルの懸念が浮上し、業界は転換点を迎えたのか？
逆転
11月19日、Googleは最新のAIモデルGemini 3を発表した。
あるテストデータによると、専門知識、論理推論、数学、画像認識などほとんどのテストで、Gemini 3はChatGPTを含む他社の最新モデルを大きく上回った。唯一、プログラミング能力テストだけはわずかに劣り2位だった。
Wall Street Journalは「アメリカの次世代トップモデルと呼んでもいいだろう」と評し、Bloombergは「Googleがついに目覚めた」と伝えた。Elon Muskやオルトマンも高く評価した。ネットユーザーの中には「これこそオルトマンが理想とするGPT-5だ」と冗談を言う人もいた。
クラウドコンテンツ管理プラットフォームBoxのCEOは、Gemini 3を事前に試用した後、その性能向上の大きさに「自分たちの評価方法が間違っているのでは」と疑ったほどだという。しかし繰り返しテストした結果、全ての内部評価で2桁の差で勝利したことが確認された。
SalesforceのCEOは「ChatGPTを3年間使ってきたが、Gemini 3はたった2時間で自分の認識を覆した。『Holy shit……もう戻れない。これはまさに質的飛躍だ。推論、速度、画像・動画処理……全てがより鋭く、より速い。世界がまたひっくり返ったようだ』」と語った。
Gemini 3
なぜGemini 3はこれほど優れているのか、Googleは何をしたのか？
Geminiプロジェクトの責任者は「シンプルだ。事前学習と事後学習を改良した」と投稿している。分析によれば、このモデルの事前学習は依然としてScaling Lawの論理に従っており、より大規模なデータ、より効率的なトレーニング方法、より多くのパラメータなどによってモデル能力を向上させている。
Gemini 3の秘密を最も知りたがっているのはオルトマンだろう。
先月、Gemini 3のリリース前に、オルトマンはOpenAI社員向けの社内メッセージで「どの観点から見ても、Googleの最近の仕事は非常に素晴らしい。特に事前学習においてGoogleが達成した進展は、我が社に一時的な経済的逆風をもたらす可能性がある。今後しばらくは外部の雰囲気が厳しくなるだろう」と予防線を張った。
ユーザー数で見れば、ChatGPTは依然としてGeminiに大きな優位性があるが、その差は縮まりつつある。
この3年間、ChatGPTのユーザー数は急増した。今年2月には週次アクティブユーザー数が4億、今月には8億に跳ね上がった。Geminiが公表しているのは月次アクティブユーザー数で、7月には4.5億、今月には6.5億に増加した。
世界のネット検索市場で約9割のシェアを持つGoogleは、AIモデルをプロモーションするためのコアチャネルを握っており、膨大なユーザーに直接リーチできる。
OpenAIの現在の評価額は500 billionsドルで、世界で最も高い評価額のスタートアップだ。史上最速の成長企業の一つでもあり、売上は2022年のほぼゼロから今年の予想130億ドルに急増した。しかし、汎用人工知能を実現するために今後数年で1000億ドル以上を消費し、数千億ドルをサーバーレンタルに費やす見込みだ。つまり、さらなる資金調達が必要だ。
Googleには無視できない強みがある。それは資金力の厚さだ。
Googleの最新四半期決算では、売上高が初めて100 billionsドルを突破し、1023億ドル（前年同期比16%増）、利益は350億ドル（33%増）となった。フリーキャッシュフローは730億ドルで、AI関連の資本支出は今年900億ドルに達する見込みだ。
当面、検索事業がAIに侵食される心配もなく、検索と広告は依然として2桁成長を示している。クラウド事業も好調で、OpenAIですらGoogleのサーバーを借りている。
自社で資金を生み出すキャッシュフローに加え、GoogleはOpenAIが及ばないアドバンテージ、例えばモデルのトレーニングや最適化に使える膨大な既存データや自社構築の計算力インフラを持っている。
11月14日、Googleは新たに400億ドルを投じてデータセンター建設を発表
OpenAIは多方面と1 trillionsドル超の計算力取引契約を結んでいる。だからこそ、GoogleがGeminiを携えて急速に迫る中、投資家の疑念は強まっている。OpenAIが描く成長の大風呂敷は、本当に赤字を埋められるのか？
亀裂
1か月前、Nvidiaの時価総額は5 trillionsドルを突破し、AIへの熱狂がこの「AI兵器商人」を新たな高みに押し上げた。しかし、Google Gemini 3が使うTPUチップは、Nvidiaの堅固な牙城に亀裂を入れた。
Economistは投資調査会社Bernsteinのデータを引用し、NvidiaのGPUは典型的なAIサーバーラックの総コストの3分の2以上を占めるのに対し、GoogleのTPUチップは同等性能のNvidiaチップの10%～50%の価格だという。これらの節約は累積すると非常に大きい。投資銀行Jefferiesは、Googleが来年この種のチップを約300万個生産すると見積もっており、Nvidiaの生産量のほぼ半分に相当する。
先月、有名なAIスタートアップAnthropicはGoogleのTPUチップを大規模に採用する計画を発表し、取引額は数十億ドルに上るとされる。11月25日の報道によれば、テック大手Metaも交渉中で、2027年までに自社データセンターでTPUチップを採用し、その価値は数十億ドルに達する見込みだ。
Google CEOサンダー・ピチャイがTPUチップを紹介
シリコンバレーの大手インターネット企業もチップに賭けており、自社開発するかチップ企業と提携しているが、Googleほどの進歩を遂げた企業はない。
TPUの歴史は10年以上前に遡る。当時、Googleは検索、地図、翻訳の効率を高めるため、社内専用の加速チップを開発し始めた。2018年からはクラウド顧客向けにTPUの販売を開始した。
その後、TPUはGoogle社内のAI開発にも使われるようになった。Geminiなどのモデル開発では、AIチームとチップチームが連携し、前者が実際のニーズやフィードバックを提供し、後者がそれに基づいてTPUをカスタマイズ・最適化し、AI開発効率を高めている。
Nvidiaは現在、AIチップ市場の90%以上を占めている。GPUはもともとゲームのリアルな描画のために設計され、数千の計算コアで並列処理を行う構造がAIの運用でも大きな優位性をもたらしている。
一方、Googleが開発したTPUは、いわゆる専用集積回路（ASIC）で「専門家」タイプ。特定の計算タスクに特化して設計されており、柔軟性や汎用性を犠牲にすることで高い効率を実現している。NvidiaのGPUは「万能型」で柔軟性やプログラミング性が高いが、その分コストが高い。
ただし、現段階ではGoogleを含むどの企業もNvidiaを完全に置き換える能力はない。TPUチップはすでに第7世代まで開発されているが、Googleは依然としてNvidiaの大口顧客だ。明らかな理由は、Googleのクラウド事業が世界中の数千・数万の顧客にサービスを提供するため、GPUの計算力を利用することで顧客の魅力を保てるからだ。
TPUを購入する企業もNvidiaを受け入れざるを得ない。AnthropicはGoogleのTPUとの提携を発表した直後、Nvidiaとの大型取引も発表した。
Wall Street Journalは「投資家、アナリスト、データセンター運営者は、GoogleのTPUがAI計算市場でNvidiaの支配的地位に対する最大の脅威の一つだと考えているが、Nvidiaに挑戦するには、Googleがこれらのチップをより広く外部顧客に販売し始めなければならない」と伝えている。
GoogleのAIチップはNvidiaチップの数少ない代替品の一つとなり、Nvidiaの株価を直接押し下げた。NvidiaはTPUによる市場のパニックをなだめるため自ら投稿し、「Googleの成功を喜んでいる」としつつも、Nvidiaはすでに業界を一世代リードしており、ハードウェアはTPUや他の特定用途向けチップよりも汎用性が高いと強調した。
Nvidiaのプレッシャーはバブルへの懸念にもある。投資家は巨額の資本投入と収益見通しが合わないことを恐れている。投資家心理は常に変動し、Nvidiaのビジネスが奪われることも、AIチップが売れなくなることも心配している。
米国の有名な「空売り王」マイケル・バリーは、Nvidiaなどのテック企業に10億ドル以上の空売りを仕掛けたと語る。彼は2008年に米国不動産市場を空売りして有名になり、その物語は映画「The Big Short」として映画化された。バリーは「現在のAI熱は21世紀初頭のインターネットバブルに似ている」と語る。
マイケル・バリー
Nvidiaはアナリスト向けに7ページにわたる資料を配布し、バリーらの批判に反論した。しかし、この資料でも論争は収まらなかった。
モデル
Googleは甘い時期を迎えている。AIバブルの中で株価は逆風高騰し、バフェットの会社は第3四半期に株を購入、Gemini 3は好評を博し、TPUチップは投資家の期待を集め、全てがGoogleを高みへと押し上げている。
この1か月で、NvidiaやMicrosoftなどAI関連株は10%以上下落したが、Googleの株価は約16%上昇した。現在、Googleは時価総額3.86 trillionsドルで世界第3位、NvidiaとAppleに次ぐ。
アナリストはGoogleのAIモデルを「垂直統合」と呼んでいる。
テック業界で珍しい「フルスタック自社開発」プレイヤーとして、Googleはチェーン全体を自らの手に握っている。Google Cloud上に自社開発のTPUチップを展開し、自社のAI大規模モデルをトレーニングし、これらのモデルは検索やYouTubeなどのコアビジネスにシームレスに組み込まれる。このモデルの強みは一目瞭然で、Nvidiaに依存せず、効率的かつ低コストな計算力の主権を持っている。
もう一つのモデルは、より一般的な緩やかな連合モデルだ。大手企業がそれぞれの役割を担い、NvidiaはGPUを担当し、OpenAIやAnthropicなどはAIモデルの開発を担当、Microsoftなどのクラウド大手はチップメーカーのGPUを購入してAIラボのモデルをホスティングする。このネットワークには絶対的な同盟者や敵はいない。協力できる時は協力し、対立すべき時は容赦しない。
プレイヤーたちは「循環構造」を形成し、資金は少数のテック大手の間で閉じたループで流れている。
一般的な循環融資の仕組みはこうだ。A社がまずB社に資金（投資、融資、リースなど）を支払い、B社はその資金でA社の製品やサービスを購入する。この「スタート資金」がなければ、B社はそもそも買えないかもしれない。
一例として、OpenAIがOracleに300 billionsドルを投じて計算力を購入し、Oracleはその資金でNvidiaのチップを数十億ドル分購入してデータセンターを建設、Nvidiaは最大100 billionsドルをOpenAIに再投資する——条件は引き続き自社チップを使うこと。（OpenAIがOracleに300 billionsドル支払い→Oracleがその資金でNvidiaチップ購入→Nvidiaが稼いだ資金でOpenAIに再投資）
こうした事例は迷路のような資金フロー図を生み出している。Morgan Stanleyのアナリストは10月8日のレポートで、シリコンバレーAIエコシステムの資本の流れを一枚の写真で描いた。アナリストは「情報が不透明で、投資家は真のリスクとリターンを見極めるのが難しい」と警告している。
Wall Street Journalはこの写真について「それらを結ぶ矢印はまるでスパゲッティのように複雑だ」と評した。
資本の後押しで、その巨大な存在の輪郭が形作られつつあるが、その正体を知る者はいない。恐れる者もいれば、驚く者もいる。
