先月のMicrosoftの発表
- MicrosoftはOpenAIの主要投資家であり、コンピューティング提供企業でもある
- MicrosoftはThree Mile Island原子力発電所1号機の再稼働に資金を拠出すると発表した
- これは急増するデータセンターの電力需要を満たすためである
- Amazonに続き、既存の原子力発電所に依存する2番目の主要な米国テック企業となった
AI製品の現在の利用状況
- コード、テキスト、画像生成、データ分析、作業の自動化、オンラインプラットフォームの改善などに広く使われている
- 最先端モデルは学習と推論のために莫大な計算資源を必要とする
- 産業規模の施設に収容された大規模で高度なハードウェアの配列が必要になる
- こうした施設は稼働のために膨大な電力、水、広帯域回線、その他のインフラへのアクセスを必要とする
AIブームの下流にある結果
- 計算需要の増加に対応するため、米国の固定投資が急増している
- 先端コンピュータ、データセンター設備、発電所などに数百億ドルが投じられている
- 米国のデータセンター建設は年間286億ドルで過去最高となっている
- これは米国がレストラン、バー、小売店の建設に支出する金額の合計にほぼ匹敵する
データセンター投資の規模
- 建設統計は物理的な建物のみを対象としており、コンピュータ、ケーブル、ファンなどは含まれていない
- 過去1年間で65億ドル超の大型コンピュータと部品を輸入した
- 情報技術企業がこうした新しいデータセンターと設備の大半を購入している
- 過去1年間で不動産、工場、設備の純保有額は950億ドル超増加し、過去最高水準となった
10年前との比較での変化
- FacebookはInstagramを12億ドルで、WhatsAppを150億ドルで買収した
- これらは当時、テック史上最大級の買収の一部だった
- Instagramは13人、WhatsAppは55人の従業員しかおらず、物理的な存在感はほとんどなかった
- 現在、Metaは2024年上半期だけで152億ドルを設備投資に使った
- AIブームは歴史上かつてなくハードウェア集約的である
AIブームが投資に与える影響
- 米国企業のコンピュータおよび関連機器への投資は過去最高水準まで急増している
- 2010年代を通じて相対的な停滞が続いた後、過去1年間で16.6%増加した
- これを上回ったのはパンデミック期のリモートワーク・ブームだけだった
- 2022年にはコンピュータ投資がやや減少したが、2023年後半のAIブームで再び急増した
TSMCの半導体需要増加
- TSMCは世界最高水準の先端半導体メーカーである
- AIコンピューティング需要により、台湾から輸入されるチップ、コンピュータ、関連部品が増加している
- 過去1年間で380億ドル超となり、前年比で140%以上増加した
- ロジックチップの直接輸入は比較的小規模な水準から年間ほぼ50億ドルへと増加した
- コンピュータ部品とコンポーネントは依然として最大の輸入品目である
2023年までの投資データ分析
- Amazon/Googleのようなデータ処理企業やWeb検索企業が、テック分野で最大の投資水準を維持している
- ソフトウェア開発企業が最も速い投資成長を示している
- ソフトウェア開発企業の知的財産への実質投資は2021年以降40%増加した
- コンピュータのような設備への実質投資は96%増加した
- ソフトウェア開発企業は、どれだけ早くハードウェア能力を構築できるかを競っている
データセンター建設の地域的不均衡
- データセンターはネットワーク要件を満たし、インフラ制約を避けるために、ある程度分散している必要がある
- しかし、大規模クラスターに集中させるほうが効果を最大化し、コストと遅延を減らすのに役立つ
- 公式の建設統計は、地域レベルでのみデータセンター支出の内訳を示している
- 米国南部の歴史的クラスターでデータセンター建設が最も活発である
- 中西部と西海岸の各市場では、成長がはるかに速かった
- 北東部は機能的には影響を受けていない
データセンターが電力需要に与える影響
- エネルギー情報局（EIA）は、データセンター需要を踏まえて負荷増加見通しを繰り返し上方修正している
- 商業部門の電力消費は今年3%、来年1%増加すると予測している
- 商業利用者は、住宅の電化や産業のリショアリングよりも電力消費増加の寄与は小さい
- しかし、2007年から2023年までの商業用電力消費の増加は合計でわずか5%だった
- AI以前の推計では、コンピュータおよび事務機器は商業用電力消費の11.4%にすぎないとされていた
州別のデータセンター電力消費の現状
- ノースダコタ州の商業用電力消費は、2022年の主要データセンター開設後に45%以上増加した
- ただし、ノースダコタ州は比較的小規模な電力市場およびコンピューティング市場である
- 最大の電力需要増は、バージニア州やテキサス州のような大規模データセンタークラスターで発生している
- バージニア州の商業用エネルギー消費は2019年以降30%増加し、全国で最大の商業用電力需要増を示している
- テキサス州は2019年以降、商業用電力消費が10%増加しており、今後数年間でさらに大きな成長が見込まれている
AI企業の電力投資動向
- AI企業は大規模な電力資源の近くに集中しようとしている
- それに伴い、原子力エネルギーへの関心が新たに高まっている
- テック企業がコンピューティング能力を構築するにつれて、発電インフラに直接投資したいという意欲が強まっている
- 情報技術分野の売上は、2022年と2023年の減速から持ち直している
- ソフトウェア開発企業、Web検索ポータル、コンピューティングインフラ提供企業の収入は過去1年間で12〜15%増加した
AIブームにもかかわらず弱いテック雇用
- 米国は過去1年間で3万2,000件のテック職しか増えていない
- これは2021年、2022年、あるいはパンデミック前の9年間のどの年よりも低い水準である
- 最先端のAIブームにあるソフトウェア開発企業やコンピューティングインフラ産業でも、過去1年間に実質的な雇用増はなかった
- 最近のコンピュータ工学卒業生を悩ませてきた冷え込んだ雇用市場は、大きく改善していない
AI投資ブームの労働市場への影響
- 半導体製造業の総報酬は、2023年第1四半期から2024年第1四半期にかけて25%増加した
- NVIDIAのような企業の労働者は、はるかに価値の高いストックオプションを受け取っている
- 過去1年間で商業建設の雇用が3万人増えたのは、データセンター需要の影響である
- 半導体工場やその他製造部門の産業建設における雇用ブームや、電力・インフラ整備に伴う雇用増もある
- しかしこれまでのところ、AIブームの雇用ダイナミクスは過去10年間のテック労働市場とは大きく異なる
- 従来型のプログラマーよりも、ハードウェア投資、製造・設計企業、インフラ構築により焦点が当たっている
AI開発者の競争と政策立案者の見方
- AI開発者は、製品改善と商用化によって現在の投資規模を正当化できると期待し、激しく競争している
- 短期的には、より高度なモデルが開発され、AI利用がより多くの実用的な応用分野へ広がるにつれて、投資は引き続き増加すると予想される
- 政策立案者はAIを将来の米国経済の中核と見なしている
- AI開発とデータセンター容量は、米国が大きな先行優位を持つ先端産業である
- AIブームは、おそらく他のどの国よりも米国の投資に大きな恩恵をもたらした
ハードウェア能力をめぐる地政学的競争激化の可能性
- CHIPS法は台湾からの輸入依存を和らげることを目的としていたが、先端半導体需要の増加によって、むしろ依存度は高まっている
- データセンター規模の供給を満たすために、米国は依然として中国に依存している
- 米国は中国のAI開発を抑制するため、先端チップへの中国のアクセスを今後も制限し続ける可能性が高い
- 中国は輸入依存を減らすため、引き続きチップ製造能力を構築している
- AI投資ブームが続くにつれ、これは進行中のチップ戦争の最前線へさらに深く入り込むと予想される
GN⁺の見解
- AI時代に半導体競争力を備えることは極めて重要な課題である
- 先端半導体への需要が急増しており、優れた半導体技術なしに競争力のあるAIモデルを作るのは難しい
- 技術的リーダーシップに加えて、軍事力や経済力においても半導体能力が重要な役割を果たす
- 米中間の半導体競争はさらに激化し、国内生産力の確保に注力するとみられる
- 両国間の協力と貿易にも一定の制約がかかる可能性がある
- 半導体サプライチェーンの一方への依存を減らし、多角化する取り組みが必要である
- 新たな先端半導体の開発には莫大なR&D投資と熟練人材が不可欠である
- 韓国、台湾、日本などアジア諸国の役割にも注目する必要がある
- 長期的には、米中の技術覇権競争の中核分野になると予想される
1件のコメント
Hacker Newsの意見
あるユーザーは、米国の歴史では鉄道、自動車会社、通信ファイバー・ブームのような大規模な資本投資ブームが繰り返されるだろうと予想している。こうした投資では当初多くの企業が倒産するものの、最終的には経済と社会に大きな利益をもたらすと考えている。特に、エネルギー投資が化石燃料からの脱却に寄与すると見ている
別のユーザーは、鉄道と現在のハードウェア投資を比較するのは不適切だと主張している。鉄道は長期間にわたって持続可能だが、現在のハードウェア投資は6年後には価値がなくなると見ている。また、将来のAIシステムが現在のハードウェア上で効率的に動作しないリスクがあると警告している
また別のユーザーは、LLMに莫大な資源を投じながら環境破壊を訴えるのは矛盾していると指摘している。結局のところ、LLMへの期待を捨てるか、環境破壊への主張を捨てるかのどちらかになるだろうと主張している
あるユーザーは、現在のAIブームはGPUとハードウェア投資に集中しており、ソフトウェアやAIプラットフォームへの投資にも注目すべきだと主張している。この話は「GPU投資ブーム」と表現したほうがより正確だと見ている
クラウドコストへの懸念を示すユーザーは、大規模投資がクラウドコストにどのような影響を与えるのか気にしている。規模の経済でコストが下がる可能性もある一方、資源が枯渇して価格が上昇する可能性もあると予想している
AIバブルがまもなく崩壊すると予測するユーザーは、現在の状況を1998年のドットコム・バブルと比較している。LLMと生成AIが今年のバズワードになると見ている
AIがハルシネーションを起こす問題を指摘するユーザーは、このようなAIはニッチ市場以外では有用ではないと主張している
将来のキャパシティに向けた投資ブームが起きており、需要がそれに追いつくのか疑問視するユーザーは、過剰なキャパシティが構築され、一部の倒産とより安価なコンピューティング／AIコストが生じる可能性があると予想している。これは次世代のスタートアップや企業が繁栄する機会をもたらすと見ている
Dr. Robert Martinの話を思い出すユーザーは、帯域幅の容量が無限大に増え、コストがゼロに近づく状況に言及している。知能への需要が無限である可能性と、知能のコストが電力コストに収束する可能性を提起している
AI製品がコード、テキスト、画像生成、データ分析、作業自動化などさまざまな用途で使われている一方で、個人的にはCopilotの利用が減ったと語るユーザーは、AIが微妙なバグを生み出し、そのデバッグにより多くの時間がかかると主張している。「chain of thought」モデルも試したが、さらに悪い結果になったとしている