SemiAnalysisの算力不足を分析：OpenAIとAnthropicが世界の新たな算力を奪い合っている
11月3日、半導体研究機関SemiAnalysisの創設者兼CEOであるDylan PatelがRuntime 2026で講演を行い、テーマは計算能力、資本、そして誰が本当に計算能力を提供できるかについてでした。
彼は、OpenAIとAnthropicが大量に計算能力を予約していると述べ、2027年を例に挙げると、両社が取得する新たな計算能力の割合は25%から40%の間であるとしました。需要が逼迫する中、NVIDIAのH100データセンター用チップの1年契約価格は、昨年10月の低点である1時間あたり1.70ドルから約2.80ドルに上昇しました。他の企業にとって、計算能力を購入できることは、必ずしもそれを手に入れられることを意味しません。
資金面でも厳しい状況です：ここ2ヶ月で米国債の利回りが大幅に上昇し、10年物の利回りは10月初めに5%以上に達しました。借金でデータセンターを建設する新興クラウド企業は、資金調達がますます難しくなっています。
この講演は、AnthropicがS-1を公開提出した1週間後に行われ、市場はようやく一流のラボの背後にある計算能力の実態を目にしました。Patelは、NVIDIAが約6.5ギガワットの計算能力を底上げしているが、2030年前の新たな計算能力の中ではごく一部であり、「杯水車薪」と表現しました。
01 新たな計算能力が2つのラボに大きく予約される
計算能力の逼迫の起点は、買い手が集中していることです。世界の計算能力の総量は急速に増加しています：2024年末には約60ギガワット、今年末には100ギガワットを超え、2年でほぼ倍増します。Patelは言います：
「2024年末には世界に60ギガワットの計算能力があり、今年末には100ギガワットを超え、2年でほぼ倍増します。」
増加分の最大の買い手はOpenAIとAnthropicです。両社が保有する計算能力の総量は、昨年末で約4ギガワット、今年は約10ギガワット、来年は20ギガワットを超える見込みです。増加分を見てみると、2027年には両社で合計約12ギガワットの新たな計算能力が追加され、世界全体の新規追加量は約40ギガワットであり、割合は約3割です。2028年までに、PatelはAIラボが年間で約30ギガワットの新規追加を必要とすると述べています。
Patelは推定します：
「彼らが取得するのは新たな計算能力の25%、30%、40%の部分です。」
「昨年末、OpenAIとAnthropicの収入はClaude Codeの開始とともに急増し、彼らは計算能力を狂ったように購入しました。Metaも同様に計算能力を狂ったように購入し始めました。」
「今、多くの人にとって、計算能力を購入することは不可能になっています。」
もう一つ注目すべき点は、これらの計算能力は主にトレーニングに使用され、ユーザーへのサービス（推論）には使用されないということです。Patelは、Anthropicは現在4ギガワットを保有しており、Claude Code全体ではそのうち約1ギガワットをサービスに使用しており、推論にかかる計算能力はトレーニングに比べて「驚くほど少ない」と述べています。これは、ユーザー側の需要が安定しても、ラボが新しいモデルをトレーニングするための予算が依然としてチップを占有し続けることを意味します。
02 オープンソースモデルの推論販売が非常に利益を生むため、レンタル価格が高騰
買い手が増えると、価格は上昇します。Patelは、レンタル価格を押し上げるもう一つの要因は、トークン（モデル出力の計量単位）を販売するビジネス自体の利益が非常に高いため、高価格でGPUをレンタルすることを望む人々は2つのラボだけではないと考えています。
彼が示した計算は、メガワット単位で行われます。B300クラスターを自前で構築し、その建設と5年間の運営を分散させると、年間約900万ドルに相当します。クラウド業者からレンタルすると、「年間1400万ドルを達成できれば運が良い」とのことです。一方で、この1メガワットの計算能力を使ってオープンソースモデルDeepSeek V4.1 Flashを運用すると、利用率60%の場合、年間の収入は約7000万ドルになります。つまり、たとえレンタル価格が自前のコストよりも50%高くても、推論の収入はレンタル料の5倍になります。（7000万ドルは収入であり、人件費やその他のコストは差し引かれていません。）彼は言います：
「たとえ利用率が30%しかないと言っても、あなたは依然として途方もないお金を稼ぐことができます。」
「私が知っている何十人もの人々は、GPUをレンタルして推論を販売するビジネスを行い、多くのお金を稼いでいます。」
この計算は、SemiAnalysisがオープンソースのInferenceXベンチマークに基づいており、誰でもダウンロードできるコンテナを使用し、vLLMとSGLangの2つのオープンソース推論ソフトウェアのみを使用しており、チームは「4人のエンジニアしかいない」とのことです。投機的なデコードなどのさらなる最適化は行っていません。
価格データはこの論理と一致しています。Patelは、昨年10月が底で、H100は約1.70ドル、最低で1.45ドルを見つけられましたが、現在の取引価格は2.40ドルから3.20ドルの間で、中間値は2.80ドルです：
「2年前にこの価格で契約を結んでいたら、狂人扱いされていたでしょうが、今では人々はこの範囲で急いで契約を結ぼうとしています。」
SemiAnalysis自身の1年契約指数は、今年3月にはすでに2.35ドルであり、10月にはNebiusなどの業者の掲示価格も引き続き上昇しています。読者に留意してほしいのは、PatelはSemiAnalysis自身も計算能力のマッチングを行っているため、実際の取引価格を把握しており、これは同時に利害関係のある立場であるということです。
彼の次のステップに対する判断は：
「もしH100が3ドル以上、B300が7ドル以上に上昇したら、私は驚かないでしょう。」
買い手に対する彼のアドバイスはより直接的です：
「もし6ドルのB300を見つけられたら、すぐに契約を結ぶべきです。そしてトークンを販売してください。この価格は非常識ですが、正しい決断です。」
障害は、クラウド業者がすべて前払いを要求することです。スタートアップ企業にとってはさらに難しい：1年契約は非常に取得が難しく、スタートアップ企業は1年後に自分たちがまだ存在しているかどうかを確信できないことが多いです。クローズドソースモデルについては、彼はAnthropicがFableとOpus 5.5のサービスから「1億ドルを超える収入」を得ていると述べており、これはIPOプロセスで投資家に開示された資料からのもので、実録には単位が明記されていませんが、文脈から判断するとメガワットあたりの年間収入であると思われます。
03 賃貸できても、クラウド業者が必ずしも提供できるとは限らない
計算能力をレンタルすることは第一歩に過ぎず、クラスターが使いやすいかどうかが実際の価値を決定します。SemiAnalysisはClusterMAXという評価を行い、323社のクラウドプロバイダーを追跡し、その中の77社を評価し、19社にメダル（肯定）を授与しました。
Patelによれば、最も良いのはCoreWeaveとNebiusですが、両社の入手可能性は非常に低いです：
「彼らは今後6ヶ月間、計算能力をあなたに販売することはありません。すでに売り切れです。Nebiusはあなたに1年分を前払いさせるか、6ヶ月分を前払いさせますが、価格は非常に高く、これが彼らから計算能力を得る唯一の方法です。」
OracleとGoogleも良いと評価されており、Googleは初回の銅メダルから一気にアップグレードされました。評価が下がったものも多く、評価基準が厳しくなるにつれて、Azureは銀メダルに、TogetherとAWSは銅メダルに、Crusoeも評価が下がりました。AWSの問題は体験に偏っています：
「クラスターを取得するためには、約10人とやり取りしなければならず、非常に時間がかかり、ネットワークも少し難しいです。」
評価で最も目を引くのはセキュリティです。SemiAnalysisはAIモデルを使ってこれらのクラウドを攻撃させました：
「いくつかの脆弱性はインターネット上ですでに公開されており、モデルはそれを直接見つけて利用し、他の顧客のストレージにアクセスしました。」
ある時、彼らは「OpenAIとAnthropicに遅れを取っている」オープンソースモデルを使用して、全クラスターのSlurm（一般的なクラスター管理システム）権限を取得し、ある国の防衛産業と国家安全保障情報機関の作業名を見ました。彼らはすぐにテストを停止し、「ほとんどのNeocloudはセキュリティが非常に悪い」という報告を発表しました。別のテストでは、GPUに故障を注入し（彼が言及したNvidiaエラーコードXID 719）、クラウド業者がどれくらいの時間でそれを発見するかを観察しました。結果は：
「多くのクラウドは、あなたが知らせるまで気づかず、知らせても数日かかることがあります。」
彼はこれを最低限のテストと呼びます：GPUは必ず問題が発生するため、クラウド業者は自らの監視でそれを発見し修正すべきです。
04 金利上昇、新しいプレイヤーは資金を借りられず、NVIDIAの底上げもほんの一部
供給を増やすには資本が必要ですが、資本の価格は上昇しています。Patelは再確認し、2029年末までに世界のAI資本支出は約11兆ドルに達し、そのうち約7兆ドルが債務から来ると述べています。ほとんどのお金はチップに使われ、残りはデータセンター、エネルギー、そしてより早く生産を開始するために現場で自前の発電所を建設するために使われます。
このような金利環境の中で、貸出の流れには明らかな偏りが見られます。10年物の米国債利回りは、今年3.96%から10月初めの5.31%に上昇し、AI関連の債務発行は9月に明らかに冷却しました。Patelは、100メガワット規模のNeocloudが1ギガワットに拡張しようとする状況を次のように描写します：
「誰が彼らにお金を貸すでしょうか？唯一の方法は、その1ギガワットを超大規模クラウド業者に売り、超大規模クラウド業者が債券市場で資金調達を行うことです。あなたは融資を受けられますが、これらの計算能力は業界全体の市場に入ることはありません。」
その結果、来年すでに契約された計算能力の「約65%から70%」が超大規模クラウド業者とAIラボに流れています。スタートアップ企業にとって、クラスターをレンタルするには半分を前払いし、3ヶ月から9ヶ月後に納品されます：
「最近大金を調達した新しいラボを探してみてください。彼らにとって計算能力を得ることは地獄です。」
NVIDIAのアプローチは、クラスターを底上げすることで、Patelはこれを3つのカテゴリに分類します：
SoftBank Energy： 土地、電力、工場のみを保証します。これはオハイオ州の9ギガワットの施設で、約2030年に運用を開始し、すべてOpenAIに予約されています。
Firmus： NVIDIAは特定の価格でクラスターをレンタルすることを約束し、相手が「利益を得ないが損失も出さない」ようにしますが、この保証があれば他の人が融資を行うことに同意します。その価格を超える毎ドルあたり、NVIDIAは半分を取得します。Patelは「非常に賢い、私は好きです」と述べています。
残存価値保証： 彼はこのカテゴリについて言及しましたが、詳細には触れませんでした。
規模上、英偉達は約6.5ギガワットを支えており、この部分は実験室や超大規模クラウドプロバイダーだけでなく、オープン市場にも販売される。彼が示した上限は45ギガワットで、「それでも2030年前に追加される計算能力のごく一部に過ぎない」と述べた。彼はこのことから、Fireworks、Modalなど推論を行う企業や多くの新しい実験室が、自前のクラスターを構築し、融資を受け、英偉達の保証を求めていると考えている。
講演の最後に、彼が示した判断はトークンの規模であり、数社のプロバイダーが合計で毎日100兆トークン以上を処理しており、各社の年収は上昇している。彼の結論は：
「彼らが計算能力を得られることを願っている。さもなければ、私たちは皆AnthropicとOpenAIの奴隷だ。」
この記事は個人投資のアドバイスを構成するものではなく、プラットフォームの見解を代表するものでもありません。市場にはリスクがあり、投資には慎重さが求められます。独立して判断し、決定してください。