ブラックストーンN1、AI関連8案件に73億ドルを投資——責任者は「資本が構築の足かせになっている」と指摘
2026年10月、サンフランシスコでのファイヤーサイドチャットにおけるブラックストーンのAIプラットフォーム責任者の発言
世界最大手のオルタナティブ資産運用会社であるブラックストーンがAIスタックのレイヤーをいかに駆け上がっているかについて、ブラックストーンN1（Blackstone N1）の創設者兼責任者がこれまでで最も明確に語った。ブラックストーンは長年、データセンターや電力といった物理インフラレイヤーを保有してきたが、N1は、その上で構築を行う企業をターゲットにしている。同プラットフォームは、今年初めの立ち上げ以降、総額73億ドルにのぼる8件の投資を実行してきた。中でもより重要な示唆となったのは、資金コストに関する見解である。ハイパースケーラー向け債券のクレジットスプレッドが拡大し、基準金利が小幅に上昇する中、同氏は、毎年約1兆ドルにのぼるAI関連の設備投資（CapEx）をファイナンスすること自体が、このサイクルの制約要因になっていると主張した。
買収だけでなく、自ら「構築」した2社
73億ドルの投資において特筆すべきは、その資金の一部がどのように展開されたかである。N1の責任者によれば、同プラットフォームはフロンティアモデルのパートナーとともに「2社をゼロから構築する機会を得た」という。1社目は、ブラックストーンが自社ポートフォリオで直面している課題の解決を目的として、アンソロピック（Anthropic）とともに立ち上げたデプロイメント（展開）企業である。「当社のボトルネックの一つは、自社企業内へのAIの展開にある」と同氏は述べ、「一般的な人々や一般社会が認識しているよりも、はるかに困難であることは確かだ」と付け加えた。
2社目は、グーグル（Google）とともに構築したAIクラウドである。同氏によると、グーグルは「TPUをこれまでと同じ方法では商用化してこなかったが、今年に入りそれを加速させており」、TPUアーキテクチャを採用した大規模なネオクラウドのパートナーとしてブラックストーンを選んだという。残りの投資先には、データブリックス（Databricks）のほか、いずれも欧州の防衛テクノロジー企業であるクアンタム・システムズ（Quantum Systems）とスターク（Stark）が含まれている。
ブラックストーンは、ハイパースケーラー以外では最大のコンピュート保有企業であると主張している。また、潜在的なAI顧客であり、投資判断のシグナル源ともなる280社をポートフォリオに抱えている。同氏は、コンピュート、顧客、資本の3つを強みとして提示し、AIを支える資本は「これまでのいかなるテクノロジーサイクルとも全く異なる規模だ」と述べた。
ベンチャーの境界線を押し広げるエッチド（Etched）
N1は自らを初期段階の投資家とは位置づけていない。「我々はアーリーステージやベンチャー投資家として組織されているわけではない」と同氏は述べ、企業が「ベンチャーラウンドを脱却しつつある」段階こそがブラックストーンにとって最も好ましい立ち位置であると付け加えた。一般的な投資規模は1億5,000万ドルから最大10億ドルに達する。同氏は、ベンチャーラウンドとブラックストーン規模の資本ニーズとの間のギャップが縮小しつつあることを認めた。
推論チップを手がけるエッチド（Etched）は、その数少ない例外である。この投資は、AIを安価にするあらゆる技術を支援するというテーシスに基づいているほか、同社の最初の試作品テープアウト（設計完了）の成功を受けたものだ。同氏によれば、これは「古典的な意味でのプロダクトマーケットフィットとは正確には言えない」ものの、重要なマイルストーンであったという。ブラックストーンはまた、投資を実行する前に、エッチドのメモリ調達資金のファイナンスについて約1年間協議を重ねていた。メモリは部品表（BOM）の中で大きな割合を占めており、協議では運転資金ファイナンスとして機能するハイブリッド型やデット（負債）型の資本が検討された。もっとも、同氏は一線を画し、ブラックストーンがベンチャー向けにクレジット（融資）を行っているわけではないと強調した。大半の初期段階企業にとって、「その資本コストは依然として完全にエクイティである」という。ストラクチャード・ファイナンス（構造化金融）が機能するのは、購入したメモリのような、代替可能で譲渡可能な資産が背後にある場合のみである。
上昇する資本コストと、試金石となったファルマス（Firmus）
市場に関連する最も重要な発言は、資金調達環境に関するものであった。インタビュアーが、ブラックストーンが出資するデータセンター運営会社ファルマス（Firmus）のオーストラリアにおける新規株式公開（IPO）の頓挫（評価額は約300億ドルを目標としていた）について言及すると、同氏はクレジット市場とエクイティ市場を切り分けて見せた。クレジットについては、原油価格の上昇やインフレリスクを背景に金利が小幅に上昇し、スプレッドも拡大していると指摘した。「メタやマイクロソフトの債券をプライシングするための資本コストは拡大している」とし、その主因は供給にあると述べた。AI関連の起債が市場に溢れており、それが「資本コストと投資家が求める必要収益率の両方にプレッシャーを与えている」という。これが構築の規模とペースの双方に影響を与えていると指摘した。
ファルマスに関しては、データセンターに対する評価を下すものではなく、あくまでバリュエーション（企業価値評価）の問題であったと説明した。「市場はそのバリュエーションを受け入れなかった」と同氏は述べ、この案件はテルストラ（Telstra）に次ぎオーストラリア史上2番目の規模のIPOとなるはずであり、国内に類似の比較対象が少なかったと付け加えた。コアウィーブ（CoreWeave）の株式公開がベンチマークとして機能しなかった理由を問われると、新規公開株特有のディスカウントと不確実性を指摘した。ハイパースケーラーのスプレッドが拡大する中、ブラックストーン関連のフラッグシップ上場が公開価格を設定できなかったという事実は、投資家が依然として留意すべき点である。
GPU対データセンターのリスク：重要なのは「顧客」
同氏は、ブラックストーンがGPUファイナンスをデータセンターファイナンスよりも本質的にリスクが高いと見なしているわけではないと述べた。どちらも顧客を基準にプライシングされており、マイクロソフトやメタといった投資適格テナントがリスクを規定する。違いはデュレーション（期間）にある。データセンターは耐用年数が長く、長期契約を前提にファイナンスが可能であり、貸し手はリース期間を超えた資産価値にも一定の評価を与える。一方、GPUは耐用年数が短く、残存価値が不透明である。
クレジット投資家にとって最も重要な開示事項は次のものである。「GPUファイナンスのほとんど、あるいはすべては、まさにその最初の契約のみをファイナンスしている……貸し手は、その契約終了後のGPUの価値に対してリスクを取っているわけではない」。同氏は、A100のような旧世代のチップが導入から6〜7年経過した現在でも「多大な経済的リターン」を上げ続けており、耐用年数がより長い可能性を示唆していることは認めつつも、残存価値市場はまだ発展途上にあり、これまでの融資の基礎にはなっていないと述べた。
同氏は、ブラックストーンによる初期のコアウィーブ向けファイナンスも、この論理に基づいていると説明した。当時、同社の売上高は約3,000万ドル、収益性はごくわずかでありながら、23億ドルを必要としていた。ブラックストーンは、マイクロソフトやエヌビディア（Nvidia）などの強力なクレジットによる契約が紐づいていたため、事業から切り離してGPUのファイナンスを実行した。同氏はこれを「類を見ない初のGPUファイナンス」と呼び、ブラックストーンはその後、フロンティアモデル企業やハイパースケーラー向けに「さらに数件」のチップファイナンスを手がけてきたと述べた。ブラックストーンはまた、オフグリッド型（系統外）電力会社であるボルタグリッド（VoltaGrid）に対してもストラクチャード投資を行っている。
過剰構築：現実だが、ボトルネックにより先送りされている
同氏は過剰構築（オーバービルド）のリスクを否定しなかった。「通常、希少性が生じれば、いつかは供給過剰（グラット）が訪れる」と述べつつ、そのタイミングを予測することは「極めて困難である」と付け加えた。同氏の見方では、現時点ではまだ初期段階にあり、電力、ロジックウェハー、メモリ、そして台湾の製造キャパシティにおけるボトルネックが、そのリスクをさらに先送りしているという。「ジェンスン（フアンCEO）の製品は2030年まで完売している」と同氏は指摘した。同氏の視点でより議論されるべき制約は「資金」である。「毎年1兆ドルの資本をファイナンスすることは、システムにとって維持するのが本当に難しい……それ自体がもう一つのブレーキとして機能している」。
エヌビディア以外の薄い利益プールについて、同氏は、貿易普及前の鉄道や工場普及前の電力といった歴史的な類似例を引き合いに出した。オープンAI（OpenAI）とアンソロピックの合算売上高は、今年末またはその直後には200億ドル近傍（原文ママ：200 billionドル＝2,000億ドル）で推移するはずだと述べた。また、アンソロピックの第2四半期における営業黒字や推論マージンを、利益がチップメーカーからモデルレイヤーやアプリケーションレイヤーへと波及していく証拠として挙げた。オープンAIがIPOを延期した理由については、「分からない」としつつ、上場前に安全性への配慮を優先することは「賢明に思える」と述べるにとどめた。
クレジットの構造、循環性、そして「AIの冬」シナリオ
債務エクスポージャーに関して、同氏は現在のシステムが2008年当時とは異なると主張した。データセンターの大半はハイパースケーラーによって建設されており、オープンAIやアンソロピックに対するクレジットエクスポージャーは、主にデュレーションの短いチップファイナンスやハイパースケーラーのコンピュート契約という形をとっている。「これらは世界最大の企業であり、自社のバランスシートを提供している」と同氏は述べた。警戒すべきリスクは、信用供与が売上高の成長に追いついているかどうかであり、モデル企業による今後のIPOは、その信用を支える公募エクイティの供給源になると見ている。循環性に関する懸念については、ベンダーファイナンス特有の「ミーム（ネット流行語）」に過ぎないと一蹴し、キャタピラー（Caterpillar）やフォード・モーター・クレジット（Ford Motor Credit）になぞらえ、クレジットは変動の激しい需要に対する「平準化機能として作用している」と述べた。
同氏の描くバスト（景気後退）シナリオは、クラッシュ（大暴落）ほど劇的なものではない。不況が訪れるのは、システム内にレバレッジが存在する状態で、追加的なAI投資からのリターンが低下したときである。同氏はまた、市場が技術の普及よりも速いスピードで未来を先取りするため、「テクノロジーや全体的なトレンドは明確であるにもかかわらず」、途中で「いくつかのAIの冬」が訪れる可能性にも言及した。
ポートフォリオのROIは現実だが、まだら模様
ブラックストーンのポートフォリオ企業280社におけるAI投資の収益率（ROI）についての同氏の見方は率直であった。「非常にまだら模様だ」と同氏は述べた。ガレージドアメーカーのチェンバレン（Chamberlain）は、コンピュータビジョンに基づいたコネクテッドデバイス戦略により、5億ドル近い売上高を視野に入れたサクセスストーリーである。しかし、他の多くの企業は、依然として概念実証（PoC）から本格稼働への移行段階にある。同氏はデプロイメントが主要なボトルネックであると指摘し、既存企業におけるチェンジマネジメント（変革管理）は困難であると述べた。今後は、既存システムを強化しワークフローの再構築を必要としないサイバーセキュリティ分野などが早期に立ち上がるなど、一連の変曲点を経て普及が進むと予想している。