Nebius：推論、エージェント、そして利益率を追求する「ネオクラウド」――単なる電力供給業者ではない
バンク・オブ・アメリカ 2026年グローバル・テクノロジー・カンファレンス（6月3日）
Nebius Groupのチーフ・ビジネス・オフィサー（CBO）であるRoman Chernin氏は、バンク・オブ・アメリカが開催した「2026年グローバル・テクノロジー・カンファレンス」において、同社のアナリストTal Liani氏と対談した。AIインフラ市場が単純な計算能力の提供から推論やエージェント型ワークロードへと進化する中、Nebiusがなぜハイパースケーラーや他のネオクラウド企業を凌駕する構造的な優位性を持っているのかについて語った。この対談では、投資家にとって極めて重要な2つの洞察が明らかになった。1つは、Nebiusのソフトウェアスタックがどのように顧客基盤を拡大し、利益率を向上させているかの明確な説明。もう1つは、最近買収したEigenとClarifaiの戦略的意義である。経営陣は、これらにより市場で最も強力な推論スケール化エンジニアリングチームの一つが形成されたと確信している。
「砂漠で水を売る」のではなく、「配管システム」を売る
Liani氏は冒頭、現在のAIインフラブームを「データセンターの容量を売ることは、砂漠の暑い日に水を売るようなものだ」と端的に表現した。これに対し、Chernin氏は極めて戦略的かつ直接的な反論を展開した。「我々はデータセンターの容量を売っているのではない。その上で構築されたプロダクトを売っているのだ」。この違いは単なるマーケティング用語ではなく、Nebiusが構築した意図的かつ階層的な市場参入アーキテクチャを反映している。同社は顧客のタイプを明確に分け、それぞれが異なる抽象度でAIインフラを利用できるようにしている。
基盤となるのは、大規模なベアメタルコンピューティングを求めるハイパースケーラーや大手フロンティアラボである。その上層には、Chernin氏が「AIネイティブ・ラボ」または「ネオラボ」と呼ぶ、何百、あるいは何千もの研究志向の組織が存在する。彼らは独自のソフトウェアスタックを運用することなくトレーニングタスクに集中するため、マネージドインフラを求めている。Nebiusは、マルチテナント型クラウドを通じてこの層に対応している。さらにその上には、垂直統合型AIプロダクトの構築者がいる。コーディング分野のCursor、法律分野のHarveyやLegora、コンテンツ分野のGamma、CRM分野のClayといった企業であり、彼らはGPU時間など意識していない。彼らはモデルをサービスとして消費しており、Nebiusは彼らのために「Nebius Token Factory」というマネージド推論プラットフォームを構築した。その先にはエージェント層が台頭しており、開発者はモデルの選択やトークン価格の比較ではなく、エージェントの実行結果を購入するようになるだろう。
「我々のプロダクト戦略は、顧客がいる場所に合わせることだ」とChernin氏は述べ、特定の抽象化レイヤーに固執するのではなく、AI消費の波に合わせて進化するという哲学を説明した。その商業的ロジックは単純だ。スタックの階層を上げるごとに、Nebiusのサービス対象は一握りのハイパースケーラーから、数千、そして将来的には数万、数十万の開発者や構築者へと拡大する。
推論はすでに業績を押し上げ、CapEx（資本支出）効率を改善
Chernin氏は、推論がすでにNebiusの収益ミックスの中で最も急速に成長しているセグメントであり、将来的な話ではなく、現在「事業に対して重要かつ肯定的な影響を与えている」と明言した。これは、同社の短期的な軌道をモデル化する投資家にとって重要な点だ。トレーニング契約はインフラ主導の単発的な販売であることが多く、顧客は必要なGPUクラスターと期間を正確に把握した上でやってくる。一方、推論は構造が異なる。継続的な収益源であり、顧客自身の成長と連動し、ハードウェアの提供だけでなくソフトウェアの最適化を通じて価値を創出できる。
Chernin氏は、CapExのライフサイクルについて特に有益な指摘をした。新しいチップが登場し、大手顧客がフロンティアモデルのトレーニングワークロードを最新ハードウェアに移行させた場合でも、古いクラスターが「座礁資産」になることはない。それらは推論ワークロード用に再配置されるからだ。同氏はAnthropicとSpaceXの事例を挙げ、SpaceXがトレーニングを新しいクラスターに移した後も、元のハードウェアが推論用として生産的に活用されていることを示した。Nebiusのような資本集約型ビジネスにとって、GPUクラスターの収益を生む寿命を延ばすことは、投下資本利益率（ROIC）の直接的な改善につながる。
EigenとClarifaiの買収：推論エンジンの構築
Nebiusが最近行った2つの買収（サンフランシスコ拠点のEigenと、東海岸拠点のClarifai）は、推論プラットフォーム「Token Factory」を強化するためのものであり、その論理は詳細を理解する価値があるほど技術的に精密だ。
EigenはMITの博士号取得者らが設立した研究主導型のチームで、モデルレベルの推論最適化（単一GPUからより多くのトークン処理能力を引き出すこと）に注力している。Clarifaiの核となる能力は「システムとしての推論」であり、何千ものGPUを何百万人ものユーザーに対して効率的に運用する手法（キャッシュ戦略、需要急増時のノードスケーリング、トラフィック減少時の迅速な縮小など）に長けている。「これらを統合し、我々の社内エンジニアリング能力と組み合わせることで、推論を大規模システムとして構築できる、市場で最も強力なチームの一つを手に入れたと確信している」とChernin氏は語った。経済的な意味は直接的だ。推論システムのパフォーマンス向上は、顧客にとってのトークン単価の改善、Nebiusにとっての稼働率向上、そして価格競争力における優位性につながる。
ソフトウェアが直接収益化されなくても「利益率」の鍵となる理由
Liani氏は、ソフトウェアとフルスタックへの注力が実際に利益率の向上につながっているのかと追及した。Chernin氏の回答は、ユニットエコノミクス（単位あたりの採算性）に関するネオクラウド特有の曖昧さを払拭するものだった。核となる主張は「需要側のオプション性」だ。1万社の顧客にサービスを提供できるプラットフォームは、10社にしか提供できないプラットフォームよりも常に優れた価格決定権を持つ。「ホットな選択肢が多ければ多いほど、価格設定の幅も広がる」と、同氏はデジタル広告業界での自身の経験を引き合いに出した。顧客からハードウェアを抽象化する能力（つまり、どのGPUクラスターが推論ワークロードを処理するかをNebiusが決定する）は、双方にとって経済的利益に直結する最適化のレバーとなる。
また、ソフトウェアが必ずしも単体プロダクトとして収益化されるわけではない点も明確にした。「ソフトウェアを直接収益化する必要はない。しかし、新しいユースケースを切り拓き、顧客のため、そして自社のために最適化のレバーを増やすためにソフトウェアを構築するのだ」。これは、存在しない独立したソフトウェア収益項目を探している投資家にとって重要なニュアンスである。利益率の恩恵は、稼働率、価格決定権、そして同じインフラ基盤からより多様で高価値なワークロードを処理できる能力の中に組み込まれている。
ハイパースケーラーとの契約が「本業」を支える
顧客構成について、Chernin氏は大手ハイパースケーラーとの契約がNebiusのより広範な野望を支える役割を果たしていると率直に認めた。MicrosoftやMetaのような顧客との協業は、長期的な戦略的ゴールではない。Nebiusが掲げる目標は、AIネイティブ企業、成長段階にあるスタートアップ、そして既存の大手企業からなる多様なポートフォリオを構築することだ。しかし、大規模な卸売契約は、容量をより迅速に構築し、ビジネスの他の部分をより積極的に資金調達するための資本を提供する。伝えられるところによれば、同社には1つのGPUを巡って3〜4社の顧客が競合しており、Chernin氏はこれを需要側における価格決定力の直接的な指標であると説明した。
多角化は顧客のタイプだけでなく、契約構造にも及んでいる。Nebiusは長期契約、短期契約、そして即時利用に対してプレミアムがつくスポット容量を組み合わせて保有している。このポートフォリオ・アプローチにより、純粋なベアメタル事業者が欠いている商業的な柔軟性を同社は確保している。
サプライチェーン：自社構築データセンターが2026年後半以降の鍵
Nebiusにとっての制約（すべてのネオクラウドにとって同様だが）は、需要に合わせて電力供給され、接続されたデータセンターのスペースをいかに迅速に確保できるかという点にある。Chernin氏は、2026年後半以降に稼働する新しい容量の大部分は、第三者施設を借りるのではなく、Nebius自身がゼロから構築するデータセンターになると指摘した。自社構築のデータセンターはコスト構造を改善し、スケジュールの管理権限を高め、外部の不動産所有者への依存を軽減する。複数の地域で約12のデータセンタープロジェクトを並行して進めることはリスクヘッジにもなる。ポートフォリオは意図的に需要超過の状態にあるため、特定のプロジェクトに遅延が生じても供給危機には陥らない。推論ワークロードの分散的な性質もこれを後押しする。単一の場所に集中的な計算能力を要求する大規模トレーニングクラスターとは異なり、推論は地理的に分散した施設から提供できるため、スケジュールの柔軟性がさらに高まる。
コモディティおよびチップの価格リスクについて、Chernin氏は慎重ながらも自信を見せた。最大規模の契約では供給が確保されており、現在の環境下では、部品のコストインフレよりも、需要圧力による価格への影響の方がはるかに強力であるという見解だ。