Stratecheryのベン・トンプソン氏：Nvidiaはすでに値下げを断行、ただし「循環取引」に隠されている
Stratechery創設者のベン・トンプソン氏がポッドキャスト「Invest Like the Best」で、AIの設備投資サイクルにおける脆弱性、優位な立場にある企業、そして「対中競争」という言説が過大評価されている理由を解説（2026年8月21日）
Stratecheryの執筆者であり、過去10年のテック投資の指針となってきた「アグリゲーション理論」の提唱者であるベン・トンプソン氏は、ポッドキャスト「Invest Like the Best」での広範な対談を通じ、現在のAI関連銘柄に浸透しているいくつかの安易な前提に異を唱えた。同氏の最も注目すべき主張は、AI競争の勝者が誰かという点ではなく、業界がその答えが出るまで自らの資金を維持できるのかという点に向けられている。
Nvidiaの利益率はすでに低下している――目に見えない形での「値下げ」
トンプソン氏の最も鋭い分析は、年金基金や保険会社の資金を活用した5,000億ドル規模のスキームや、2030年までのNeocloud（新興クラウド事業者）による購入をNvidiaが保証する仕組みなど、同社が最近行っている一連の循環金融取引に向けられた。同氏は、これらの取引は実質的な値下げであり、損益計算書には現れないだけだと指摘する。「Nvidiaは25%の補填を約束している。もしNvidiaがNeocloudの株式を取得したり、2030年までの計算リソース購入を保証したりすることに価値を認めるとすれば、なぜそうするのか？ それは対象企業がより低い資本コストを調達できるようにするためだ」と彼は語る。「リスクは消滅しない。ただ形を変えてどこか別の場所に現れるだけだ。リスクを負うことには対価が必要だ」。同氏の見解では、Nvidiaは公表価格を維持しつつ、バランスシート外で実質的な下振れリスクを吸収している。市場は単純なDCF（ディスカウント・キャッシュフロー）モデルを用いており、この構造を正しく評価できていないという。
同氏によれば、Nvidiaにとってのより大きな構造的脅威は、AMDやカスタムシリコンを手掛けるスタートアップではなく、ハイパースケーラーそのものである。GoogleはすでにTPU（テンソル・プロセッシング・ユニット）のキャパシティの約20%をAnthropicに販売することに合意しており、Amazonのアンディ・ジャシーCEOも「Trainium」チップを将来的に外部販売する意向を示唆している。ハイパースケーラーはNeocloudよりも構造的に資本コストが低く、チップを差別化された製品ではなくコモディティとして販売する姿勢を強めているため、トンプソン氏はこれをNvidiaの長期的な最大の脆弱性と見ている。また、電力についても逆説的な見解を示した。米国で電力供給が長期間にわたり潤沢であることは、彼自身にとっても、おそらくジェンスン・フアンCEOにとっても「驚き」であり、これが本来であればNvidiaの「トークン効率」という堀を強化していたはずの希少性というダイナミクスを消し去ってしまったという。
TSMCの慎重さがビッグテックにリスクを転嫁し、Intelに命綱を与えた
現在の計算リソース不足について、トンプソン氏は2023年から2025年にかけてのTSMCの投資ペースに明確な責任があるとしている。AI需要が加速したにもかかわらず、同社の成長率は低下したためだ。ファブ（工場）のリードタイムはデータセンターのリードタイムを上回るため、現在の設備投資による供給能力が反映されるのは2028年か2029年以降となり、不足は改善する前に悪化すると同氏は論じる。「TSMCはリスクをビッグテック企業に転嫁した」。工場は30年稼働させる前提であるため、過剰設備を避けるというファウンドリ特有の構造的バイアスが、ハイパースケーラーに「計算リソース不足による莫大な収益と利益の機会損失」を強いていると指摘する。
この力学こそが、10年以上にわたる失敗の末に、Intelをファウンドリパートナーとして投資対象に変える決定的な要因だと同氏は主張する。トンプソン氏は2013年以来、Intelは本格的なファウンドリ事業を構築すべきだと書き続けてきたが、これまでは合理的な顧客であれば、円滑に機能するTSMCを選ぶのが当然だった。しかし、深刻な希少性がこの計算式を変えた。「希少性こそが、最終的にIntelを救ったのだ」と彼は語り、近い将来、主要なファウンドリ提携が発表されると予測する。同氏はこれをメモリメーカーの状況や、イランがホルムズ海峡を支配するレバレッジになぞらえ、これらは実際に使われた瞬間に力を失うレバレッジであると指摘した。世界がその後、恒久的にそのルートを回避するように動くからだ。「二度とこのような状況に陥ることを許す者はいないだろう」と、チップ顧客の反応を予測した。
Amazonの内部フライホイールとAppleの意図的な不参加
どの巨大テクノロジー企業が最も魅力的な体制にあるかという問いに対し、トンプソン氏は即座にAmazonを挙げた。AWSからGraviton、Trainiumチップに至るまで、自社利用のためのインフラを構築した後に外部向けに商用化するという同社のパターンを評価している。「初期バージョンはひどいものだった」と彼はAmazonのカスタムシリコンについて述べたが、「しかしAmazonを利用し、そのマネージドサービスを使っていれば……彼らは自社のサービスの下に、たとえ性能が劣るプロセッサであっても配置できる。それがボリュームとキャパシティを生み、改良を重ねる機会を与えている」。この自己参照的な規模の優位性は持続可能であり、中核となる小売・物流事業はAIによる破壊から大きく守られていると見ている。
Appleがフロンティアモデルの競争に参加しないという決定について、トンプソン氏は機会損失ではなく、Appleの決定論的な製造文化とAIの確率的な性質との不一致を考えれば、防衛的な賢明な判断であると論じる。「Appleは決定論的製品の王者だ」と彼は言う。「iPhoneを出荷すれば、一度で完璧でなければならない……私はAppleがAIをやらなくても全く構わない。素晴らしいデバイスを作り続けてほしい」。彼が提起した未解決の問いは、AppleがMicrosoftのモバイルにおける歴史的失敗を繰り返すかどうかだ。アンビエントAI（環境に溶け込むAI）がインターフェースを別の場所へシフトさせているにもかかわらず、電話が常にコンピューティングの中心であり続けると仮定している点である。
MicrosoftのIBM戦略とMetaの「必要な無謀さ」
トンプソン氏は、1990年代のIBMと現在のMicrosoftを歴史的に重ね合わせ、Microsoftがフロンティア（最先端）モデルから距離を置き、エンタープライズ向けのミドルウェア構築に注力する姿勢は、レガシーシステムとインターネットの間の信頼できる層としてIBMを定着させたルー・ガースナー氏の再建戦略を模倣していると論じた。「Microsoftは『これらの企業に虎の子の資産を渡すことなく、AIを導入する方法を支援する』というスタンスだ」。これが、フロンティアモデルを追わずとも、同社が前四半期に200億ドルのフリーキャッシュフローを創出し、100億ドルの配当を支払えた理由だと指摘する。同氏はこれを「合理的」と評する一方で、「存続をかけた必死の戦略」とも呼ぶ。CodexやClaude Codeのような製品が脅威となる中で、Microsoftのエンタープライズソフトウェア事業、特にユーザーインターフェース層は、AIの標的そのものだからだ。
対照的に、Metaが直面しているジレンマはより興味深いと彼は指摘する。「デジタル企業であれば、フロンティアにいないことの方がむしろ無謀であるという説は非常に説得力がある」。マーク・ザッカーバーグ氏が既存の研究チームを解体してゼロから再構築した決断を、創設者としての稀有な信念の表れと評価する一方で、Metaの広告事業はLLM（大規模言語モデル）から不釣り合いなほど恩恵を受ける可能性があると指摘した。Metaの広告市場は、AIが生成したクリエイティブや予測的な広告マッチングにとって、ライブかつグローバルな検証エンジンとして機能するためだ。しかし、広告の社会的価値に関するMetaの対外的なコミュニケーションについては批判的である。シェリル・サンドバーグ氏の退任以来、このギャップは埋まっておらず、Reality Labsで累計約1,000億ドルの損失を計上する中、AI投資に対する投資家の忍耐を勝ち取ることを困難にしていると分析する。
OpenAIの遅すぎた広告ビジネスへの転換
トンプソン氏は、OpenAIが当初、広告ビジネスの構築を拒否したことを直接的に批判し、Dropboxの初期の失敗をはるかに大きな規模で繰り返したと論じた。「彼らはDropboxのストーリーを100倍の規模で再現していた。『消費者にサブスクリプションを売る』と主張し、実際に多くを売ったが、十分ではなかった」。もしChatGPTがヒットした直後に広告事業に注力していれば、GoogleやMetaは現在、はるかに大きな競争圧力にさらされていただろうと彼は主張する。広告主が資金を出すモデルには、サブスクリプションのような消費者側の価格弾力性の天井が存在しないからだ。OpenAIは最近、購入追跡のための小売業者との連携など、広告に近い機能を導入し始めており、トンプソン氏はこれを注視しているという。
資金調達のギャップと鉄道建設の例え
対談全体を通じたマクロ的な警告は、計算リソースや電力ではなく、資本についてである。トンプソン氏は、業界がフリーキャッシュフローから社債、そしてGoogleによる株式発行へと、資金調達の階層を急速に下りてきたことを指摘した。Googleのバランスシートの強さを考えれば、株式発行は「衝撃的」だという。「その次は何か？ その後に資金はどこから来るのか？」と問いかけ、収益化が資本投下に追いつかなければ「大きな破綻」が起こると警告した。彼はこの状況を1870年代の鉄道建設になぞらえ、鉄道も収益が出るはるか前に巨額の資金を必要とし、「世界は資金を使い果たした」が、最終的にはGDPを劇的に変えるインフラになったと指摘する。バークシャー・ハサウェイの鉄道事業の利益が、今やGoogleのAI構築への投資を支えているという皮肉を「非常に文字通りの意味で」と評した。
AIの能力限界と「中国」という枠組み
テクノロジーそのものについて、トンプソン氏は、コーディングや数学といった検証可能な領域でのAIの優位性が、検証不可能な実社会の経済タスクにそのまま一般化できるとは確信していないと述べた。ただし、モデルがこれ以上進化しなくても、すでに解決済みの領域における経済的機会は依然として「巨大」であると強調した。また、シリコンバレーが中国を地政学的に利用していることには懐疑的であり、米国がAI主導で軍事的優位を維持できるという考えを「非常に問題がある」と切り捨てた。中国の製造業への依存は過小評価されており、実際の紛争なしに解決される可能性は低いと主張する。「誰もが良い悪役を求めている」と彼は言う。「AI業界の観点からは、『中国を打ち負かさなければならない』という言説ほど効果的なものはない」。現在の競争環境について、米国のフロンティアモデルは中国のオープンソースモデルより6〜9カ月先行しているという安定した均衡状態にあるが、その持続可能性は極めて不透明だと結論づけた。