液冷への転換とAI三強構造――過去最高の決算で株が落ちる年に、どこへ資金が移るのか

業績を上げる会社に価値がない、ということが証明された四半期

講義はNVIDIAの決算を参加者に説明させるところから始まった。指名された参加者は、過去最高の数字が出たのに決算前に上がっていた株価が決算後に下がった、その理由が読みきれなかった、と答えた。講師の評価は「素晴らしい、その通り」であり、そこから本題に入る。今回のGAFAM決算でも、Microsoft・Amazon・Google・Metaはいずれも良い数字を出したのに、上がったのはGoogleとMetaだけで残りは落ちた。すなわち、業績を上げる会社に価値がないということが今回完全に証明された、というのが講師の言い方だった。

数字そのものは圧倒的である。売上高681億ドル、前年同期比73%増。データセンター部門は75%増。通期の売上高と純利益も桁違いで、次の四半期には780億ドルと、三か月で100億ドル積み増すガイダンスまで出した。それでも株価は下げた。講師の読みは明快で、投資家は今の利益については安心しているが、未来の成長持続性に強い疑念を抱いている、というものである。

疑念の内訳として三つが挙げられた。第一に、データセンター一本足の脆弱性。売上の91%がそこに寄っているため、AI側に問題が起きれば一気に崩れる。第二に、顧客のキャッシュフロー。高いチップを買っているのに、それが顧客側の利益として十分に現れず、むしろキャッシュフローが減っている。第三に、GPUの残存価値である。GPUは学習・推論・データ分析という三段階で使われ、一、二年で学習の最前線から降りて推論に回される。だが推論にそれほどの需要が集まるのか。回せない分が余れば、GPUにそんな価値はないという評価が下る。ブラックウェルも同じ道を辿る、と。

そのうえで講師は、ドットコムバブルとの違いを一点だけ挙げた。当時は光ファイバーを作れば誰かが使うという前提で作りすぎ、価格が暴落して倒産が続いた。今のデータセンターは予約待ちの需要過剰の状態にあり、供給過剰ではない。加えて米国の運営企業には潤沢な自己資金がある。それでも足りずに債券発行に踏み切っている――Metaのようにほぼ無借金だった企業まで調達を始めた――のが現在地である、という整理だった。

過去最高でも売られる。何が織り込まれ、何が疑われているのか

講師はまず、1月決算という時期の意味を復習として置いた。この会社はもともとゲームの会社であり、決算期がそこに由来している。だから1月末にジェンスン・ファンが中国を訪れることにも意味がある、という話が過去回で扱われている。今回はその決算そのものが転換点になった。

図1：NVIDIA 四半期売上高と次四半期ガイダンス（単位：億ドル）。実績値はNVIDIAの決算発表に基づく。FY2027 Q1は会社ガイダンス（780億ドル±2%）。

講師が繰り返し強調したのは、この驚異的な成長がすでに投資家に織り込まれ、慣れられているという点だった。だから今見られているのは別のところにある。二年前からYouTubeで言い続けてきた「実業でAIを使ってしっかり利益が上がっているかどうかを見られる時代が来る」が、本格的に始まったのだ、と。NVIDIAの顧客が高いチップを購入しても、それが十分にキャッシュフローに現れていない。むしろ減っている。この一点が株価の重石になっている、という読みである。

法人はAnthropic、インフラはGoogle、消費者はOpenAI

AI業界は実験段階からインフラ段階へ移行する転換点にある、というのが講師の時代認識である。そのうえで、これまでOpenAIの一強だった構図が三つに分かれてきたと整理された。法人特化（B2B）がAnthropic、インフラ統合がGoogle、消費者基盤（B2C）がOpenAIである。

Anthropicについては、量ではなく質という自身の持論の実例として位置づけられた。専門性が高いほど信用性と安全性が要求されるため、安全性に振り切った戦略が法人市場で効く。金融にも医療にも強く、重要市場と言われる専門性の高い分野で圧倒的な強さを持つ、と。同社の資金調達額300億ドル、評価額3800億ドル、売上10倍という数字が挙げられ、スタートアップとしてはOpenAI・SpaceXに次ぐ規模になったと説明された。Claude Codeについては、従来のチャット型AIが相談役だったのに対し、これは実行役に変わったという言い方がされている。

Googleについては、100年債の発行が取り上げられた。テック企業として28年ぶり、前回はモトローラだった、という説明である。用途はデータセンター構築と同時に電力確保、そして半導体開発。今のGoogleが作ろうとしているのはデータセンターではなく電力そのものだ、というのが講師の読みだった。そしてGoogle最強論の根拠として、AnthropicにGoogleが投資していること、TPUが広がることでGoogle CloudとAWSが優先的に使えるようになること、Appleが結局Geminiと組んだことが挙げられた。

OpenAIについては数字が厳しい。2026年の損失予想は140億ドル。加えて、技術者がAnthropicに引き抜かれるのではないかという指摘が米国の専門家から出ている、と紹介された。もともとAnthropicはOpenAIから独立してできた企業であり、内部の人脈が強い、というのが講師の説明である。トラフィックシェアも、ChatGPTが2025年1月の86%から64%まで下落し、その分をGoogleのGeminiが取っている。

図2：チャット型AIのウェブトラフィックシェア推移（単位：%）。講義で言及された2025年1月・2026年1月の数値を、公開集計値（Similarweb系データを引用した報道）で裏づけたもの。2026年4月時点はより新しい集計による参考値。

ラックの電力密度が跳ね上がると、冷やし方が変わり、銘柄が変わる

ここがこの回の主題である。ブラックウェルの供給によって熱設計電力が大幅に上がり、ラックあたりの電力密度が従来のデータセンターの数倍になる。電力が増えれば運用方法が変わる。これまで空冷だったものが、液体による冷却に変えざるをえなくなる。だから液冷の技術を持つ会社の株が上がる――「僕がずっと予測してYouTubeで一年も二年も喋ってきたことが、今もう起きている」というのが講師の言い方だった。

そのうえで、講師は具体的な企業名を挙げていった。まず米国のVertiv Holdings。ブラックウェル専用の冷却デザインを作っているのがここであり、間違いなくVertivだ、という言い方だった。次にSchneider Electric。エネルギー管理と冷却を統合したソリューションを出している。そしてnVent。実際に冷却ソリューションを大規模に展開している。

そこから重要部品として日本企業に話が移る。筆頭がニデック（旧・日本電産）で、拠点あたりのサーバー用水冷モジュールの生産能力を10倍に拡大している点がポイントだと説明された。国内の液冷フロントランナーとしては、ダイキン、住友精密工業、三菱重工業、富士通が挙げられ、冷却が必要なスーパーコンピュータの存在にも触れられている。加えて、ブラックウェルの生産をめぐってFoxconnがパナソニックの工場を買収したという話も出された。

電力は中国が強く、冷却は日米欧が強い。弱点が綺麗に裏返っている

前田氏からの問いかけで、米中のどちらが進んでいるかという議論に入る。前田氏の整理は、まず何が米国で進み、何が中国で進んでいるかを明確に分ける必要がある、というものだった。エネルギーインフラに関しては完全に中国が進んでいる。だからこそ、中国側で伸びてくる企業に対応する企業を米国から探すことが重要になる、と。

マイキー氏の応答も同じ方向だった。M7クラスの企業は自前で統合できる資金力を持ち、それによって企業価値を上げていく。この動きは中国企業にはできておらず、ここは米国が強い。ただし国全体で見れば中国のほうが進んでいる。GPUの生産では米国が上だが、中国は安いコストで出せることと、UIの作り込みが非常にうまいという強みを持つ。

Microsoftについては、やや遅れているという評価が示された。ただしAnthropicに投資したことで変わる可能性がある。もともとMicrosoftは最強のB2B企業であり、GoogleとAmazonはB2Cが強かった。そのGoogleがAnthropicを通じてB2Bにも一気に広がってくると、Microsoftが落ちる可能性がある。逆にMicrosoftがAnthropicを取り込んで既存のB2Bをさらに強化するなら、Anthropicの力は絶対に必要になる、という両にらみの見方だった。

Anthropic自身の制約についても議論があった。前田氏が、エネルギーやチップの内製化を進める必要があるのではないかと問うたのに対し、マイキー氏は、そこはAmazonとGoogleが押さえているためAnthropicはあくまでソフトウェアの会社であり、当面はソフトで行くのではないかと答えた。半導体の設計まで手を広げるのは今の体制では合わない、という見立てである。

電力を通せない国は競争から降りる、という議論が出た

終盤、参加者から「地兵（土地）に価値がなくなりエネルギーにシフトしている。ハイパースケーラーだけでなく国も一緒にやらないと駄目で、反トラスト法を敷いている時点で中国に勝てないのではないか」という問いが出た。マイキー氏はこれに同意し、日本については原発反対の議論が続いている時点で電力の議論が成立していない、と厳しく評価した。さらに、中国が高速道路建設で立ち退きに応じない住民の家の周りに工事を進めてしまうような強制力を例に挙げ、そのくらいの強制力がなければインフラは作れない、と述べた。

関連して、セキュリティ領域についてはCrowdStrikeが最強になるという見方が示された。AIにセキュリティを内製化させる方向にも懸念があり、エラーが起きたときに人が監視して戻せるのかという問題が残る。マイキー氏は、Amazon Goの「Just Walk Out」が完全自動に見えて実際には裏で多数の人間が監視していた例を挙げ、セキュリティ分野でも当面は人の監視が続くだろうと述べた。

この日語られた見通しは、半年後にどうなったか

本セクションはClaudeによる事後検証であり、勉強会での発言ではない。2026年2月28日時点で語られた見通しについて、2026年8月末〜9月初旬時点の公開情報と突き合わせた結果を記す。

この後半に出た質疑

この回から持ち帰るべき課題

1. 米国企業の「対になる中国企業」を自分で探す。講師が示したのはAnthropic↔Zhipu AI、Google↔Baidu、OpenAI↔DeepSeek／MiniMaxの三組。他の領域でも同じ作業をやってみる。
2. 液冷サプライチェーンを上流から下流まで並べ、Vertiv・Schneider Electric・nVent・ニデックがそれぞれどの層にいるかを整理する。ピック＆ショベル型のリサーチ手法の実践課題である。
3. GPUの三段階（学習→推論→データ分析）を前提に、自分が見ている企業の減価償却年数がこのサイクルと整合しているかを確認する。
4. NVIDIAの顧客であるハイパースケーラー各社について、設備投資額とフリーキャッシュフローの推移を並べ、講師の言う「実業で利益が出ているか」を自分で判定する。
5. 本レポートで要確認を付した項目――Zhipu AIの時価総額と政府契約比率、ブラックウェルの液冷比率、Foxconnによるパナソニック工場買収――を一次情報で確認する。

この回に出てきた用語