Nvidiaのデータセンターコストが急増、テックジャイアントにとってこの支出はまだ割に合うのか？

NVIDIAの最新世代Vera Rubinアーキテクチャを搭載したAIデータセンターの建設コストが、市場の従来予想を大きく上回っています。Bernstein Researchの最新試算によれば、単一のVera Rubin NVL72ラックのコストは約910万ドルにも達し、データセンター全体の資本支出は1ギガワットあたり約470億ドルまで上昇しています——しかし同時に、計算力のコストパフォーマンスが継続的に向上しているため、この巨額投資はテック大手にとって依然として経済的合理性があるとされています。

Fengbing Trading Deskによると、BernsteinのアナリストStacy A. Rasgon氏らは6月8日に発表したレポートで、これまで多くのメディアで流布されてきた「1ラック約800万ドル」という見積もりは、旧式のメモリ価格に基づくものであり、実際のコストを大幅に過小評価していると指摘しています。コアとなるポイントはハイバンド幅メモリ（HBM）であり、現在のHBM 4の価格は1GBあたり約16.6ドルですが、2027年にVera Rubinが大規模出荷される頃には、1GBあたり約53ドルまで価格が上昇する見込みで、NVIDIAはダイナミックプライシングメカニズムを通じてこのコストを最終ユーザーに転嫁する可能性が高いです。

コスト上昇はBernsteinによるNVIDIA強気スタンスを揺るがしていません。同社はNVIDIAの「アウトパフォーム」格付けを維持し、目標株価は315ドルとしています。また、Vera Rubin NVL72ラックはFP8演算性能が毎秒2520ペタフロップス（PFLOPS）に達し、前世代のBlackwellの720 PFLOPSから大幅な飛躍を遂げており、ギガワット単位、ドル単位での計算力も大きく向上しているため、AIアプリケーションの普及をさらに後押しすることが期待されています。

ラックコスト：910万ドルのベースロジック

Bernsteinはボトムアップ方式を採用しVera Rubin NVL72ラックのコストを細かく分解、最終的に約910万ドルのコスト見積もりを算出しました。

GPUは依然として最大のコスト要素です。レポートによれば、Rubin GPUの単価は1基5万5,000ドルで、1ラックには72基のGPUが搭載され、GPUだけで396万ドル、ラック全体コストのほぼ半分を占めます。さらに、1ラックあたり36基のVera CPUで合計約18万ドルです。

メモリとストレージコストの大幅上昇が今回の見積もりと市場予想の主な乖離ポイントです。Bernsteinはこれを約320万ドルと試算しており、過去の価格による200万ドル前後を大きく上回っています。そのうちHBM 4が約109万ドル、CPU用DRAM（LPDDR5X）は約80万ドル、直結ストレージは約128万ドルを占めます。レポートは特に、メモリとストレージ価格の急激な変動について注意を促しています——NAND価格は2023年4月の底値から2026年5月までで11.3倍の値上がり、年率115%の上昇という事実から、投資家は価格変動を継続的に追跡して正確な予測維持が求められます。

ネットワーク、冷却、電源の合計は約200万ドルです。ネットワークコストは127万ドル、NVLinkスイッチ約25万ドル、ケーブル24万ドル、バックプレーンや他の拡張部品38万ドル、SpectrumXスイッチ20万ドルなどを含みます。冷却は16万ドル、電源は15万ドルです。

1ギガワットあたり470億ドル：フルスタックデータセンターの実際の請求書

単一ラックのコストからデータセンター全体の資本支出を推算すると、その数字はさらに驚異的です。

Vera Rubin NVL72ラックの定格消費電力は220kWで、Bernsteinの推計ではラックがデータセンター全体の消費電力の78%を占めます。したがって1ギガワットあたり約3,557ラックが収容可能で、ラックコストは約323億ドルです。これに加えてギガワットあたり約150億ドルの物理インフラ（機械電気設備や土地・建物）コストを含めると、フルスタックAIデータセンターの資本支出はギガワットあたり約473億ドルとなり、前世代Blackwellサイクル時の約405億ドルから約17%上昇しています。

運営コスト構造も注目です。レポートは、kWhあたり0.15ドルという比較的高めの電気価格で計算しても、1ギガワットのデータセンターで年間電気代は約13億ドルと算出。また、スタッフコストはほとんど無視でき、最大級のデータセンターでも8〜10名で運用可能です。対照的に、6年償却サイクルで年平均減価償却コストは約79億ドルとなり、運用コストの主な構成要素となっています。ITハード（サーバ、ネットワーク機器）の減価償却期間（4〜6年）は機械電気設備や土地・建物よりはるかに短いため、実際の経済コストにおけるサーバやネットワークの比重は、現金支出で示される割合よりも高いのが実情です。

計算力の飛躍：コスト上昇のヘッジロジック

1ギガワットあたりの資本支出が不断に上昇し続ける一方で、計算力のコストパフォーマンス改善によってこの投資には経済的根拠が生まれています。

Bernsteinのデータでは、Vera Rubin NVL72ラックはFP8演算性能が毎秒2520 PFLOPSで、Blackwell（720 PFLOPS）の3.5倍です。 ギガワット単位に換算すると、Vera RubinはFP16スパース演算で約8,960EFLOPSを提供でき、Blackwellの4,269EFLOPSの2倍以上です。10億ドルの資本支出あたりの計算力も105.5EFLOPSから189.3EFLOPSに上昇しています。

レポートはまた、計算力が極めて逼迫した環境下では、データセンター事業者はできるだけGPUの使用寿命を延ばす傾向があり、新設キャパシティは最優先で次世代GPUの展開に利用します。電源や物理インフラの制限で新設できない場合は、旧世代GPUを廃止し新チップ導入にスペースを空けざるを得ません。

AI需要サイドの加速も継続的投資を後押しします。レポートはデータを引用し、Anthropicの年間収益は2025年末の90億ドルから2026年5月には470億ドルまで急増しており、同社は計算力の制限により、一部顧客および収益の自主放棄を余儀なくされていると述べています。

サプライチェーンへの影響：誰が勝者で誰が圧力を受けるのか？

コスト構造の変化がAIサプライチェーンの利益構成を再定義しようとしています。

メモリが最大のストラクチャルな受益分野となります。CPU DRAMの規格は前世代比320%アップ（TB単位）、HBMやNANDの約50%増加を大きく上回ります。Bernsteinはまた、CXLメモリのKVキャッシュ用途が増加しており、供給が許せばDRAMはさらに大きな恩恵を得る可能性があるとしています。

電源コンポーネント需要も拡大が続きます。レポートでは、電源のラックコスト比が前世代1.0%から現行1.6%に上昇、800VDC方式の初期導入もトレンドを後押ししています。Bernsteinはデルタ電子に「アウトパフォーム」格付け、目標株価NT$2,620とし、電源分野の主要な受益企業と位置づけています。

基板分野では、BernsteinはABF基板需要の継続拡大を見込んでおり、Ibiden及びUnimicronにポジティブな見方を示し、後者の目標株価をNT$990としています。

一方で、BernsteinはCoreWeaveの「アンダーパフォーム」格付け、目標株価は67ドル、Quantaについても「アンダーパフォーム」、目標株価NT$250としています。

コスト上昇は続く、電力需要は資本支出の伸びに遅れる

今後の展望として、Bernsteinは1ギガワットあたりのコストが今後も上昇する一方、電力需要の伸びはハイパースケールクラウド事業者の資本支出伸長ペースに遅れると予想しています。

レポートは、Rubinサイクルのギガワットあたりコスト上昇率は約9%で、Blackwellサイクルの8%をやや上回ると指摘。市場のコンセンサスでは、ハイパースケールクラウド事業者と新興クラウドサービスの資本支出は2026年に対前年比69%増、2027年には13%増に減速する見通しです。これは、着実な電力供給キャパシティの拡大でも継続的な成長に十分対応できることを示しています。Bernsteinは、この表面的な矛盾こそ、ハイパースケール資本支出への市場期待がさらに上振れ余地を残している可能性を示唆すると分析しています。

注目すべきはLPDDRメモリの潜在的な供給不足がVera Rubinおよび単体Vera CPUの出荷に制約を与える可能性です。NVIDIAは、デフォルトのメモリ構成を低めに設定して出荷し、顧客が最新のメモリ価格に基づいて最適構成を柔軟に選択できるよう、後から増設を許可する戦略を採用する可能性があります。