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ジェンスン・ファン、BG2 Pod に登場 — AI 投資サイクル・電力の壁・OpenAI 関係を語る

CEO が BG2 Pod(ブラッド・ガースナー / クラーク・タン)に出演。 Stargate への $100B 出資、3つのスケーリング則、電力制約下での強み、輸出規制批判まで幅広く議論した(2025年9月26日公開)。

format_list_bulleted発表内容

  • への $100B 出資はラウンドトリッピング(循環取引)ではなく株式投資としての機会取得
  • スケーリング則は Pre-training 一辺倒の時代が終わり、Post-training とスケーリングの 3 段階に進化
  • 電力枠は固定資産。同じ電力で競合の 2 倍の収益を稼げる電力あたり性能(Performance per Watt)が最大の強み
  • 中国向け輸出規制は『一方的な武装解除』——Huawei に独占利益を与え逆効果と批判
  • 主権 AI:各国が文化・安全保障をエンコードした AI を持つべき

ファクトシート

収録・公開日 2025-09-26
チャンネル BG2 Pod
出演者 CEO)/ ブラッド・ガースナー(Altimeter Capital)/ クラーク・タン(Altimeter Partner)
種別 対談
主題 AI 投資サイクル・電力の壁・ Stargate・主権 AI・輸出規制
YouTube https://www.youtube.com/watch?v=pE6sw_E9Gh0

概要

2025年9月26日、 CEO が投資家向け BG2 Pod に出演した。ホストはアルティメーター・キャピタルのブラッド・ガースナーとクラーク・タン。 Stargate への大型出資、AI スケーリング則の進化、電力制約下での強み、中国向け輸出規制の是非、主権 AI の考え方まで幅広く議論した約 2 時間の対談は、AI 産業の構造を理解する上で重要な一次資料となっている。

※本記事は公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。一次情報は出典欄をご参照ください。

OpenAI Stargate への $100B 出資

NVIDIA が OpenAI の Stargate プロジェクトに $100B を出資すると報じられたことについて、ファンは「これはチップを売るための循環取引(ラウンドトリッピング)ではない」と明確に否定した。OpenAI は自社の資本とデットで $10B を調達しており、NVIDIA の出資は株式としての機会取得だと説明。「OpenAI は次の数兆ドル規模のハイパースケール企業になる。その成長に直接参加することが狙いだ」と述べた。

3 段階に進化したスケーリング則

AI のスケーリング則は従来の「Pre-training 一辺倒」の時代から変わりつつあるとした。現在は①Pre-training(大量データで基礎能力を構築)②Post-training(AI が自己対戦して「練習」する)③Inference(時に思考過程を段階的に展開して答えの精度を上げる)の 3 段階が並立する。「考える時間が長いほど答えの質が上がる。推論需要は 10 億倍に拡大しうる」と述べ、長期的な計算需要の拡大を示唆した。

電力の壁こそが最大の強み

ムーアの法則の終焉により、データセンターのボトルネックは電力枠に移行したと指摘。「電力枠は固定資産だ。誰もが電力あたり性能が最高のものを選ぶ」とし、仮に競合が同等スペックのチップを無償で提供したとしても、NVIDIA は同じ電力枠で 2 倍の収益を生み出せると主張した。Hopper → Blackwell → Rubin → Ultra → Feynman と毎年 30 倍の改善を続ける年次の開発ペースと、社内 AI を活用した「徹底的な協調設計(ハードとソフトを一体で最適化する開発手法)」が競合の追随を困難にしているとも語った。

輸出規制批判と主権 AI

中国向けチップ輸出規制については「一方的な武装解除だ」と痛烈に批判。規制により Huawei が独占的利益を得て、その資金でグローバル展開を加速させているとし、「NVIDIA が中国市場で展開できることが中国の最善の利益でもある」と述べた。一方、各国が独自の文化や安全保障の考え方を組み込んだ AI を持つべきだという「主権 AI」の考え方も強調。グローバルな AI インフラは特定の一社に依存する形ではなく、国家単位で分散していく方向に向かうとの見通しを示した。

解説

ジェンスン・ファンの発言が注目される理由は、単に NVIDIA のや戦略を語っているからではない。「AI はこれからどこへ向かうのか」という、多くの人が漠然と気になっている問いに、業界の最前線にいる人物が具体的な言葉で答えているからだ。

AI は「壁」に当たったのか

2024年後半ごろから「AI の進化が頭打ちになった」という報道を目にした方もいるかもしれない。ファンの説明によれば、これは正確ではない。これまでの AI は大量のデータを読み込んで基礎能力を身につける「学習」に計算資源を集中させていたが、その段階での伸びが落ち着いただけで、AI 自身が反復練習して精度を上げる「鍛錬」や、答えを出す前にじっくり考える「熟慮」という新しい成長段階に移ったと見るほうが実態に近い。使えば使うほど AI が考え込むようになり、その分だけ計算量が増えていく。「AI の需要は終わらない」というのが彼の見立てだ。

電気代と AI サービスの値段はつながっている

NVIDIA のチップを動かすデータセンターは膨大な電力を消費する。電力の確保が難しくなれば、いくら性能の良いチップがあっても台数を増やせない。ファンが「電力枠が最大のボトルネック」と言うのはこういう意味だ。私たちが日々使っている などの AI サービスの料金は、この電力コストと直結している。「AI の料金はもっと下がるはず」と期待している人は多いが、電力問題が解決しない限り、コストには一定の下限があるという現実は知っておいて損はない。

「どの国の AI を使うか」が問われ始めている

ファンが語った「主権 AI」は、耳慣れない言葉かもしれないが、発想はシンプルだ。「自分たちの言語・文化・法律の感覚を理解した AI を、自分たちの国で持つべきだ」という考え方である。今は世界中の人が、主にアメリカ企業が作った AI を使っている。これが当然と思われているうちは問題にならないが、安全保障・プライバシー・情報管理の観点から「海外のサーバーに自国の情報を預け続けていいのか」という議論は、各国の政府レベルで本格化しつつある。日本でも国産 AI の開発支援が進んでいるのは、このような背景がある。

注意点

  • 投資サイクルや需要拡大に関する見通しはジェンスン・ファンの主観的観察であり、保証ではない
  • 電力不足が解消するまでの期間は、地域・規制・電力会社の計画に大きく依存する
  • 輸出規制に関する発言は政策的な立場からの主張であり、規制当局の見解とは異なる場合がある

info 公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。一次情報・追加情報は出典欄をご参照ください。

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