中古 GPU クラスターの真価は誰も知らない

もし xAI が債務不履行に陥れば、Apollo Global Management は GPU 賃貸事業へと転身することになる。これは、モルガン・スタンレーが手配した 50 億ドル規模の債務枠契約に明記された条項だ（2025 年 6 月締結）。貸し手側には、同社がメンフィス郊外に保有する 20 万基の GPU クラスター「Colossus」を接収し、債務返済完了まで他 AI 企業へ賃貸する権利が与えられている。

では、Apollo や Diameter Capital Partners、あるいは現在同様の手法で AI インフラ構築に資金を提供している他の貸し手が、実際にその権利を行使したがるだろうか。これは興味深い問いだ。

しかし、より本質的な難問は、もし実行した場合に彼らが手にするものが何であるかという点にある。

GPU クラスターは建物とは似ても似つかない。その価値は、設定がどうなっているか、現在の性能がどうであるか、そしてその特性を熟知したチームが残っているかに依存して刻一刻と変動する。これらすべてが貸し手のバランスシートからは見えず、彼らが連絡できる誰の範囲にも属さない。

これが AI インフラブームにおける中心的な問題の一つだ。なぜ誰もこの点に言及しないのか、私には理解できない。数百億ドル規模の債務が担保としているのは、その価値が運用状態に依存するチップであり、その運用状態は債務価格を決定している人々からは見えないのだ。

今週の CipherTalk では、担保となる資産自体が運用チームとともに現場を去ってしまう場合、特定の種類の負債がどうなるかについて取り上げます。

GPU クラスターは巨大なスケールで稼働しており、ハードウェアやシステムは絶えず故障します。これらを生産的に維持し続けることは、まさに職人の技が必要です。

現代のデータセンターにおける GPU の年間故障率は約 9% に達します。この数値は Meta の Llama 3 技術レポート に裏付けられており、同レポートでは 54 日間のトレーニング期間中に 16,384 台の H100 グラフィックプロセッサで 419 の予期せぬ中断が発生したと記録されています。そのうち 148 が GPU の故障、72 が HBM3 メモリの故障でした。GPU を 20 万基運用している場合、この年間故障率を換算すると、毎日約 50 台の GPU が故障することになります。xAI が掲げる 100 万基という目標規模であれば、Epoch AI の予測 では約 3 分ごとに 1 回の故障が発生する計算です。これらは壊滅的な大事故ではありません。むしろ、これが日常の定常状態なのです。

信用担当者にとって重要なのは、失敗のように見えない故障モードです。サイレントデータ破損（SDC）が最もコストがかかります。これは不良 GPU が何らかのクラッシュを起こさずに誤った回答を出力する現象で、数日かかるトレーニング実行は正常に完了したように見えますが、結果として生成されたモデルの重みが静かに汚染されてしまいます。

次に問題となるのは連鎖的な故障です。1 台の不良 GPU が原因となり、数千台にまたがるトレーニングジョブ全体をクラッシュさせ、数日分の計算リソースが無駄になります。そのほかにも、サーマルスロットリングや ECC メモリエラー、NVLink の接続不安定、GPU のバスからの脱落といった日常的な問題も存在します。

NVIDIA は NVSentinel を開発しました。従来の監視ツールではこれらの問題を検知できても、実際に修復することは稀だったからです。一方、Crusoe が AutoClusters を構築した理由は、キュー待ち時間がクラスターの有効処理量（グッドプット）において最も制御可能な変数だからです。これらのツールがなければ、問題への対応には数時間から数日もの時間を要してしまいます。

運用チームの役割は、これらすべてを安定状態に保つことです。彼らは夏場にどのラックが高温になるか、直近のファームウェア更新以降どの冷却ループが不安定になっているか、ノードが故障する手前まで劣化している場合にどのジョブを迂回させるべきかを熟知しています。こうした知識は文書化されていません。チームの中にしか存在しないのです。

これは、数百億ドル規模の債務を支える担保となっている資産です。

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過去 18 ヶ月で、AI インフラの資金調達方法は劇的に変化しました。企業借入に頼っていたのが、今やチップ自体が資金源となっています。

xAI の Colossus 2 SPV（特別目的会社）はその最たる例です。このスキームは、約 75 億ドルの株式と最大 20 億ドルの NVIDIA からの出資、そして 125 億ドルの債務で構成されています。SPV は NVIDIA の GPU を購入し、xAI に 5 年間のリース契約で貸し出します。債務部分は Apollo と Diameter が担当し、株式側は Valor Equity Partners がリードしています。重要なのは、この債務が xAI の広範なバランスシートではなく、チップそのものを担保にしている点です。

金利を見てみましょう。xAI の 50 億ドル規模のラウンドでは最高 12.5% の金利が付きました。一方、CoreWeave の GPU 担保型融資は、当初はベンチマーク金利に対して約 8.5% プラスという条件でした。ただし、貸し手がこのスキームに慣れ、条件が厳しくなるにつれて金利は調整されています。

もしこれらの貸し手が無知な投資家ではないと仮定するなら、彼らが設定した金利は「リスクの対価」であると考えるべきです。つまり、そのプレミアム（上乗せ金利）とは、不確実性を価格に換算したものなのです。

対象範囲は単一の企業にとどまらない。CoreWeave は複数の特別目的会社（SPV）にまたがり、GPU を担保とした負債だけで 188 億ドルを保有している。

FluidStack と Anthropic の 500 億ドル規模の取引も、構造こそ異なるものの、Google がリース支払いを保証する仕組みを採用している。しかし、根底にある論理は同じだ。

現在、すべてのネオクラウドと主要な AI ラボがこの手法で資金調達されている。

この規模で担保として利用される他の主要資産クラスには、価格発見のインフラが数十年分備わっている。GPU にはそれがほとんどない。

航空機には ISTAT 認定のアプライザー、グローバルな登録簿、標準化された整備記録、フェリーパイロット、そして 1970 年代から続く活発なセカンダリ市場がある。船舶には BICA が存在する。自動車には NADA がある。クラス A オフィスビルには標準的なキャップレートと空室比較データが揃っている。原油に至っては 1980 年代初頭から先物曲線が存在している。

GPU には、2024 年に登場した Bloomberg テルミナル上の「Silicon Data の H100 リンタルインデックス」や、2025 年 10 月に 570 万ドルを調達して GPU 計算デリバティブのための初の規制対応取引所を構築する予定の「Ornn AI」がある程度だ。これが、現在数十億ドル規模の負債を支える資産クラスにおける価格発見インフラのすべてである。

この背景にある価格変動は、想像を絶するものがあります。H100 の時間あたりのレンタル料金は、2024 年初めには約 8 ドルでしたが、2025 年 10 月には 1.70 ドルまで下落しました。しかしその後、誰も予想していなかった推論（インファレンス）需要の波に乗って急騰し、2026 年 3 月には 40% 上昇して 2.35 ドルに達しています。

SemiAnalysis は率直にこう指摘しています。6 年間の減価償却スケジュールを採用していた貸付業者の方が、彼らを「寛大すぎる」と非難したアナリストたちよりも賢明に見えます。貸付業者は推測に基づいていただけでしたが、結果的に彼らこそが正解に近い数字を当てたのです。価格がこれほど激しく変動する資産に対して、ヘッジ手段を持たないまま 5 年債権を引き受ける航空機や船舶の貸付業者はいません。ましてや、それが許されるはずもありません。

CoreWeave の GPU を担保とした融資は、基準金利から約 8.5 ポイント高い水準で設定されています。比較のために言えば、一般的な航空機ローンの金利は基準金利より 1〜2 ポイント高く、商業用住宅ローンなどはさらに低い水準にあります。この追加の 6〜7 ポイントが、測定不能なリスクを負う貸付業者に対する手数料です。GPU の先物市場はなく、標準化された残存価値曲線も存在しませんし、将来のレンタル料金を固定する手段もありません。このプレミアム（上乗せ金利）は、暗闇の中で融資を引き受けるための代償なのです。

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この格差は市場が成熟するにつれて縮小していくはずです。ヘッジ手段が登場し、残存価値の曲線もより標準化されるでしょう。中古 GPU のセカンダリーマーケットも深まり、その結果、AI インフラにおける資金調達コストが劇的に低下します。これは大規模な構築が可能になる主体を根本から変える要因となります。

ここで利益を得るのは、今日最も安価な GPU を保有している企業ではありません。むしろ、金融インフラがこの資産クラスに追いついた際に、低金利の借入にアクセスできる体制を整えている企業が勝者となるのです。

GPU の減価償却速度を巡る公的な論争は、会計基準を策定する人々の自信のほどを示すバロメーターです。

CoreWeave は GPU を 6 年間で減価償却しています。一方、同じビジネスモデルとハードウェアを採用している Nebius は、同様のチップを 4 年間で償却しています。AWS、Microsoft、Google の 3 社は 2023 年にサーバーの耐用年数の前提を 3 年から 6 年へと引き上げました。この変更により、合計 3,000 億ドル規模の設備投資に対して、年間約 180 億ドルの減価償却費が減少しました。CoreWeave も 2023 年 1 月、上場前に同様の会計基準の変更を行い、年間数億ドルの報告上の費用を削減しています。

NVIDIA は 2025 年に、従来の 2 年サイクルから 1 年サイクルへと製品ライフサイクルを短縮すると発表しました。これらすべての債務を支えているチップが、前世代のものに置き換わるスピードが倍増しようとしているのです。

マイケル・バリーは、ハイパースケイラー（大規模クラウド事業者）が 2026 年から 2028 年の間に、減価償却費を合計で約 1760 億ドル過小評価するだろうと主張しています。彼の予測によれば、2028 年までに Oracle の収益は約 27%、Meta は約 21% 過大評価される見込みです。

バリーの動機がどうあれ、この計算自体は独立して検証可能です。もし最先端の AI 学習に用いる GPU の実質的な耐用年数が実際には 2〜4 年程度でありながら、会計上は 6 年とされているなら、帳簿上の価値と回収可能な価値の間には、実に巨大なギャップが存在することになります。

最近の推論（インファレンス）需要の急増はこの問題をさらに複雑にしています。もし H100 が最先端の学習用途を超えても実用的な寿命を維持できるなら、6 年という見積もりが間違いとは限りません。しかし、2026 年か 2027 年に需要が再び減速すれば、巨額の減価償却費（書き下げ）が発生するタイミングは、貸し手が担保の価値を最も必要としている時と完全に一致してしまいます。

GPU を担保とする場合、そこには三つの異なる価値が存在しますが、現在の市場はそれらのうちの一つしか価格に反映していません。

額面価値とは、SPV（特別目的会社）が主張する価値のことです。これは購入価格から、借入人が選んだ償却スケジュールに基づいて定率法で計算された減価償却費を差し引いた金額です。この数字こそが、貸付残高対担保評価額（LTV）の契約条件や、取引が支えられる債務の規模を決定する基準となります。

清算価値とは、強制的な売却時に買い手が支払う価格のことです。二次市場データによると、通常条件下では使用期間が 2〜3 年の中古 GPU が新品価格の 50% から 70% で取引されています。しかし、複数のネオクラウド（新興クラウド事業者）が同時に経営危機に陥るデフォルト（債務不履行）シナリオでは、買い手市場が縮小する一方で供給が一気に増えるため、売却価格は額面の 30% から 50% にまで下落する可能性が高いです。

継続価値とは、次のテナントにとって稼働資産としてどの程度の価値があるかを示すもので、これは運用上の引き継ぎがスムーズに行えるかどうかにかかっています。

ここでも、前節で述べた運用上の現実が浮き彫りになります。ステッピングイン権（代替運営権）を行使した貸し手は、他人所有のデータセンター施設を引き継ぐことになります。そこには既存の契約や制約事項が残されています。また、デフォルト時に借受人の運用チームが退社していったことで、彼らが保有していた資格情報やネットワークトポロジーに関する知識も失われます。さらに、貸し手は 18 ヶ月間でレンタル料率が片方向に 60% 変動し、その後 40% 戻ったという市場環境を引き継ぐことになりますが、それをヘッジする手段はありません。加えて、毎日約 50 枚の GPU が故障し、過去 3 ヶ月間不安定だったラックを誰かが把握していなければならないような資産クラスも引き継ぐことになります。

額面価値と継続価値の差こそが、誰もヘッジしていないリスク全体です。

この市場において最も示唆に富むのは、行われていないポジションです。

KKR はデータセンター分野において最も積極的な私募 equity ファームの一つです。2022 年には Global Infrastructure Partners と共同で CyrusOne を 150 億ドルで買収し、2026 年には Global Technical Realty に 15 億ドルを投資するコミットメントを行いました。また、2026 年 2 月には STT GDC の株式の 75% を取得する 51 億ドル規模の取引を成立させました。KKR が保有するデジタルインフラ資産は、同社が管理する 1,860 億ドルに及ぶリアルアセットの中核をなす柱です。

なお、KKR は Aligned Data Centers を買収した AIP コンソーシアムには参加しておらず、xAI の特別目的会社（SPV）にも関与していません。また、CoreWeave の債務枠組みにも名を連ねていません。KKR が所有するのは建屋、電力供給、冷却システム、そして土地です。これは AI ラボの勝敗や、どのチップ世代が覇権を握るかに関わらず価値を保ち続けるインフラ層そのものです。

一方、ピーター・ティールは 2025 年第 3 四半期に保有する NVIDIA の全株式を売却し、資金をアップルとマイクロソフトへ回転させました。チップ自体が永続的な資産であるとは限らず、それを永続的であると見なして価格付けを行う金融構造は、やがてチップの本来の性質と向き合わざるを得なくなるでしょう。

航空機が金融商品として扱えるようになったのは、誰かが登録制度や評価基準、整備記録を整備したからです。船舶も同様に、BICA（国際船籍管理協会）のような仕組みが作られたからこそ融資の対象となりました。

こうした取引に金利プレミアムが存在する理由は、誰も答えられない2つの基本的な問いがあるからです。1つは「このクラスターはまだ稼働しているのか」、もう1つは「3年後も稼働し続けるのか」という点です。