大きな再編成：なぜAIの計算未来はTPUインフラに属するのか

最大のテクノロジー企業は、従来のGPU中心のアーキテクチャからの戦略的な再編を調整しています。これは推測ではなく、AIハードウェアの風景を再形成している明確な離反です。

背後にある経済的要因

根本的な推進力は非常に単純です：推論の経済性です。トレーニングコストが注目を集める一方で、永続的なコストは他にあります。OpenAIの2024年の予測はその物語を語っています：推論コストは23億ドルに対し、トレーニングコストは$150 百万ドルです。トレーニングは有限です。推論は無限です—すべてのクエリ、すべてのトークン、すべての連続運用の秒数にわたって。

GoogleのTPUアーキテクチャは、最も重要な場所で決定的な優位性をもたらします：推論ワークロードにおいて、性能-per-ドルで4倍の優位性です。これは些細な差ではありません。Midjourneyのコスト削減65%の事例は、その規模を示しています。Anthropicは100万TPUの導入を約束しています。Metaは数十億ドル規模の展開に向けて高度な交渉を進めています。世界で最も洗練されたAI運用者たちは、同じ計算を行い、同じ結論に達しています。

機関投資家はピボットを見越す

賢い資金は最初に動きました。Soros Fundは2025年第3四半期にAlphabetの保有比率を2,300%増加させました。Berkshire Hathawayは43億ドルを同じ賭けに投入しました。個人投資家がNvidiaの60倍の収益倍率に追随する一方で、機関投資家は体系的にGoogleを27倍で積み増しています—これは将来の価値集中が起こる場所を反映した戦略的な離反です。

誰も価格に反映していないアーキテクチャの真実

推論は2030年までにすべてのAI計算の75%を消費します。これは些細な変化ではありません。次の10年間、計算スタックが資源を費やす場所です。Nvidiaはトレーニングの支配を基盤に帝国を築きました—限定的で解決済みの問題で、需要は予測可能かつ減少しています。しかし、トレーニングは過去を表します。推論は永続的で拡大し続ける必要性です。

推論ワークロードにおいて、Nvidiaのアーキテクチャの優位性は崩壊します。Googleが基盤となる武器を構築しました。離反は始まっています。アービトラージのウィンドウは開いていますが、閉じつつあります。

産業グレードの運用者たちはすでに理解しています：トレーニングの集中化はリターンを生まない。マージンは推論インフラにあります。フェーズ移行は進行中です。