だからこそ、バフェットが最終的にグーグルに賭けたのも無理はない

2025.11.29

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だからこそ、バフェットが最終的にグーグルに賭けたのも無理はない

「Googleは全チェーンを自らの手に収めている。Nvidiaに依存せず、効率的で低コストな演算能力の主権を有している。」

2025.11.29 - 03:07:43

巴菲特谷歌

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

「Googleは全チェーンを自らの手に収めている。Nvidiaに依存せず、効率的で低コストな演算能力の主権を有している。」

筆者：馬涙涙

出典：呉暁波チャンネルCHANNELWU

バフェットはかつて、「理解できない企業には決して投資してはならない」と述べた。しかし「株式の神様時代」が幕を下ろそうとしている今、バフェットは自らの「家訓」に反する決定を下した。それは、約40倍のフリーキャッシュフローという高プレミアムでグーグルの株式を購入したことである。

そう、バフェットが初めて買った「AI関連銘柄」はOpenAIでもNVIDIAでもなく、グーグルだった。すべての投資家が一つの疑問を抱いている。なぜグーグルなのか？

2022年末に戻ろう。当時ChatGPTが突如登場し、グーグルの経営陣は「赤色警報」を発令した。会議を繰り返し、緊急で創業者二人を復帰させたほどだ。だがそのときのグーグルは、動きが鈍く官僚主義に陥った恐竜のように見えた。

慌ててチャットロボットBardを投入したが、デモ中に事実誤認を犯し、株価は大暴落、時価総額は一日で千億ドル以上が蒸発した。その後、AIチームを統合し、マルチモーダルなGemini1.5をリリースした。

だがこの「切り札」とされた製品も、テック業界内で数時間の話題にとどまり、直後にOpenAIが発表した動画生成モデルSoraにすべての注目を奪われ、たちまち無視される存在となった。

やや気まずいことに、今回のAI革命の堅固な理論的基盤を築いたのは、2017年にグーグルの研究者が発表した画期的な学術論文だったのだ。

『Attention Is All You Need』論文

で提唱されたTransformerモデル

競合他社はグーグルを嘲った。OpenAIのCEOオルトマンは、グーグルの美学を軽蔑し、「OpenAIとグーグルの美的差異について考えずにはいられない」と語った。

グーグルの元CEOも同社の怠慢に不満を示し、「グーグルは、競争に勝つよりも仕事と生活のバランスを重んじてきた」と批判した。

こうした一連の苦境により、グーグルがAI競争で後塵を拝しているのではないかとの疑念が広がった。

しかし変化がついに訪れた。11月、グーグルはGemini 3をリリースし、多数のベンチマークテストで、OpenAIを含む競合他社を上回った。さらに重要なのは、Gemini 3がグーグル独自開発のTPUチップで完全に訓練されたことだ。これらのチップは、NVIDIA GPUの低価格代替品として位置づけられ、外部顧客への販売も本格化している。

グーグルは二つの戦線で牙を剥いた。Gemini 3シリーズでOpenAIのソフトウェア戦線に正面から対抗し、一方でTPUチップでNVIDIAのハードウェア支配に挑戦した。

足でOpenAIを蹴り、拳でNVIDIAを打ち据える。

オルトマンはすでに先月から圧力を感じており、社内文書で「グーグルが当社に一時的な経済的逆風をもたらす可能性がある」と述べていた。そして今週、大手企業がTPUチップを購入したとの知らせを受けて、NVIDIAの株価は一時7%も急落。市場を落ち着かせるため、同社は直接声明を出した。

グーグルCEOのサンダー・ピチャイは最近のポッドキャストで、従業員たちに睡眠を取るように勧めた。「外側から見れば、あの時期我々は静かで遅れているように思えたかもしれないが、実際にはすべての基盤構成要素を確立し、その上で全力で前進していたのだ」。

今や情勢は完全に逆転した。ピチャイは言う。「我々はすでに転換点を迎えたのだ」。

ちょうど今、ChatGPTのリリースから三年が経過した。この三年間、AIはシリコンバレーの資本の饗宴と合縦連衡を引き起こした。だがその饗宴の裏で、バブルの不安が浮上しており、業界は本当に転換点を迎えているのだろうか？

逆転

11月19日、グーグルは最新の人工知能モデルGemini 3を発表した。

あるテストデータによると、専門知識、論理的推論、数学、画像認識など、ほとんどの分野でGemini 3はChatGPTを含む他の企業の最新モデルを大きく上回った。唯一、プログラミング能力のテストではやや劣り、第二位にとどまった。

『ウォールストリートジャーナル』は「米国次世代トップモデルと呼んでもよい」と評した。ブルームバーグは「ようやくグーグルが目覚めた」と伝えた。マスクやオルトマンも高く評価。ネットユーザーの一部は冗談で「これがオルトマンの理想のGPT-5だ」とさえ言った。

クラウドコンテンツ管理プラットフォームBoxのCEOは、Gemini 3を先行体験した後、「性能向上の度合いがあまりに大きすぎて、最初は自社の評価方法に間違いがあるのではないかと思った」と語った。しかし繰り返しテストした結果、内部評価のすべてで二桁の差で勝利していたことが確認された。

SalesforceのCEOは、「三年間ChatGPTを使ってきたが、Gemini 3はわずか二時間で私の認識を変えた。『Holy shit……もう戻れない。これは質的な飛躍だ。推論、速度、画像・動画処理……すべてがよりシャープで迅速だ。まるで世界がまた一変したようだ』」と述べた。

Gemini 3

なぜGemini 3のパフォーマンスはこれほど突出しているのか？グーグルは何をしたのか？

Geminiプロジェクトの責任者は投稿で「シンプルに言えば、事前学習と事後学習の改善だ」と説明した。分析によると、このモデルの事前学習は依然としてScaling Lawの論理に従っており、より大規模なデータ、より効率的な学習手法、より多くのパラメータなどの最適化を通じてモデル能力を向上させた。

Gemini 3の秘密を最も知りたい人物こそ、オルトマンだろう。

先月、Gemini 3発表前に、彼はOpenAIの従業員に送った内部文書で予防線を張っていた。「あらゆる面で、グーグルの最近の成果は非常に優れている」。特に事前学習での進展は、「当社に一時的な経済的逆風をもたらす可能性がある」。そして「今後しばらくの間、周囲の環境は厳しいものになるだろう」と警告した。

ユーザー数では、依然としてChatGPTがGeminiを大きくリードしているが、その差は縮まりつつある。

この三年間、ChatGPTのユーザー数は急速に増加した。今年2月、週間アクティブユーザーは4億人だったが、今月には8億人に達した。Geminiは月間アクティブユーザーを公表しており、7月は4.5億人、今月は6.5億人にまで増加した。

グローバル検索市場で約9割のシェアを持つグーグルは、当然ながら自社AIモデルの普及に核心的なチャネルを握っており、大量のユーザーに直接リーチできる。

OpenAIの現在の評価額は5000億ドルで、史上最高評価のスタートアップであり、2022年のほぼゼロの収益から、今年の見込み130億ドルへと爆速成長した。しかしAGI（汎用人工知能）の実現に向けて、今後数年で1000億ドル以上を消費し、さらに数千億ドルをサーバーのレンタルに費やすと予想されており、つまり資金調達を続けなければならない。

一方、グーグルには無視できない強みがある。財布が厚いことだ。

グーグルの最新四半期決算によると、売上高は初の1000億ドル突破、1023億ドル（前年比16％増）、利益は350億ドル（同33％増）。フリーキャッシュフローは730億ドルに達し、AI関連の設備投資は今年900億ドルにのぼる。

AIによる検索業務の侵食も当面心配せず、検索と広告はなおも二桁成長を維持。クラウド事業も好調で、OpenAI自身がグーグルのサーバーを借りている。

自己造血可能なキャッシュフローに加え、OpenAIが到底及ばない武器も持っている。例えばモデルの訓練・最適化に使える膨大な既存データ、そして自社構築の計算インフラだ。

11月14日、グーグルは400億ドルを投じて新規データセンター建設を発表

OpenAIは巧みな交渉で、1兆ドルを超える計算資源の取引契約を結んできた。そのため、グーグルがGeminiで急速に接近する中、投資家の疑問はますます強くなる。OpenAIが描く成長物語は、果たして穴を埋められるのか？

亀裂

一か月前、NVIDIAの時価総額が5兆ドルを突破し、AIへの市場の熱狂がこの「AI軍需産業」を新たな頂点へ押し上げた。しかし、グーグルGemini 3が採用するTPUチップは、NVIDIAの堅牢な城壁に亀裂を入れた。

『エコノミスト』は投資調査会社バーンスタインのデータを引用し、典型的なAIサーバーラックの総コストの三分の二以上を占めるのはNVIDIAのGPUであると指摘。一方、同等性能のTPUチップは、その価格がNVIDIA製品の10～50％にすぎないとした。このコスト削減は累積すれば非常に大きなものとなる。投資銀行Jefferiesの試算では、グーグルは来年約300万個のチップを生産する見込みで、これはNVIDIAの生産量のほぼ半分に相当する。

先月、有名なAIスタートアップAnthropicは、グーグルのTPUチップを大規模に導入する計画を明らかにした。取引額は数百億ドルにのぼると伝えられている。11月25日の報道によると、テック大手Metaも交渉中で、2027年までにデータセンターでTPUチップを導入する意向があり、数十億ドル規模になるとされる。

グーグルCEOサンダー・ピチャイがTPUチップを紹介

シリコンバレーの大手IT企業たちは全員がチップに賭けている。自社開発するか、またはチップメーカーと協力するかだが、グーグルほどの進展を遂げた企業はない。

TPUの歴史は十数年前にさかのぼる。当時グーグルは検索、地図、翻訳の処理効率を高めるため、社内専用のアクセラレータチップを開発し始めた。2018年からはクラウド顧客向けにTPUの販売を開始した。

以降、TPUはグーグル内部のAI開発にも使われるようになった。Geminiなどのモデル開発において、AIチームとチップチームが連携：前者が実際のニーズとフィードバックを提供し、後者がそれに基づきTPUをカスタマイズ・最適化することで、AI開発の効率がさらに向上した。

NVIDIAは現在、AIチップ市場の90％以上を占めている。当初ゲーム画面のリアルなレンダリング用に設計されたGPUは、数千の計算コアで並列処理を行うアーキテクチャにより、AI分野でも圧倒的に先行している。

一方、グーグルのTPUはASIC（特定用途向け集積回路）と呼ばれる「専門家」であり、特定の計算タスクに特化して設計されているため、柔軟性と汎用性を犠牲にしている代わりに、エネルギー効率が高い。NVIDIAのGPUは「多才型」で、機能が柔軟でプログラミングしやすいが、その代償としてコストが高くなる。

しかし現時点では、グーグルを含むいかなる企業も、NVIDIAを完全に置き換えることはできない。TPUチップはすでに第7世代まで進化しているが、グーグル自身も依然としてNVIDIAの大顧客である。明らかな理由は、グーグルのクラウド事業が世界中の何万もの顧客にサービスを提供しており、GPUの計算能力を利用することで、顧客への魅力を保っているからだ。

TPUを購入する企業でさえ、NVIDIAとも手を結ぶ必要がある。AnthropicはグーグルのTPUとの提携を発表した直後、再びNVIDIAとの大型取引を発表した。

『ウォールストリートジャーナル』は「投資家、アナリスト、データセンター運営者は、グーグルのTPUがAI計算市場におけるNVIDIAの支配的地位に最大の脅威の一つだと認めているが、NVIDIAに真剣に挑戦するには、グーグルはこれらのチップをより広範な外部顧客に販売し始める必要がある」と指摘した。

グーグルのAIチップは、NVIDIAチップの数少ない代替品の一つとなり、これによりNVIDIAの株価は直接的に押し下げられた。NVIDIAは市場のTPUに対する不安を鎮静化するために自ら投稿した。同社は「グーグルの成功を喜んでいる」としながらも、自社は業界を一代分リードしており、TPUや他の特定タスク向けチップよりもハードウェアの汎用性が高いと強調した。

NVIDIAにとってのさらなる圧力は、バブルへの懸念だ。投資家は巨額の資本投入と利益見通しの不一致を恐れている。投資感情は常に変化し、NVIDIAのビジネスが奪われるのを恐れながらも、同時にAIチップが売れなくなることをも心配している。

米国の著名な「空売り派」マイケル・ベリー氏は、NVIDIAなどのテック企業に10億ドル以上をかけて空売りしたと明かした。彼は2008年に米国住宅市場の崩壊を見抜いて空売りを行い、名声を得た人物で、その物語は後に高評価映画『ビッグショート』の題材となった。彼は「現代のAIブームは2000年代初頭のインターネットバブルと似ている」と述べた。

マイケル・ベリー

NVIDIAはアナリスト向けに7ページにわたる資料を配布し、ベリーらの批判に反論した。しかし、この資料は議論を鎮めることはできなかった。

モデル

グーグルはAIバブルの中、逆に株価が上昇する甘い時期を迎えている。バフェットの会社が第3四半期に同社株を購入し、Gemini 3が好意的な反応を得て、TPUチップが投資家の期待を高めた。これらすべてがグーグルを高みへと押し上げている。

ここ一ヶ月、NVIDIA、マイクロソフトなどのAI関連銘柄は10％以上下落した一方、グーグルの株価は約16％上昇した。現在、時価総額3.86兆ドルで世界第3位となり、NVIDIAとアップルに次いでいる。

アナリストたちは、グーグルのAIモデルを「垂直統合」と呼んでいる。

テック業界では稀な「フルスタック自作」企業として、グーグルは全工程を自ら掌握している。グーグルクラウド上に自社開発のTPUチップを配置し、自社のAI大規模モデルを訓練し、それらのモデルを検索、YouTubeなどの主要事業にシームレスに組み込む。このモデルの利点は明らかで、NVIDIAに依存せず、効率的で低コストな計算主権を確保できる。

もう一つの一般的なモデルは、比較的緩やかな連合モデルである。大手企業はそれぞれ役割を分担する。NVIDIAがGPUを担当し、OpenAIやAnthropicがAIモデルの開発を担い、マイクロソフトなどのクラウド大手がチップメーカーのGPUを購入して、AI研究所のモデルをホスティングする。このネットワークでは、絶対的な味方や敵は存在せず、協力すべき時は共に利益を分け合い、対立すべき時は容赦しない。

各プレイヤーは「循環構造」を形成し、資金が少数のテック大手の間で閉じたループを描いている。

通常、この循環融資のパターンは次の通りだ。A社がB社に資金を支払う（投資、貸付、レンタルなど）。B社はその資金を用いてA社の製品やサービスを購入する。この「起動資金」がなければ、B社はおそらく購入すらできない。

一例として、OpenAIが甲骨文に3000億ドルを投じて計算資源を購入し、甲骨文はその資金で数十億ドル分のNVIDIAチップを購入してデータセンターを建設。NVIDIAは得た利益で最大1000億ドルをOpenAIに再投資する――条件は引き続き自社チップを使うこと。（OpenAIが甲骨文に3000億ドル支払い → 甲骨文がその資金でNVIDIAチップを購入 → NVIDIAが得た利益でOpenAIに再投資）。

このような事例が、迷路のような資金フロー図を生み出している。モルガン・スタンレーのアナリストは10月8日の報告書で、シリコンバレーのAIエコシステムの資本流れを写真で描写した。アナリストは警告する。情報が不透明で、投資家はその真のリスクとリターンを把握しにくいと。

『ウォールストリートジャーナル』はこの写真について「つながる矢印はまるでイタリアンパスタのように錯綜している」と評した。