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   *孫 *孫2**投資回収ﾘｽｸ*AI技術開発ﾘｽｸ中国の DeepSeekﾘｽｸ*冷却水確保ﾘｽｸ*電力確保ﾘｽｸ**資金調達**資金調達ｲｰﾛﾝ批判OpenAI は 2024 年に50 億ドル（約 7,500 億円）の損失*創業者死亡ﾘｽｸ*

🔴超巨額国家予算規模のP/Jに発展・・・金額でかすぎてつぶせないOpenAI。まだ上場してもいないのに。

エヌビディア巨額融資保証  *WSJ（2026年7月26日 午後7時19分）の内容要約　   概要   26/07/26 ・エヌビディアは、OpenAI向けデータセンター計画に対し、約2,500億ドル（約37兆円規模）の融資保証（credit guarantee）を提供する方向で協議中。 ・契約はまだ最終合意ではなく、破談になる可能性もある。 【解説】 何に対する保証か ・保証対象は、データセンター建設・リースに必要な資金調達。 ・GPU代金は含まれない。 ・GPUについては別枠で約3,500億ドル規模の資金調達支援も協議されている。 プロジェクトの全体像 ・ソフトバンク傘下SB Energyが米オハイオ州南部で開発。 ・完成時には総投資額5,000億ドル超。 ・電力容量は10GW。 ・世界最大級のAIデータセンター計画となる見込み。 ・第1期は2028年稼働予定（約800MW）。 なぜ保証が必要か ・OpenAIは非上場で投資適格格付けを持たない。 ・そのため単独では低利で巨額資金を借りにくい。 ・エヌビディアが信用力を提供することで金融機関が融資しやすくなる。 ・WSJはこの仕組みを「Credit Wrapper（信用補完）」と説明している。 【狙いとリスク】 エヌビディアの狙い ・GPU需要を長期間固定化できる。 ・OpenAIがインフラを整備できれば、将来数百万個規模のGPU需要につながる可能性がある。 ・保証は信用リスクを負う一方、自社チップ販売を確保する意味合いが強い。 OpenAI側の狙い ・Microsoft、Amazon、Oracleなど他社クラウドへの依存を減らす。 ・自前インフラを確保する。 ・2030年までのコンピューティング投資見通しは約7,500億ドルへ引き上げられている。 政府・ソフトバンクとの関係 ・電力は米政府が管理する仕組みを活用。 ・日本が米国との通商合意に基づき約330億ドル規模の天然ガス発電プロジェクトへ投資。 ・ハワード・ラトニック商務長官も電力配分の判断に関与しているという。 WSJが指摘するリスク ・エヌビディアが保証人となるため、OpenAIに問題が起きれば信用リスクを負う。 ・AI投資ブームが減速した場合、こうした「相互に資金を支え合う構造」は市場全体の脆弱性になり得ると指摘している。   今回の記事で重要なのは、「エヌビディアが2,500億ドルをOpenAIへ融資する」という話ではなく、「エヌビディアが保証人となり、OpenAIが超巨大データセンター向けの資金を借りやすくする」という点である。さらにGPU代金については別途3,500億ドル規模の資金調達支援も検討されており、実現すればインフラ建設とGPU調達を合わせて総額5,000億ドル超という、AIインフラでは前例のない大型プロジェクトとなる。

⇔ OpenAIの直近の売上構成比26/02/15時点 直近の報告によると、 ・OpenAIの年間換算収益（ARR）は200億ドル（約3兆円） ・2026年のOpenAIの売上目標は300億ドル（約4.5兆円）で、以下のような収益モデルが推定されています。 収益源 金額 (推定) 成長要因 ChatGPT Plus 120億ドル 有料ユーザーの増加 API 100億ドル エンタープライズ拡大 Enterprise 60億ドル 大企業との契約 その他 20億ドル 新規事業 【補足】膨大な赤字: ・2026年の最終損失は140億〜170億ドルに達する見込み。収益成長を上回る計算資源への投資コストが要因。 ・広告モデルの導入: 2026年1月に米国でテスト開始されたChatGPT内の広告収益が、収益源「その他」に含まれる可能性。2030年までに年間250億ドルの広告収入を見込む。 25/11/21時点観測 オープンAIは非上場だが、1兆4000億ドル（約220兆円）にのぼる巨額投資を進めている。

 　

25/12/29；MetaがManusを買収 【循環投資取引1】 　　　　　  ┓ 　 レイヤー ◗

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▼ あ ▶ ◗ ⇔ ◗25/12/29；米DigitalBridgeを、40億ドルで買収 *データセンター、通信タワー、ファイバーネットワーク、エッジインフラなどのデジタルインフラへの投資を専門　 ◗

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◗**アマゾンﾄ**ディズニー**ブロードコム**ＡＭＤ**オラクル*オープンＡＩ*コアウィーブ**グーグル* *スケールＡＩ*メタ *マイクロソフト**アンソロピック**アラインド・データ・センターズ**インテル**コアウィーブ*エヌビディア***ウィンドサーフ*グーグル *5年ﾁｬｰﾄ**5年ﾁｬｰﾄ**5年ﾁｬｰﾄ**5年ﾁｬｰﾄ**5年ﾁｬｰﾄ**5年ﾁｬｰﾄ*その他***

　

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▼ あ ▶ ◗ ⇔ 米政府10基の原発購入と保有 25/11/20；トランプ政権は、人工知能（AI）を支えるデータセンターや国内製造業の復活に必要な電力の不足に危機感を強めている。米政府は電力需要の急増に対応するため最大10基の大型原子炉を購入・保有する計画を進めていて、米エネルギー省の当局者カール・コー氏が19日、この異例の枠組みの詳細を説明した。同氏によると、日本による対米投資5500億ドルのうち、最大800億ドルがウェスチングハウス・エレクトリック製の新型原子炉建設に充てられる見通し。どこに建設するかを検討しているところだ トランプ政権のエネルギー政策には、原発建設を加速する大統領令や、閉鎖された原発の再稼働を支援する政府資金も盛り込まれている。今年5月に署名された大統領令は、2030年までに10基の大型原子炉を着工する目標を掲げていた。

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▼ あ ▶ 【循環投資取引2】25/11/18　 米マイクロソフトと米エヌビディアは18日、人工知能（AI）開発新興の米アンソロピックに合わせて最大150億ドル（約2兆3000億円）を投資すると発表した。アンソロピックは両社の顧客として、マイクロソフトのクラウド基盤とエヌビディアの半導体を使って高性能なAIを開発する。エヌビディアが最大100億ドル、マイクロソフトが最大50億ドルをそれぞれ投資する。

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⇔ 電力と送電網 データセンターはもはや、都市の近くや通信ハブにある必要がなくなる。ギガワット級の電力を消費するAI拠点は、既存の送電網（グリッド）に頼るのではなく、天然ガス、原子力、再生可能エネルギーといった「発電所の隣接地」に建設される（コロケーション）のが主流になる。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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⇔ SB Energy Global 25/12/05時点Helion Energy 中性子核融合によってヘリウム3と核融合発電を生成する磁気慣性核融合技術を開発しています。同社は2028年からマイクロソフトに核融合発電を提供する計画で、重水素-重水素反応によるヘリウム3の生成に関する特許を保有しています。 SBGがちょっかいを出そうとしています。

⇔ OpenAI；AI 研究開発を行う SoftBankG；投資を行う　 Oracle；ｸﾗｳﾄﾞｲﾝﾌﾗｽﾄﾗｸﾁｬを提供

⇔ 電力 Stargate の建設地には、合計で1.2 ギガワットの巨大な電力容量が供給される。これは、約 75 万世帯に電力を供給できる規模に相当 人口200万人規模だから札幌市か京都市分くらいに匹敵　 *.今から原発考えても遅すぎる。　 🔸

⇔ 【電力効率のArm】AI時代を迎え、クラウドコンピューティングを取り巻く環境は根本的に変化しつつあります。複雑な学習と推論のワークロードが飽くなきコンピューティングニーズを駆り立て、クラウドデータセンターへの要求は膨大になっています。AIサーバーは今後数年間で300%以上増加すると予想されており、その規模拡大のためには、電力効率はもはや競争優位性ではなく、業界の基本要件となっています。今日、私たちはメガワットではなくギガワット単位でデータセンターを設計しており、この世界では電力効率が収益性を決定づけます。これは、過去35年間ArmのDNAの一部であり続けてきた電力効率と同じです。

　

【DCﾗｯｼｭ】25/11/07; 三菱地所は2030年をめどに米国にデータセンターを14棟建設する。クラウドサービスを手掛ける米テック大手を誘致する。総事業費は約2兆3000億円になる見通し。米国のデータセンター市場は世界最大で、足元でも需要が急速に伸びる。不動産のような他業種にも進出の動きが広がってきた。 【三菱重工】 　　　　　  ↔┓ ◗

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⇔ ﾜﾝｻｲｸﾙ2年で1000倍、２ｻｲｸﾙ4年で100万倍、３ｻｲｸﾙで10億倍。

*AGI*

 

▼*AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）AGIは人間のような汎用的な知能を持つAIで、学習や問題解決を自律的に行う能力を持つ。10年も経たずに実現し、人間に代わって人類の加速度的な進化を牽引していく。　 *ASI（Artificial Super Intelligence：人工超知能） ASI＞AGI

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crystal ⇔ ﾜﾝｻｲｸﾙ2年で1000倍、２ｻｲｸﾙ4年で100万倍、３ｻｲｸﾙで10億倍

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⇔ 【分散SLMとArm】；エージェント型 AI に活用する企業がスケーラブルでコスト効率の高いAIを求める中、Arcee AIはこの変革の最前線に立っています。AIが単一の大規模モデルではなく、複数の専門SLMが連携するシステムとなる未来。このアプローチはエージェントAIワークフローを強化し、企業は顧客サポートの自動化、不正検出、リアルタイムの意思決定といったタスクに10、20、あるいは30ものモデルを並列に導入することを可能にします。Arm CPU上で分散SLMを実行することで、企業は大規模なワークロードを並列処理し、効率性、拡張性、そしてコスト削減を最大限に高めることができます。業界をリードするArcee AIのモデルとArmベースのCPUを組み合わせることで、企業は今日から高性能なSLMを導入できるだけでなく、将来的にはエージェントAIプラットフォームの選択肢として選ばれるでしょう。

* * ⇔ 25年12月31日までに10億AIｴｰｼﾞｪﾝﾄ作成　* *SLM（小規模言語ﾓﾃﾞﾙ） ・SLMはLLMの論理的な代替として急速に普及。 ・今日のAIに革命をもたらしています。特定のタスク、データ、要件に合わせて設計され、パラメータ数が大幅に少ないため、高速、効率的、そして費用対効果に優れています。大規模モデルに匹敵するパフォーマンスを提供しながら、ハードウェアコストと運用コストを大幅に削減します。 ・ Arcee AIは、費用対効果の高い推論に最適化されたSLMに特化しており、エンタープライズワークフロー、エッジアプリケーション、エージェント型AIシステムに最適です。 効率性とスケーラビリティを最大限に高めるため、Arcee AIはArmベースのCPU上でモデルを実行でき、パフォーマンス、費用対効果、スケーラビリティの独自の組み合わせを活用しています。

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