GPUは資産か、消耗品か――減価償却「6年」の前提と、ASICのジレンマ
データセンターに並ぶGPUは、企業の帳簿の上では「資産」として計上され、何年かに分けて費用（減価償却）にしていく。この「何年使えるか」という見積もりが、AI企業の利益を大きく左右している。
1. 「6年」という前提
2025年末の報道によると、大手クラウド各社はサーバーやGPUを、おおむね5〜6年かけて減価償却している。MicrosoftとAlphabetは6年、Metaは多くのサーバーを5.5年に変更した。耐用年数を長くすれば、1年あたりの費用は小さくなり、利益は大きく見える。
「2〜3年が現実的」という批判
一方で、NVIDIAはほぼ毎年のように新しい世代のGPUを出している。投資家のマイケル・バーリ氏は、製品の世代交代の速さを考えれば耐用年数は2〜3年が現実的で、2026〜2028年に約1,760億ドル分の費用が少なく計上されかねないと指摘した。
これに対しては、「古いGPUもまだ需要がある」という反論もある。3年使ったH100のシステムが新品の約45％の価格で転売された例や、5年前のA100がまだ十分な利益を出しているという分析が報じられている。どちらが正しいかは、まだ決着していない。
2. 専用チップ（ASIC）のジレンマ
汎用のGPUではなく、特定のAI処理に特化した専用チップ（ASIC）を自社で設計する動きも広がっている。GoogleのTPUやAmazonのTrainiumなどがその例だ。高価なGPUへの依存、いわゆる「NVIDIA税」を減らしたいという事情がある。
ここに、計算資源を持つ側のジレンマがある。
- 新しいチップが速く進化すれば、古いGPUを詰め込んだデータセンターは、電気代あたりの性能で見劣りし、価値が一気に下がる
- 進化が止まれば、今度は競合に追いつかれ、巨額の投資が回収できなくなる
どちらに転んでも、昨日買った設備が明日の負担になりうる。これは、性能の高い専用機が出るたびに旧型の採掘機が価値を失った、暗号資産のマイニングとよく似た構造だ。
3. 旧型GPUは推論を安くする
見方を変えると、最新のGPUが学習（モデル作り）に回されるほど、一世代前のGPUは推論（モデルを使う処理）に回され、中古市場にも出てくる。旧型が出回れば、推論の価格は下がる。大きな投資をした側の利幅は削られ、使う側にとっては安くなる。
これは個人にとっては悪い話ではない。手の届く価格で計算資源を持てる可能性が広がるからだ。その具体策は第10ページで考える。
出典・参考
※数字は記載の日付時点の報道・公表資料によるものです。特定の銘柄や投資を勧めるものではありません。