AIバリューチェーンのボトルネック Pt.1：フレームワークとエネルギー・電力の投資機会

運河とダムのアナロジー

Convequityでは、AIの投資機会について考え、クライアントにアドバイスする際に、一連のダムで区切られた運河のアナロジーを用いている。

エネルギー生成からエンドユーザーまでのAIバリューチェーン全体を、長い運河として想像してほしい。需要は旺盛だが、供給側は極めて資本集約的でリードタイムが長い。このミスマッチが、チェーンの異なる場所で、異なるタイミングと規模で需給不均衡を生み出す。ダムはこれらのボトルネックを表している。

現在、最も深刻なボトルネックは最上流のセグメント、エネルギー＆電力配送に位置している。過去1年でこのダムは開き始め、新たな供給が徐々にオンラインとなったが、完全には開いておらず、水位は依然高く価格は高止まりしている。より開放され供給が自由に流れ始めると、このセグメントの水位は均衡に向かって下がる。しかし水が下流に流れると、次の閉じたダム——我々のフレームワークではデータセンター——にぶつかり、サイクルが繰り返される：水位上昇、新たな不均衡、次の価格急騰ラウンドだ。そのセグメントの供給者がようやく追いつくと、ボトルネックとその価格決定力はさらに下流へ移動する。

現実のサプライチェーンは、もちろん、ダムが順番に開くという整然としたシーケンスよりもはるかに混沌としている。エネルギーのボトルネックが非常にゆっくりと解消されつつも依然として大きい中、主要なデータセンターのバックログはすでに積み上がっている。運河のアナロジーは文字通りのタイムラインではなく、不均衡と価格決定力の重心がバリューチェーンに沿ってどのように移動するかという概念的フレームワークとしての価値がある。以下の2つの波及メカニズムが、この相互連関性を明示的にするものだ。

上流方向にはバックウォーター効果がある。上流のダムがすでに開いている状態で、水は閉じた下流のダムに堰き止められ、後方に押し返される——ボトルネックで最も高く、距離とともに低減する水位上昇だ。バリューチェーンにおいて、これはデータセンター容量の不足が、新たなエネルギー供給が解放された後でも、エネルギー部品の需要と価格を人為的に高く維持し得る理由を説明する。エネルギーセグメント自体のダムがまだ閉じていた場合よりは低いが、完全な均衡水準を上回る状態だ。

下流方向では、圧力と浸透が生じる。ダムが閉じたままでも、上昇する