データセンターの交渉力に変化：以前はクラウド企業が主導権を握っていたが、今では「CoreWeave」などが強気な姿勢を見せ始めている

クラウドコンピューティングの大手企業は、これまでAIデータセンターのリース交渉において絶対的な主導権を握ってきました。かつてMicrosoftやGoogleなどの大手クラウド事業者は、豊富な資本力と最高格付けの信用を武器に、CoreWeaveやNebius、Nscaleなどの新興クラウドサービスプロバイダーやデータセンター事業者との交渉で優位に立っていました。

しかし、The Informationが9月7日に報じたところによると、Microsoftなどのクラウド事業者がNvidia製サーバーラックの早期稼働を切望するなか、CoreWeaveのようなデータセンター運営事業者の交渉力が高まり、契約条件のバランスが供給側に傾き始めています。

この変化はAIインフラ全体の産業チェーンの利益構造を刷新しつつあり――サービスレベル契約（SLA）の厳格さから、電力調達コスト設定、そしてチップメーカーの介入まで、そのルールが再定義されています。

データセンター運営者の交渉力が上昇、支払い条件も厳しく

サービスレベルアグリーメント（SLA）は、最大の争点です。

かつては、大手クラウド事業者が交渉の出発点として、各サーバーラックの稼働率をほぼ100%と要求し、サーバールームの温度や湿度にも極端に厳しい基準を設定していました。

あるデータセンターの幹部はこう明かします。1つのサーバーラックでも停電、過熱、スイッチの障害によりダウンした場合、クラウド事業者は6か月分の賃料をキャンセルできるという契約内容を見たことがある、と。また、SLA違反が一定基準に達すれば、クラウド事業者は契約自体を解除できる場合もあるそうです。

この幹部は、SLA交渉とは結局「最適価格」と「契約期間の担保」の間でバランスをとることだと説明します。――条件が厳しければ価格が上がるものの、リスクも増える。「ペナルティが軽いSLAを争取できれば、多少価格が下がっても価値があるのです。」

現在は、運営事業者の交渉力の上昇に伴い、これら極端な条件は徐々に緩和されつつあります。

SLAだけでなく、支払い条件も運営事業者側に有利になっています。

報道が引用した信販会社の幹部によれば、次のような例があったといいます。ある顧客は、大規模データセンターの一部だけを賃借しているものの、契約上、支払いが遅延した場合には、施設全体の賃料を一定期間分支払う義務を課せられている。

こうした要求に対し、データセンターオーナー自身も強引であることを認めています。「彼はこう言いました――『正直、これが無茶だとわかっている……でも、我々には可能なんだ。』」

Nvidia、AMDが参入：チップメーカーが信用保証人に

運営事業者がより多くの交渉力を持つに至った背景には、チップメーカーの積極的な介入も影響しています。

報道がさらに別のデータセンター幹部を引用するところでは、自社チップに対応したデータセンターの円滑な建設を担保するため、NvidiaとAMDが同一データセンター案件で競い合い、顧客に信用保証を提供しようとする状況もあると言います。

「Nvidiaの方がより積極的で、バランスシートも強い。」と、関係者は述べています。

こうした仕組みはデータセンター開発業者に特に有利です。NvidiaとAMDは最長15年にわたる信用サポートを提供できますが、これ以前にNvidiaが新興クラウド事業者と結んだ契約期間はせいぜい6年だったのです。

電力コスト：同月内で価格差最大400%

電力費はデータセンター運営コストの最大項目であり、ときには総コストの2割以上、ときにはそれを大きく超えることもあります。

上述の信販会社幹部によれば、同じ月でも顧客ごとに電力単価が400%もの差が生じるケースも観測されているといいます。

皮肉なことに、顧客の多くは自分が最良価格を得たと信じていても、実際は最大手のクラウド事業者こそが最も高い電気料金を払っている――なぜなら、彼らは支払い能力があるからです。

さらに電力不足のリスクも拡大。The Informationの過去報道によれば、Elon Muskは2027年には深刻な電力不足が出ると見込み、自社でタービンブレード工場の建設を企画しています。一方、一部のデータセンター開発者は出所不明の「ペーパーカンパニー」からガスタービンを高値で調達し、保険やファイナンスコストがさらに上昇しています。

これら複数の要因が重なり、データセンターのコスト予測は極めて困難になっています。

報道によると、過去数年で1GWデータセンターの建設費は2倍以上になったとのこと。コスト増が続けば、世界の多くの大規模上場企業の投資家心理に圧力となります。

計算資源のフラグメンテーション：Nvidiaの別のシナリオ

大規模データセンターの供給が逼迫するなか、NvidiaのCEO、Jensen HuangはEquinixの顧客会議で新たな道筋を示しました。

「計算リソースはフラグメント化していく」とHuangは述べ、「AIの世界は本質的に非中央集権的になり、高度に分散されるだろう」と語りました。

Nvidia、Equinix、Together AIは、会議の場で新しい計画の共同立ち上げを発表。Together AIがNvidia製ハードウェアを購入し、Equinixの既存データセンターに設置、中小企業に向けてオープンソースAIモデルの推論サービスを提供します。

Huangはこの仕組みの論理をこう説明します。AIタスクで遅延に敏感な部分は、ユーザーに最も近いEquinixデータセンターで運用し、一方、メモリや推論タスクはより離れた場所で実行してもよい。

GoogleやCisco、新興クラウドサービス企業Lambda Labsの幹部も同様の見解を示し、AI推論は今後ますます分散化し、数千の小規模施設による分散型ネットワークが主流となり得る、と述べました。