GitHub Copilotが有料化され、AI業界の「最大のウソ」が暴かれた

原文タイトル：AIの経済は意味をなさない

原著者：Ed Zitron，Where's Your Ed At
原文翻訳：テクフロー TechFlow

テクフロー紹介：ついにMicrosoftが持たなくなりました。GitHub Copilotは、月額制からトークン課金に変更されました。これは製品のアップグレードではなく、AI業界全体の補助金詐欺の集団破綻です。OpenAIやAnthropicなどが月額料金を使って実際のコストを隠し、ユーザーが1ドル使うたびに8-13ドルの計算能力を燃やし、維持不可能な利用習慣を持つ世代をトレーニングしています。価格が現実に戻ると、そのような「革命的な」AIツールが、高価なおもちゃにすぎないことがわかります。

OpenAIがOracleをどのように打ち負かしたかについての記事を書きましたばかりですが、今日はそのうちのいくつかを使用しました。

これは私が書いた中で最高の記事の一つであり、非常に誇りに思っています。

有料版に登録することで、毎週このような大規模で深い研究の無料記事を書くことができ、とてもお得です。

昨日の朝、GitHub Copilotユーザーには、1週間前に私が報告した情報が確認されました ― 2026年6月1日にすべてのGitHub Copilotプランが使用量ベースで請求されることになります。

Microsoftはユーザーに一定数の「リクエスト回数」を提供しなくなり、代わりにユーザーが実際に使用するモデルのコストに基づいて料金を請求します。Microsoftはこれを、「持続可能で信頼性の高いCopilotビジネスと全ユーザーエクスペリエンスに向けた重要な一歩」と表現しています。ユーザーは今後、サブスクリプション料金で何ができるかが、彼らが購入したトークンの量に依存します（たとえば、月額19ドルのプランでは、19ドルのトークンを使用できます）。

翻訳: GitHub Copilotユーザーを補助金で支え続けることはできません。さもないと、Amy Hood（MicrosoftのCFO）がバットで人々を殴り始めます。

この発表自体が興味深い予告編であり、これらの価格変動がどのようにパッケージ化されるかが示されています：

Copilotは1年前の製品ではありません。それはエディタ内の助手から進化して、長時間かけて、多段階のコーディングセッションを実行できるインテリジェントエージェントプラットフォームになりました。最新のモデルを使用し、コードベース全体で反復します。インテリジェントエージェントの使用がデフォルトになったことで、計算と推論の需要が著しく増加しました。

今、クイックなチャットの質問と数時間の個自コーディングセッションの間で、ユーザーが支払う金額は同じかもしれません。GitHub は、この種の使用に伴う劇的な推定コストの上昇を長年にわたり吸収してきましたが、現在、リクエスト数に基づく高度な料金体系は持続不可能になっています。使用量課金でこの問題を解決しました。これにより、価格設定を実際の利用に合わせることで、長期的なサービス信頼性を維持し、ヘビーユーザーの制限を減らすのに役立ちました。

あなたが見ているのは、マイクロソフトが約200万人分の計算リソースを補助しているわけではなく、AI が非常にパワフルで複雑になり、基本的には別の製品になったからです！

たとえ Copilot が「1年前の製品ではない」かもしれませんが、基礎となる経済的不均衡はほとんど変わりませんでした：3年間、マイクロソフトはユーザーが月額料金を超過するトークンを毎月燃やすことを許可してきました。2023年10月の『Wall Street Journal』によると：

個人ユーザーは、このAIアシストを利用するために毎月10ドル支払っています。情報筋によると、今年の初めの数か月間、その企業は平均してユーザー1人あたり月に20ドル以上の損失を被り、一部のユーザーは月に80ドルを企業に支払わせていました。

当然、GitHub Copilotユーザーは現在、製品が「終了した」、「完全に台無しになった」と述べています。

私が2年前に『サブプライムAI危機』でその日を予言していました：

その日がついにやってきました、なぜなら、あなたが利用するすべてのAIサービスが計算リソースを補助しているからです。すべてのサービスがそれゆえに損失しています：

AIスタートアップのサービスを支払う際に—もちろん、OpenAIやAnthropicを含む—あなたが支払うのは月額料金であり、AnthropicのClaudeは毎月20、100、または200ドル、Perplexityは毎月20または200ドル、またはOpenAIは毎月8、20または200ドルの定期購入です。

一部のビジネスシナリオでは、ユーザーに「100の月次クォータ」を25ドルの月額定期購入で提供するLovableから「25ドルのクラウドホスティング（2026年第1四半期まで）」など、ある作業単位の「クォータ」を提供します。クォータは翌月に持ち越すことができます。

これらのサービスを使用する際、関連する企業はAIラボに対して単語数に応じたレートで支払い、または（AnthropicやOpenAIの場合は）モデルを実行するためにGPUレンタル料をクラウドサービスプロバイダーに支払います。トークン1つは基本的に単語3/4つ分です。

ユーザーとしては、トークンの消費を実感することはできず、単なる入出力のプロセスです。AI ラボは、サービスのコストを隠すために「トークン」、「メッセージ」、またはパーセンテージ指定の 5 時間あたりのレート制限を使用しています。ユーザーとしては、実際にどれだけのお金がかかるかを正確には分かりません。

裏側では、AI スタートアップは大金を燃やしており、最近では Anthropic は、1 ドルの定期購読料を支払うごとに最大 8 ドルの算力を燃やすことを許可していました。OpenAI も同様のことができますが、具体的な金額を把握するのは難しいです。

AI スタートアップとクラウドサービスの巨人たちは、補助金や損失を被る製品で十分な数のユーザーを引き付け、ユーザーが事業が価格を引き上げるときに乗り換えを拒否するようになるまで中毒にさせることができると考えていました。彼らはまた、トークンのコストが時間とともに低下すると考えていましたが、実際に起こっているのは、一部のモデルの価格が下がったとしても、更新された「推論」モデルがより多くのトークンを燃やすため、推論コストが時間とともに高くなっているということです。

両方の仮定は誤っており、どんな大規模な言語モデルに接続するサービスにとっても月額定額制は合理的ではありません。

生成AI の中核となる経済モデルはすでに崩壊しています

こう考えてみてください。Uber（いいえ、これは完全にUberとは異なります）が乗車料金を引き上げ始めると、基本的な経済ロジックは変わらず、乗客とドライバーに提示されるものも変わりませんでした—ユーザーは一度の旅行に支払い、ドライバーは一度の旅行ごとに支払われます。

ドライバーは引き続きガソリン代、自動車保険、地元のライセンス要件、および車両の融資コストなどを支払わなければならず、これらのコストはUberが補助するものではありません。Uberの巨額の損失は補助金、終わりのないマーケティング費用、および失敗に終わる自動運転車などの研究開発努力に由来しています。

生成AIの定額制とUberはまったく異なります

AIの価格設定の誤りの規模を示すために、AIの定額制を持つ平行な歴史を持つUberの存在を想像してみてください。

生成AIの定額制は、Uberが月額20ドルで100回100マイル以内の車を運転させ、ガソリンを1ガロン150ドルで買うようなものであり、なおかつUberがガソリン代を支払います。なぜなら石油はいつか安くなり、計量する価値がなくなると誰かが頑として信じているからです。

最終的にUberは、ユーザーに月額料金を請求して車の利用権を与え、ユーザーが消費したガソリン代を請求します。突然、ユーザーは毎月20ドルで100回の車を運転できるという状況から、20ドルで車の利用権を得て、さらに10マイルの旅行で26ドルのガソリン代を支払う状況になります。ユーザーは当然、少し不快に感じるでしょう。

これは少々誇張されて聞こえますが、実際には生成 AI インダストリーで起こっていることをかなり正確に描写しているメタファーです、特に GitHub Copilot において。

以前の GitHub Copilot の価格設定では、月に 300 回のアドバンストリクエストと、「無制限チャットリクエスト」で GPT-5 mini などのモデルを使用できました。

各リクエスト（Microsoft の定義に基づく）は「…Copilot に何かをしてもらうためのあらゆるインタラクション」であり、リクエストベースのシステムでは、より高価なモデルはより多くのリクエストを消費し、たとえば Claude Opus 4.6 が 3 回のアドバンストリクエストを使用するような形です。アドバンストリクエストを使い切ると、Copilot はその月の残りの時間でより安価なモデルを自由に使用できるようにします。

この状況は常にそうだとは限りません。2025 年 5 月まで、Microsoft はそのような制約を設けずにユーザーにモデルの無制限利用を提供していましたが、それでもユーザーは製品に制約があることに不満を抱いていました。

Microsoft は他のすべての AI 企業と同様に、月額サブスクリプションベースの LLM ドライブサービスを販売することで顧客をだましており、サブスクリプションベースの販売は持続不可能なサービスを売る唯一の方法であると言い張っていました。

トークンベースの課金サービスの場合、いくらかかるか知りたい場合、GitHub Copilot のユーザーは過去のアドバンストリクエストのトークン消費量が約 11 ドルだったことを発見しました。なぜなら「リクエスト」1回は、60,000 トークンの使用、いくつかのツールの使用、およびアウトプットを生成するための複数の内部「ラウンド」（モデルが行っている処理）を含んでいたからです。

また、大規模言語モデルの基礎となる信頼性の低さも問題です。アドバンストリクエストが無限ループに陥り、半端なコードを出力することがあるかもしれませんが、自己負担の場合、同じ障害は同じようには許されません。

ユーザーは、トークンベースのアプローチとはまったく異なる方法で製品を使用するようにトレーニングされており、彼らがどれだけの「トークン」を使っているか、また特定のタスクにはどれくらい必要かをほとんど意識していない場合が多いですが、これは使用しているモデルによって異なります。

これは完全に異なる状況で、それをどう言い逃れしても、Uber とは異なります。Uber は価格を引き上げるかもしれませんが、プラットフォームの基本的な経済ロジックを劇的に変更する必要はありませんし、ユーザーも製品の使用方法を完全に変更する必要はありません。たとえば Uber が突然ガロン当たりに料金を課したりしない限りです。

月額 AI サブスクリプションは AI 補助金の詐欺の一環であり、生成 AI とその実際のコストを分離する故意の試みです

LLM によって駆動されるサービスを提供するための経済的に実行可能な方法は、各ユーザーの実際のトークン消費量に基づいて料金を請求する場合以外には、以前にも今後も存在しないわけです。そして、これらの企業はこれらのユーザーを騙して、虚偽の利点や疑わしい投資収益率を持つ製品を作り出しています。

これは長年にわたって明らかでした。

経済学的見地からは、月額制料金はコストが比較的静的な場合にのみ合理的です。フィットネスクラブが会員資格を販売できるのは、機器の摩耗量、コースの運営コスト、および電力、従業員、水などが特定の期間にどれだけの費用がかかるかを大まかに把握しているからです。

Google Workspace の顧客のコスト（少なくともAI以前）は、ドキュメントにアクセスしたり保存したりする際の料金、およびGoogleドキュメントやその他のサービスの持続的なコストです。デジタルストレージのコストは比較的低く（そしてLLMとは異なり、Google Workspaceは計算要件が高くありません）、したがって、特にGoogle Driveのヘビーユーザーは、月額料金の利益を侵食することはありません。

しかしながら、これらのサービスは故意にトークンの量や特定のアクティビティにいくらかかったかを隠しているため、ユーザーは実際には速度制限がどういう意味かをよくわかっていません。これにより、速度制限の突然の変化ごとに、顧客はサービスを利用してどれだけ実際の作業ができるか必死に考える必要があります。

これは虐待的で、操作的で、偽装的なビジネス手法であり、それが存在する唯一の目的は、AnthropicやOpenAIなどのAI企業がユーザーベースを拡大できるようにすることです。なぜなら、ほとんどのAIユーザーは、1ドルの月額料金を支払うことで、8から13.5ドルのトークンを燃やすことができるという視点で、その利益を実際または想定されたものとして認識しているからです。

この意図的な欺瞞行為には、唯一の目標があります。それは、ほとんどの人々が生成型AIの実際のコストに永遠に触れないようにすることです。

「アトランティック」誌が、Claude Code がAnthropicの「ChatGPT Moment」であると書いた情熱的な記事が、月額20ドルを基にしており、Anthropicが費やしたトークン消費量に基づいているわけではなく、これにより著者はモデルが犯す可能性のある「小さな間違い」を許しているか、またはそれが「より複雑なプログラミングタスクで立ち往生している」場合、など。

もし著者が実際のトークン消費量に対して支払いを行い、そして立ち往生が毎回15ドルのトークン料金を発生させる場合、私は彼女がこれらの障害を許容することはないだろうと思います。

しかし、これは全て詐欺の一部です。

非常、非常重要的是，主流媒体中提到 AI 的人实际上并不了解这些服务可能需要多少费用，而且关于 ChatGPT 或 Claude Code 等服务的任何主流文章都是由几乎不知道每个单独任务可能使用户花费多少钱的人撰写的。

请记住：生成式 AI 服务大多属于试验性产品，其功能不像任何其他现代软件或硬件。人们不能简单地走到 ChatGPT 或 Claude 面前并开始要求其工作。

我是说，您可以这样做，但如果您的提示不正确、不理解其工作原理，或者输入内容存在错误，或者如果发生错误，它生成的内容可能不符合您的意愿，这意味着您需要再次提供提示。LLM 本质上是不可预测的。

您无法保证 LLM 将执行特定操作，或者它将为您呈现基于现实的结果。您无法确定某个特定任务——即使您以前多次使用 LLM 完成过——可能需要多少费用，也无法确定模型何时可能出现故障并删除内容，或者干脆不执行某些操作但声称已执行。

如果用户被迫支付实际费用率，我相信许多人会立即放弃该产品，因为在探索 LLM 的功能时，很容易就会烧掉价值 5 美元的代币。

补充说明：实际上，您可能会在未能获得所需结果的情况下花费大量资金，因为 LLM 本质上并非真正的人工智能！对于那些不真正了解其限制的人，他们很容易就会花费 30、50，甚至 100 美元，试图说服 LLM 进行其声称可以执行的操作。

有一个术语可以描述这一现象。谄媚。LLM 通常被设计为肯定用户，即使他们发表危险言论，这可能会扩展到询问「您是否想要技术上或经济上完全不可行的事情？」 当然可以！这就是为什么该行业竭力掩盖这些成本——这纯粹是敲诈！

我认为大多数 AI 订阅向基于代币的计费模式转变是不可避免的，尤其是现在 Anthropic 和 OpenAI 都已经向企业客户采用这种方式。

普通公司能够负担得起转向基于代币的计费模式吗？Anthropic 估计用户每日在 Claude Code 上的费用为 13 到 30 美元（每年超过 7000 美元），而大型组织可能每年花费数十万甚至数百万美元。

先週私が議論したように、Uber の CTO は会議で、同社が 2026 年の AI 予算を数か月で使い切ったことを明らかにしました。彼は企業に AI トークンへの支出を従業員給与の 10% まで増やすことを勧め、将来数四半期内にはそれが 100% に達する可能性があると述べました。

これは、各 AI ユーザーのトレーニングを行い、これらのサービスを可能な限り多く使用させること、同時にその実際のコストを隠蔽する直接的結果です。各従業員に「AI を可能な限り使用するように」と要求する大企業は、基本的にはそのトークン消費を無視するか、完全に切り離した状態で行っており、企業が実際のコストを支払うようになると、この技術へのどんな投資が経済的に合理であることを証明できるのか不明です。

もちろん、エンジニアが「コードをより速く提供する」といった言葉を口にするでしょう。しかし、それによって具体的にどれだけ時間を短縮しましたか？それによってどれだけの利益を得たり費用を節約したりしましたか？人件費の 10% を AI トークンに費やした場合、その追加費用は他から補填されましたか？

私はそのことについてはっきりと言えません。巨額の資金をトークンに投入した企業が、その投資対効果を得たという証拠を見たことがないため、AI への投資の収益に関する研究ではほとんど証拠が見つかりません。

ほとんどの場合、生成AI の様々な可能性について熱心に語る人々は、実際のコストを負担せずにそれを体験しています。

Twitter で自分たちのエンジニアチームが狂喜して Claude Code を大量に使用していると何度もつぶやく人は、それぞれが月額 125 ドルの Teams サブスクリプションを使用しており、使用制限や Anthropic の消費者向け 100 ドルの月額サブスクリプションとほぼ同じです。LinkedIn で特定の Perplexity 製品を使用して「数時間の作業を数分で完了した」と主張する人は、最大でも Perplexity の Max サブスクリプションを月額 200 ドルで購入しています。

実際、10 人で月額 1250 ドルの Teams サブスクリプションは、おそらく月額 5000 から 10000 ドルの API コール料金、またはそれ以上がかかるでしょう。

先週、Anthropic の成長責任者であるAmol Avasare は、彼らの Max サブスクリプションが重度のチャット利用に適していると述べ、Claude Code や Cowork を使用している人々が行っているようなことではありません。また、Anthropic は現在、「質の高いエクスペリエンスを提供し続けるための異なる選択肢を検討しており」、つまり「いずれ価格を調整する予定」と明言しています。

これらのトークンがどれだけ高価であるか、特に大規模なコードベースを扱い、コーディングプロジェクトで頻繁に呼び出す場合、人々がそのことに気づいているかどうかは私にはわかりません。月に 200 ドルを使う人が、350、400、または 500 ドルに耐えられるでしょうか？予算オーバーした場合はどうすればよいのでしょうか？それとも、本当に仕事を完成するのに必要な費用を支払う余裕がない場合はどうなのでしょうか？

より実践的な例を挙げましょう。4 月初まで、Anthropic の Claude Code 開発者向けドキュメント（アーカイブ）には、「[Claude Code を使用するユーザー] の平均コストは、開発者あたり1日あたり 6 ドルであり、ユーザーの90%は1日あたり 12 ドル以下のコストで維持されています。」と書かれていました。今週時点では、ドキュメントは次のようになっています：

Claude Code は API トークン消費によって課金されます。サブスクリプションプランの価格（Pro、Max、Team、Enterprise）については、claude.com/pricing を参照してください。モデルの選択肢、コードベースのサイズ、および使用パターン（複数のインスタンスを実行したり自動化したりするなど）に応じて、1人当たりのコストは大きく異なります。企業展開では、開発者1人当たりの平均コストは約1日あたり13ドル、月額150～250ドルであり、ユーザーの90%は1日あたり30ドル以下のコストで維持されています。

チームの支出を見積もるために、小規模なパイロットグループから始め、以下の追跡ツールを使用してベンチマークを作成した後に拡大してください。

1か月に平均すると1か月には21日の作業日があると仮定すると、Claude Code ユーザーの1人当たりの平均コストは約273ドル/月、または3276ドル/年になります。1日あたりのコストが30ドルとすると、1か月に630ドル、または1年に7560ドルになります。

これらの数字は驚くべきものであり、より驚くべきことに、Anthropic の比較的新しいモデルを使用している場合、1日あたり30ドルだけを使うことは不可能です。Claude Opus 4.7 のコストは、入力トークン1百万個あたり5ドル、出力トークン1百万個あたり25ドルです。1百万個のトークンはおよそ5万行のコードに等しく、最先端のモデルを使用していると仮定すると、少なくとも1百万個のトークンを使うことになるでしょう。特定のタスクにどのモデルを使用すべきかわからない場合、この数値は急激に上昇します。

この30ドルの数値で遊んでみましょう。

10人の開発チームの場合、1年間に75600ドルになりますが、作業日のみを計算しています。

1日あたりの平均収入を3ヶ月間50ドルに引き上げると、年収は88200ドルになります。

1ヶ月で1日あたり100ドル以上を増やすと、年間支出は102900ドルになります。

1日あたり300ドルを使うと、10人で年間756000ドルかかります。

資金に余裕があるスタートアップ企業やバナナ共和国のようなMetaの予備資金思考では、このようなアプローチが実行可能であるかもしれません。ただし、コストを真剣に考慮している企業は、生産性向上という目的で5桁または6桁の追加支出が合理的であることを証明するのは難しいでしょう。さらに、このような向上が誰も測定できないように思われます。

今、私はほとんどの企業が3つのカテゴリに分けられると考えています：

AIに夢中なCEOを持つSpotifyやUberのような大規模組織内での企業展開で、予算が制御を受けない状態です。同様に、資金に余裕のある大手スタートアップ企業もこの状況に該当します。

補助金付きの「Teams」サブスクリプションを使用する中小規模スタートアップ企業。

Claudeや他のAIサブスクリプションにアクセスするために月額料金を支払う個人ユーザー。

大規模組織は、最も優れたエンジニアがコードを1行も書かないという怪しげな利点を理由に、何百万ドルものAIトークンにお金を使い続けると主張することができます。

このようなストーリーは、1回の悪い決算電話会議で変わる可能性があります。いつかは、収益成長が追いつかない状況であっても、投資家たちは（AIトークンの消費が通常ここに隠れているため）、ますます高騰する研究開発費用に疑問を投げかけ始めるでしょう。

これは、コストを制御するためにより多くの解雇が実施され、最終的にはMetaのように縮小される可能性があることを意味します。そして、誰かが「これらのことが本当に私たちの仕事をより速く、より良く終えるのに役立っているのか？」と尋ねると、最終的にはそのような支出に疑問を持つでしょう。

私はまた、AIトークンに10％以上の人件費を費やしているスタートアップ企業が、そのようなアプローチが必要であると投資家を説得することが難しいと考えています。

すべての人がトークンベースの課金に移行すると、生成AIに関する煽りの多くが消える可能性があります。

AIデータセンターと計算リソースの経済学的非合理性

人々は AI データセンターについての議論が完全に現実からかけ離れている方法について話していますが、私は人々が時代全体がどれほど馬鹿げているかに気づいていないと思います。

AI データセンターの建設コストは高く、運用コストは高いが、実際の収入は非常に少ない

TD Cowen の Jerome Darling によると、主要な IT（GPU および関連ハードウェア）のコストは約 3000 万ドルであり、データセンター容量 1MW 当たりのコストは 1400 万ドルです。データセンターの構築には電力供給があると仮定しても、1～3年かかるようです。

2028 年末までに建設されるとされる 114GW のデータセンターのうち、実際に建設中または運用中ののは 15.2GW のみです。そして「建設中」は単に「地面に穴がある」という意味かもしれません。施設がすぐに利用可能になることを意味しません。

まず、簡単に始めましょう：「100MW」 を思い浮かべるたびに、「440 亿ドル」 を考えてください。そのうちのかなりの部分が NVIDIA GPU に使用されています。

したがって、各 AI データセンターは最初から数百万ドルの損失を被ります。6年間の償却計画を採用しても、返済には何年もかかります…さらに、NVIDIA の年次アップグレードサイクルに従うと、最初の顧客契約を締結した後でも、それらの GPU から多額の利益を得るのは難しいでしょう。

また、AI コンピューティングの需要層が OpenAI と Anthropic の外に存在するかどうかも不明ですが、これら2社の需要は構築中の AI データセンターの 50% を占めています。どちらかが支払い能力を持っていない場合、大きなシステム的弱点が生じる可能性があります。

とにかく、これらのデータセンターがどのような継続的な料金を請求しているのかも不明です。現物価格はおそらく時間あたり約 4.50 ドル/B200 GPU ですが、長期契約価格は通常はるかに低く、1人の創業者（The Information による）が1年契約で約 1GPU あたり時間あたり 3.70 ドルを支払ったと述べています。

明確にする必要があるのは、現物のコストと契約コンピューティングのコストを区別する必要があることです。後者はデータセンターの資本支出の大部分を占めています。ほとんどのデータセンターは建設時に1～2つの主要顧客を想定しており、これらの顧客はより安い混合料金を交渉できる可能性があります。

したがって、多くのデータセンターは時間あたり 3.70 ドルよりもはるかに低い料金を請求しています。なぜなら、彼らはメガワット（またはキロワット）単位で請求しているからです。

これが経済学が崩壊し始める場所です。

100MWデータセンターの崩壊経済学――時給2.55ドル、稼働率100%時の粗利益率16%、負債により利益が上がらない

これが100MWデータセンターの初期コストです。100MWのデータセンターは実際の請求可能容量の85MWしか持っていないかもしれません。巨大な規模の請求に精通した情報源との議論によると、彼らは1MWあたりの収入を約1250万ドル、年間収入を約10.63億ドルと見積もっています。

今、はっきりさせておくと、おそらくあなたが知っているほとんどのデータセンター企業は実際にそれらを構築しているわけではなく、Applied Digitalなどの企業にその仕事を任せています。これらは通常「ホスティング・パートナー」と呼ばれます。たとえば、CoreWeaveは、ノースダコタ州のデータセンターを利用するためにApplied Digitalにホスティング料金を支払っています。CoreWeaveはデータセンター内のすべてのGPUおよびその他のテクノロジーに責任を持ちます。

経済的なミスマッチを説明するために、理論上のAIコンピューティングパワー企業へ貸し出されるデータセンターを使用します。

このデータセンターのGPUはおそらくNVIDIAのBlackwellチップでしょう。このデータセンターは、おそらく8つのB200 GPUのポッドを使用し、1つのポッドの小売価格は約45万ドルで、1つのGPUあたり56250ドルです。85MWの重要なIT負荷に基づき、1MWあたりの総資本支出は約36.78ドル、または総IT資本支出は約312.6億ドル、GPUは約267億ドルになります。

このデータセンターがノースダコタ州エレンデールにあると仮定すると、工業用電力料金はおそらく1kWhあたり6.31セントであり、年間電気料金は約5540万ドルになります。情報源との議論に基づいて、私はメンテナンス、人件費、電力交換などの持続的なコストが収入の12%を占めると見積もり、年間約1.28億ドルかかります。これにより、私たちは18.34億ドルのコストに達します。

ちょっと待って。重要なITに対するホスティング料金も支払わなければなりません。Brightlioによると、この費用は通常、デプロイメントの規模や場所によって月額180-200ドルあたり1kWになります。私が読んだ情報では、これが130ドルまで低くなることもあるとのことですが、私が採用した数字は年間約1.33億ドルです。これにより、3.164億ドルに達します。

えー、まだ10.6億ドル未満なので、大丈夫ですよね？

Wrong! あなたは 31.26 億ドル相当の IT 設備を償却する必要があり、6 年間の償却で年間約 52.1 億ドルです。つまり、年間 83.74 億ドルで、年間約 16.86 億ドルの利益、または約 16.7% の総利益率が残ります。

...たとえば 100% の稼働率を維持している場合！ データセンターには、これらの GPU を取り付け、顧客を入居させるのに 1 〜 2 か月かかる場合があり、この期間中、収入はゼロですが、損失ははるかに大きくなります。 エネルギー料金の 10% とホスティング/運用費の 15% についてモデリングしましたが、この場合、1 日当たり約 327 万ドルの損失が発生します。

この例では、このプロセスを開始するのにさらに 1 か月かかると仮定しています。したがって、約 10.2 億ドルを支払い、取り戻せなくなり、償却を含めた年間総コストは 93.94 億ドル、または 6.6% の総利益率となります。

待ってください、おや、これらの GPU を買うために借金をしていませんよね？していますか？どのくらいひどいですか？ああ、天啊――あなたは 6 年間の資産サポートローンを受け取りました。 貸し渡し価値比率は 80% で、6% の利率で 280 億ドルを借りたということです。

永遠の寛容のために、銀行はますます寛容――12 ヶ月の猶予期間を提供していただき、利子だけを支払うこととなります... 約 16.8 億ドル。これにより、最初の年の総額（1 か月の遅延を含まないように公平にするため）は約 100.5 億ドルに達し... 収入は 106 億ドルです。

これは、5.19% の総利益率であり、まだ元金の返済を開始していません。 これが発生すると、毎月 5410 万ドルのローン返済をしなければならず、その後 5 年間で合計約 64.9 億ドル、約 148 億ドル、または約 -40% の総利益率になります。

断っておきたいのですが、これは 100% の稼働率と賃借人が常に支払うことを前提としています。

Stargate Abilene は災害です――各 GPU 1 時間あたり 2.94 ドル、年間収入 100 億ドル、複数年の遅れ、毎年数十億ドルの損失を被る唯一のテナント

データセンターの歴史上、最も経済的に機会があるプロジェクトについて話しましょう――世界最大の AI 企業向けに建設された大規模なキャンパス、Oracle が運営しています。 Oracle は長年の歴史を持つ非常に大規模な企業であり、高価なデータベースとビジネス管理ソフトウェアを企業や政府に提供してきました。

はは、もちろん冗談ですが、この場所はまさにこの世の地獄です。

Stargate Abilene は、8棟の建物、1.2GW のデータセンター・キャンパス、約824MW のIT キャパシティを持つ、2024年7月に初めて発表されました。2026年4月27日現在、建物は2棟しか稼働しておらず、収益を上げているのはそのうちの1棟のみであり、第3棟にはほとんどIT機器がありません。Stargate Abilene の総コストは約528億ドルと推定されています。

私のレポートによると、Oracle はStargate Abilene から約100億ドルの年間収入を見込んでおり、Oracle は1つの顧客、OpenAI 向けに構築された7.1GW のデータセンター・キャパシティから約750億ドルの総収入を得ると推定されています。私が報告した通り、Oracle は2024年にAbilene が毎年少なくとも21.4億ドルのホスティングおよび電力料金を支払うと推定し、これらの支払いは土地開発業者のCrusoeに支払われます。

さらに述べると、Oracle がAbilene のすべての建設コストを負担しているようです。