データセンターの交渉力が変化：以前はクラウド事業者が主導していたが、今では「CoreWeave」などが強気になってきた

著者 | 龍 玥

      編集 | ハードAI

クラウド大手はAIデータセンターのリース交渉でこれまで圧倒的な強者でした。過去、MicrosoftやGoogleなどの巨大クラウドプロバイダーは強大な資本力とトップクラスの信用格付けを背景に、CoreWeave、Nebius、Nscaleなど新興クラウドサービス事業者やデータセンターオペレーターとの交渉を主導してきました。

しかし、The Informationの9月7日付レポートによれば、MicrosoftなどのクラウドプロバイダーがNVIDIAサーバーラックの早期稼働を切望する中で、CoreWeaveなどのデータセンター事業者の交渉力は高まり、契約条項のバランスは供給側に傾きつつあります。

この変化はAIインフラ産業チェーン全体の利益構造を再構築し始めています——サービス品質保証契約の厳しさから電力調達コストまで、さらにはチップメーカーの介入に至るまで、ルールが書き換えられています。

データセンター事業者の交渉力上昇：支払条件の厳格化

サービス品質保証契約（SLA）は論争の核心となっています。

これまで、大手クラウドプロバイダーは各サーバーラックの稼働率がほぼ100%であることや、データセンターの温度・湿度の厳格な基準など、極めてタイトな初期条件を求めてきました。

あるデータセンター幹部は次のように明かします：ひとたび電源断や過熱、スイッチ故障などで1ラックがダウンすれば、クラウド事業者は6ヶ月分の家賃をキャンセルできる——。SLA違反が一定を超えると、クラウド事業者はリース契約自体を解除する権利を有します。

この幹部は、SLA交渉は本質的には「最適価格」と「契約持続性」のトレードオフだと語ります——条項が厳しければ価格は高くなるが、リスクも高い。「罰則が軽いSLAでまとまるなら、多少価格が安くても妥協できる」。

現在、運営事業者の交渉力上昇により、こうした過酷な条項は順次緩和されています。

SLAだけでなく、支払条件も運営事業者有利へ傾いています。

あるクレジットの責任者によれば、こんなケースがあったそうです：顧客は大規模データセンターの一部しか借りないのに、滞納すれば全施設の家賃を一定期間負担しなければならないという契約内容です。

この要求にオーナーも「これは無茶だとわかっています……でもできてしまうのが現実」と強調しています。

NVIDIA・AMD参入：チップメーカーが信用保証役に

運営事業者がより多くの交渉材料を得るもう一つ要因は、チップメーカーの積極介入です。

データセンター幹部の別の話として、NVIDIAとAMDはそれぞれ自社チップを搭載するデータセンター建設を確実にするため、同一データセンター案件で競争入札し、顧客への信用保証を争って提供しています。

「NVIDIAはより積極的だ。バランスシートが強いため」とその関係者は語ります。

こうしたスキームはデータセンター開発事業者に特に有利です。NVIDIAやAMDは最長15年間もの信用保証をリース契約に付与する用意があります。NVIDIAが一部新興クラウドサービス事業者に明かしていた契約期間はわずか6年でした。

電力コスト：同一月内の差最大400%

電力はデータセンター運用コストで最大の割合を占め、全体の2割超となることもごく普通です。

先述のクレジット幹部は、同じ月でも顧客ごとに電力単価が400%まで変動することもあると観察しています。

「誰もが良い値段を獲得したと思っているが、実は大手クラウド事業者こそが最も高い電力料金を払っている——払う余力があるためです」と彼は指摘します。

電力の供給ひっ迫も拡大中です。The Informationの以前のレポートによれば、Elon Muskは2027年に深刻な電力不足が起きると見込み、自社でタービンブレード工場の構築を計画中。同時に、あるデータセンター開発事業者は正体不明の「幽霊企業」から天然ガスタービンを高額で調達し、保険・融資コストも押し上げているとのことです。

これら複数の要因が重なり、データセンターのコスト見積もりを極度に困難にしています。

近年の報道では、1ギガワット級データセンター建設コストは2倍以上に膨れ上がりました。コスト上昇が続けば、世界中の大規模上場企業の投資家心理に影響が及ぶでしょう。

計算力の分散化：NVIDIAのさらなる布石

大規模データセンターの供給ひっ迫を受け、NVIDIAのCEO Jensen HuangはEquinixカンファレンスで新たな方向性を提言しました。

「計算力は分散化している。AIの世界は根本的に非中央集権化し、極めて分布するようになる」と彼は同カンファレンスで語りました。

NVIDIA、Equinix、Together AIは、Together AIがNVIDIAハードウェアを購入し、Equinixの既存データセンターに設置、中小企業向けにオープンソースAIモデル推論サービスを提供する計画を発表しました。

Huangはこのアーキテクチャの論理を説明しています：AIタスクのうちレイテンシー（遅延）に敏感な部分はユーザーに最も近いEquinixデータセンターで実行し、メモリや推論部分はさらに遠隔地で行うこともできるというものです。

Google、Cisco、またLambda Labsなど新興クラウドサービス事業者の経営陣も同様の見解を表明。AI推論は分散志向となり、数千に及ぶ小型施設の分布型ネットワークが将来主流となる可能性があるとしています。