Alphabet、1,850億ドルの記録的なAIインフラ投資計画で新たな業界ベンチマークを設定

Alphabet Inc.は、2026年に最大1,850億ドルの資本支出予測を発表し、人工知能（AI）投資の規模を根本的に再定義しました。水曜日の同社第4四半期決算説明会で明らかにされたこの開示は、ハイパースケールテクノロジープロバイダー間で進行中のインフラ軍拡競争の劇的な激化を象徴しています。この予測支出額は2025年の数字と比較して2倍以上の増加を記録しており、急増するコストに対するウォール街の不安が高まっているにもかかわらず、生成AI時代における支配権を確保しようとするGoogleの積極的な決意を示しています。

この前例のない財務的コミットメントは、次世代AIモデルのトレーニングと展開に必要なリソースの膨大な規模を浮き彫りにしています。Googleの親会社として、Alphabetは、CEOのSundar Pichai氏が「供給制約」と表現した、AIサービスへの爆発的な需要に完全に応えることを妨げてきた課題に対処しようとしています。同社は2025年最終四半期において売上高と利益の両方で予想を上回りましたが、2026年の支出計画のあまりの規模に、時間外取引で株価は一時下落しました。これは、AI革命の天文学的な価格設定に苦慮する市場の反応を反映しています。

1,850億ドルのコミットメントの内訳

予測では、2026年度の資本支出の範囲を1,750億ドルから1,850億ドルの間としています。この数字を客観的に見ると、この支出水準は多くのS&P 500企業の時価総額全体を上回り、伝統的な産業界の巨人のインフラ予算を圧倒しています。この予測は、それ自体が記録的な投資レベルであった2025年のAlphabetの支出額914.5億ドルを大幅に上回っています。

CFOのAnat Ashkenazi氏は、この資本がどのように配分されるかについて詳細な内訳を示し、同社の戦略的優先事項について投資家に透明性を提供しました。2026年の予測支出の約60％（約1,050億ドルから1,110億ドル）は、技術インフラに充てられます。このカテゴリーには、主にGoogle独自のTensor Processing Units（TPU）とサードパーティ製のGraphics Processing Units（GPU）の両方を搭載したサーバーが含まれており、これらはAIモデルのトレーニングと推論の原動力となります。

残りの40％は、データセンター施設の物理的な建設とネットワーキングに充てられます。この分割は、計算に必要な希少で高価なシリコンの取得と同時に、それらを収容するために必要な土地、電力、冷却システムを確保するという二重の課題を浮き彫りにしています。

2026年の予測資本配分：

Google Cloudの勢いが戦略の正当性を証明

積極的な支出ガイダンスとともに発表された堅調な決算結果は、同社の重厚な投資戦略を正当化しているように見えます。AIの商用化に最も直接的に結びついている部門であるGoogle Cloudは、売上高が前年同期比48％増の177億ドルに達したと報告しました。この加速はアナリストの予想を上回り、マージンの大幅な拡大を記録しました。これは、同社が大規模なAIインフラを正常に収益化していることを示唆しています。

この成長は、エンタープライズクライアント全体でのGeminiモデルファミリーの急速な採用によって促進されています。CEOのSundar Pichai氏は、同社のAI最適化インフラが、Google Cloud Platform（GCP）からGoogle Workspace、広告に至るまで、全社的な収益を牽引していると指摘しました。Google Cloudの受注残も急増しており、提案されている大規模なインフラ構築を必要とする将来の収益の強力なパイプラインがあることを示しています。

しかし、経営の成功と投資家の感情との乖離は鮮明でした。売上高は前年同期比18％増の1,138.3億ドルに達しましたが、市場の即座の反応は支出増による影響に集中しました。懸念は、減価償却費、およびAIの収益成長が資本支出の指数関数的な増加に追いつかなかった場合の営業利益率への長期的影響にあります。

ハイパースケールの展望：広がる格差

Alphabetの発表は、「マグニフィセント・セブン」と呼ばれるハイテク大手各社の競争の基準値を事実上リセットしました。MicrosoftやMetaも資本支出を増やす意向を示していますが、Alphabetの1,850億ドルという目標は、新たな高水準を確立しました。

Microsoftは、OpenAIとの提携により先行しているものの、Azureインフラを拡張するという同様の圧力に直面しています。一方、Metaは、オープンソースのLlamaモデルやAI主導の広告ツールへの投資を続けています。しかし、カスタムシリコン（TPU）、独自のクラウドスタック、そして検索やYouTubeといった消費者向けアプリケーションにわたるAlphabetの垂直統合は、ライバルを凌駕する独自のインセンティブを提供しています。スタック全体を所有することで、Alphabetは時間の経過とともに計算のユニットコストを下げることを目指しており、理論的にはサードパーティのハードウェアのみに依存する競合他社よりも高い利益率を維持することが可能になります。

競争はもはやソフトウェアの能力だけでなく、それらを動かす物理的な容量についても争われています。Pichai氏の「供給制約」に関するコメントは、高性能計算への需要が現在、世界の利用可能な容量を超えていることを示唆しています。インフラに倍賭けすることで、Alphabetは、2026年のAI採用の制限要因はソフトウェアの革新ではなく、ワット（電力）とフロップス（計算能力）の可用性になると確信しています。

「供給制約」という現実の戦略的意味合い

「供給制約」というフレーズは、Alphabetの論理を理解する上で不可欠です。これは、インフラに費やされるすべてのドルが収益に直結していることを意味します。需要が具体化するまでに何年もかかった2000年代初頭の投機的な光ファイバーブームとは異なり、現在のAIインフラは、企業顧客や社内の製品チームからの既存の未充足の需要を満たすために構築されています。

このダイナミクスは、同社のサプライチェーン関係を再構築しています。技術インフラへの巨額の配分は、半導体分野の主要パートナーに利益をもたらすと同時に、AlphabetがTrilliumや次世代TPUの開発を加速させる原動力にもなっています。この社内シリコン戦略は、Nvidiaが支配する供給不足や高い利益率に対するヘッジであり、Googleが他社よりも高いレベルで自らの運命をコントロールすることを可能にします。

さらに、データセンターへの40％の配分は、電力可用性という増大するボトルネックを認識したものです。グリッド接続の確保と持続可能なエネルギー源の開発は、チップそのものと同じくらい重要になっています。Alphabetの支出には、拡大する拠点が電力網の制限によるダウンタイムに直面しないようにするための、エネルギーレジリエンスへの多額の投資が含まれている可能性が高いです。

主要な財務指標と予測：

ウォール街の不安 vs テクノロジーの至上命令

資本効率を求めるウォール街の要望と、シリコンバレーのテクノロジー上の至上命令との間の緊張は明白です。アナリストは、「大数の法則」によって、いずれこのような成長率は維持できなくなるとの懸念を表明しています。1,850億ドルの資本支出は膨大な減価償却スケジュールを生み出し、収益成長が比例して加速しない限り、将来の1株当たり利益（EPS）を圧迫することになります。

それでも、Alphabetのリーダーシップは、投資不足のリスクは過剰支出のリスクよりもはるかに大きいと確信しているようです。AIモデルが規模に応じて向上する市場において、計算能力で遅れを取ることは、取り返しのつかない競争上の不利益につながる可能性があります。「基準をリセットする」という決定は、AlphabetがAIを投機的な事業ではなく、次の10年のコンピューティングの基本的な基盤と見なしているという市場へのシグナルです。

2026年が近づくにつれ、業界はこの巨大な賭けが報われるかどうかを注視することになるでしょう。Google Cloudが50％近い成長を続け、検索やYouTubeへのAI統合が新たな収益化の層を促進すれば、1,850億ドルという価格設定は、最終的には生存とリーダーシップのために必要なコストと見なされるかもしれません。逆に、需要が横ばいになれば、Alphabetは企業史上最も高額な減価償却費という負債を抱えることになります。現時点では、同社の選択は明確です。インフラ戦争に勝つためなら、いかなる代償も払う覚悟があるということです。