アルファベットの垂直統合が2030年までにAI競争を支配する可能性

想定外のきっかけ：競争が弱まるどころか強化された

ChatGPTが検索の風景を一変させたとき、既存の企業に利益をもたらすとは誰も予想していなかった。しかし、Alphabetにとっては、実用的なAIの代替案の出現が構造的な再編を引き起こし、最終的にその地位を強化した。

同社は、反トラスト訴訟後もChrome (70%+の市場支配)とAndroidの支配権をわずかに維持した。これは部分的に、AIがコア事業に対して脅威となる信頼できる脅威だったことによる。規制の猶予を超えて、この競争圧力は重要なアドバンテージを解き放った：Googleのデフォルト設定が何十億ものデバイスでの配信層となり、Gemini統合のための比類なき流通層となった。

スタンドアロンのAIアプリケーションのように別途ダウンロードを必要としない一方で、Alphabetは検索、Chrome、Androidに直接LLMを埋め込むことができ、ユーザーと摩擦なく接続できる。この競争はまた、検索の収益性によって制約されていた内部革新を促進した。Geminiは現在、最も有能な大規模言語モデルの一つとして、増加するクエリ数を処理しつつ、同社の検索あたり収益の優位性を維持している。

ハードウェアのフライホイール：経済的堀としてのカスタムチップ

おそらく最も見落とされがちなのは、AlphabetのTensor Processing Units (TPUs)への10年以上にわたる投資だ。業界がNvidiaのGPU支配に注目している間に、Alphabetは静かに自社のワークロードに最適化された特殊なシリコンを設計してきた。

AIの計算需要が爆発的に増加する中、このカスタムインフラは決定的な優位性をもたらした：TPUは競合他社よりもはるかに低コストでトレーニングと推論を行うことができる。この構造的な優位性は、低コストのトレーニングがより迅速なモデルの反復を可能にし、それがGeminiのLLMとチップ自体の改善を促進し、外部顧客を惹きつける競争力を生み出すという強化サイクルを生む。

Morgan Stanleyの分析によると、Alphabetは500,000台のTPU展開あたり年間約$13 十億ドルの収益を得られる可能性がある。2027年には500万台、2028年には700万台のTPU展開を予測している。Anthropicのような企業もすでにTPUを採用しており、これらが確立されたGPUアーキテクチャに対する本物の代替としての有効性を証明している。

完全な技術スタック：統合が競争優位性に

Alphabetの優位性はシリコンを超えている。TPUはTensorFlowやJAX、PyTorchなどの新興フレームワークに特化して設計されており、XLAコンパイラを含むソフトウェア層は操作を最適化された実行パターンに融合させ、遅延、電力消費、メモリ要件を同時に削減している。

Vertex AIはこの優位性を民主化し、顧客がTPUインフラとコンパイラ最適化を自社の専門知識を構築せずに活用できるようにしている。最近の戦略的買収はさらなる垂直統合を示している：Wizの買収はクラウドセキュリティ機能を追加し、Intersect Energyの買収はデータセンター拡張のための信頼できる電力を確保している。

ハードウェア、ソフトウェアフレームワーク、クラウドプラットフォーム、エネルギー物流といった包括的なAIインフラを指揮できる企業はほとんどない。この能力の融合は、各要素が他を強化しながら競争に対する障壁を高めている。

過小評価のパズル

これらの構造的優位性にもかかわらず、AlphabetはAIの物語の中で過小評価されている。その統合の深さ、AI運用におけるコスト優位性、比類なき流通インフラは、今後10年にわたる持続的なアウトパフォーマンスのための基盤となる。規制の保護、技術的リーダーシップ、市場でのポジショニングの融合は、稀に見る競争条件を生み出している。

この組み合わせは、同社の成長軌道が、主に検索の収益性指標を通じて見る観測者を驚かせる可能性を示唆している。