10月28日、Rohail Saleemが「NVIDIA GPUs Make Up 4.7 GW Of Anthropic's Contracted Compute, Topping 4.5 GW Of Cheaper Google TPUs, As Lenders Bet On NVIDIA's Residual Value」と題した記事を公開した。AIインフラへの融資を担う銀行が、担保として最も信頼するのはGoogleのTPUでもAmazonのTrainiumでもなく、NVIDIAのGPUだ——AnthropicのIPO申請書（Form S-1）が開示したコンピュート調達の内訳は、その現実を数字で裏付けている。
AnthropicのS-1が示す「実際のハードウェア依存構造」
AIスタートアップの雄であるAnthropicが、IPO申請書にあたるForm S-1を開示した。そこに記載された契約済みコンピュートの内訳が業界関係者の注目を集めている。
内訳は以下のとおりだ：
- NVIDIA GPU：4.7 GW
- Google TPU：4.5 GW
- Amazon Trainium：1.2 GW
- AMD GPU：0.8 GW
注目すべきは、コストが高いにもかかわらずNVIDIAが最大シェアを占めている点だ。GoogleのTPUやAmazonのTrainiumはNVIDIAのGPUより安価とされているが、それでもAnthropicはNVIDIAを最大の調達先に据えている。単純なコスト最適化では説明がつかないこの構成の背景に、AIインフラ特有のファイナンシング論理がある。
「安ければ良い」とはならない理由：融資市場の論理
この構成の背景には、AIインフラへのファイナンシング（資金調達・融資）の問題がある。元記事によれば、Anthropicに対して大型のファイナンシングが実行されており、その構造においてNVIDIA GPUの担保価値が重要な役割を果たしたとされている。
スキームの概要として元記事が伝えるのは以下の点だ：
- SPV（特別目的事業体）を介した間接的な設備調達・リース構造
- 銀行シンジケートが参加する大規模な融資枠の組成
- GPU-as-a-Serviceを提供するいわゆるネオクラウド（クラウド大手に対し、GPUリースに特化した新興事業者を指す）の経営不安が市場心理を悪化させ、銀行側が慎重姿勢を強めたという背景
※編集部の考察：元記事に登場する具体的な金額・スキーム名称・交渉経緯の詳細については、原文を直接確認されたい。本稿では元記事の記述範囲内での紹介にとどめる。
「残存価値」がNVIDIAを選ばせる
この一連の構造が示すのは、融資側がNVIDIAのGPUに対してより高い残存価値（Residual Value）を見込んでいるという現実だ。
TPUやTrainiumといったASIC（特定用途向け集積回路）は、特定のワークロードに最適化されている分、汎用性が低く、担保資産としての流動性が低いと見なされる傾向がある。銀行・投資家の視点では、万が一Anthropicが資金難に陥った際に回収・再販しやすいのはNVIDIAのGPUということになる。
NVIDIAのGPUは学習・推論・汎用HPC用途など幅広いワークロードで使用可能であり、二次市場での流動性が高い。これに対し、特定クラウドベンダーの独自ASICは転売先が限定され、担保評価が低くなりやすい。つまり、借り手（Anthropic）にとっての最安値選択と、貸し手（銀行）にとっての最適担保選択は一致しない。S-1の開示内容は、その乖離を可視化した。
複数ベンダーへの分散という戦略
Anthropicの調達構成は、特定ベンダーへの過度な依存を避ける分散戦略でもある。NVIDIAを主軸としつつ、Google・Amazon・AMDを組み合わせることで、供給リスクやコスト変動に対するヘッジを図っている構図だ。
AIインフラの需給が逼迫するなか、調達の選択肢を複数持つこと自体がリスク管理として機能する。一方で、融資条件・担保評価・リース構造がベンダー選択に影響を与えるという今回の構図は、AI企業のインフラ意思決定がコスト単体では語れないことを改めて示している。GPUの「価格」ではなく「市場流動性」と「残存価値」が調達を左右するという視点は、今後のAIインフラ論議においても重要な論点になりうる。
