NVIDIA、AIクラウド向け収益分配モデルを本格始動：GPUを前払いし、クラウド収益の一部を継続的に得る仕組み

事実上、NVIDIAは単発のGPU販売から、「GPU-as-a-Service」あるいは共同投資モデルへと移行している。同社のリターンは、パートナーがどれだけのAIコンピューティングを顧客に販売できるかに、直接的に連動する仕組みだ。

Sharon AI：オーストラリアで48.8億ドル、72MWのAIファクトリー

このモデルの最も詳細な公開例が、Sharon AI（NASDAQ: SHAZ）である。同社は2026年6月12日、NVIDIAとの6年間にわたる戦略的コンピューティング協力を発表した。SEC（米証券取引委員会）に提出された8-K資料で確認された主な条件は以下の通り。

• 契約額：マスタークラウドサービス契約のもと、最大48.8億ドル。初回の発注書（Order Form 1）は2026年6月8日付。
• 場所と規模：オーストラリアに72メガワット（MW）の新規データセンター容量を追加。これによりSharon AIのAIファクトリー全体の計画容量は132MWとなる。
• GPU：最大4万台のNVIDIA Grace Blackwell GB300 GPU。
• 財務構造：収益分配＋与信支援モデル。Sharon AIはチップを直接購入せず、NVIDIAと金融機関がハードウェア資金の大部分を負担する代わりに、クラウド収益の一部を受け取る。
• 既契約分：102MWの容量は、すでにエンドユーザーとの契約が確定している。

Sharon AIはNVIDIA搭載のクラウドサービスを販売し、NVIDIAは標準的な製品収入に加え、その容量から生まれるクラウド収益の一部を得る。なお、提出書類では、厳しい納期や資金調達の必要性など、重要な実行リスクについても言及されている。

Firmus Technologies：インドネシアで300億ドル、17万台のGPU

それから約2週間後の2026年6月28日、Firmus TechnologiesがNVIDIAとの戦略的提携を発表した。契約期間は2034年まで、すなわち8年以上の長期コミットメントである。主な数字は衝撃的だ。

• キャンパス規模：インドネシア・バタム島に、専用の360MWのNVIDIA DSX AIファクトリーキャンパスを建設。シンガポールの沖合に位置する。
• GPU：最大17万台のNVIDIA GPU。
• 想定オフテーク：最初の6年間で最大300億ドルのコミット済みオフテーク契約が見込まれる。
• 財務構造：Firmusは収益分配＋与信支援のDSXフレームワークに基づき、NVIDIAハードウェアを調達。コスト効率の高い高性能コンピューティングを「グローバルAIネイティブ企業」に提供することを目指す。

FirmusとシンガポールのDayOneがバタム島のキャンパスを開発する。このプロジェクトは、大手ハイパースケーラークラウドに依存しないコンピューティング能力を提供する、より広範な取り組みの一環である。

その他のパートナー

NVIDIAは以下の企業とも同様の契約を発表している。

• NAVER（韓国）：DSXベースでギガワット級のAIインフラを構築。初年度55MWから開始し、2028年までに200MW、長期的には1GWを目指す。
• SKテレコム（韓国）：DSXベースのAIクラウド事業に参入。韓国からアジア全域へ拡大予定。
• IREN：NVIDIAと提携し、DSXアーキテクチャをギガワット規模で運用。IRENは物理、データ、AIの各レイヤーを自社で所有する。IRENはさらに、5年間・34億ドルのAIクラウド契約をNVIDIAと締結し、60MWのデータセンター容量にBlackwell GPUを導入する。

NVIDIAの戦略的転換

これらの提携は、NVIDIAがAIインフラ市場にどうアプローチしているかについて、意図的な変化を示している。同社は個別のチップ販売から、ハードウェアの優位性を複数のレイヤーで「金融化」する方向へと舵を切っている。

• 単発販売からリカーリング収益へ：GPUを一度売って終わりではなく、そのハードウェア上で生成されるAIトークン1つひとつから、6年から10年にわたって収益を得る。これにより収益サイクルが平滑化され、データセンターの建設ではなく、実際のAI消費に成長が連動する。

• 部品供給者からプラットフォーム設計者へ：NVIDIAは、液冷設計、ネットワーキング（NVLink/NvSwitch/InfiniBand）、CUDA、AI Enterpriseソフトウェア、参照設計を含む、完全なDSX AIファクトリー設計図を提供する。パートナーは事実上、NVIDIAブランドのファクトリーを運営することになり、NVIDIAは建物を所有しなくても、参照アーキテクチャを掌握し続けることができる。

• 多層的な財務エクスポージャー：NVIDIAは現在、以下の4つのレイヤーで収益を得ている。

  1. ファクトリーへのGPU導入時のアップフロント製品収入。
  2. 複数年にわたる利用に基づくリカーリングのクラウド収益分配。
  3. 与信支援・融資エクスポージャー。共同投資により、NVIDIAはパートナーの成功に対して部分的にバランスシートリスクを負う。
  4. エコシステムのロックイン。財務的な結びつきが深まるほど、AMDやIntelなどの競合がそのデータセンターに参入するのは難しくなる。

• ハイパースケーラーを超えて：規模の小さいAIクラウドプロバイダーを資金面で支援することで、NVIDIAはAWS、Azure、GCP以外の市場も開拓する。これらのパートナーは、ハイパースケーラークラウドのGPU容量にアクセスできないAIスタートアップや企業をターゲットにしている。

要するに、NVIDIAは自社のバランスシートとプロダクトのレバレッジを活用し、AIコンピューティングスタックのあらゆる層で価値を獲得しようとしている。それはチップ販売の時点だけではなく、数年にわたる利用、クラウドサービスのマージン、そしてエコシステム全体の採用にまで及んでいる。