Coinbase CEOのBrian Armstrong氏は、人工知能（AI）の次のボトルネックはモデルの賢さではなく、実行に必要な電力と物理的ハードウェアの量になると見込んでいる。今週の発言で、Armstrong氏はAIのスケール拡大を制限するのはアルゴリズムの改善ではなく、エネルギーとコンピューティングインフラの整備だと主張した。2026年第1四半期だけでAI関連のベンチャーファンディングが2420億ドルに達している中、実際の制約はすでにデータセンターの拡充段階で現れ始めていると述べた。
コストの行方
Armstrong氏は、12～18か月以内にAIワークロードの約80％が、現行の最先端システムに比べて最大99％コストが低いモデルへ移行すると予測している。残りの20％は、科学的研究など重要タスクに最上位モデルを使用し続けるという。この比率について、彼はコンシューマーエレクトロニクスに例え、MacBookやゲーミングPCを購入する際、ほとんどの人が最高仕様を選ばないのと同じだと説明した。同様に、AIにおいても多くのタスクは安価で十分な性能を持つモデルで実行されることになると述べた。
Coinbaseはすでにこの考えを実践しており、プロンプトを最もコスト効率の高い利用可能なモデルへルーティングすることで、トークン使用量が指数関数的に増加しているにもかかわらず、AI関連の支出をほぼ横ばいに保っている。DeepSeek V4のようなオープンソース代替品は、コストを約30分の1に抑えつつ最高のプロプライエタリーシステムに近い性能を発揮しており、この戦略を実現可能にしている。
企業の予算はすでに逼迫
投資家のTommy Shaughnessy氏は、企業のAI支出がいかに急速に予算を超過するかの事例としてUberを挙げた。Shaughnessy氏によると、Uberは2026年のAI予算を4月初めまでに使い果たしており、年間の4か月も経たないうちに予算を消化したという。Armstrong氏は、このようなコスト超過が企業を最も高度なモデルを追求するのではなく、安価な代替策を探る方向へと向かわせると主張している。
1トークンあたりのコストが低下するにつれ、ボトルネックは上流へ移動する。実際の障壁は、あらゆるモデルをスケールで実行するためのエネルギーとシリコンとなる。Armstrong氏は、AI生成インテリジェンスの需要には実質的な上限がないと説明している。しかし、そのインテリジェンスを供給するための物理的インフラはすでに滞り始めている。
Armstrong氏がより厳しいAI規制に反対する理由
Armstrong氏はより厳しいAI規制にも反対を表明した。彼は、実際的な最大の課題がすでに発電所とデータセンターの不足である以上、政策的な制約が技術の進展を形作るべきでないと主張している。過剰規制は、最も必要とされる時期にインフラの構築を遅らせる可能性があると示唆した。
データセンターの容量が追い付かない
グローバルなデータセンターの容量はすでに需要に追いついていない。2026年第1四半期にAIスタートアップにベンチャーマネーが注ぎ込まれたにもかかわらず、建設の実際のペースは追いついていない。Armstrong氏の核心的な主張は、AIの真の限界はモデルの質やコストではなく、何兆ものクエリを実行するために必要なエネルギーとコンピューティングインフラであるとまとめている。
未解決の問題は、そのインフラがどのくらいの速さで拡大できるか、また電力会社、規制当局、チップメーカーが減速の兆しもない業界のペースに合わせられるかどうかだ。
