本記事はNVIDIAシリーズ第4回です。第1〜3回はこちら。

Googleの収入の75%は「検索」で成り立っている

まず事実から始めよう。

Googleの親会社Alphabetの2025年度売上高は約3,500億ドル。そのうち広告収入が約75%を占め、その大半は検索連動型広告——つまり「GoogleでXXXを検索した人に、XXXに関連する広告を表示する」ビジネスだ。

このビジネスモデルの前提は「人々がGoogleで検索する」ことだ。

ChatGPT、Claude、Gemini——AIアシスタントが「調べる」行為を代替し始めている。旅行先を調べる、料理レシピを探す、製品を比較する——かつてGoogle検索が担っていた場面で、AIに「聞く」習慣が静かに広がっている。

Googleにとって、これは自社の収益基盤への直接的な脅威だ。

しかしGoogleは消火ホースも売っている

ここが面白いところだ。

GoogleはTPU（Tensor Processing Unit）という独自のAIチップを2016年から開発・運用してきた。現在の最新世代はTPU v7（コードネーム：Ironwood）で、前世代比4倍のAI推論性能を誇る。

このTPUをGoogleはNVIDIAのように外販しない。代わりにGoogle Cloud経由でサーバーとして貸し出す。AIを動かしたければ、Googleのデータセンターに計算をお願いする形だ。

2025年、AnthropicはGoogleと数百億ドル規模のTPU契約を締結し、2026年中に100万チップへのアクセスを確保した。Metaも自社データセンターへのTPU導入を検討中と報じられている。AppleはApple Intelligenceのモデル学習にTPU v5pを使用したことを技術論文で開示している。

ChatGPTに検索を食われつつあるGoogleが、そのChatGPT的AIを動かす計算インフラを裏で売っている——これが現在のGoogleの構図だ。

広告サーバーはAIサーバーになれるのか

ここからは確認された事実と、合理的な推測を分けて論じたい。

事実として言えること： Googleは世界有数のデータセンター運営者だ。世界中に巨大なデータセンター群を持ち、そこには膨大な電力インフラ、冷却システム、高速ネットワーク網が整備されている。これらは広告ビジネスのために構築されたが、AI計算にも同様に必要な基盤だ。土地・電力・ネットワーク——インフラの土台は転用できる。

ただし、チップは転用できない。広告配信サーバーはCPUベースで動いているが、AI推論にはTPU/GPUが必要だ。上物の置き換えには巨額の設備投資が必要になる。

合理的な推測として： もしAI需要がGoogleの広告需要を上回る速度で成長するなら、Googleは既存データセンターのチップをTPUに順次置き換えながら、Cloud AIサービスの収益で広告収入の減少を補う戦略が取れる可能性がある。自社でTPUを設計・運用しているGoogleは、AmazonやMicrosoftよりもこの転換コストが低いと見られる。

ただしこれはあくまで推測だ。広告収入の減少がどの程度のスピードで起きるか、TPUクラウド収益がそれを補えるかは、まだ誰にも分からない。

MetaとGoogleの違い

同じ「AIに広告を食われるリスクを抱えるテック企業」でも、Googleと対照的なのがMetaだ。

Metaは広告収入への依存度がGoogleと同様に高い（売上の約97%が広告）。しかしMetaはTPUのようなクラウド収益源を持たない。代わりにLlama（自社AIモデル）をオープンソースで公開し、AI研究者の支持を集める戦略を取っているが、それが直接の収益に繋がる道筋は現時点では見えにくい。

MetaのAI投資は「将来の広告精度向上」と「メタバース/AR」に賭けている側面が強い。投資家から見れば、Googleほど収益化の道筋が明確でないという見方もある。

NVIDIAの堀は崩れていないが、包囲網が形成されつつある

第1〜3回で述べたNVIDIAの強さ——CUDAエコシステムという20年分のプレイブック——は依然として健在だ。AIチップ市場でのシェアは80〜90%を維持している。

しかし各社の動きは明確だ：

企業 独自チップ 狙い
Google TPU v7 クラウドAIインフラ
Amazon Trainium3 AWS上のAI学習・推論
Meta MTIA 自社SNSのAI処理
Apple Neural Engine デバイス上のAI推論
Microsoft Maia Azure AI向け

全員が「NVIDIAへの依存を減らしたい」という動機を持っている。ただし、これはNVIDIAの即座の脅威ではない。各社の独自チップはいずれも特定ワークロード向けで、CUDAのような汎用エコシステムを持たない。置き換えは10年単位の話だ。

投資家が持つべき視点

GoogleとNVIDIAは対立関係ではなく、異なるレイヤーで共存していると捉えるのが現実的だ。

  • NVIDIAはチップ設計とCUDAで汎用AI計算市場を押さえる
  • Googleはインフラとクラウドで特定顧客（Anthropic等）を囲い込む
  • 日本の素材・装置企業はどちらが勝っても恩恵を受ける

Googleが「広告会社」から「AIインフラ会社」へ静かに転換しつつあるとすれば——それは10年単位で見たときの最も重要な構造変化の一つかもしれない。確信はできないが、無視もできない仮説だ。

NVIDIAシリーズ完結。第1〜3回はこちらから。

出典: Alphabet・Meta各社IR資料、公開報道をもとに編集部作成 | English version

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