AI コンピュート
チップを買っても動かせるとは限りません。データセンターが系統連系の順番待ちをし、電力が追いつかなければ、GPU はラックの中で電気を待つだけです。詰まりどころはプロセスや VRAM から、変電所と請求書へ移りました。
算力のボトルネックはチップから電力へ移りつつあります。系統連系の待ち行列、変圧器の納期、電気料金契約がデータセンターを年単位で遅らせています。供給側では Modal のようなサーバーレス基盤が GPU を秒課金にして推論・微調整・バッチを同じ抽象で扱います。需要側では推論モデル普及後、見えない reasoning tokens が予算を食うことが増えました。
