Bitcoin(BTC)マイナー、四半期決算でAIデータセンター750MWの稼働を報告

「人間の脳は20ワット」——拡散した比較の検証

LinkedInやXで拡散されているある投稿は、人間の脳が約20ワットで思考するのに対し、史上最速のスーパーコンピュータはその数百万倍の電力を消費する——つまりAIのエネルギー浪費の証左だ——と主張する。この格差そのものは事実だ。深圳のLineShineは、2017年以来となる世界スーパーコンピュータランキング首位を獲得したシステムで、完全に国産の中国CPUのみで毎秒2.198エクサフロップスを達成しながら、消費電力は4,220万ワットに上る。だが、この数字と一緒に拡散される他の数字は検証に耐えない。「脳は12ワットで足りる」という主張の出どころは2023年のFrontiers in Artificial Intelligence掲載論文だが、そこには引用文献が一切ない——典型的なFUDが広まる構図そのものだ。同じ論文は、人間の脳をデジタルで再現するには27億ワットが必要との推計も示している。これは1,000万ニューロンのシミュレーションをマウスサイズに拡大し、さらに1,000倍に引き伸ばした外挿値だ。しかも同論文は、このシミュレーションが生物学的な速度の約3万分の1でしか動かなかったと明記しており、SNS投稿はこの部分を都合よく落としている。二次資料はさらに、この数字をBlue Brain Projectの成果であるかのように語るが、同プロジェクトはそんな数値を公表していない。前提の数字すら揺らいでいる。しばしば引用される「脳のニューロン数860億」は4つの男性の脳に基づくもので、学術誌Brainで現在も争われている。一方、確固たる数字も存在する。Epoch AIは2025年初頭、ChatGPTの1クエリあたりの消費を0.3ワット時と推計し、査読付きの学術誌Jouleの研究は0.31に達した。ただし、長い回答を生成する推論モデルでは、その数倍のコストになり得る。

2017年以来となる世界スーパーコンピュータランキング首位https://x.com/T3chFalcon/status/2069744850031804448?ref_src=twsrc%5Etfw

シリコンが脳に追いついた領域があるとすれば、それはアーキテクチャだ。大脳皮質の発火頻度は平均して1ヘルツ未満で、エネルギーはクロック周期ではなく「変化」に費やされる。疎な計算というこの原理は、Kimi K2が1トークンあたり1兆400億パラメータのうち326億(約3.1%)だけを活性化する仕組みに通じる。2023年当時のMixtralが約28%だったのに比べ、DeepSeek-V3は5.5%まで下げた。DeepSeekは6,710億パラメータのモデルを8ビット精度で学習させたほか、NVIDIAはその後、120億パラメータのモデルを4ビットで事前学習している。シリコンが模倣できていない唯一の点は、記憶と計算を一箇所の物理的空間で融合させる脳の構造だ。StanfordのMark Horowitzが示したように、メモリからオペランドを取り出すだけで、演算そのものの数百倍のエネルギーを消耗し得る。ニューロンを明示的に模倣するために作られたハードウェアの成績はさらに厳しい。IntelのHala Pointは1,152チップで11.5億の人工ニューロンを搭載するが、Sandia国立研究所にある研究プロトタイプのまま。BrainChipは直近3月四半期に顧客収入70万ドルに対し営業流出530万ドルを報告し、Rain AIは1億5,000万ドルの資金調達に失敗して2025年に売却を模索した。

電力という切り札を握るBitcoinマイナー

電力こそがAI拡張の律速要因となった今、効率化がすべてを左右する。国際エネルギー機関(IEA)は、世界のデータセンター消費電力を2025年に485テラワット時と推計し、AI特化施設だけでも同年に50%増加、2030年までに3倍に達すると見込む。Lawrence Berkeley国立研究所によれば、送電網接続の申請から商用運転までの中央値はすでに5年を超える。Microsoft最高経営責任者のSatya Nadellaは11月、自社には「接続できずに眠っているプロセッサ」があると明かした——不足しているのはチップではなく、通電済みの建物なのだ。Bitcoinマイナーはまさにこの問題を10年かけて解いてきた業界だ。通電済みのサイト、署名済みの電力契約、新規参入者が何年も待たされる系統接続権を手にしている。VanEckの推計では、稼働中サイトの改修は1メガワットあたり300万〜400万ドルで、新規建設の1,000万〜1,200万ドルを大きく下回る。上場マイナーが締結したAI契約は合計700億ドルを超えるが、2026年第2四半期の提出書類が示す実際に通電した容量は業界全体で約750メガワットにとどまる。内訳は、Core Scientificが約437MW、GalaxyのHeliosキャンパスが133MW、TeraWulfが102MW、IRENが50MW、Riotが25MW。一方Hut 8は949メガワットを契約しながら、稼働させた容量はゼロだ。

転換のコストは重い。MARAとCleanSparkの四半期損失合計は8月時点で8億5,100万ドルに達し、7月に公表されたCambridgeの調査予備データでは、電力をAIに配分したマイナーは約10%にすぎなかった。障壁は物理的だ。ASICマイニングは中断を許容するのに対し、AIテナントは安定電力・高密度冷却・光ファイバーを求めるが、遠隔のサイトにこれらが揃うことはまれだ。それでも方向性は明白である。Core Scientificの収益に占めるコロケーション比率はすでに83%に達し、マイニング本体は13%にすぎない。署名済みリースを抱えるマイナーは、通電電力1ワットあたりではるかに高い評価倍率で取引されている。 市場をリアルタイムで追いたい読者は、MEXCで現物・先物価格をライブで確認できる。

チップではなく電力が建設を決める

COINOTAGの読解では、この二つの物語は実は一つだ。進化は「頭蓋骨」という物理的上限の下で最適化された——200ワットの脳は持ち主を死に至らしめていただろう。一方AIが向き合ってきたのは資本の上限であり、資本は電力よりはるかに伸びやすい。IEAが2030年までのAI施設需要の3倍化を投影するなか、かつてEthereumのPoW時代を悩ませたのと同じ視線がいまやデータセンターに向けられている。次のAI投資は、チップではなく電力への賭けとなりつつある。新規勢にない通電済みサイトを握るBitcoinマイナーは、予想外のインカンベントだ。Fetch.aiからAIクリプトウォレットまで、AI関連の暗号資産ネーションはすべて、同じ計算資源と電力をめぐる競争に遡るのである。