米半導体大手AMDは米デジタルインフラ企業コア・サイエンティフィック（Core Scientific）と15年間のリース契約を結び、529メガワットのAIデータセンター容量を確保したと発表した。契約規模は140億ドル（約2兆2960億円）を超えるとみられ、AIインフラの確保を急ぐ企業やクラウドプロバイダーに大きな影響を与える。顧客向けの展開は2027年に開始される予定だが、追加オプションの行使など未確定な要素も残されている。■契約の構造：5拠点と、提携を3倍に拡大しうるオプションAMDは28日（米国時間）、Core Scientific（NASDAQ: CORZ）との間で15年間のリース契約を結び、米国内で529メガワット以上の人工知能（AI）データセンター容量を確保したと発表した。この契約は、Core Scientificに140億ドル（約2兆2960億円、1ドル=164円換算）以上の基本契約収益をもたらす可能性がある。これはAMDが行った単一のインフラ投資として最大であり、2026年に発表されたAIコロケーション契約としても最大規模の1つである。この金額の裏には戦略的な意図がある。AMDはサーバーを購入したりクラウド容量を借りたりしているのではなく、AIコンピュートの物理層、すなわちすでに電力が供給され、変電所が送電網に接続され、光ファイバーが敷設された土地を確保しているのだ。これこそ、NVIDIAが所有しておらず、所有する必要もなかったものである。NVIDIAの真の競争優位性は、18年の先行優位性を持ち、AI GPU市場の約85%を占める独自のソフトウェアエコシステム「CUDA」にあるからだ。AMDのInstinct GPUとROCmソフトウェアスタックは、現在推論ワークロードにおいて純粋に競争力を持っている。2026年4月のMLPerf Inferenceベンチマークでは、AMDのMI355XがNVIDIAのB200に1桁パーセントの差まで迫った。しかし、トレーニングにおいては、ROCmは依然としてCUDAのエコシステムの深さに及ばない。AMDのハードウェアを導入した施設に顧客を囲い込むことは、欠けているエコシステムの引力を補うためのAMDの代替策である。初期契約は、米国4州の5拠点における529メガワットの重要なIT容量を対象としており、特定の延長オプションの下でリース期間は最大30年に及ぶ。AMDは、テキサス州ペコスおよびハント郡、オクラホマ州マスコギーにあるCore Scientificの施設で377メガワットを直接リースした。TipRanksによってNeocloudと特定された事業体（Core Scientificの公式プレスリリースでは、AMDの支援を受けた取り決めの下で運営される「名前非公表のクラウドプロバイダー」と説明されている）は、アラバマ州オーバーンおよびジョージア州ダルトンの拠点で残りの152メガワットを引き受けた。AMDはまた、Core Scientificの株式を1株あたり23.47ドル（約3849円）で最大3000万株購入できるワラント（新株予約権）を受け取った。これは、AMDがCore Scientificの成功に実質的な利害関係を持つことになる出資比率である。初期リース契約が締結された時点で、これらのワラントのうち約650万株分が即座に権利確定し、残りは追加の容量が稼働するにつれて権利確定する。オプション条項は、初期契約よりも重要かもしれない。AMDは、2028年12月28日までに最大1,925メガワットの追加容量を予約する権利を確保した。この権利が完全に行使されれば、提携規模は約2.5ギガワットに拡大し、契約収益は140億ドルの基本額を大幅に上回る可能性がある。Core Scientificの2026年第2四半期の決算発表によると、AMDの契約における年間エスカレーター（価格改定条項）は年2.5%に設定されており、15年間のリース期間にわたって実質的な経済価値が複利で増加することを意味する。AMDの提携に基づく顧客の展開は2027年に開始される予定だ。AMDとCore Scientificは、物理的なデータセンターの設計や、AMDのInstinct GPUアクセラレータ、EPYCサーバープロセッサ、ROCmソフトウェアスタックの全5拠点への展開において協力する。AMDのシニアバイスプレジデント兼コーポレート開発担当チーフストラテジーオフィサーであるMathew Hein氏は、共同発表の中で次のように述べている。「AIの展開は急速に加速しており、そのコンピュートを稼働させるには、次世代のAIをサポートする規模と電力を備えた信頼できるインフラパートナーが必要です。Core ScientificのAI対応データセンターの広範なポートフォリオは、お客様がAMDのAIソリューションを大規模に展開するために必要なインフラへのアクセスを拡大します」■なぜ今、チップのスペックよりも電力（メガワット）が重要なのか現代のAIデータセンターの規模は、具体的なものに結びつけないと想像しにくい。単一のH100 GPUは、フルコンピュート負荷の下で700ワットを消費する。8基のGPUを搭載したサーバーノードは10〜12キロワットを消費する。これらのノードのラックは80〜140キロワットを消費する。1万基のGPUトレーニングクラスターは10〜15メガワットを消費し、これは小さな町に電力を供給するのに十分な量である。529メガワットというAMDとCore Scientificの初期契約は、完全に構築された場合、構成やワークロードの種類にもよるが、こうしたGPUクラスターの3万5000〜5万3000個分に相当する需要をサポートできる可能性がある。このような需要により、チップの生産ではなく電力の確保が、AIインフラ展開の制約条件となっている。この契約を受けてCore Scientificの目標株価を24ドルから37ドルに引き上げたJefferiesは、電力がAIデータセンターの「制約条件」であると説明し、CoreWeaveのリースに関する同社の経済性は同業他社の中で最高であると述べた。すでに電力が契約され、送電網への接続が確立され、光ファイバーが敷設されている拠点を確保する競争は、新しいグリーンフィールド（新規開発）のデータセンターが許可され建設されるよりも早く進行している。「AIの需要が加速し続ける中、電力、土地、データセンターインフラへのアクセスは、新しいAIコンピュートを稼働させるために不可欠になっています」とAMDのプレスリリースは述べている。Core Scientificは、この競争において特有の構造的優位性を持っている。同社は、高電圧の電力供給、堅牢な冷却インフラ、信頼性の高い光ファイバー接続、そして電気料金が有利な場所にある広大な土地など、AIデータセンターが現在必要としている仕様に正確に合わせて、元のビットコインマイニング施設を建設した。ビットコインマイニング用のASIC（ブロックチェーンを保護するSHA-256計算を実行するチップ）は、GPUワークロードに転用することはできない。コンピュート向けハードウェアのほぼすべてを取り外し、再構築する必要がある。しかし、その下にある電気設備や物理的設備は直接転用でき、これはグリーンフィールド建設コストの回避においてメガワットあたり約700万〜900万ドル（約11億〜15億円）の価値がある。VanEck Researchは、その経済性を明確に示している。既存のマイニング拠点の改修転換により、メガワットあたりの設備投資額は約300万〜400万ドル（約4億9000万〜6億6000万円）に抑えられる。これに対し、グリーンフィールドの建設では1000万〜1200万ドル（約16億4000万〜19億7000万円）かかる。Core Scientific自身のガイダンスでも、新規容量の建設コストはメガワットあたり1100万〜1200万ドルとされている。この改修の経済性により、転換されたマイニング拠点のアンレバードEBITDA利回りが28〜32%に達する理由が説明できる。純粋なグリーンフィールドのAIデータセンターの利回りは12〜15%である。■ビットコインマイニングインフラがAIコンピュートにどう転換されるかすべてが綺麗に転用できるわけではない。ビットコインマイニングインフラとAIデータセンターの最も重要な構造的違いは、電力密度である。従来のマイニング施設は、拠点あたり約5〜20メガワットで稼働していた。単一の最新のAIデータセンターの建物は、50〜100メガワットを必要とする場合がある。Core Scientificの拠点はすでに高い電力負荷に合わせて設計されており、これが同社が最初のAI契約（2024年2月の初期のCoreWeave契約）から、2026年7月中旬までに437メガワットの請求可能なAIコロケーション容量の運用へと非常に迅速に移行できた主な理由の1つである。これらの施設で稼働するAMD Instinct GPUラインは、NVIDIAのデータセンターにおける優位性に対するAMDのこれまでで最も深刻な挑戦を表している。Instinct MI300Xは、単一のGPUに192ギガバイトのHBM3メモリを搭載している。これは現在生産されているどの単一のNVIDIA GPUよりも多く、実用上重要である。なぜなら、FP16精度で実行するために2基のNVIDIA H100を必要とする大規模なAIモデルが、単一のMI300Xに収まるため、サービングアーキテクチャが簡素化され、NVLinkインターコネクトの複雑さが排除されるからだ。AMDの現在のフラッグシップであるInstinct MI355Xは、2026年4月に公開されたMLPerf Inference 6.0ベンチマークで過去最高の結果を出し、サーバー推論ワークロードにおいてNVIDIAのB200に1桁パーセントの差まで迫った。このパフォーマンスの収束は、特にこの契約において意味を持つ。Core Scientificの施設はAMDの顧客のワークロードを実行する。クラウドプロバイダーやエンタープライズAI顧客に典型的な推論重視の展開パターンにおいて、NVIDIAに対するAMDの価格性能差は最も狭まっている。競合するGPUコンピューティングの分析によると、AMDのハードウェアは現在、パフォーマンス階層ごとにNVIDIAの価格を15〜40%下回っており、推論ワークロードでは、トークンあたり約25%安価になるまでその差はさらに縮まる。AMD Instinctハードウェアを結びつけるROCmソフトウェアスタックはオープンソースであり、AMDのHIP（Heterogeneous Interface for Portability）API上に構築されている。これにより、NVIDIAのプロプライエタリなCUDAとは1つの重要な点でアーキテクチャが異なる。ROCm用に書かれたコードは、原則として他のプラットフォームでも実行できるのだ。PyTorch、JAX、vLLM、llama.cppはすべて、ROCm 7.xの時点でROCmを公式にサポートしており、最大のAIモデルビルダー10社のうち7社が現在、AMD Instinctハードウェア上で本番ワークロードを実行している。■Core Scientificの決算が示す事業転換の完了AMDの発表と同日の火曜日に発表された決算データは、Core Scientificがいかに完全に事業を再構築したかを示している。AIおよびHPC顧客にデータセンターインフラをリースするコロケーションサービスは、2026年第2四半期に1億3670万ドル（約224億円）の収益を生み出した。これは2025年第2四半期のわずか1060万ドル（約17億円）から、1年で1,190%以上の増加である。Blockspaceの第