星野誠 makoto hoshino

時間が、負債になる世界

2025.12.23

最近読んだ記事で、
「なるほど」と腑に落ちた話があった。

なぜ今、世界中でこれほどまでに急いで
データセンターが建てられているのか。

理由は単に
「より優れたAIを作りたいから」
というだけではないらしい。

AIに使われるGPUは、とにかく高い。
1枚で数百万円。

データセンター単位になれば、
投資額は何百億、何千億という規模になる。

しかもこれは
「経費」ではなく
「資産」として計上される。

資産である以上、
減価償却をしなければならない。

GPUの償却期間は、おおよそ4〜5年。

つまり、買った瞬間から
「5年後には価値ゼロになりますよ」
というカウントダウンが始まる。

では、AIの世界はどうだろう。

半年から1年で性能は倍、あるいはそれ以上。
2〜3年も経てば、

帳簿の上ではまだ“現役”なのに、
技術的にはすでに前世代。

会計上は価値が残っている。
でも、事業としてはもう勝負にならない。

ここで、妙な状態が生まれる。

時間が経つほど、損をする。

だから急ぐ。

GPUを買ったら、
一刻も早くデータセンターを建て、
一刻も早くフル稼働させる。

使っていなくても、
償却は待ってくれない。

遊ばせている時間こそが、
最大の無駄になる。

これはもう
「時間＝コスト」ではなく、
「時間＝負債」の世界だ。

この構造を見ていると、
赤字でもGPUを買い続ける理由が見えてくる。

彼らが見ているのは、
今年の利益ではない。
来年ですらない。

AI時代のインフラを、誰が先に握るか。

これは設備投資というより、
覇権争いへの参加費に近い。

AIの時代は、

「誰が一番賢いか」ではなく、
「誰が一番、耐えられるか」
の勝負になるという。

そんな裏側がありながら、
自分はAIを、日々当たり前のように使っている。

便利さの向こう側では、
とてつもない速度と資本と時間が燃えている。

ここ数年のAIの世界は、
技術的にも、経済的にも、
本当にすさまじい。

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When Time Becomes a Liability

I recently read an article that made something click.

Why are data centers being built so urgently, all over the world, right now?

It turns out the reason isn’t simply
“because we want better AI.”

The GPUs used for AI are extremely expensive.
A single unit can cost several million yen.

At the scale of a data center, investments easily reach tens or even hundreds of billions.

And these costs aren’t treated as expenses.
They’re recorded as assets.

Which means they must be depreciated.

For GPUs, the depreciation period is roughly four to five years.

The moment they’re purchased, a countdown begins:
“Five years from now, this will be worth zero.”

But what about the pace of AI itself?

Performance can double—or more—within six months to a year.
After two or three years,

the hardware may still be considered “active” on the balance sheet,
but technologically, it’s already outdated.

On paper, it still has value.
In reality, it can no longer compete.

This creates a strange situation.

The more time passes, the greater the loss.

That’s why everything moves so fast.

Once GPUs are purchased, data centers must be built immediately,
and operations must start as soon as possible.

Even if they’re not being used, depreciation continues.

Idle time becomes the biggest waste.

This is no longer a world where
“time equals cost.”

It’s a world where
time equals liability.

Seen from this perspective,
it becomes easier to understand why companies keep buying GPUs even while losing money.

They’re not focused on profits this year.
Not even next year.

What they’re competing for is control over AI-era infrastructure.

This feels less like ordinary capital investment
and more like an entry fee for a struggle over dominance.

In the age of AI,

the contest isn’t about
“who is the smartest,”

but about
“who can endure the longest.”

Knowing all this,
I still use AI every day, as if it were completely ordinary.

On the other side of that convenience,
enormous amounts of speed, capital, and time are being burned.

Over the past few years,
the AI world has become staggering—
both technologically and economically.

I couldn’t help but think that.

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