アシュトン・カッチャーがSound Venturesを離れ、モーガン・ベラーと共にAIインフラ新ファンドを設立

アシュトン・カッチャー（Ashton Kutcher）——俳優、エンジェル投資家、テック起業家として多彩な顔を持つこのセレブリティが、静かに自身の投資版図を塗り替えようとしている。TechCrunchの独占報道によると、カッチャーは自ら共同創立した著名ベンチャーキャピタルSound Venturesを離れ、ベテラン投資家モーガン・ベラー（Morgan Beller）と手を組み、新たなベンチャーキャピタル会社を設立した。新ファンドは、トップAI研究所への集中的な大型投資という従来路線から離れ、AI革命を支えるインフラとエネルギー分野に軸足を移す。

「錬金術への賭け」から「シャベルを売る」へ

Sound Venturesは業界で独自の投資哲学によって高い評価を確立してきた。同機構は「集中・高確信」戦略を信条とし、OpenAIやAnthropicなど少数の先端AI研究所に大きく賭け、それらが時代を定義する基盤モデルの勝者となることを見込んでいた。カッチャー自身も複数の公の場でこの「全賭け」の理念を強調しており、Soundのリターンはかつて目覚ましいものがあった。しかし市場の風向きは変わりつつある——大規模モデルの学習コストが急騰し、エネルギー消費問題がますます顕在化し、トップ研究所のバリュエーションも高騰するなか、純粋にモデル層に賭けるリスクは増大している。

"Sound built its reputation on concentrated, high-conviction bets in category-leading AI labs, while Kutcher's new fund appears to be chasing the layer underneath those companies — the infrastructure and energy that power them."——TechCrunch

カッチャーの新たな方向性は、業界から古典的な「シャベルを売る」論理として読み解かれている。ゴールドラッシュが深みに入ったとき、最も確実なチャンスはシャベル、水、あるいは輸送手段を提供する底層サービス業者にある。AI分野では、これはデータセンター、演算チップ、冷却システム、電力調整、そして大規模なエネルギーソリューション——とりわけ大規模言語モデルの学習に必要な膨大な電力——を意味する。

モーガン・ベラー：LibraからAIインフラへの越境者

カッチャーの新パートナー、モーガン・ベラーもただ者ではない。彼女はFacebook（現Meta）に在籍し、Libra（後にDiemに改名）ステーブルコインプロジェクトの中心的な推進者の一人であった。その後、複数のWeb3およびAIインフラプロジェクトへの投資を主導した。複雑なシステムを構築してきたベラーの経験は、スター案件に対するカッチャーの直感と互いを補い合う形で機能する。両者はすでに複数のAIプロジェクトで協力関係にあり、新ファンドの設立は両者の長期的な結びつきを示すものだ。

関係者によると、新ファンドは初期段階において以下の資産カテゴリーに重点的に注目するという。高性能コンピューティングクラスター（特にAI向けに設計されたデータセンター）、次世代原子力（小型モジュール炉および核融合技術）、そしてスマートグリッドと蓄電技術である。これはシリコンバレーで台頭しつつある「AIの産業化」の波と高度に合致している——マイクロソフト、グーグル、アマゾンのいずれもが、演算能力とエネルギーリソースを猛烈な勢いで確保している。

編集後記：AI投資は「2階」から「1階」へ

カッチャーの転換は孤立した事例ではない。過去1年で、かつてモデルアルゴリズムに集中していた多数のベンチャーキャピタルがインフラへの移行を始めている。背景にある理由は明快だ。GPT-4レベルのモデルを学習させるには数億ドルが必要であり、次世代のモデル競争はリソース消耗戦の様相を呈しつつある。VCにとって、AI研究所への投資は驚異的なリターンか完全な損失かのどちらかである。一方、インフラへの投資——データセンターREIT、エネルギー企業、チップ設計など——はより確実な成長曲線を提供する。

もちろん、それは競争激化も意味する。ブラックストーン、カーライルといった伝統的なPE大手はすでにデータセンター分野に参入しており、エネルギー分野の投資には複雑な政治的・規制上の要因が伴う。カッチャーとベラーのチームが、テックコミュニティにおける影響力を梃子に差別化された優位性を築けるかどうかは、今後の観察を待つ必要がある。しかし少なくとも戦略的選択という観点からは、両者はAIエコシステムの中でも「最も硬い」部分——電力と演算能力なくして、どれほど優れたアルゴリズムも動かない——に手を伸ばそうとしている。

本記事はTechCrunchより編訳