米国のデータセンターの建設支出、9月は年率964億6200万ドルで過去最高 前年同月比90.3%増、工場の建設は2年で33%減
米国勢調査局によると、民間のデータセンターの建設支出は2026年9月に季節調整済みの年率で964億6200万ドルでした。前年同月の507億ドルから90.3%増え、統計がある2014年1月以降で最も高い水準です（伸び率は計算）。
アルファベットAlphabet
グーグルの持株会社。検索と動画の広告が収益の柱。Google Cloudを伸ばし、AIモデルのGeminiと自社設計のAIチップTPUを持つ。
株価の表示はTradingViewによる（遅延あり）
株価を見る：TradingView
決算の推移
| 期間 | 売上 | 前年比 | 営業利益 | 前年比 | 出典 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026年7〜9月期 | 1,276億ドル | +24.7% | 406億ドル | +29.9% | 資料 |
| 2026年4〜6月期 | 1,198億ドル | +24.2% | 408億ドル | +30.4% | 資料 |
| 2026年1〜3月期 | 1,099億ドル | +21.8% | 397億ドル | +29.7% | 資料 |
| 2025年10〜12月期 | 1,138億ドル | +18.0% | 359億ドル | +16.0% | 資料 |
会社の概要
| コード | GOOGL |
|---|---|
| 上場 | NASDAQ |
| 本社 | 米カリフォルニア州マウンテンビュー |
| 分野 | AI・クラウド |
| 決算期末 | 12月 |
| 配当（会社予想） | 1株 $0.22/四半期（2026年7〜9月期の宣言額） |
| 発行済株式数 | 122億9,400万株（クラスA 58億8,800万株、B 8億2,700万株、C 55億7,900万株。2026年10月21日時点、10-Qの表紙） |
| 主な製品 | 検索・広告・YouTube・Google Cloud・自社AIチップ（TPU） |
この企業の記事
AIの特許の付与、2024年は13万1,121件で8.2%増 中国が74.2%、被引用では米国が半分超
2024年に世界で付与されたAIの特許は13万1,121件で、前年より8.2%増えました。中国が74.2%を占め、米国は12.1%でした。
AIの論文、2024年は約25万8,000本で6.3%増 国別は中国17.8%、引用の多い上位100本は米国46・中国41
スタンフォード大学のAI Index 2026によると、2024年に出たAIの論文は約25万8,000本で、前年より6.3%増えました。国別の比率は中国が17.8%で最も高く、欧州が11.1%、インドが7.6%でした。
注目のAIモデル、2025年は米国59・中国35 企業が91%を占め、公開の数は全地域で減る
スタンフォード大学のAI Index 2026によると、2025年に出た注目のAIモデルは、米国が59、中国が35、韓国が8でした。モデルの公開の数は、主な地域のすべてで前年より減りました。
AIのAPIの料金、Anthropicの最上位級は100万トークン15ドルから4ドルに グーグルは12月から値上げ
Anthropicの最上位級のモデルのAPIの料金は、入力100万トークンあたり「Claude Opus 4」の15ドルから「Claude Opus 5.5」の4ドルに下がりました。一方、グーグルは「Gemini 4」の料金を12月から2倍にします。
生成AIの利用者、グーグルのGeminiアプリが10億人に 日本の個人の利用経験は1年で26.7%から58.8%へ
アルファベットは2026年10月28日、対話型AIの「Geminiアプリ」の利用者が10億人に達したと発表しました。総務省の調査では、日本の個人で生成AIを使ったことがある人の割合は58.8%で、1年前の26.7%から倍以上になりました。
生成AIの売上、各社はどう開示しているか グーグル・クラウドは7〜9月に103%増、アジュールは332億ドル
アルファベットの2026年7〜9月期のグーグル・クラウドの売上は307億900万ドルで、前年同期の2倍になりました。マイクロソフトのクラウド「アジュール」の売上は332億ドルで、48%増えました。
天気予報のAI、欧州中期予報センターは2025年2月に本運用 1回の予報の電力は約1,000分の1
欧州中期予報センター（ECMWF）は2025年2月25日、AIの予報モデル「AIFS」の本運用を始めました。1回の予報に使う電力は、物理の式で解く従来のモデルの約1,000分の1です。
製薬のAIの計算機、イーライリリーはGPU1,016基で9,000ペタフロップス超 アイソモルフィックは6億ドルを調達
米イーライリリーは2025年10月、エヌビディアのBlackwell Ultraを1,016基使い、AIの性能が9,000ペタフロップスを超える計算機を作ると発表しました。DGX B300で組んだDGX SuperPODの最初の例です。
アーム系のサーバーCPU、クラウド大手で2025年に5割超 自社の「AGI CPU」は最大20億ドルの売上をめざす
英アームによると、クラウド大手のサーバーに占めるアーム系CPUの比率は2024年の15%から2025年に50%超に上がりました。2026年7〜9月期のデータセンター向けロイヤルティー収入は前年の2倍になりました。
ブロードコムのカスタムAIチップ、グーグルのTPUを長期で受託 Anthropicは2027年から約3.5GW分
ブロードコムは2026年4月6日、グーグルの将来のTPUを開発・供給する長期契約を結んだと開示しました。同じ開示で、Anthropicが2027年から同社を通じて約3.5ギガワットの計算能力を使うとしています。
SMRとは 米規制当局は1基7.7万キロワットの設計を承認、グーグルとアマゾンが購入の契約
小型モジュール炉（SMR）は、工場でつくる小さな原子炉です。米原子力規制委員会は2025年5月、1基7万7000キロワットのニュースケールの設計を承認しました。
PPAとは マイクロソフトはブルックフィールドと10.5ギガワットの枠を結び、単独の最大級の契約の約8倍
PPAは、会社が発電所から長期で電気を買う契約です。マイクロソフトは2024年5月、カナダのブルックフィールドと、2026〜2030年に10.5ギガワット超の新しい再生可能エネルギーを開発する枠組みに合意しました。
再生可能エネルギーの調達とは アマゾンは42ギガワット分、グーグルは2025年に12ギガワット超を新たに契約
再生可能エネルギーの調達は、使う電気を太陽光や風力などでまかなう取り組みです。アマゾンは2026年1月時点で、30か国の712件、合計42ギガワット分の炭素を出さない電源の事業に関わっています。
ワット当たり性能とは 省電力のスパコン首位は1ワット73ギガフロップス、グーグルのTPUは世代で2倍
ワット当たり性能は、1ワットの電気で出せる計算の速さです。2026年6月の省電力のスパコンの順位Green500の首位は、エヌビディアのGH200を使う仏KAIROSで、1ワットあたり73.282ギガフロップスでした。
TOPS/Wとは グーグルの端末用AIチップは1ワットで2兆回、パソコンのAI処理は40TOPS超に
TOPS/Wは、1ワットで1秒間に何兆回の演算ができるかを示す指標です。グーグルの端末向けAIチップEdge TPUは4TOPSを出し、効率は1ワットあたり2TOPSです。
AIの電力効率とは チップ・建物・モデルの3段で決まる グーグルの建物のPUEは1.09
AIの電力効率は、同じ電気でこなせるAIの仕事の量です。エヌビディアはGB200 NVL72で推論の電力を同じ数のH100の最大25分の1にできるとし、グーグルはデータセンターのPUEを1.09と公表しています。
評価ベンチマークとは 57科目のMMLUが満点近くになり、2500問の新しい試験へ
評価ベンチマークは、AIモデルを同じ問題で採点して比べる試験です。2020年に作られたMMLUは上位のモデルの正答率が9割を超え、約1000人の専門家が作った2500問の新しい試験が使われるようになりました。
長い文脈とは グーグルとアンソロピックは100万トークンに 20万を超えると料金は2倍
長い文脈は、AIが一度に読み込める文章の量のことです。アンソロピックは2025年8月、Claude Sonnet 4を100万トークンに広げ、20万トークンを超える入力の料金を2倍にしました。
MFUとは GPT-3は21.3%、PaLMは46.2%、Llama 3は38〜43%
MFUは、チップの最大の計算能力のうち、モデルの計算に使えた割合です。グーグルのPaLMは46.2%、メタのLlama 3は38〜43%でした。
パイプライン並列とは 層の並びをGPUに割り振る流れ作業、Llama 3は16段に分割
パイプライン並列は、モデルの層を前後の区間に分けてGPUに割り振り、工場の流れ作業のように学習させる方法です。メタはLlama 3 405Bの学習で、モデルを16の区間に分けました。
光インターコネクトとは データセンターの配線を光に、グーグルの光スイッチは費用の5%未満
光インターコネクトは、計算機や半導体の間のデータを光で運ぶ配線の総称です。グーグルは、4,096個のTPUを光の経路切り替えのスイッチでつなぎ、その費用はシステム全体の5%未満、電力は3%未満だったと報告しています。
メモリ帯域とは 端子の数×速さで決まる、HBM4は端子を2,048本に倍増
メモリ帯域は、メモリと計算の回路の間で1秒間に運べるデータの量です。エヌビディアのGPU1基の帯域は、H100の毎秒3.35テラバイトから、Rubinの毎秒22テラバイトに広がります。
量子化とは 学習後か学習中か、グーグルのGemma 3は重みを54GBから14.1GBに
量子化は、AIのモデルが使う数値を16ビットから8ビットや4ビットに減らし、メモリと計算を軽くする方法です。グーグルは2025年4月、学習の段階から4ビットに慣らしたGemma 3 27Bを公開し、重みの大きさを54GBから14.1GBにしました。
JAXとは 関数を変換して速くするAIの道具、TPUの9216チップ構成も視野
JAX（ジャックス）は、Pythonで書いた配列の計算を、コンパイルや自動微分の形に変換して速く動かす公開のライブラリです。同じコードがCPU、GPU、グーグルのTPUで動き、2026年10月23日に0.12.0.1版が出ました。
PyTorchとは AIの学習と推論を書く道具、最新2.15版は583人が開発に参加
PyTorch（パイトーチ）は、AIのモデルをPythonで組み立て、GPUなどで学習・推論させるための公開のソフトです。2026年10月28日に出た2.15版には、583人から3,117件の変更が入りました。
AI向けコンパイラとは モデルを各社の半導体向けに組み直すソフト
AI向けのコンパイラは、AIのモデルの計算をまとめて読み取り、半導体ごとの速い命令に組み直すソフトです。PyTorchの開発陣によると、新しい言語Helionの自動設定は、vLLMの手書きのCUDAの部品より1.27倍速く動きました。
アルファベット、2026年の設備投資は9か月で1,320億ドル 年間予想の中間値の66%
アルファベットの2026年1〜9月の設備投資は1,319億5,300万ドルで、年間予想の中間値2,000億ドルの66.0%にあたります（計算）。予想の幅に収めるには、10〜12月に630億〜730億ドルを使う計算です（計算）。
米IT大手の設備投資、2019年から6年で5倍超 2026年1〜9月は3社で3,907億ドル
アマゾン、アルファベット、メタの3社の設備投資の支出は、2025年に合計2,929億5,700万ドルでした。2019年の5.3倍です（計算）。2026年は1〜9月だけで3,906億7,800万ドルとなり、すでに2025年の通年を3割強上回っています（計算）。
データセンターの電力の統計 アイルランドは2025年に7,663GWhで国の電力の23%
アイルランドのデータセンターは、2025年に国内で計量された電力の23%を使いました。消費量は7,663ギガワット時で、2015年の約6.2倍です（計算）。データセンターの電力を国の公式統計で毎年出している国は多くありません。
AIの推論の値段、同じ性能なら1年半で280分の1に 1回あたりの電力も1年で33分の1
GPT-3.5並みの性能のAIを使う値段は、2022年11月から2024年10月の約1年半で280分の1に下がりました。グーグルは、対話AI「Gemini」への問いかけ1回の電力が、2024年5月からの1年で33分の1になったと公表しています。
AIモデルの性能比較をどう読むか 対戦型の順位で上位4社は25点差、よく使う試験の問題の最大42%に不備
スタンフォード大学の「AI Index 2026」によると、2026年3月の対戦型の順位で、上位4社のモデルの差は25点以内に収まりました。一方で、広く使われる試験では問題の2〜42%に不備が見つかり、数字の差をそのまま性能の差と読むのは危うくなっています。
米国のAI規制、連邦は州法を抑える方向 大統領令14365から司法省の新しい作業班まで
米国の連邦政府は2025年12月11日の大統領令14365で、州のAIの法律に法廷で対抗する方針を打ち出しました。司法省が2026年1月9日に置いた専任の作業班は、10月13日に新しい「司法省スーパーインテリジェンス作業班」に統合されました。
EUのAI法、高リスクAIの規制を2027年12月2日に先送り 改正規則2026/1744が7月24日に公布
欧州連合（EU）はAI法の一部を改める規則を2026年7月24日に公布し、高リスクAIへの規制の開始を2027年12月2日に延ばしました。違反の罰金は最大3,500万ユーロか世界の売上高の7%で、変わっていません。
AIのデータセンターと水 グーグルの消費は2025年に34%増の109億ガロン、マイクロソフトは冷却に水を使わない設計へ
グーグルがデータセンターとオフィスで消費した水は、2025年に109億ガロン（約4,100万立方メートル）で、前年比34%増えました。マイクロソフトは、電力1キロワット時あたりの水の使用量を2025年に0.27リットルまで下げたと公表しています。
Anthropicの計算資源、アマゾンと最大5GW・10年で1,000億ドル超 TPUは5GW、Azureは300億ドル
Anthropicは2026年4月20日、アマゾンと最大5ギガワットの新しい計算の能力を確保する契約を結び、今後10年でAWSの技術に1,000億ドル超を使うと発表しました。グーグルとブロードコムとは、2027年から動き始める5ギガワットのTPUの契約を結んでいます。
AIの推論の需要、グーグルの処理量は月3.2京トークン 2024年5月の約330倍に
グーグルは2026年5月、自社のサービス全体で処理するトークンの量が月3.2京（3,200兆）を超えたと発表しました。2024年5月の9.7兆から約330倍（計算）、1年前の約480兆からは約7倍です。
AIの学習の計算量、約5か月ごとに2倍 Grok 4の学習の排出は7万2816トンと推計
米スタンフォード大学の「AI Index 2025」によると、主なAIモデルの学習に使う計算の量は約5か月ごとに2倍になっています。2026年版は、最も計算を使うモデルの学習には1億ワットを超える電力が必要だったと推計しています。
米国のAIデータセンター、電力を取れる地方へ グーグルはテキサス州に2027年までに400億ドル
米IT大手の大型のAIデータセンターは、電力を確保しやすい州の郡部に建てられています。グーグルは2025年11月14日、テキサス州の2つの郡に新しい拠点を建て、2027年までに同州へ400億ドルを投じると発表しました。
IT大手と原子力の電力契約、メタは1,121MWを20年 マイクロソフトは停止した原発の再稼働分を買い取り
米IT大手が、原子力発電所の電気を20年単位で買う契約を相次いで結んでいます。メタは2025年6月、イリノイ州のクリントン原発から1,121メガワットを2027年6月から20年間買う契約を結びました。
データセンターの電力契約、使用量の85%を12年払う料金も オハイオ州が承認
米オハイオ州の規制当局は2025年7月9日、大きなデータセンターに、契約した電力の85%分の料金を、使わなくても最長12年払わせる仕組みを認めました。電力会社が送電網に投資した後で計画が消え、費用が他の利用者に回るのを防ぐためです。
米国のデータセンター建設額、9月は年率965億ドルで90%増 オフィスの建設額の3分の2に
米国勢調査局によると、米国の民間のデータセンターの建設額は2026年9月に季節調整済みの年率で964億6,200万ドルでした。前年同月の507億ドルから90.3%増え（計算）、オフィス全体の建設額の66%を占めます（計算）。
グーグルのTPU、第8世代で学習用「8t」と推論用「8i」に分かれる 1ポッド121エクサフロップス
グーグルは2026年4月、AI向けの自社半導体TPUの第8世代を、学習用の「TPU 8t」と推論用の「TPU 8i」の2種類に分けて発表しました。8tは9,600個をつないだ1つの組で121エクサフロップスの計算ができるとしています。
ハイパースケーラーとは グーグルのクラウド売上は7〜9月期に2倍、AWSは39%増
ハイパースケーラーは、巨大なデータセンターを自前で持ち、計算の能力を貸し出すクラウドの大手です。2026年7〜9月期のクラウドの売上は、グーグルが307億ドルで前年同期比103%増、アマゾンのAWSが460億ドルで39%増でした。
PUEとは グーグルの全施設平均は1.09、世界の平均は1.54
PUEは、データセンター全体の電力をIT機器の電力で割った効率の指標です。グーグルは、2026年4〜6月期までの12か月の全施設の平均を1.09と公表しています。
スケールアップとスケールアウトとは NVLinkは72基、UALinkは最大1,024基、イーサネットは12万基超
AIの計算機の広げ方には、GPUの組を大きくするスケールアップと、組の数を増やすスケールアウトがあります。エヌビディアのNVLinkは72基を1組にまとめ、業界団体のUALinkは最大1,024基をつなぐ仕様を決めました。
RAG（検索拡張生成）とは 2020年の論文はウィキペディアの索引と生成モデルを組み合わせた
RAGは、外部の文書を検索し、見つけた内容をもとにAIに答えさせる仕組みです。名前を広めた2020年5月の論文は、ウィキペディアを数値の索引にした検索と、文章を生成するモデルを組み合わせました。
AIエージェントとは 1回の質問に答えるAIから、18時間作業を続けるAIへ
AIエージェントは、目標に向けて手順を考え、道具を使い、結果を見て次の手を決めるAIです。Anthropicは9月22日に出したClaude Opus 5.5の発表で、顧客の試用で18時間を超えて作業を続けた例を紹介しました。
マルチモーダルとは Geminiでは音声1秒が32トークン、画像1枚が258トークン
マルチモーダルは、文章、画像、音声、動画をまとめて扱えるAIの性質です。グーグルの資料によると、Geminiは音声を1秒あたり32トークン、小さな画像を1枚258トークンに直して処理します。
大規模言語モデル（LLM）とは 2017年のTransformerから、利用者10億人のGeminiまで
大規模言語モデル（LLM）は、文章の続きを予測する学習を大量の文章で行い、質問への答えや文章の作成ができるようにしたAIモデルです。アルファベットは10月28日、Geminiのアプリの利用者が10億人に達したと明らかにしました。
FLOPSとは スパコン首位は2.198エクサFLOPS、AIチップの数字とは単位の精度が違う
FLOPSは、1秒間に何回の小数の計算ができるかを示す単位です。2026年6月のTOP500で首位になった中国の「LineShine」の実測の性能は2.198エクサFLOPS（1秒に約220京回）でした。
トークンとは 英語なら約4文字で1トークン、料金は100万トークンあたりで決まる
トークンは、AIのモデルが文章を処理するときの最小の単位です。グーグルは、Geminiでは1トークンが英語の約4文字に当たり、100トークンが英単語60〜80語ほどになると説明しています。
推論（インファレンス）とは グーグルの自社モデルのAPIは1分に約320億トークンを処理
推論は、できあがったAIモデルを使って答えを出す計算です。アルファベットは10月28日、自社モデルのAPIが1分あたり約320億トークンを処理していると明らかにしました。
学習（トレーニング）とは メタのLlama 3.1 405Bは15兆トークンをGPU3084万時間で学んだ
AIの学習は、データを読ませて答えのずれを測り、ずれが小さくなる方向にモデルの数値を直す計算を繰り返すことです。メタは2024年7月、4050億パラメータのLlama 3.1の学習にH100を延べ3084万GPU時間使ったと公表しました。
AIアクセラレーターとは GPU・TPU・自社チップの総称、エヌビディアのデータセンター売上は四半期890億ドル
AIアクセラレーターは、AIの計算を専門に速くする半導体の総称です。エヌビディアの2026年5〜7月期のデータセンター部門の売上は890億ドルで、前年同期比117%増えました。
減価償却とは SMICは売上の約4割、ラムリサーチは1.5%と業態で重さが違う
減価償却は、設備を買った金額を使う年数に分けて費用にする仕組みです。中国のSMICの2026年7〜9月期の減価償却費は12億7042万ドルで、売上の約4割に当たりました（計算）。
設備投資（Capex）とは アルファベットは7〜9月に514億ドル、前年同期の2.1倍
設備投資（Capex）は、何年も使う設備を買うためのお金で、決算ではキャッシュフロー計算書に出ます。アルファベットの2026年7〜9月期の設備投資は513億5500万ドルで、前年同期の2.1倍でした（倍率は計算）。
カスタムASICとは 大手IT企業が設計を主導し、半導体会社が仕上げる自社専用のAIチップ
カスタムASICは、大手IT企業が自社のAIの計算に合わせて作らせる専用の半導体です。請け負う米ブロードコムのAI向け半導体の2026年5〜7月期の売上は167億ドルで、前年同期比221%増えました。
UCIeとは 別々の会社のチップレットを1つのパッケージでつなぐための共通規格
UCIeは、パッケージの中でチップレットどうしをつなぐ業界共通の規格です。策定団体は2026年11月12日に4.0版を公表し、メモリとの接続で1ミリメートルあたり毎秒約2.5テラバイトの帯域密度を示しました。
スノーフレークはどんな会社か 製品売上は37%増の14億9190万ドル、3四半期続けて伸びが加速
米スノーフレークの2026年5〜7月期（2027年度第2四半期）の製品売上は14億9190万ドルで、前年同期比37%増えました。財務責任者は、AI関連の売上が目に見えて増えたことを伸びの理由に挙げています。
ルメンタムはどんな会社か レーザー部品と光回路スイッチで売上が前年の2.4倍に
米ルメンタムの2026年7〜9月期（2027年度第1四半期）の売上は12億6260万ドルで、前年同期比136.5%増えました。10〜12月期は15億7500万〜16億2500万ドルを見込みます。
米IT大手4社、7〜9月期の設備投資2,087億ドル 2026年見通しの合計は7,200億ドル超
米IT大手4社の2026年7〜9月期の設備投資は、各社の開示を足すと約2,087億ドルでした（計算）。4社が示した2026年の設備投資の見通しの合計は、7,200億〜7,400億ドルになります（計算）。
AIの学習と推論 求められる半導体の違い
AIの計算は、モデルを作る学習と、答えを出す推論に分かれます。マイクロンは、モデルの大型化や長い文脈の処理が、AIの計算に必要なメモリと記憶装置の量を増やしていると説明しています。
データセンターと電力 米国では2028年に電力の最大12%との推計
米エネルギー省の推計では、米国のデータセンターの電力使用は2023年に全体の約4.4%でした。2028年には約6.7〜12%に増えると見込まれています。
GPU・TPU・ASICの違い 汎用か専用か、AI半導体の選び方
AIの計算を担う半導体は、汎用のGPUと、用途を絞った専用品（TPUを含むASIC）に分かれます。専用品の設計を請け負う台湾の世芯（Alchip）の10月の売上は、前年同月比515.8%増えました。
今月の数字 米IT大手4社の設備投資、7〜9月期は計2,087億ドル
米国のIT大手4社の2026年7〜9月期の設備投資は、合計で約2,087億ドルでした（計算）。アマゾンは773億ドル、アルファベットは514億ドルで、ともに前年同期の2倍を超えています。
AIチップの自社開発、4社が量産段階に マイクロソフトはMaia 300を2027年に
米クラウド大手4社が、AI向けの演算チップの自社開発を量産段階に進めています。マイクロソフトは10月、「Maia 300」を2027年から数ギガワット規模で導入し、自社の推論の主力にすると発表しました。
Anthropicとグーグル、9〜11月に新モデル8種 入力100万トークン2〜8ドル
2026年9月から11月にかけて、AnthropicとグーグルがAIの基盤モデルの新版を相次いで公表しました。Anthropicは9月22日に「Claude Opus 5.5」、グーグルは10月13日に「Gemini 4 Argon」を一般向けに出しました。
AIクラウドの受注残膨らむ オラクル6,640億ドル、コアウィーブ1,325億ドル
AI向けの計算能力を貸すクラウド各社の受注残が膨らんでいます。オラクルの残存履行義務（RPO）は8月末に6,640億ドル、コアウィーブの受注残は9月末に約1,325億ドルでした。
ブロードコム カスタムAIチップとネットワークで売上の56%
米ブロードコムは、半導体とインフラ・ソフトウエアを手がける会社です。2026年5〜7月期は、AI向け半導体の売上が167億ドルで、全社売上の56%を占めました（比率は計算）。
ブロードコム、5〜7月期売上296億ドル AI半導体167億ドルで3倍強に
米ブロードコムの5〜7月期の売上は295億9,100万ドルで、前年同期より86%増えました。AI向け半導体の売上は167億ドルで、前年同期比221%増、前期比54%増でした。