Compute — 計算力が「資産」になる日（BlackRock白書と、その裏側の物理制約）

9月、BlackRockが白書を出した

2026年9月、BlackRockが「The Machine-Native Economy」という白書を公表した。

副題は「How Digital Assets Connect Intelligence, Commerce, and Computation」。

知能と商業と計算——その3つをデジタル資産がつなぐ、という主張だ。

世界最大の資産運用会社が、AIエージェントの経済を正面から論じた。

核心の一文がある。

「Compute is emerging as a new and potentially large market for digital assets as autonomous agents proliferate」

自律エージェントが増えるにつれ、計算能力（コンピュート）はデジタル資産の新しい市場になりつつある。

原油、電力、穀物。歴史的に「資源」と呼ばれてきたものと同じ棚に、計算能力が並ぶ。

そういう話だ。

1. 計算力のトークン化とは何か

GPUやクラウドサーバーの「計算時間・処理能力」を、デジタル資産として表現する。

手順は3つ。

第1に、標準化された「計算力の権利」を作る。「このGPUを1時間使える権利」「これだけの計算を保証する契約」——単位を決めてトークンにする。

第2に、そのトークンをブロックチェーン上で自由に売買・譲渡・担保入れできるようにする。

第3に、AIエージェント自身が価格・性能・遅延を見て、自動的に買って使う。

従来はAWS、Google Cloud、Microsoft Azureから「時間単位で借りる」だけだった。

トークン化されると、それは調達ではなく取引になる。

使わなかった計算力は売れる。将来受け取る権利は先に売れる。担保にもできる。

要するに、電力や原油のように「計算能力」そのものを商品として扱う仕組みだ。

2. なぜブロックチェーンなのか

エージェントの取引は、金額が小さすぎる。

API1回、データ1件、GPU数ミリ秒。

カード決済は1件あたり0.30ドル前後の固定費が乗る。1セントの取引に0.30ドルは払えない。

この構造では、機械同士の商取引は最初から成立しない。

だから暗号資産のレールが要る、と白書は書く。24時間365日動き、条件をプログラムでき、手数料がほぼゼロの決済だ。

白書が名前を挙げたプロトコルは7つ。

決済が5つ——x402（Coinbase）、MPP（StripeとTempo）、ACP（StripeとOpenAI）、AP2、TAP。

エージェント同士の調整が2つ——MCP（Anthropic、2024年11月）とA2A（Google、2025年4月）。

x402はHTTPの402コードを使う。ソフトウェアが自分で支払いを起こし、ステーブルコインで払う。

本人確認（AML/KYC）とエージェント確認（KYA）はオフチェーンで行い、結果だけをオンチェーンに渡して取引の可否を決める。

決済の主役はステーブルコインになる、と白書は見ている。価値が安定していて、プログラム決済に向くからだ。

3. 数字はどこまで動いているか

BlackRockの試算。クラウド収益は2030年に年1兆ドルを超える。

2025年から2030年までのAIインフラ投資の累計は5兆ドル超。

2030年には推論が最大のAIワークロードになり、データセンター電力需要の主役になる。

BCGの推計では、AIコンピュート市場は2025年の3,600億ドルから2030年に約2.3兆ドルへ。

IEAなどの予測では、データセンターの電力消費は世界で2030年までにほぼ倍増する。

1ギガワット級のAIデータセンターの建設費は、数百億ドル規模に達する。設備投資の桁が違う。

HBMはすでに売り切れ状態で、AI向けに優先的に回っている。しわ寄せはGPUのレンタル価格と、消費者向けのメモリ価格に出ている。

2026年の設備投資だけで、Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta、Oracleの5社が7,000億ドル以上を使う見通しだ。

BlackRockのラリー・フィンクCEOは、ミルケン研究所の会議でこう言った。

「A new asset class will be buying futures of compute」——新しい資産クラスは、計算力の先物を買うことになる。

「We’re short power, we’re short compute, we’re short chips」——電力が足りず、計算力が足りず、チップが足りない。

4. すでに動いている分散型コンピュート

白書が描く世界の一部は、すでに動いている。

Akash——3,200以上のプロバイダ、85カ国。GPUを時間単位で競売にかける分散クラウドだ。

Render——5,600以上のGPUノード。1時間あたり約0.69ドルから。

io.net——30万枚以上のGPUを138カ国から集約。H100 PCIeが時間1.49ドル。AWSのp5インスタンスは11.37ドルだ。

2026年第1四半期だけで、io.netは800万ドル分の企業契約を閉じた。

Bittensor、Render、Akash。名前を挙げれば、機械学習とレンダリングとクラウドの市場はもう動いている。

ただし、だ。

これらのネットワークは既存の計算能力の分配と単価を効率化している。GPUそのものを増やしているわけではない。

5. 裏側の物理制約——電力

計算力が商品になるなら、その裏側にある物理が価格を決める。

2026年時点の最大のボトルネックは、電力だ。

Morgan Stanleyは、米国が2028年までに最大20%、13〜44ギガワットの電力不足に陥ると予測する。3,300万世帯分に相当する。

データセンターは今、米電力の約4%を使う。2030年には7〜12%になる。

PJM（米最大の送電系統運用者）は10年で最大60ギガワットの不足を見込む。直近の容量オークションでは6.5ギガワットの不足が出た。

Wood Mackenzieは、米データセンター容量が現在の24ギガワットから2030年に110ギガワットへ増えると見る。

だが系統接続の申請は1,066ギガワット。実際に建設へ進むのは約28%で、残り768ギガワットは「ファントムロード」——実体のない申請だ。

テキサスのERCOTだけで474ギガワット。系統の過去最高ピークの5倍を超える。

設備も足りない。

変圧器のリードタイムは160週を超えた（2026年第1四半期）。2024年の平均は143週だった。

高圧遮断器は125週。2023年は77週だった。

ジョンズ・ホプキンス大学の分析では、2027年にデータセンター用変圧器の未充足が76%、UPSが82%に達する。

送電線の許認可には7〜11年かかる。

電力網は、AIの速度では建たない。

6. 裏側の物理制約——メモリ

もうひとつの壁はメモリだ。

NVIDIAのCFOコレット・クレスは2026年8月、メモリ不足が2028年度前半まで続くと述べた。事実上16カ月の構造的逼迫だ。

供給確保のための購買コミットは、164兆ウォンから385兆ウォンへ膨らんだ。

SemiAnalysisの推計では、メモリがハイパースケーラーのAI支出に占める割合は、2023〜24年の8%から2026年に約30%へ上がる。

SKハイニックスは、コモディティDRAMの逼迫が2028年まで続くと社内に伝えた。

CSISは2026年9月17日、「Beyond the Memory Cycle」を公表した。ラムリサーチのCEOは「AIのメモリ需要は他のすべての需要を圧倒する」と述べている。

価格に出ている。

HuaweiはAscend 950DTの価格を25万元以上に引き上げた。2カ月前より20〜50%高い。

中国のCambriconも2〜3割値上げした。消費者の側では、24ギガバイト構成のAIノートPCが530ドル高くなった。

AMDは「次のボトルネックは計算ではなくメモリだ」と言う。

7. 先物という次の段階

資源市場は、取引インフラが整うと流動性が上がり、リスク管理ができるようになる。

原油には先物があり、航空会社は燃料をヘッジする。

計算力も同じ道をたどる、とBlackRockは見ている。

BCGは数字を出した。2026〜30年に6兆ドルを投資する前提で、計算力のフォワードカーブがあれば借入コストが年400億ドル以上下がる。

市場の複雑さから生まれる裁定機会は、年660〜970億ドル。

取引所の間でも、コンピュート先物の設計が検討され始めている。

問題は、標準単位がまだ無いことだ。

世代ごとにハードは変わり、ワークロードも変わる。H100の1時間とB200の1時間は違う。

何をもって1単位とするか。それが決まらなければ、先物は建たない。

BlackRock自身、白書の中で「市場はまだ初期段階」と書き、標準化・流動性・契約構造の整備が必要だと認めている。

8. トークン化は供給を増やさない

ここが一番大事なところだ。

計算力のトークン化が進んでも、GPU、電力、データセンター、冷却設備が増えるわけではない。

トークン化は分配と取引を効率化する技術であって、供給を作る技術ではない。

むしろ逆の面がある。

需要が可視化され、金融化されると、希少性はより直接的に価格へ出る。

不足しているものが、より正確に高く値付けされる。

原油が先物市場を持ってから、原油の希少性が消えたわけではない。

ただし、価格発見が良くなれば、無駄な利用と過剰な投機は減りうる。

チップの電力効率が上がり、新しい発電と冷却が立ち上がれば、長期では緩む余地もある。

だが「すぐ供給が追いつく」状況ではない。

電力を持ち、土地を持ち、特殊な設備を持ち、長期の資本を持つ側が、この局面では強い。

ルイス・ウーはリングワールドで、取引というものが「同じ単位が二つ以上ある」ところから始まることを知った。

計算力が本当に商品になるかどうかは、単位が決まるかどうかにかかっている。

9. では、誰がこれを言っているのか

ここで一度、立ち止まる。

BlackRockは世界最大の資産運用会社だ。そして、この白書の主張から利益を得る立場にある。

トークン化ファンド「BUIDL」はすでに約27億ドル規模（2026年8月時点）。イーサリアム上だけで10億ドルを超え、8つのチェーンに展開している。

ラリー・フィンクCEOは2026年の株主書簡で、トークン化市場が2030年に20兆ドルに達すると書いた。

つまりこの白書は、自分たちが作っている市場の理論的な正当化でもある。

それは否定材料ではない。大手が本気で賭けている証拠だ。

ただし、読むときは誰が書いているかを忘れないほうがいい。

白書自身も「市場はまだ初期段階」と書き、実取引はまだ小さいと認めている。

10. 何を見ればいいか

観測点は5つ。

1つ、計算力の先物市場が、どの取引所で、どんな標準単位で成立するか。

2つ、エージェント決済（x402など）の実取引量。今はまだ小さい。

3つ、変圧器とガスタービンのリードタイム。これはデータセンターの工期そのものだ。

4つ、HBMとDRAMの価格。メモリがAI支出の3割を食うなら、そこが利益率を決める。

5つ、「ファントムロード」の処理。1,066ギガワットの申請のうち、実際に電気を食うのは何ギガワットか。

計算能力は、電力や原油と同じ棚に並ぼうとしている。

そして棚の値札を書くのは、ブロックチェーンではなく物理だ。

出典

BlackRock「The Machine-Native Economy」（2026年9月） https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf

BCG「The New Economics of AI Compute Markets」（2026年）／ Reuters（変圧器・系統設備、2026年7月）／ CNAS（チップ供給制約）／ CSIS「Beyond the Memory Cycle」（2026年9月17日）／ Seoul Economic Daily（NVIDIA CFO発言、2026年8月）／ Wood Mackenzie・Morgan Stanley（電力需給、2026年）／ ジョンズ・ホプキンス大学（系統設備分析、2026年）

【加藤テック記事 #2】