NASDAQ上位企業の金使用料比較

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NASDAQ上位企業の金使用料比較

Alphabet / NVIDIA / Apple / Microsoft はAmazon / Tesla よりもはるかに大量の金(Gold)を使用している。しかもこれは 偶然ではなく、構造的な理由 による。

■ 金を大量に使う企業

NVIDIA(GPU)
Apple(SoC+高密度デバイス)
Microsoft(データセンター+高級端末)
Alphabet(GCP+TPU+量子系研究)

■ 金をほぼ使わない企業

Amazon(Eコマース中心。AWS自社設計チップの金量は限定)

Tesla(車両は大電流→金は不向き。金使用量は極少)

🟡 なぜ金は “特別な金属” なのか?

金の電子部品用途は:

  • 腐食しない
  • 接触抵抗が極めて安定
  • 超微小電流でも確実に通電
  • 高周波信号に強い(GHz帯)
  • ワイヤボンディングで最強の安定性

つまり:“高度なコンピューティングになればなるほど金の利用量が爆増する”

🟩 NVIDIA がどれだけ金を使うか

NVIDIA の GPU(H100等)は:

  • ダイ上に数千の金ボンドワイヤ
  • 基板の金メッキ(ENIG)
  • 高密度BGAパッケージの金端子
  • AIクラスタ用サーバーにも金メッキ多数

1基の H100 あたり:

  • 0.03〜0.1g の金 と推定できる

しかし A100 → H100 の AI ブームで
世界中で 数百万基 が同時に使われるので、
業界全体の金消費量は 数トンレベルになる可能性すらある

これは Tesla の車 10万台分の金使用量を軽く超える。

🟦 Apple は金使用量が「世界最大級」

Apple は:

  • iPhone
  • Mac
  • iPad
  • Apple Watch
  • AirPods
  • MシリーズSoC
  • TSMC 3nm パッケージ

これら全部で金を使っている。

iPhone 1台あたり 0.03〜0.05g の金
→ 年間2億台
6,000〜10,000kg=6〜10t の金

企業単体として世界最大級の金消費者

🟪 Microsoft は “データセンター” が金の塊

Microsoft Azure のデータセンターは:

  • GPU、FPGA
  • 高密度ネットワーク
  • CPUサーバー数百万台
  • FPGA(Project Catapult)にも金
  • Surface のハードウェアにも金

クラウド事業は

ハードウェアの接点の数 × 規模 = 使用する金の量

になるので、クラウド規模=金の使用量の向上。

🟥 Alphabet(Google)も金を大量に使う理由

  • TPU(Tensor Processing Unit)
  • GCP(Google Cloud Platform)
  • 検索クローラ用超大規模データセンター
  • スマホPixel
  • 量子コンピューター(Sycamore)

量子コンピューターは特に金を使う。
量子ビットの接触・冷却・配線は 金メッキ+金ワイヤ必須

🟧 一方 Amazon はなぜ金が少ないのか?

❌ Amazon本体:ほぼゼロ(物流・ECの会社)

商品の流通企業であり、金を使うのはユーザーデバイス(Fire等)くらい。

△ AWS はハードウェアを使うが

AWS は **カスタムチップ(Graviton、Inferentia 等)**を使い、
いずれも TSMC製 で金メッキされているが、
規模が Azure/Google より小さい

よって:Amazon ≠ 高密度半導体の大量投入企業

🟦 Tesla が金を使わない理由

Tesla の車両は:

  • 高電圧(400〜800V)
  • 大電流
  • パワーエレクトロニクス中心

金は:

  • 大電流用途は不向き
  • 接触面積を広げる必要がある(金は柔らかすぎる)
  • コストが高い
  • 車は湿気・温度変化・振動でメッキが剥がれやすい

→ 使うのはごく一部の ECU やコネクタのみ。
量としては非常に少ない(1台あたり 0.5〜1g 未満)。

GPUクラスタ 1ラックの金使用量 < Tesla 5万台分の金という状態すらあり得る。

⭐ 結論

Alphabet・NVIDIA・Apple・Microsoft は「大量の金を使うハードウェア企業」Amazon・Tesla は「金使用量が極めて少ない企業」。

そしてその理由は構造的:

  • 高速信号
  • 微細回路
  • 超微小電流
  • 腐食しない接点
  • 高周波安定性
  • 半導体パッケージ
  • データセンター規模