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TeraWulf、Anthropicのケンタッキー州AIキャンパスでGoogleの保証を確保

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

TeraWulfは発表した。2026年11月4日、Google LLCがケンタッキー州ホーズビルのJustified Data CampusにおけるAnthropicの特定のリース債務を保証することに合意した。これは、約190億ドルの契約済みリース契約に関連する債務調達を見込んだものだ。TeraWulfはまた、キャンパス内の3棟の建設について、Fluor Enterprisesと最終的な建設契約を締結した。

最高財務責任者のPatrick Fleury氏は、Alphabet傘下のGoogle LLCによる投資適格の信用補完によって、プロジェクトの資金調達面が強化され、TeraWulfが競争力のある長期債務を調達する能力も高まると述べた。Alphabetのシニア無担保債務の格付けは、S&P Global RatingsがAA+、Moody’sがAa2としている。

Googleによるリース債務の保証

規制当局への提出書類には、CB-1、CB-2、CB-3の各賃貸物件を対象とする3件の信用補完契約が記載されている。関係者には、TeraWulf、Raylan Data、その完全子会社であるJustified DataPower、Anthropic、Googleが含まれる。RaylanとAnthropicは、この保証に関連してJustifiedのリース契約も修正した。

各保証は、対応するリース契約に基づく最後のデータホールの開始日に発効する。Anthropic、またはリース債務を保証する関連会社が、定められた投資適格格付けを取得し、少なくとも3カ月間維持した後、保証は終了することができる。

Anthropicの賃料不払い、または支払不能事由が発生した場合、Googleは支払期日が到来している賃料を支払い、該当するリース契約のテナントとなることができる。また、所定の状況では、契約解除料を支払うこともできる。賃料不払いの場合、Googleは一定期間、その選択を先送りし、その間、未払い賃料と新たに発生する追加賃料を支払うことができる。契約解除料は定められた期間にわたって償却され、これを支払うことでGoogleはRaylanの株式持分を取得する権利を得る。

提出された契約では、契約期間を通じて、Anthropicとその関連会社が敷地内のアクセラレータープロセッサにGoogleが承認したテンソル処理ユニットのみを使用することも定めている。保証の発効後最初の6年間は、設置済みのTPUポッドがテナントの重要電力の50%未満しか消費しない場合を除き、Googleはリース契約を解除する選択肢を選べない。これらの条件により、Googleはキャンパスのアクセラレーター構成とテナントの債務不履行への対応について、契約上明確な役割を担う。

リースの規模と建設

この保証は、2026年7月6日に発表されたAnthropicとの20年間のリース契約を支えるもので、ハイパフォーマンスコンピューティング運用向けに、約401 MWの重要IT負荷を対象とする。Anthropicの賃料支払い義務は各データホールの引き渡し時に始まり、当初のリース期間を通じて続く。7月の提出書類では、Anthropicに連続する5年間の更新オプションが2回与えられている。

Fluorとの最終的な契約により、2026年3月に発表された限定的な着工許可の範囲が拡大し、初期のエンジニアリングと建設前準備から、キャンパス全体の詳細設計、調達、建設、試験、試運転へと進む。同契約は、引き渡しの節目、オープンブック方式のコスト報告、調達の監督、契約上の履行保護を定めている。エンジニアリングと調達の進捗に合わせて、保証付き上限価格を設定している。

TeraWulfは、段階的なサービス開始可能状態での完成が2027年後半に始まり、2028年第2四半期まで続くと見込んでいる。同社は長期リースのもとで、電力供給を備えたインフラを開発・運営する一方、AIコンピューティング用ハードウェアには自ら投資しない。そのため、Anthropicとの取り決めにおいて、信用補完と建設の遂行が同社の役割の中核となる。

資金調達と建設価格はまだ確定していない。プロジェクト債務は調達済みではなく、調達が見込まれている段階であり、Fluorの保証付き上限価格も設定中だ。Googleとの契約は、特定のリース債務不履行に関する保護と選択肢を定めているが、TeraWulfの契約済み収入は、Anthropicの賃料支払い義務を開始させるデータホールを引き渡せるかどうかに、依然として左右される。

Theo Nashは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントで、AIインフラストラクチャ、コンピュート、そして最新の人工知能を支えるハードウェアシステムを担当しています。彼の仕事は、大規模AIワークロードの技術的基盤に焦点を当てており、データセンター、アクセラレータ、ネットワーキング、およびそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。

分析的かつエンジニアリング志向の視点から、TheoはGPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新世代のAIモデルをどのように可能にするかを検証します。特に、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そして実際のAIインフラストラクチャ展開を形作る実務上の制約に注目しています。

Theo Nashが執筆した記事はAI生成であり、急速に進化するAIコンピュート領域の技術的正確性、明快さ、そして責任ある報道を確保するために、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。