全米経済研究所の調査によれば、米欧豪6,000社のCEOの90%がAI導入による雇用・生産性への影響を認めていない。本動画では、テクノロジー批評家のEd Zitronが、AIへの1兆ドル超の投資が実態を伴わない「バブル」であることを鋭く指摘する。OpenAIやAnthropicの財務構造、SoftBankの再投資、Nvidiaの株価動向、Claude Codeをめぐる熱狂など、業界全体に蔓延する「コミュニティ調整済みEBITDA」的な欺瞞を、WeWork崩壊との類比を交えながら辛辣に解剖する。
AIへの巨額投資と生産性ゼロの現実
私たちは今、ある重大な事実に直面しつつあります。全員が巨大な過ちを犯したのだ、と。誰もが、実質的に何の根拠もなくこの技術に投資してきた。データは繰り返し示しています――生産性の成長はゼロだ、と。
これは、別の集団ヒステリーに続く、また別の集団ヒステリーの始まりです。何かが起きていると皆が叫んだ、でも実際には何も起きていなかった。
皮肉に聞こえるかもしれませんが、データを見てください。調査対象の90%が「雇用にも生産性にも影響なし」と回答しています。大金を使って、全員に強制的に使わせた以外、文字どおり何も変わっていない。
そして、ええ、これはWeWorkの再来です。しかも、はるかに始末が悪い。
本日のTech Reportのゲストは、「Where’s Your Ed At」の著者であり「Better Offline」ポッドキャストのホスト、Ed Zitronです。ご出演ありがとうございます。
呼んでくれてありがとう。
全米経済研究所の調査が示すもの
全米経済研究所が実施した調査を見ました。米国、ヨーロッパ、そしてオーストラリアを含む地域の6,000人のCEOを対象にしたもので、90%が過去3年間のAI導入によって雇用にも生産性にも影響がなかったと回答しています。
この調査はコンピューターの情報革命との比較も行っています。コンピューターが普及した当初、生産性の向上が期待されましたが、実際にはコンピューターが生み出す情報量が多すぎたために生産性はむしろ低下した。AIを日常的に使っている人なら、いま警戒音が鳴り響いているはずです。AIが作り出す情報が多すぎて、かえって物事が遅くなっている、まさにそれが今起きているからです。
歴史は繰り返されているとお考えですか？
1948年の話とは状況がまるで違います。あの頃は戦争で多くの命が失われた直後でもありましたし、コンピューターの登場はAIの登場とはまったく性質が異なる。「ミニコンピューター」という名前でも実際は部屋を丸ごと占拠するほど巨大で、やがてターミナルサイズになったとはいえ、今でいうサーバーに相当するものが1台のコンピューターだった。できることも、当時はまだ黎明期の極めて限られたものでした。
一方AIはどうか。これほど均等に普及し、誰でもアクセスできるテクノロジーは史上かつてない。今やAIを避ける方が難しいくらいです。Googleを開いて検索すれば、大規模言語モデルが勝手に出てくる。使わざるを得ない。スマートフォンを手に取れば、Apple Intelligenceがメッセージを読み上げようとする。頼んでもいないのに、そこにある。
AIの強制的な普及と信頼性の欠如
アプリを開けば奇妙なポップアップが出てくる。Instagramを開けばMeta AIが邪魔をしてきて、画像を生成しようとする。AIが本当に役に立つなら、もうとっくに役立っているはずです。
私たちは今、「これは何もないのでは」という気づきの入口に立っている。歴史の終わりではなく、始まりの段階だ――フクヤマ氏の言葉の誤引用になりますが、「ああ、まだ始まりに過ぎない」という段階でもない。むしろ、誰もが巨大な過ちを犯したと気づきつつある段階に来ている。
データは繰り返し示しています――生産性の成長はゼロだ。先日も別の調査があって、最高情報責任者の75%が今後6ヶ月以内にAIの価値を証明できなければ予算を削られると答えていました。2022年以降、1兆ドルを超える投資が行われたことは承知しています。
ベンチャーキャピタルや設備投資をすべて合わせれば、この途方もない金額になる。AIはどこを向いても耳元で叫び続けている。引き出しを開ければAIがいる。あらゆるものに大規模言語モデルが組み込まれている。それなのに、新たなより鬱陶しいTwitterキャラクターが誕生した以外、何も変わっていないように見える。
これはまさに、集団ヒステリーに続く集団ヒステリーの始まりだと思います。何かが起きていると皆が主張したが、実際には何も起きていなかった。皮肉に聞こえるかもしれませんが、データを見てください。90%が「雇用にも生産性にも影響なし」。大金を使って、全員に使わせた以外、文字どおり何も変わっていない。
Accentureは今や、社員にAIを強制使用させると言っています。監視があり、人事評価もAIの使用状況に基づくと。これは何かがうまく機能していないときに起きることです。
iPhoneが登場したときを例に挙げましょう。当時はまだ「BYOD（個人端末持ち込み）」の黎明期で、多くの企業では会社支給の端末しか使えなかった。BYODを支援するサービス企業が成長し、「シャドーIT」が生まれた。社員がこっそり自分のiPhoneを使い始めたんです。そしてシャドーITは他のソフトウェアにも広がっていった。社員たちは、使いたいソフトウェアを職場で使っていた。強制ではなく、むしろIT部門の許可なしに自発的に使っていたんです。
今はその真逆です。上司が「私のソフトを使え。使え。使うんだ」と言っている。なぜなら私たちは「ビジネス馬鹿」の時代に生きているから。会社を経営している人たちは実際の仕事をしていない。皆が耳元でAIは重要だと叫ぶから、AIを押し付ける。実際の仕事となると、どうやら役に立たないらしい。
ソフトウェアエンジニアの生産性向上という触れ込みも、実際のところ何をもたらしているんでしょう。実際に何が起きたのか。本当に何かが変わったのか。誰も明確に説明できない。これだけの投資額を考えると、本当に異常なことです。
AI生産性向上への懐疑と普及の実態
将来の生産性向上についての見通しが投資に見合うかどうか、後でじっくり聞かせてください。まず最初に、AIというか、GeminiやChatGPTのような一般的に知られているAIは、いずれノートパソコンと同じくらい日常的なツールになると思いますか？もうなってますよね、でも自発的にではなく。
もうとっくに普及しています。喉に無理やり押し込まれている。ノートパソコンと同じくらい普及しているのは、Windows 11のノートパソコンを起動するとCopilotが入り込んでいるからです。まるで浮浪者が地下室に引っ越してきたみたいに。誰かがダクトを這い回って、あなたのメール要約を生成できると言い出すように。
普及はしています――でもユーザーの同意によるものではまったくない。これらのモデルが本当に不可欠と言えるほど改善されているとは思いません。根本的な問題は、決して信頼できないということです。大規模言語モデルの根本的な技術が、それを本質的に信頼できないものにしている。
大規模言語モデルをどこまで信頼するかは、最終的には「情報の正確さをどれだけ気にするか」「自分で検証する能力にどれだけ自信があるか」にかかっています。大規模言語モデルの実用的なユースケースとして挙げられる数少ないもののひとつが「調査・リサーチ」ですが、ハルシネーションを起こすものから、どうやってリサーチ結果を信頼できるんですか。「ハルシネーションはなくなりつつある」？違います、なくなっていません。
OpenAIは昨年、ハルシネーションは大規模言語モデルの不可分な特性だという研究を発表しています。つまり克服できない。だから最終的には信じるしかない、ということになる。先日も「マクロ生物学で正しい答えが出た」と言っている人がいました。本当に？断言できますか？正しいかどうかを確認する唯一の方法が「すでに知っていたこと」なら、そもそもなぜAIにリサーチさせたんですか？確証バイアスというものでしょう。
使用量増加の背景と大企業の水増し戦略
では、改善されているのは何なのか。どう改善されているのか。到達点はどこなのか。結局これが核心の問いです。「肝心の中身はどこにあるのか」。私が興奮して注目すべきものとは何なのか。「これで十分だ」と言えるのはいつなのか。今の時点では不十分です。そしてそれは、すべてが補助金で成り立っているという事実を考慮する前の話です。
使用量の数字が全体として増加しているように見えますが、それはAIのチャットボットが人々に押しつけられているからであって、人々が自発的に求めているわけではないとお考えですか？
そうです。AIの話を至る所で聞けば、「一応確かめてみるか」となるでしょう。誰もが話を止めないから。でもGoogleがやったことを見てください。Google Geminiのユーザーが突然、数億人になった。どうやって？ああそうか、Googleデバイスすべての上のGoogle AssistantをGoogle Geminiに切り替えたんですね。投資家が嫌う、この一つの技。Microsoftも同じことをMicrosoft 365 Copilotでやっている――名前を変えれば、突然ユーザーが増える。やったね。
Google DocsのGeminiポップアップを見たユーザー全員を、Microsoft WordのCopilotポップアップを見たユーザー全員を、GeminiやCopilotのアクティブユーザーとしてカウントしているに違いありません。これはただのイカサマです。本当に役立つものなら、こんなことをする必要はない。人々を欺こうとしているからこそやる、それが彼らがやっていることです。自力で立てるなら、誰も特に気にしないはずです。
J曲線という幻想と約束され続ける「未来の成果」
先ほど触れた調査では、リターンが出ていないにもかかわらず、経営幹部は今後3年間で平均約1.4%の生産性向上を期待しているとのことでした。また最近、J曲線の分析も指摘されています。最初の大規模な設備投資によって成長が一時的に停滞し、後になって成果が出るという、あのJの底辺の部分を描くというものです。この種の分析についてどう思いますか？
へえ、すごいですね。つまり、何かが起きるまで待てばいいだけですか？結局それだけのことじゃないですか。お金はたくさんかかる、でもいずれ何かが起きる、と。本当にそういう事例を具体的に示せますか？
ドットコムバブルはこれとはまったく別物です。あの投資は、基本的に言えば光ファイバーに向けられていた。光ファイバーは15年以上もちますが、GPUは1〜2年で時代遅れになる。Jensen Huangはすでに次のGPUを発表しようとしている。
それはともかく、彼らの予測や約束、期待はなぜいつもJ曲線のJの部分がどんどん先に伸び続けるんですか。史上最長のJ、史上最も美しく長大なJです。いつ何かが起きるかを実際に聞くと、「もうすぐです、もうすぐです」という答えが返ってくる。
Sam Altmanがインドで昨日言ったそうです。2028年末までに超知性が実現し、今の仕事を楽しんでおいた方がいいと。本当の仕事をしたことのない人間が言うようなことです。Dario Amodeiは「2027年末、天才が詰まったデータセンター」とか何とか。いつも未来の話ですよね。いつ何かが起きるか聞くと、答えはいつも未来。今すぐお金をすべて出してくれれば、それを使って、それからお金持ちになれます、というわけです。
データセンターの負債が成り立たないことも明らかです。ほぼすべてのデータセンターは赤字に沈みます。OpenAIはその費用を払えない。ああ、そうですね、足し算と引き算みたいな面倒な話は。でも心配しないでください、経営幹部は生産性が1.4%上がると期待していますから。
最も仕事をしないで最も多くを稼ぐ人たちが、本当の仕事をする人が誰も意味を説明できないものを強制的に使わせながら、生産性向上を期待している。速くなる部分もあるかもしれないけど、誰も測定できない。笑えますよね。「いくら必要ですか」と聞くと、金額はすぐ出てくる。今まで何にも使ったことのない額です。「証拠を見せてください」と言うと、いつも曖昧。でも信じなければならない、なぜなら最初に大金を出せば、その後に良いことが起きるから。
Amazon Web Servicesとの比較が成り立たない理由
当然の問いが生まれます。Amazon Web Services以外の例を出してくれ、と。存在しないから。Amazon Web Servicesはキャッシュフローがプラスになるまでに9年間で約690億ドルかかった。OpenAIは今、1,000億ドル超の資金調達ラウンドを行おうとしています。まるでチャリティーコンサートのように。みんなでSam Altmanの未来を支援しよう、と。
でも、Amazon Web Servicesはテック史上最も重要なインフラ的転換のひとつと言えますが、それでもOpenAIが直近の1年間で調達するであろう額より少ない。いや、全部終わった頃には、その半分かもしれない。なぜこんなことをしているのか。それが本当の問いです。なぜやっているのか。何のためなのか。誰も儲かっていない。普通の人たちは嫌がっている。人々をおかしくさせている。環境を破壊している。
オンラインで史上最も鬱陶しい人種を生み出した。Mac miniを買って、「Open Claw」でエージェントを動かしていると言う人たちが。でも実際に何をしているかを見ると、「ウェブサイトを作る」「テキストを要約する」。何も起きていない。ただ理由もなくお金を燃やしているだけです。
AIインフラへの過剰投資の持続不可能性
本当に悲しいことです。額面通りに受け取って生産性が1.4%、あるいは2%上がるとしても、数千億ドルや数兆ドルものAIインフラへの投資を正当化できますか？そしてOpenAIの1,000億ドル規模の資金調達、これが最後ではないとお考えですか？
まったく違いますね。ただ、ひとつ明確にしておきたいことがあります。Anthropicは、自分たちが損失を垂れ流す大企業ではなく良い方のAI企業だという印象をPRでうまく作り上げています。でも違います。Anthropicもだらしなくて巨大な企業という意味では、OpenAIと同じです。彼らは300億ドルを調達した。Informationの報道によれば、今後3年間でトレーニングに1,000億ドルを使うとのことです。
それにこれらの企業が「トレーニング」と言うとき、R&Dと設備投資を連想させようとしています。トレーニングは止まる、と思わせたい。でも「トレーニング」にはすべてが含まれます。バグ修正、小規模なアップデート、モデルドリフトの防止。モデルドリフトとは、モデルが現実世界に対応できなくなることです。Anthropicが資金の使い方の割合から計算すると、今後3年間で約1,600億ドルのコンピューティングに費やすことになります。300億ドルしかないのに。ああそうか、Broadcomにチップ代として210億ドルも約束していましたね。
つまりAnthropicは少なくともさらに1,000億ドルが必要になる。OpenAIは今、1,000億ドル超を調達しようとしている。結構です。Oracleへの3,000億ドルの負債の3分の1くらいはカバーできますね。Oracleはさらにデータセンターを建設していて、実際にはもっと多くを負うことになります。Broadcomにも負っている。2029年末までに10ギガワットのデータセンターを建設する約束があって、さらに4,000億ドル超かかります。AMDには6ギガワットを約束している。もちろん、これらすべてが嘘だったのでなければ、の話ですが。
それを脇に置いても、Informationの報道によれば、OpenAIは4,500億ドル超のコンピューティングを使う計画です。1,000億ドルでは、尻を拭くのにも足りない。なぜこれだけしか必要ないと見せかけているのか理解できません。ただ、Amazonがこのディールの大部分を担うようで、380億ドルのうちの一部はAmazon Web Servicesへの7年間の支払い契約分だと思われます。
自己循環する資金と崩壊寸前のエコシステム
もしSECがまともに機能していたら、これは調査対象になっているはずです。クラウドクレジットを投資として計上すること自体、合法であるべきではない。単一の顧客にこれだけ巨額の投資をすることも、合法であるべきではない。これは、存在できないはずの企業への依存を大企業のビッグテックが自分自身のお金を食い合う形で作り出している。
もし存在できる唯一の方法がビッグテックが自分のお金を自分に流すことなら、それは本物のビジネスではない。先ほど言ったことに戻りますが、本物の産業ではない。本物のビジネスではない。これらのものはどれも特に有用ではない。
そしてさらに興味深い事実があります。Anthropicのサブスクリプション上限について数学的な分析を行った人がいます。サブスクリプション料金の8〜13.5倍のAPI呼び出しが可能だそうです。例えば、Claude Maxサブスクリプションで月100ドル払ってClaude Codeを使えば、1,300ドル以上のクレジットを使えるということです。
損するためにはお金が必要ですね。これがこれらの企業が大量の資金を必要とする理由で、お金を燃やして顧客を引きとめているからです。持続可能な形でモデルを使わせたら、おそらく週に数百ドル、あるいは1日に数百ドルを請求しなければならなくなる。
だからこそ、こんな醜い補助金漬けの製品で収益を急いで積み上げようとしている。メディアを騙して、月20ドルや100ドルのサブスクリプションでこれらの製品が持続可能だと思わせようとしている。違います、まったく違います。根本的に、これらの企業は幻想です。お金が尽きるまで、あるいは債権者、ベンチャーキャピタル、プライベートエクイティが最終的に諦めるまで、資金調達を続けるでしょう。
Nvidiaの株価停滞と崩壊待ちの市場心理
Nvidiaの評価額がここ数ヶ月やや横ばいになっている一方で、データセンターは今も建設され続けていて、チップも買われ続けています。でもそれは、Nvidiaの株価がほぼ横ばいという事実と頭の中で結びつかないんです。投資家たちは何を待っているんでしょう？
投資家が最良の状態でも2つの脳細胞しか持っていないとは思いません。もし誰かがこの論理を本当に考えていたら、こう言うはずです。「Nvidia GPUは高すぎて、現金だけでは買えない。キャッシュフローでは足りない。借金しなければならない。」ハイパースケーラーは今後1〜2年で数千億ドルの借金をしてGPUを買う、という予測も見ています。
投資家が数字を本当に考えたなら、こう言うはずです。「これはAI産業のテストではない。これは世界の負債のテストだ。どれだけの借金を積み上げられるか、というテストだ。」前にも言いましたが、テナントがいない瞬間にデータセンターはすべて赤字になります。テナントがいる場合でも、Stargate Abeneから聞いた話では、OracleはBuilding 8以降の建設を延長しない、なぜならOpenAIが十分な利益をもたらしていないから、とのことです。
こうした話が市場を揺さぶるべきなんです。Nvidiaは売られるべきです。でもNvidiaはビートアンドレーズを続ける。なぜならプライベートエクイティが引き続き借金を流し込む奇妙な資本状況があるから。横ばいなのは、Nvidiaに今後何が起きるべきなのかが見えないからです。ただ永遠に稼ぎ続けるだけ。みんな、この会社が靴を落とすのを待っているだけのように感じます。
彼らが今のペースで成長を維持するには、今年末までに1四半期に900〜1,000億ドル分のGPUを売る必要があると思います。1四半期でです。とんでもない金額です。それはプライベートエクイティから来る、プライベートクレジットから来る、そしてプライベートクレジットは銀行から借りる。それが本当に恐ろしいところで、プライベートクレジットは民間の世界だから銀行には関係ないと思いがちですが、プライベートエクイティはどこからお金を手に入れると思いますか？親御さんから？違います、銀行からです。銀行が貸す。
Claude Codeを巡る熱狂とAGI幻想
Nvidiaがフラットだろうとアップだろうとダウンだろうと、市場はある時点で合理的に動いていない。コメント欄で誰かが言うでしょう。「市場は、あなたが払い続けられる期間より長く非合理でいられる」と。よく言われる言葉ですね、100人目の人が言いますよ。でも真実は、Nvidiaがフラットであることは、投資家がもう何が起きているかよくわからなくなってきた証拠です。
上昇と下落を繰り返す、190、170、190、170、を行ったり来たりする。決算発表日には上がる。みんな「やったね、また稼いだ」と言う。アナリスト予想をきっちり5億〜15億ドル上回り続ける、毎回例外なく、というのは少し不思議で怪しい感じもしますが。主要顧客が4社に集中しているという問題もあります。それも問題じゃないということになってますが。
全体として、みんなただ次の靴が落ちるのを待っているように感じます。これだけの価値があったと証明するような何かが起きるのを待っているか、あるいは何かが爆発するのを待っているか。
Claude Codeを巡るあの混乱した熱狂、Claude Codeについての記事を読むと、まるでAGIがすでに実現したかのように思えてしまう。でも実際に起きたのは、Anthropicがトレーニングデータとして使ったものとそっくりなウェブサイトを1時間でぎこちなく組み上げられるようになった、ということだけです。それを見て「半分しか動かないソフトウェアが作れる！これはソフトウェア株の終わりだ。SalesforceもMicrosoftも終わりだ」となっている。
SoftBankとWeWork、再び繰り返される過ち
私たちは幼稚な非合理の領域にいます。微かな変化の兆しが見えたら、もっと設備投資が必要だ、Amazonに2,000億ドル使わせなければ、となる。これはロードランナーが猛スピードで走っているようなものです。下を見てはいけない。下を見て数字を考えてしまった瞬間、数兆ドルという彼らが使おうとしている額を考えてしまった瞬間、「これは大して良くないし、良くなっていく気配もない」となってしまう。だからもう少しの間、みんなで馬鹿でいましょう、ということです。
それを踏まえて、SoftBankがOpenAIに全力投球して、ポートフォリオの約60%をOpenAIに集中させていることをどう見ますか。同時にMicrosoftはOpenAIから距離を置いて独自モデルを開発しながら、当初の予定より2年長くOpenAIの収益の20%を受け取り続けているわけですが。これはSoftBankが再びWeWorkの失敗を繰り返そうとしているということですか？
もうすでにWeWork2の真っ只中ですよ。Masayoshi Sonの右に出る者はいない。あの人は好きですが、完全に頭がいかれていると思う。この時代を定義するのは、非常に成功した人々というよりも、何度もやらかしてまだ続けられるか試されている人たちだと思います。
SoftBankはさらに300億ドルをOpenAIに入れると言われています。ちなみにSoftBankにはその余裕はありません。3回に分けて100億ドルずつ出すと言っているようですが、さらに借金をしなければならないし、何かを売らなければならない。どうやってやるのか全くわかりません。でも、これはWeWork2です、ただしはるかに始末が悪い。
正直に言えば、AnthropicもWeWork2かもしれない。Dario AmodeiはDwarkesh Patelのポッドキャストに出て、「スタイライズドファクツ」という言葉を使いながら、収益性の計算は売上高からCOGS（売上原価）を引くのではなく、モデルのコストとそのモデルが生み出した収益で見るべきだ、と言っていました。違います。収益性は売上高からCOGSを引くものです、Dario。
これらの企業はすべて、WeWorkと同じように「コミュニティ調整済みEBITDA」的なことをやっています。だからSoftBankはまた同じことをしている。ただMicrosoftは違う方向にも手を出している。Anthropicにも投資した。37社の投資家ラウンドにも少し参加した。至って普通のことですね。でも噂ではMicrosoftはOpenAIにも少し出資するとのことで、OpenAIがMicrosoft Azureに2,500億ドルを使う約束をしているわけですから、まあ、財布から10ドル出して財布に戻すようなものです。
これはWeWork2です。同じことです、ただより馬鹿げている。WeWorkは不動産リース契約があった。多すぎて払えなかったけど、指差せる実体があった。OpenAIとAnthropicには本当に資産がほとんどない。優秀なAI科学者が1日12時間働いているけど、何も出てこないように見える。一日中ぺちゃくちゃ喋っているだけで、モデルが劇的に改善されているわけでもない。大きな契約は結んでいるけど本物の資産はなく、崩壊したときに分解できるものがほとんどない。
IPOと内部の実態、S1への期待
Masayoshi Sonがこれが崩壊したときにどうするのか、わかりません。一番の望みはOpenAIが上場して、株を売り捌けることです。問題は、大きなフロートがあっても、5,000億ドルを超えるであろう、もしかしたら今の時点で6,000億ドルを超えているかもしれない保有分を売り捌くのはかなり難しい、ということです。その株のちょっとした価格変動が、SoftBankの決算に直接影響します。
でも、OpenAIはIPOのときに自社の内部を公開したくないと思っているのではないでしょうか。Anthropicも同じです。S1の書類が出てくるのが楽しみで仕方ありません。手をこすり合わせて待っています。これらの企業の実際の経済状況はひどいものだと思うので。
WeWorkでも全く同じことが起きました。ちなみに私が先ほど使った「コミュニティ調整済みEBITDA」というフレーズ、あれはWeWorkのトンデモ会計の話でした。ここを外して、ここを移して、これを足して、あれを引いて、これを掛ければ、実は黒字なんです、というやり方。OpenAIもAnthropicも同じ怪しいことをやっていると思います。たとえやっていないとしても、単純に悪いビジネスです。
そういうわけで、Ed Zitron、本日はお時間をいただきありがとうございました。
呼んでくれてありがとう。今日のエピソードを楽しんでいただけたなら、私が仕事を続けられるよう、ぜひ高評価とチャンネル登録をお願いします。また、Tech Reportのエピソードはポッドキャストアプリでもぜひ聴いてみてください。
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