AIバブルの実態はチャットボットなどの表層的なアプリではなく、データセンターや電力網といった物理的なインフラへの巨額投資に隠されている。ビッグテックやAI企業は、利益を証明するよりも速いペースで莫大な資金を投じている。歴史上のゴールドラッシュと同様に、確実に利益を得ているのはツルハシを売るインフラ提供者である。AI技術そのものはインターネットや鉄道のように生き残る可能性が高いが、将来の需要を前借りして過剰投資を続ける企業や金融構造が生き残れるかは別問題である。収益が計算コストの爆発的な増加に追いつけるかどうかが、AIブームの行く末を左右する。
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見えざるAIバブルの正体
AIバブルはChatGPTの中にはないかもしれません。それはデータセンターに注ぎ込まれる何千億ドルもの資金の中に隠れている可能性があります。なぜなら現在、世界最大級の企業群が、投資を回収できると証明するよりもはるかに速いペースでAIに資金を費やしているからです。Googleは850億ドルを求め、SpaceXは750億ドルを求めています。Anthropicはすでに非公開で650億ドルを調達し、公開市場での提供に向けて準備を進めており、これも数百億ドル規模になるでしょう。OpenAIも同様に数百億ドル規模です。そしてもしこの賭けが外れれば、技術は生き残るかもしれませんが、投資家は生き残れないかもしれません。
目に見えるAIブームは簡単に理解できます。チャットボットが顧客に対応し、コーディングアシスタントがソフトウェアを書き、法的ツールが契約書を要約し、マーケティングチームが数秒でコピーを生成します。その需要は本物であり、そうでないふりをするのは的を射ていません。しかし、アプリは表面的なものにすぎません。深く掘り下げるほど、AIブームはソフトウェアの物語ではなくなり、もっと重々しいものに見えてきます。半導体の発注、データセンターの建設、10年で数千億ドルの価値があるクラウド契約、電力網の交渉、AIインフラのみに特化したプライベートエクイティファンドなどです。これをゴールドラッシュのように考えてみてください。ただし、誰もが金鉱掘りの話をするバージョンではありません。ゴールドラッシュにおいて確実に富を手にするのは、ツルハシを売り、土地を支配し、輸送を担い、町を作る人々です。金鉱掘りは金を掘り当てるかもしれないし、そうでないかもしれません。しかし、皆がまだ穴を掘っている間に、供給業者は報酬を得るのです。
これが現在のAIブームの構造です。一般の人々は製品を目にします。しかしお金は機械設備を作るために動いています。そして奇妙なことに、機械設備を販売する企業は、最終的なAIビジネスがそのコストを正当化できるかどうかを誰かが知るずっと前に、報酬を得ることができるのです。
AIブームにおける最初の不均衡
AIブームにおける最初の不均衡を理解するには、まずNvidiaから始めましょう。これまでの最大の勝者は、必ずしも最高のチャットボットを持つ企業ではありません。それは、すべてのチャットボットが存在するために必要な機械設備を販売している企業です。最先端のAIは計算能力の上で稼働し、Nvidiaはその計算を可能にするハードウェアの多くを支配しています。AIモデルがエンジンだとすれば、Nvidiaは燃料システムを販売しているようなものです。より多くの企業がより大きなモデルを構築し、訓練し、提供しようと競争すればするほど、そのスタック全体の下にいる供給業者へと需要が流れ込みます。だからこそ、Nvidiaは最終的なAIのビジネスモデルが完全に証明される前に利益を得ることができるのです。
最近、Nvidiaは投資家からの非常に強い需要を受け、250億ドルの社債発行を完了しました。それはNvidiaが困難な状況にあるという意味ではありません。もっと興味深いことを示しています。AIインフラの最強のプレイヤーでさえ、今やこのブームを取り巻く金融構造の一部になっているということです。最初の奇妙な点はここにあります。ツルハシや電力、機械設備を販売する企業は、それを使用する企業が十分な利益を出せると証明する前に勝者になるかもしれないのです。
ソフトウェアの枠を超える投資規模
そして、その数字はもはやソフトウェアの数字のようには聞こえなくなります。AIインフラは、もはや通常のスタートアップの競争のようには資金調達されていません。プライベートエクイティ、プライベートクレジット、電力会社、半導体サプライヤー、そしてストラクチャード・ファイナンスを引き込んでおり、その規模は空港やパイプライン、電力網に関連してよく見られるレベルです。Anthropicは、Broadcomのカスタムチップとネットワーキング上に構築され、ApolloとBlackstoneが資金を提供する350億ドルのAI計算能力拡張計画に結びついています。第一段階だけでも、1ギガワットを超える計算能力を目標としています。ここで少し立ち止まって考えてみましょう。
あるAI企業の事業拡大がギガワット単位で測定されているのです。ユーザー数でも、ダウンロード数でも、月額サブスクリプション数でもなく、ギガワットです。同時に、KKRはNvidiaやエネルギー企業のVistraと協力し、100億ドル以上のコミットメント・キャピタルを持つHelix Digital Infrastructureを立ち上げました。これらは単なる投資ではなく、産業としての賭けです。データセンターの正しいイメージは、サーバーの置かれた部屋ではありません。それは工場です。電気が入り、知性が生み出される工場なのです。トークン、予測、決定、画像、回答が、産業規模で24時間休むことなく継続的に生み出されます。
そして、借金で資金調達された工場は、異なる種類のプレッシャーを伴います。スタートアップなら方針転換ができます。ソフトウェアチームなら方向性を変えることができます。製品なら終了させることができます。しかし、半分建設されたデータセンターや、署名済みの電力契約、あるいは数十億ドルの計算能力へのコミットメントは、経済状況が変わったからといって消え去るわけではありません。ひとたび機械設備が建設されれば、未来はその成果を示し、その代償を支払わなければならないのです。
そしてこのコストの問題は、数十億ドル規模のデータセンターのレベルだけに存在するわけではありません。AIアプリ自体の内部にも現れます。なぜなら、AIを高速化する最も安価な方法は、計算能力を増やすことではなく、モデルにすでに完了した作業を繰り返させないことだからです。そこで登場するのがBetter DBです。Better DBはAIが過去の回答を記憶するのを助け、同じ作業をやり直さなくて済むようにします。誰かがまったく同じ質問をした場合、以前の回答を即座に返すことができます。質問が少し異なっていても意味が同じであれば、AIを再度呼び出す代わりに、その以前の結果を再利用することができます。結果はシンプルです。無駄なAIの呼び出しが減り、応答が速くなり、コストが下がります。また、どれだけの作業が節約されているかも示されるため、AIシステムがどこで時間とお金を無駄にしているかを明確に確認できます。ライブデモを試したり、概要欄のリンクから詳細を学んだりすることができます。さて、アプリのレイヤーから物理的なレイヤーへと視点を戻しましょう。なぜなら、このコストの問題は電力に目を向けるとさらに深刻になるからです。
物理的限界に直面するAIブーム
ここからAIブームは物理的なものになります。Anthropicの初期の計算能力拡張には、1ギガワット以上の容量が含まれています。1ギガワットとは、およそ75万世帯の電力を賄うのに十分な電気量です。これはサーバーの置かれた部屋ではありません。一つのAI構築プロジェクトに都市規模のエネルギー需要が付随しているのです。そして業界全体で、このプレッシャーは倍増しています。今や電力の確保可能性は戦略上の制約となっています。一部の地域では、送電網への接続に何年もかかることがあります。大規模な新しいデータセンターを供給するためのインフラがまだ存在しないため、それらを十分に早くサポートできない地域もあるのです。
そしてこれこそが、AIがプロンプトやモデル、アプリケーションという言葉で語られるときに見落とされてしまう点です。プロンプトは重さがないように見えます。テキストのように見えますが、その背後には、チップ、冷却システム、変電所、バックアップ発電機、送電線の連なりがあり、毎日のすべての時間、すべてのユーザーからのすべてのクエリによって、産業規模で電力を消費しているのです。AIの未来が電力網の規模での構築に依存しているとすれば、そのビジネスモデルは単に有望であるだけではいけません。それは途方もなく巨大なものでなければならないのです。
決算書を見て数年後の収益性がどうなるか、投資収益率がどうなるかを計算するのではなく、見逃すことへの恐怖、つまりFOMOなのではないかと疑問に思います。世界最大級の投資家の何人かが、意図的にAI分野を避けているのを私たちは目にしています。
なぜ支出は加速し続けるのか
負債、インフラ、エネルギー需要など、あらゆることを考慮すると、なぜ支出は加速し続けるのかという妥当な疑問が浮かびます。その答えは、誰もが冷静に考えるのをやめてしまったからではありません。レースの内側にいると、スピードを落とすことが過剰に支出することよりも危険に感じられるからです。もしAIが、かつてのクラウドやモバイルコンピューティングがすべてを再構築したように、次の主要なコンピューティングプラットフォームになるとすれば、構築に出遅れることは単なる後退ではありません。それは潜在的に存在を脅かす事態なのです。
クラウドの収益、検索における支配力、エンタープライズソフトウェア、広告システム、消費者向け製品、そのすべてが、AIインフラの競争に勝つ者によって再構築される可能性があります。モデルを開発する企業は、最前線に留まるためにより多くの計算能力を必要とします。クラウドプロバイダーは、将来の作業負荷を囲い込む必要があります。インフラ企業は、最終的にどのアプリケーションが勝つかに関わらず、継続的な拡張から利益を得ます。レースに参加しているすべてのドライバーが、燃料ゲージが下がるのを見ているところを想像してみてください。誰もがそれを見ることができます。しかし、誰もアクセルを緩める最初の人物にはなりたくありません。なぜなら、アクセルを緩めることは遅れをとることを意味し、プラットフォームの競争で遅れをとることは無意味になることを意味し得るからです。支出は危険かもしれませんが、機械の内側にいると、最初に立ち止まることはさらに危険に感じられるのです。
収益とコストの危険な方程式
ここでようやく中心となる方程式が見えてきます。AIの収益は、AIの計算コストよりも速く成長できるのでしょうか。報道によると、OpenAIは2025年に年換算の収益が200億ドルを超え、2030年までの計算能力への支出目標は6000億ドルに近づくとされています。Anthropicは、急速なランレート収益の成長と主要な企業顧客の拡大を示しています。したがって、需要は想像上のものではありませんが、需要と収益性は同じではありません。
最先端のモデルを訓練するには費用がかかります。大規模に推論を実行するのにも費用がかかります。企業顧客にサービスを提供し、競合他社よりも速くモデルを改善し、競争力を保つために十分な計算能力を確保すること。そのすべてに費用がかかるのです。そしてコストは横ばいにはなりません。野心とともに上昇します。満席のレストランであっても、すべての食事を作るのにかかるコストが客の支払う額を上回っていれば、やはり失敗する可能性があります。それがAIにおける不都合な可能性です。製品に人気があり、収益が成長し、需要が本物であっても、その需要に応えるコストが急激に上昇しすぎれば、経済状況はやはり危険なものになり得ます。AIバブルの最も不都合なバージョンは、誰もその製品を欲しがらないということではありません。誰もがその製品を欲しがり、それが優れれば優れるほど、生産コストが上昇し続けるということなのです。
実体を伴うバブルの行方
最も見えにくいバブルは、本物の基盤の上に築かれたバブルです。だからこそAIの議論はこれほどまでに混乱するのです。人々は本物の技術とバブルを正反対のものとして扱います。しかし、歴史はそのようには動きません。技術が有用で、変革をもたらし、永続的なものでありながら、その周りのお金が依然として無謀な動きを見せることはあるのです。インターネットは本物でした。それでもドットコムバブルは起きました。鉄道は本物であり、文明を再構築しました。しかし、19世紀の鉄道マニアは依然として過剰建設と財政崩壊の波を生み出しました。住宅は本物でした。それでも危機はやってきました。
一部の経済学者は、現在のAIサイクルを、局所的なバブルのダイナミクスを伴う本物の技術革命だと説明しています。この表現が重要なのは、怠惰な議論を避けているからです。AIが偽物だと言っているわけではありません。危険は特定の場所に集中している可能性があると言っているのです。評価額、債務構造、データセンターのプロジェクト、そしてそのために構築されているインフラをAIがどれだけ早く回収できるかという前提条件などです。イメージとしては、借りたお金で急いで架けられている橋のようなものです。橋は重要かもしれません。目的地は本物かもしれません。しかし、もし資金調達がまだ到着していない交通量に基づいて構成されていたとすれば、そのプロジェクトはやはり問題になります。信じる者たちは技術について正しいかもしれませんが、それでも価格については間違っている可能性があるのです。
過去の大規模なインフラ構築とそれがどのようにバブルにつながったかに基づくと、少なくとも経験則として、ここでそのようなことが起こる可能性は間違いなくあります。
誰がこのコストを生き延びるのか
では、もしブームが続けば、最初に勝つのは誰でしょうか。おそらくすべてのAIアプリではありません。プレゼン資料にAIと書かれているすべてのスタートアップでもないでしょう。最も影響を受けにくいプレイヤーは、その下でインフラを販売している人々です。半導体サプライヤー、クラウドプロバイダー、データセンター運営者、公共事業体、電力会社、そして構築に資金を提供するプライベートクレジット企業です。彼らは、アプリケーション層がまだ最終的なビジネスモデルを証明しようとしている間に報酬を得ることができます。
リスクにさらされているプレイヤーは違った顔ぶれです。収益が持続的なものになる前に、巨額の計算能力へのコミットメントを抱えているAIスタートアップ。無理に引き上げられた評価額で参入した後発の投資家。本物の製品を作る代わりに、プレスリリースとしてAI戦略を利用した企業。負債が要求するタイムラインには到着しないかもしれない需要に合わせて規模が決定されたデータセンタープロジェクト。そうした場所こそが、調整局面が最初に現れる場所です。
しかし、最終的な構図はAIが生き残るかどうかという話ではありません。バブルのリスクが本物であるために、AIが偽物である必要はないのです。モデルは改善され続けるかもしれません。製品は普及し続けるかもしれません。技術は依然として経済を変える可能性があります。しかし、もし調整局面が来れば、それはまったく異なる2つのグループの違いを浮き彫りにするかもしれません。持続可能な価値を構築している企業と、まだ到着していない未来を担保に借金をしている企業です。インターネットはドットコム・クラッシュを生き延びました。鉄道は鉄道マニアを生き延びました。住宅は住宅バブルを生き延びました。技術はしばしば生き残ります。しかし、その周りの金融構造が常に一緒に生き残るとは限りません。AIも同じパターンをたどるかもしれません。問題はAIが生き残るかどうかではありません。問題は、それを現実のものにするためのコストを誰が生き延びるのかということです。
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