AIがうまくいったら、私たちは終わりなのか？ — Andrew Ross Sorkin と語る

AIが本当に機能したとき、危機は失敗ではなく成功の側からやって来るのではないか――そんな逆説的な問いを軸に、Andrew Ross Sorkinとともに、雇用、ソフトウェア産業、民間信用、市場構造、FRBの独立性、そして現代資本主義の不安定さを掘り下げていく対談である。1929年の大恐慌との比較を通じて、AIがもたらす生産性向上が繁栄ではなく格差拡大や制度的ひずみを招く可能性、さらに過剰投資と債務が重なったときの市場の脆さが生々しく語られている。

Are We Screwed If AI Works? — With Andrew Ross Sorkin

Andrew Ross Sorkin is an anchor at CNBC, columnist at The New York Times, and author of 1929, a bestselling book about t...

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AIが成功しすぎたとき、市場はどうなるのか

AIがあまりにうまく機能したせいで、市場の暴落が起きることはあるのでしょうか。今日はスタジオに、CNBCとThe New York Timesで活躍し、ベストセラー 1929 の著者でもある Andrew Ross Sorkin をお迎えしています。Andrew、お会いできてうれしいです。

お招きいただきありがとうございます。番組に呼んでくださってありがとうございます。

来てくださって本当に感謝しています。4か月ほど前に本が出ましたが、今こうしてお話しできるのはとてもいいタイミングだと思います。というのも、あなたが最初に提起していた懸念は、もちろん大恐慌や市場暴落に関するもので、AI企業に向かって7000億ドルの設備投資が流れ込んでいて、これが全部崩れれば連鎖的な市場暴落が起きうる、という話でした。

でも実際に今、私たちが心配し始めているのはその逆なんです。つまり、もし本当にうまくいったらどうなるのか、ということです。先月は、AIがソフトウェア企業をそのまま置き換えてしまいかねず、その進歩の速度に彼らが追いつけないのではないかという不安から、ソフトウェア株の時価総額が1兆ドル失われました。

私たちは、1929年型の市場暴落とはまったく違う形で、しかしそれに匹敵するような暴落を迎える可能性があるのでしょうか。つまり、AIが実際に機能し、あらゆる人が破壊的な影響を受けるという形です。

1929年ではなく、1932年に至る道

私はよく、現代版の1929年に至る道はあるのかと聞かれます。でも本当に人々が尋ねているのは、現代版の1932年、つまりアメリカで失業率25％に至る道はあるのか、ということなんです。そして私は、その答えは実は市場暴落というよりAIなのではないかといつも思います。

もし、この国が失業率25％になったらどういう姿になるのかを考えたいなら、そこにどうやって至るのかを考えればいい。私の考えでは、その答えは、もしAIが私たちみんなが期待していたほど成功するなら、ということです。少なくとも、今のバリュエーションが本物だと信じるならそうです。

その裏にある数字の計算が成り立つ唯一の方法は、ある程度までいえば、とてつもない生産性向上を実現することです。では生産性とは何か。それは、より少ないコストでより大きな成長を得ることです。ではそのコストをどう削るのか。今、私たちはお互いを見ていますが、要するに私たち自身がコストなんです。

そうですね。ロボット従業員は現実になるでしょう。間違いなく現実になります。

現実になりますよ。うちの子どもたちも、それが現実になるものとして話しています。15歳の息子たちがいるんですが、彼らが将来何をするのかという話をしますし、それと同時に、5年後には本当に家の中にロボットがいるのか、そのロボットは何をしてくれるのか、という話もします。

物理的なロボットはもう少し先かもしれませんが、たとえば10年後には、という感じでしょうね。

でも、さまざまな役割であなたのために働くAIアシスタントを何人か抱えるようになるかといえば、たぶんそうなるでしょう。CNBCでもそういうことは起きると思います。

AIは大量失業を引き起こすのか

ただ、あなたが大量失業の可能性をそこまで開いて受け止めているのは、少し意外でした。その確率をどれくらい見ているのかも話したいですが、私はそこに少し懐疑的なんです。もちろん考えを変える用意はありますが、AIが大量失業の波を引き起こすとはまだ思い切れません。近い将来にはそういうことが起きるかもしれませんが、もしAI開発者たちが描いている夢の通りのものになって、たとえば労働力の20％分の仕事をこなせるほどの能力を持つようになったとしたら、その一方で生産ブームも起きるのではないでしょうか。経済が成長し、人々がやるべきことも増えるのではないでしょうか。

私にとっては、そこがまさに問いなんです。やるべきことが増えるかどうかではなく、そのことをするためのお金を誰が持つのかという問いです。

今の若い人たちのことを考えると、しかも私は永遠に大量失業が続くとは思っていません。痛みを伴う移行期間がある可能性はあると思っています。そして歴史的にも、技術革命のたびにそういう痛みを伴う移行期はありました。

だから、もし今の若い人が、率直に言ってますます Claude や ChatGPT でもできそうに見えるような仕事、たとえばリサーチやモデル作成、あるいはパラリーガルの仕事など、そういう役割に就いているとします。そうすると、これまで大学を出たばかりの若者をその仕事のために採用してきた企業を運営している側なら、これからもその若者を採るのかと考えるはずです。AIにその仕事をやらせられるようになった今、彼らにもっと高次の仕事を任せられるのか。私は、そこが本当の問いだと思います。

それに加えて、経済的な問いもあります。トークンは無料ではありません。AIも無料ではありません。でも、最終的に人間よりどれだけ安くなるのでしょうか。

ソフトウェアエンジニアはまだ減っていない

ただ、統計を見ると面白いんです。ソフトウェアエンジニアこそ、ソフトウェア開発、ウェブサイトやアプリやコードを書く仕事のために、今もっともトークンが投入されている人たちです。AIはコーディングに関しては何よりも高度になっています。

それでも、今のところソフトウェアエンジニアの大量解雇は起きていません。こうしたものが24時間コーディングし続け、かなり有能なソフトウェアエンジニア並みに動いているのを眺めることはできますが、それでも彼らは採用されているんです。Indeedで見ると、ソフトウェア開発者の求人件数は増えています。

2年後を考えても、この技術の性能向上の大きさ、段差のような進歩を考えれば、そこまで良くならないとは思わないんですか。

その点は同意します。もし今がこの水準のままなら、賭けてもいいです。

でも、技術が向上していくと信じるなら、しかも実際にはそうならざるをえないはずです。もしそうならなければ、私たちはまったく別の世界の話をしていることになります。成功した場合に何が起きるかではなく、失敗した場合に何が起きるかを話していることになります。そうなれば本当にバブルです。

しかし、もし技術が、モデルを作っている人たちや政策立案者や投資家が期待しているように改善していくなら、私たちが今後も自分でプログラミングをしている光景はちょっと想像しにくいんです。私はそうはならないと思います。

ちなみに、私は今も自分で記事を書いています。この本もAIなしで書きました。AIは私には遅すぎたんです。この本には残念ながら8年かかりましたから。でも5年後、人が本を完全に一人で書いていると思いますか。おそらくAIとの共著になるでしょう。最低でも記事はAIを使って書くようになるはずです。あるいはAIが完全に書くようになるかもしれません。そうなると、人間の役割とは何なのかという問いになります。

生産性向上は雇用喪失を埋め合わせるのか

私が反論したいのは、大量失業という発想のところです。混乱が起きるのは間違いないと思いますし、あなたが言う通りになる可能性もあると思っています。完全には否定できません。

ただ、この議論では、私たちはこの技術が何をできるか、その改善速度がどれほど速いかを見ているがゆえに、世の中の重心がほとんど全面的に大量失業のほうへ傾きすぎている気がするんです。数週間前のCatrini letterのような話もありましたよね。AIが仕事を奪い、そこから連鎖的崩壊が起きるという見方です。

でも私が気になるのは、企業や経済全体が、今やっていることのままで満足するのかどうかです。仕事の処理能力が上がれば、企業の能力自体も上がります。そうなったとき、彼らは今と同じことをして満足するのか。それとも、これまで労働力によって制約されていて実行できなかったロードマップを一気に進めるのか。そこが気になります。

でもそれは、パイ全体を大幅に大きくできることが前提になりますよね。これは全員にとっての成長の話です。ただ企業が新しい事業に参入したり、あの会社に挑戦したりするだけではありません。もちろんそういうことは起きると思います。でもその一部はゼロサムゲームなんです。パイがただ指数関数的に膨らみ続けるわけではない。そう信じている人はいますが、少なくとも歴史的にはそうではありませんでした。成長にも上限があります。

だから、より多くをやる人は確かに出てくるでしょう。でも一方で、たとえば私はここに来る前にAlexに電話して、あなたのことを何て表現したかというと、独立系メディアのタイタンみたいな存在だと言ったんです。この役割の中で、あなたは周囲に衛星のように人を配置して使いながら働いている。これから少しずつ人を増やすかもしれない。でも将来はそうではなく、そうしたネットワークの代わりにエージェントを持つことになるかもしれない。

もしそうなって、あなたのためにその仕事をしていた人たちがいなくなったら、その人たちは何をするのでしょうか。

小さな契約レビューが示す未来

以前にも話したことがありますが、私自身もちょっとした小規模事業主のようなものです。本のプロモーションをしていたとき、SNS担当など何人かを雇わなければなりませんでした。そして、記入が必要な契約書が送られてきたんです。

普通なら弁護士に送っていたでしょう。数百ドル、多ければ1000ドルくらい請求されたかもしれません。でも私は何をしたか。契約書をそのままChatGPTに入れて、ここで何が良くて何が悪いのか全部教えてくれと頼んだんです。すると、自分でも気づいていた点を見つけただけでなく、こちらが見落としていた点も見つけてくれました。そして、契約書を赤入れして修正案を作りましょうかと言ってきた。もちろんと答えました。次に、先方に返すカバーレターも書きましょうかと言う。もちろんと答える。私は少し手を入れて、ハルシネーションがないかを確認して、それで終わりです。

でもこれは、もし他の小規模事業主も同じように行動するなら、小規模企業向けのそれほど複雑ではない案件を扱う弁護士たちはどうなるのか、ということを意味します。このケースでは賭かっているものは大きくありませんでした。でも、そういう案件で人はもう弁護士を使わなくなるでしょう。

ではその弁護士たちはもっと高度な仕事をすればいいと言うかもしれません。ではその高度な仕事とは何でしょう。私たちはすでにそれを持っています。大企業がM&Aやその他の案件で彼らに頼んでいる仕事です。でも、小規模企業向けの弁護士はこれまでそうした仕事をしてきたわけではありません。

富は誰の手に集まるのか

これは意味のある議論ですし、答えは最初の問いに戻ると思います。つまり成長には限界があるのか、という問いです。では逆に聞きたいのですが、あなたはその限界がどこにあると思いますか。私は指数関数的とは思いませんが、成長はできると思っています。

たとえば、今あなたが挙げた例では、AIと一緒に契約交渉をすることで時間を取り戻せる。お金も取り戻せる。その分、本の改善に取り組めるし、The Times の次の記事を書けるし、翌日の Squawk Box のためのセグメントも調べられる。

そうです。私はその分だけ生産的になります。

でも私はそのことで追加の人を雇ってはいません。だから、これはまさに不平等の話だと思うんです。富も莫大な利益も、モデルを作る企業、大手テック企業、そしてすでに成功してきた人たちのもとに集中していくと思います。彼らは食物連鎖の上位にいて、より多くの人を雇う代わりに、より多くのエージェントを雇うようになるでしょう。

十分ありえますね。

どうか私が間違っていると言ってください。ちなみに、本当に間違っていてほしいんです。心からそう祈っています。5年後にまたあなたの番組に呼ばれて、私は間違っていた、世界ははるかに良くなったと言えたらいいと思います。

新しい需要は本当に生まれるのか

その前提として、私はただこの発想をきちんと掘り下げたいだけです。あなたが全面的に正しい可能性は十分あると思っています。

ではリスナーに、この件を予測市場で賭けてもらいましょうか。

予測市場の話はすぐ後でやりましょう。

私が言いたいのは、できることが増えると、これまで予想していなかった経済活動が突然起き始めるということです。たとえば Claude Code を使って、私はこの小さなメディア運営のためのワークフローツールを作り始めました。私と一緒に働いている人たちが集まって、連絡したり進捗を追跡したりするためのツールです。

そうすると、今度はそれを通じて、以前なら絶対にお金を払わなかったようなサービスに次々つなぎ始めるんです。Claude Code のおかげでそういうものを作る能力にアクセスできるようになったからです。

だから、より生産的になる方法が見つかると、面倒な雑務に費やしていた時間よりはるかに価値のある、新しい機会や経済活動が生まれると思うんです。でも私が間違っているかもしれません。

そのモデリングの話は後でもっと聞きたいですね。そのアプリについてもぜひ教えてください。そういう意味のモデリングではないですけど。

分かりました。

ただ、このセグメントの締めとして言うなら、実際に大きな混乱が起きそうな分野は確かにあります。私にとっては会計です。Claude Code がコンピュータプログラムを作り、私のブラウザを操作し、コンピュータを乗っ取り、そのままどんどん仕事を進めていくのを見ると、こうしたものが数時間にわたって自律的に作業し、かなりうまくやれることが分かるんです。自分のミスを修正し、決められたルールに従って動ける。

会計や財務モデリングのような仕事なら、ある都市の規制を取りに行って、それを反映した上で進めていくこともできる。では高次の仕事はどうかという問いになりますが、会計で言えば企業の財務戦略はあるかもしれません。しかし、経済全体を見渡すと、その大部分の仕事に比べて、役割の数は減るように見えるんです。

ジャーナリズムの価値はどこに残るのか

たとえばジャーナリズムを考えてみましょう。週末にフットボールの試合があったとして、スコアも分かり、試合中に何が起きたかも分かる。そんなとき、記者がその試合を見て記事を書くことの価値は、試合を分析する能力にあります。コラムニストのように何が起きたかを説明し、しかも面白く伝えられることです。さらに選手に関する洞察があるかもしれない。選手との関係があり、その選手が5年前に同じ立場に置かれたことを知っているかもしれない。統計も山ほど持っている。

その一部は、全部ではありませんが、一部は将来AIでも再現できるようになると思います。これは避けられません。

他方で、AIはロッカールームに入って選手にインタビューしたり、コーチが2日前に何をしていたかを探ったり、誰かにオフレコや舞台裏の話をさせたりはできません。そこが、より高次の価値提案になるはずです。

でも、私たちの日常を構成している多くのことが自動化されるだろうとは思います。

スポーツ記事とAIの限界

ジャーナリズムの例は面白いですね。これを話したら次に進みますが、やるべき話題がたくさんあるので。

ただ、これは昔からある話でもあります。Narrative Science という会社は、ボックススコアを取り込んで、野球チームが9回に8点取ったと見れば、猛烈な逆転劇で勝利したと書ける。データポイントを文章に変換できるんです。でもそれでも私たちは ESPN を見続けています。結局、ライブスポーツを見ることそのものが大事なんでしょう。

まあ、ライブスポーツを見るのをやめることはないでしょう。問題は、それについて同じ形で読み続けるのかということです。あなたが言うそのサービスはスコアの差分を見て、何が起きたかをある程度描写できるだけです。

でも、もしAIが試合そのものを視聴できるようになったらどうでしょう。Sam Altman と Jony Ive が思い描く通りになるなら、たぶん6か月後にはこの机の上に、私たちが何をしているのかを常時見ている何かが置かれているかもしれない。そうなれば、私たちのやり取りについて持続的な記憶を持つことになります。もし一緒に試合を見ていたら、その試合自体について報じることもできるかもしれません。

でも、ここが違うと思うんです。Narrative Science はボックススコアでは素晴らしい仕事をしました。AIが試合を見られるようになるかもしれない。でも、記者がロッカールームに入ってクローザーに、あの真ん中への速球を投げたとき何を考えていたんですかと聞き、相手チームのロッカールームに行って、どんな気持ちでしたかと聞くことには勝てません。そういう問いは正しいし、人々にとって重要なんです。

それに、Google の NotebookLM はどんなテーマでも素晴らしいポッドキャストを作れます。

見ましたよ。実際、Spotifyのトレンド上位30位に入ったポッドキャストがひとつあって、完全にAI生成でした。Epstein files を題材に、文書をもとに84話のシリーズに仕立てた番組です。

でも大局的に見れば、こういう番組を作る能力があっても、私たちはやはり二人の人間がその議論をしているのを見たいんです。あの Epstein のポッドキャスト、あなたちょっと不気味に感じてますよね。

いや、むしろ今アイデアをもらいました。

今、聞いている人のために言うと、彼は 1929 の本を指さしたんです。たしかに NotebookLM が 1929 についてすごいポッドキャストを作るかもしれないですね。

ぜひやってみるべきです。どうなるか見てみたいです。面白そうです。

労働の次は資本の話

では、労働の話はここまでにして、次は資本に行きましょう。

AIがうまくいったら何が起きるのかという話をしてきました。そこには労働面のリスクがあります。ただ、ここには二つの対立する力があります。まず、この技術がうまくいくことに賭ける莫大なお金がある。もし本当にうまくいけば、経済が破壊的に変わるのは分かっている。ソフトウェア企業がどうするのか、そこに戻りましょう。今年テック大手がAIに投じている7000億ドルの設備投資が報われたら、ソフトウェア業界の大部分、あるいは他の多くの業界まで、空洞化することになります。S&P500を見てもかなりの割合がそこに関係しています。テック大手が入っているとはいえ、今の私たちは衝突する力の中にいるように思えます。その賭けが外れて崩壊するか、そうでなければ他の皆にとってかなり深刻な結果が出るかです。

では今度は私が少し反対側に回りましょう。私は、ソフトウェアがもう終わりだとはまだ思っていません。たしかに、私たちは自社のアプリのために独自のモデルを作ることもできます。でも同時に、多くのソフトウェア企業はすでにインストールベースを持っていて、ある程度のデータも持っているはずです。そしてその上で、彼ら自身もAIを使ってアプリやソフトウェアを作っているでしょう。

だから、すべてが個人や企業によって内製されるとか、あるいは Accenture のようなところを呼んで、インテグレーターではなく、みんなのためのカスタムソフトウェアを作る会社に変わるというのでなければ、一部のソフトウェア企業は引き続き成功すると私は思います。

生き残るソフトウェア企業とは何か

最近、Sequoia のパートナーが、今後生き残るソフトウェア企業は、技術レイヤーを上に載せたマネージドサービス企業のようなものだと言っていました。それ以外は、モデルを作る側に置き換えられるまであと一段階だと。

本当にサービス企業なら、おそらく大丈夫でしょう。ただ、私が気になるのは、AIチャットボットのメーカーではない企業についてです。彼らはたいてい、これからは複数のボットが存在すると考えています。会話したいときに使う ChatGPT 風のボットがあり、買い物用のボットがあり、エンタープライズの業務用、社内情報把握用のボットがある、という考え方です。

でも私は統合されていくように見えます。

私もそう思います。結局、私たちは一つのボットを持つようになると思います。問題は、そのボットが裏で別のボットにこっそり、静かに引き渡しをするのかどうか、それが私たちには継ぎ目なく見えるのかどうかです。つまり、私たちがやり取りするのは自分のボットだけです。

すべてをこなす巨大な一つのモデルがあるというより、私たちのボットが、今Sorkinは買い物をしたいんだな、今Sorkinはこれを探しているな、なら専門の買い物ボットがあるからそっちに渡そう、しかもSorkinについて知っていることは全部そのボットに伝えて、同じボットと話しているように感じさせよう、という感じです。そして向こうで処理が行われる。

たぶんそうなるでしょう。面白いのは、それが今多くのテック企業の賭けになっていることです。ただ、彼らも私たちも、コアとなるボットがどこまで賢くなるのかまだ分かっていません。今、買い物ボットに渡す必要があるのは、汎用ボットの中に買い物機能を組み込むのがまだ難しいからです。計画も必要だし、特別な知識も要る。でも、もし何でもできるAGI的なボットができたら、その専門化の必要はなくなるかもしれないし、自分で学ぶようになるかもしれない。

その通りです。そうなると、少なくとも一つは、こう言いましょうか。ボットが一つかどうかは分かりませんが、私たちがやり取りするインターフェースは一つになると思います。しかもおそらくタイピングより音声でしょうね。

すでに人はAIに話しかけている

そうですね。ちなみに私は、6か月前にはしていなかったくらいの頻度で、ずっとスマホに向かって話しかけています。あなたもそうですか。

ええ、常にです。うちには Alexa Plus が3台あって、家ではいつも Alexa Plus に話しかけています。

1年前もそうでしたか。

いいえ。能力がずっと上がったからです。たとえば妻と意見が食い違うことがあるんです。彼女はヨーロッパ人で、私はアメリカ人です。だからたいてい、アメリカの制度とヨーロッパの制度のどちらが良いかで言い争うことになる。前なら Echo にそういうことを聞いても、音楽をかけたり電気を消したりするだけでした。

ニュースレターは今もタイプして書いているんですか。

書いています。

今もタイプしている。

私は、AIの助けなしに書くことにはまだ意味があると信じています。自分でタイプしてこそ考えられると思うからです。

ではテキストメッセージはどうですか。

ボットに書かせるという意味でですか。

いや、そうじゃなくて。

つまり、OpenAI Call みたいな感じの。

いや、違います。たとえば妻から、遅れるの、というメッセージが来る。たいてい遅れているんですが。昔なら、はいとか、20分遅れるとか手で打っていました。でも今は、遅れてる、ごめん、すぐ行く、みたいに、いつも話しかけて送っている。今は本当に、まったく違うやり方でそれをずっとしている感じです。

そういう転換点は確実に来ています。私はフィットネス関連でもAIをたくさん使っています。食事のこと、ワークアウトのこと、前は全部打ち込んでいました。でも、なぜ打っているんだろうと思ったんです。マイクボタンを押せば、完璧に文字起こししてそのまま入るんですから。

フィットネス管理もチャットボットへ

あなたもフィットネスはやりますよね。

そうですね。

昔はずっと MyFitnessPal を使っていました。食べたものを入力していましたし、データベースもかなり優秀でした。

ええ。

ただ、ものすごく時間がかかった。面倒でした。ずっと入れ続けないといけない。今では、私は1週間くらいだけやることが多いです。その後はだいたい続かなくなるので。でも、サンドイッチを食べたと言うだけで、これは300キロカロリーですね、と返してきて、マクロ栄養素も全部把握して、何週間でも何か月でも管理してくれる。

私もそれをやっています。たとえば、このヘルスグルの助言に従いたいから、それに合わせた推奨を出して記録もしてくれ、と入力するんです。すごいのは、しばらくデータを入れたあとに、MyFitnessPalだとデータが溜まるだけですが、チャットボットだと、自分の傾向を教えてくれ、どこが弱いか、どこが強いか、旅行中とそうでない時で何が違うか、と聞けることです。本当に洞察が得られる。いいですよ。

自分のことを評価してくれと頼んだことはありますか。

もちろんあります。ちょっとナルシスティックかもしれませんが、でもあります。一日中自分と話していて、しかもあらゆる文献を参照している相手から、そういう分析を受けられることなんて他ではありませんから。

私の最大の批評家になってくれと言うと、かなり厳しいですよ。

そうですね。私はフィットネスの件で、ピザを4切れ食べたくらい気にするな、みたいに言われて、もっと厳しくしてくれと言ったら、お前は弱い、お前は崩れている、みたいな返しになって、それだよ、それが欲しかったんだ、と思いました。

AI企業は投資に見合うだけの収益を上げられるのか

さて、あなたが本のプロモーションツアーで話してきたもう一つの興味深い論点は、AI企業が投じられた莫大なお金に見合う成果を出せなければ、ある種のクラッシュが起きるかもしれない、というものでした。

彼らが本当に大きな売上を上げ始めていることは、その見方を少し変えましたか。OpenAIは今や年換算250億ドル、Anthropicは190億ドルのランレートだと言われています。もっとも、その数字は少し――

その点については二つの意味で気分がよくなっています。一つは、彼らが以前より多くのお金を稼いでいること。もう一つは、彼らが他社に対して約束しているさまざまなコミットメント、つまりこれらを裏で支えるデータセンター建設や、発表されてきた投資の中身を本当に深く見ていくと、より安心できる構造になっていると思えることです。

たとえばNvidiaが早い段階で1000億ドルを出すと言った話など、当初は循環取引ではないかとも言われました。しかしよく見ると、実際には分割実行されるものだった。すべてがトランシェになっていて、そのトランシェ構造のおかげで、明日いきなり1000億ドルを使う必要はない。たとえ今1000億ドルを持っていなくてもです。

だから、その意味では状況は少しよくなっていると思います。

それでも未解決の論点は残る

ただし、まだ十分に織り込めていない要素が二つあると思います。一つは、モデルの効率性という観点で技術が大成功したらどうなるのか。ある時点で、これほど多くのデータセンターが本当に不要になる可能性はないのか。計算資源の多くがエッジ側に移り、経済性がひっくり返ることはないのか。そこから崩れる可能性もあります。

もう一つは、これらのチップの減価償却スケジュールが、私たちが考えているよりずっと短いか、あるいはずっと長いかもしれないという点です。それがどう効いてくるのか。だからまだ、パズルのピースはかなり多く残っています。

今、番組でもひとつの仮説として遊んでいるんですが、Apple が実は正しくやっていたのではないか、という話です。つまりApple がAIのインフラそのものになって、処理はiPhoneやMac miniで行われ、モデルは非常に効率的か目的特化型になって、データセンターが不要になるのではないか、という話です。

十分ありうると思います。偶然そういう着地をするかもしれません。ただその一方で、これは Google、いや Alphabet にとって本来最大のシェア獲得機会になるはずだとも思います。Gemini があるべき形で作られていれば、スマホの中を驚くほど自在に動き回れるはずです。どのアプリにも入っていき、どのアプリも操作し、スマホ全体を横断してあらゆることができるはずです。

Apple は、プライバシーや制御、壁に囲まれた庭のような世界観で名を成してきた会社です。たとえ新しい契約で Google の Gemini をSiri的な存在として使うにしても、その何かがスマホ全体の奥深くまで自由に入り込むことを許すとは思えません。だから私は昔から、これはGoogleの時間になるはずだと思ってきました。

それでも人はiPhoneを離れない

そうなんですよね。今も私はiPhoneを持っていて、これ以上ないほどiPhoneが好きです。

そういう製品ですよね。

でも、まだそれは起きていません。Google のAIのほうが優れているのに、人々はiPhoneを離れてGeminiへ移ってはいないんです。

1929年への関心が高まる理由

さて、本のタイトルは 1929。The New York Times のベストセラーリストに20週間入りましたね。おめでとうございます。

ありがとうございます。

少し怖いのは、この本が約100年前に起きたことを扱っているにもかかわらず、すごく注目されていることです。その理由の一つは、今との類似を多くの人が見ているからだと思います。私たちは自分たちの roaring twenties を生きている。市場もまた熱狂状態にあり、当時以上に不安を感じている人さえいるかもしれない。だから多くの人がこの本を見て、これは現代への警告だと考えるわけです。

実際のところ、二つあります。一つは、私がこの本を書き始めたとき、今のことはまったく考えていなかったということです。そんなことは頭の片隅にもありませんでした。むしろ、あの時代をもう一度公衆の前に引き戻して、その瞬間を理解できるようにしたかったんです。正直、私自身が理解していなかったからです。そして調べ始めて、登場人物たちがどんな人で何をしたのかが分かってくると、これは驚くべき世界だと思いました。

ただ、もう一つ言えば、これは単純に現代のことだけでもないんです。たしかに人々は今との類似を見ていますが、私たち市民はいつの時代も、ある種のパターン認識ゲームをしているのだと思います。私たちは常に、現在を理解するために歴史を見ようとするんです。

ちなみに、私がこの本を書いていた2021年頃には、GameStop 現象が起きていました。出版社の人から、Andrew、この本を今すぐ出せないかと言われたのを覚えています。でも私は、いやいや全然終わっていない、と答えました。もしあの時に本が出ていたら、GameStop や AMC やミーム株もまた 1929 みたいだと言われていたでしょう。

崩壊を招くのは結局、負債である

ここでひとつ言わせてください。あなたはたしか2021年にこの番組に出ましたよね。コロナの時期で、私たちは皆ロックダウン中でした。あなたは自宅スタジオから、私はまだサンフランシスコにいて、そのとき私はあなたに同じことを聞いたんです。

そうでしたね。

そしてあなたは――何と言ったか覚えていますか。金融崩壊では常に問題になるのは負債だ、と言ったんです。

そうです。

だから GameStop の件では、そこで議論が終わったわけです。あれは大きな負債を背負って起きたものではなかったからです。ただ、あなたがツアーの中で繰り返し言っていること、本でも明確にしていることの一つは、レバレッジが大きすぎると問題になる、ということでした。

乾いた火種なんです。乾いた火口材なんです。

問題は、私たちが負債がシステムのどこにあるのか分からないことです。これだけ多くが private credit で起きているのに、それを把握できていないのは驚くべきことだと思います。

private credit の不透明さ

もちろん、private credit はまさにそうです。今見ていると、private credit には相当な不安の兆しがあります。その市場全体がどうなるのか、この市場が凍りついたら融資や経済の他の部分に何が起きるのか。不動産にはどう影響するのか。大きなインパクトがありうるのは分かります。

ただ、一つまだ十分に向き合えていないことがあります。実を言うと、private credit のビジネスは、private equity 業界が崩れる前には崩れようがないんです。考えてみてください。private credit から最大の借り入れをしてきたのは誰か。多くの場合、それは private equity のプレイヤーや一部のテック企業などです。つまり、private credit 側が損をするのは、その前に他の側が損をした後なんです。

でも私たちは、そこをまだ十分に咀嚼していません。その大きな理由は、今のビジネスの多くが非上場企業だからです。時価評価、つまりバリュエーションが公開市場に出てこない。日々値がつく世界ではありません。私はそれを mark to make-believe と呼びたいくらいの世界が広がっている。

しかもインセンティブ構造として、その mark to make-believe をできるだけ長く続けたいわけです。株主なら評価額を下げたくない。下げれば新しい資金が集められなくなる。private credit の側も、相手に評価を下げてほしくない。なぜなら自分たちの価値にも影響するからです。つまり連鎖的な構造なんです。

だから多くの人が、何とかしてこの状況を素手でしのごうとして、ぎりぎりまで踏ん張っている。たとえば Kevin Warsh がその椅子に座って金利が下がれば、少し楽になるのではないか、世界が少しは緩むのではないか、そんな期待を抱いているように見えます。

private credit と private equity とは何か

ここでぜひ、今の private credit について詳しく入りたいです。その前に、テクノロジー寄りのリスナーでこのあたりに詳しくない人のために、ごく簡単に説明してもらえますか。private credit と private equity とは何で、なぜそれが大手銀行ではなくこちら側で起きているのか。

もちろんです。ごく基本的な話をします。昔は企業が必要なお金を借りるとき、銀行に行って融資を受けていました。ところが金融危機後、とりわけその後に導入されたさまざまな規制の影響で、別の世界が生まれたんです。人々は、見た目は private equity ファンドに近いファンドを作るようになりました。

たとえば10億ドルを集めて、私たちはこの10億ドルで会社を買収するのではなく、人々に貸し付けます、と言う。しかもそのお金は10年間返しません。10年ローンを出して、10年後に利息とともに戻ってくることを期待する。これが private credit の基本概念です。

つまり、銀行がもうそれをやっていない。その代わりに、透明性の低い private な領域で行われているわけです。

その上で、多くの private equity ファンドはソフトウェア企業などを買収してきました。たとえば Thoma Bravo は大量に買いましたし、Vista もたくさん買いました。多くのソフトウェア企業、SaaS企業を、月次の継続収益を使ってローンを返済する前提で買っているんです。巨額の借り入れをして買収し、その収益で返済していく。

でも、もしそのソフトウェア企業がもはや有望ではない、継続収益も維持できないとなれば、その価値は下がらなければならない。そうなると equity 側は損を出し、その会社に金を貸していた credit 側も損を出す。そこが懸念なんです。

そして、そのAI投資を支えている資金のかなりの部分がそこから来ているのではないか、という不安があるわけですね。

はい。

private credit に走る警報

分かりました。では、private credit にすでにいくつかのショックが出始めています。それがさらなる問題の火元になるのか、その話をしたいです。それから予測市場や、もしかするとFRBの次の議長候補についても少し触れましょう。

そして今、Big Technology Podcast に Andrew Ross Sorkin を再びお迎えしています。新刊 1929 の著者で、The New York Times ベストセラーリストに20週間入っている本です。

では、この private credit の問題を話しましょう。休憩前に話していたことを続けると、Reuters は最近こんなふうに書いています。private credit の警鐘は2007年のサブプライム警告を思い起こさせる。private credit に積み上がるストレスが公開証券市場に波及するリスクが高まっている。運用資産約14兆ドルの世界最大の資産運用会社 BlackRock は金曜日、償還請求が急増したため、旗艦債券ファンドで引き出しを制限した。数日前には Blackstone も、BC private credit fund の償還上限を引き上げ、記録的な引き出し要請に対応した。Blue Owl にも同様の問題が見られ、一部企業は破綻し始めている。自動車部品サプライヤーの First Brands や、自動車ディーラーの Color などです。

これは崩壊の始まりなのでしょうか。なぜ人々はここまでパニックになっているのでしょうか。

半流動商品が引き起こす取り付け騒ぎ

人々がパニックになっている理由は、単に景気の基礎に何か懸念があるかもしれないからだけではありません。これらのファンドの多くが、年金基金のような10年間待つ前提の機関投資家だけではなく、いわば個人投資家にまで売られていたからです。

多くの金融サービス企業は、彼らが semi-liquid products と呼ぶものを作りました。実質的には、そのファンドに投資するときの見た目は株式を買うのと同じなんです。いつでも買えるように見える。しかし semi-liquid と呼ばれるのには理由がある。いつでも売れるわけではないんです。

たいていの日には売れます。でも、あまりに多くの人が同時に出口に殺到すると、運営会社は、申し訳ないが今はお金を返せません、ゲートを閉じます、と言える。今まさに起きているのはそれです。だから銀行取り付けのような感覚が広がって、不安を生んでいるのです。

もちろん、こうしたファンドを売っている金融会社は、これは欠陥ではなく仕様だと言うでしょう。商品説明にも書いてあるし、注意書きどころか商品理解そのものの話だと。でも、人はお金を引き出せると思っていたのに実際にはできないとなると、不安になります。

問題の中心はAIなのか、それとも別の場所なのか

でも、これはAIそのものの問題ではないですよね。見ていると、自動車ディーラーとか自動車部品サプライヤーとかです。

そうですね。それらは苦しんでいる企業のほんの一例にすぎません。ただもっと広い問いがあるんです。テクノロジーは不安定だとは言いたくありませんが、変化があまりに速い。だから未来が本当はどんなものなのか、かなり大きな疑問がある。もし未来が今とは本当に違うものなら、それ自体が問題になります。

さっきあなたは指数関数的という言葉を使いましたが、ここでまさにその真価が問われるんです。今年も昨年も、そしておそらく来年はさらに多くの何千億ドルもの資金がAIデータセンターに投入されている。それはAIが指数関数的に進歩するという信念の上に成り立っています。

そして、その資金のかなりの部分を private credit が支えている。たとえば Blue Owl のような企業が、そうした開発を多く支えています。もし指数関数的な進歩が止まったら、それこそがパニックを引き起こす引き金になる。そこで初めて、お金は引き出せません、という展開になり、事態は一気に悪化します。

もちろん、問題が起こりうるポイントは他にもたくさんあります。先ほど言ったように、技術が良くなりすぎてデータセンター自体が要らなくなる可能性もあります。長期的にはAIは、インターネットをさらに強力にしたような存在になると思っています。つまり、長く定着し、最終的にはこうしたデータセンターも必要になるでしょう。それ自体はあまり疑っていません。

もっと大きな問題は、タイミングのずれが起きるかどうかです。ドットコムバブルとその崩壊のときのように、その時点では投資と経済性が噛み合わない時期があるかもしれない。Amazon は今もあるし、インターネットも今もあり、かつてないほど大きくなっています。でもある時期には、想定通りには機能しなかった。同じようなことがAIでも起こりうると思います。

データセンター投資は一度作れば終わりではない

データセンターについてもう一つ不安なのは、よく光ファイバーを地面に埋めたり鉄道を敷いたりするのと比較されますが、データセンターは一度建てたら終わりではないことです。建てた後も、その中のチップはかなり絶えず更新したくなるはずです。つまり、その投資がいつ止まるのか、あるいは減速するのかすらはっきりしない。

私自身、このスマホにすごく依存していて、毎年か2年に1回は新しいものを買っています。だから、人々も常に最新で最高の次世代技術を欲しがるはずです。そうなると、どんな世界になるのかという話です。

そうですね。ただ、今のNvidiaのチップは、買った時より高い価格で貸し出されているんですよね。それだけ需要が強いということでもあります。

ひとつ面白い話があります。今年の初め、ユタでスキーをしていたとき、リフトで一緒になった人に何の仕事をしているのか聞いたら、このあたりでデータセンターを建てていると言うんです。それで、どう思うか聞いたら、これ全部破綻するよと言ったんです。

本当に。

もちろん、その人が全体像を把握しているとは思いません。でも建設業にいて、この建設ラッシュの規模を見ている人からすると、まったく理解が追いつかないんだと思います。見たことのないスケールなんです。

でもリフト券代は払えましたよね。

それは払えたようです。だから彼にとってはいい話です。

彼としては自分は報酬を受け取れるわけですからね。

その通りです。問題は、その請求書を最終的に誰が払うかなんです。

なぜ人々は一発逆転に賭けるのか

今の時代には、ぜひあなたにぶつけてみたい面白い議論があります。見たかもしれないし、見ていないかもしれませんが、Xで少し話題になった投稿に、financial mediocrity capitalism の牢獄みたいな話がありました。要するに、この人は、これからの世紀の主要な社会経済テーマは長期的な退廃だと、家を賭けてでも信じていると書いていました。

彼が書いているのはこうです。かつての暗黙の契約は単純だった。出勤し、一生懸命働き、忠誠を尽くせば報われる。企業は年金を用意し、勤続年数には意味があった。寝ている間に家の値段は上がった。制度を信じていればシステムは機能した。でも今は、同じ会社に20年いることは資産ではなく、むしろキャリア上の負債だ。賃金は8％しか増えていないのに、住宅費は2倍になり、若者の債務返済は33％増えている。もう我慢する計算が成り立たない。

ここからまた、負債や経済や、本来すべきではない場面での投機や賭けというテーマに戻るわけですが、この人が言っているのは、システムが多くの人にとって壊れているから、人々が crypto や prediction markets や sports betting に向かっている、ということです。これについてどう思いますか。

最後の部分については、私は同意します。人々が予測市場や、いわば人生の宝くじ的アプローチに向かっている理由の一つは、この国の不平等です。少しYOLO的な感覚ですね。

ただ、私ならこう言います。アメリカンドリームそのものが、実は1920年代に、この宝くじ的スキームへと変質したんです。各地から都市へ出てきた多くの人が蓄積される富を目の当たりにして、どうやってその一部を手に入れるのかと考えた。そこにたどり着く唯一の方法は、一攫千金的な仕組みしかないと思った。だから宝くじ的な発想が広がったんです。

私がこの投稿を見ていなくても、この人が言っているのは、いわゆる Leave It to Beaver 的なアメリカンドリーム、つまり塗り絵のように分かりやすい1950年代型の夢のことだと思います。大学に行って、一生懸命働いて、仕事を得て、家を持ち、配偶者がいて、子どもが二人いて、犬がいて、白い柵のある家があって、全部うまくいく。私はあれは歴史的な例外だったと思っています。昔からあれが普通だったわけではない。

1920年代を見てもそうではないし、1930年代もそうではない。この人が言っている Leave It to Beaver 的なアメリカンドリームは、第二次世界大戦後に始まったもので、しかもアメリカが独占的な力を持っていた宇宙の中の話です。他の国はすべて戦争で疲弊していた。私たちだけが唯一のプレイヤーだった。だから中産階級が生まれ、労働組合が力を持ち、独占的な利潤を取れた。

アメリカの賃金が停滞し始めた時期をよく見ると、1970年代後半から80年代初頭です。なぜか。他の国々がようやく再び経済圏に入ってきて、私たちが再び競争するようになったからです。そこで初めて、あの Leave It to Beaver 的な夢が本当に続けられるのかが問われ始めた。

戦後アメリカは例外だった

しかもその Leave It to Beaver 的な夢は、非常に白人中心の夢でした。アメリカ全体の夢ではなかった。その恩恵を受けなかった人たちはたくさんいた。ですから繰り返しますが、あれは歴史的な例外であり、30年か40年ほどの期間に起きたことにすぎないと思います。確かに起きはしましたが、それを見て、これが本来あるべき姿であり、今も戻れるはずだと言うのは違うと思うんです。私たちはまったく新しい世界に生きているからです。

でもこの人が言っているのは、今、人々が主体性を感じられる唯一の場所がカジノだということなんです。予測市場にはインサイダー取引があると知っていても、そこだけが自分の人生をコントロールできる場所だと感じている。

私はこれをかなり特殊な形で経験しました。朝にCNBCで司会をしていたとき、SPACブームや、あるいは GameStop ブームの頃、私は朝の番組で人々に警告していました。皆さん、これは最悪の形で終わりますよ、このGameStopの件はありえません、映画を見たことがある、どう終わるか分かっている、と。

すると返ってくる反応は、Andrew、あなたは家父長的すぎる、守ってやろうとするのをやめろ、でした。あなたは私を守っているのではなく、その発想自体が既得権益を守っているんだ、と言われたんです。

人々はこのカジノの中で主体性を感じているのだと思います。そして宝くじを欲している。でも私にはそれがあまりに非合理に思えて、まともに考えることすら難しいんです。

ギャンブルの拡大と借金

制度的な負債ではないですよね。危機を引き起こすのはそちらですが。ただ、こうした社会ではかなり大きなリスクになっていると思います。学生ローンを FanDuel に突っ込む人の話も聞きますし。いつも起きているとは思いませんが、みんなスポーツベッティングをしていて、多くの人が負けています。

ちなみに、宝くじについて人は忘れています。アメリカの多くの州では、クレジットカードで宝くじを買うことはできません。違法なんです。現金かデビットカードだけです。理由は簡単で、宝くじを買うために人が過剰な借金をしないようにするためです。

それなのに今や、prediction markets や sports betting など、はるかに大きな賭けのための装置全体を築いてしまった。人々は借金でYOLOしているわけです。

金融の民主化という古いスローガン

もう一つだけ。この本の中で面白いのは、1920年代の投機の時代にも、それは金融の民主化と呼ばれていたことです。このスローガンは戻ってきています。

まさにそうです。Vlad Tenev がいつも言っていることです。Robinhood の共同創業者ですね。金融の民主化が彼らの理念です。予測市場の人たちも、あなたが何かに専門性を持っているなら、その専門性を使って金を稼げるようにしたいと言うでしょう。

では、なぜ人々がそうした市場から締め出されるべきなのか。むしろ、private equity の人たちは、一般人には開かれていない機会に投資できる能力を利用して大金を稼いできた。ならば、なぜ一般の人はそこから締め出されるべきなのか、あるいは慎重であるべきなのか。より高いリスク許容度を持つ者が大成功しているのに、というわけです。

これは本当に良い問いで、ほとんど哲学的な問いです。アメリカには投資家保護の法律があり、基本的には100万ドル持っていない人には、通常は private equity や venture capital など一部の投資が許されません。理由は、リスクが高いと考えられているからです。100万ドルがない人、あるいは十分な教育を受けていない人は、その損失に耐えられないと考えるわけです。教育の話は脇に置くとして、資産額がその代理指標として使われている。

そして実際、国や社会保障制度をどう設計するかにもよりますが、損失に耐えられないなら、その損失は全面的に社会化されることになります。これが根本問題なんです。

もちろん、パンデミックのときには銀行の損失も社会化しましたし、ほとんどあらゆる損失を社会化しました。だから、誰の損失を社会化しているのかという問いはあります。ただ、少なくとも私はそのリスク構造をそう考えています。

クラッシュ後は緊縮ではなく資金投入が必要

1929年の暴落について考えたとき、ひとつ思ったのは、それ以来、私たちの制度は規制や救済策によって大きな暴落をある程度防げてきたのではないか、ということでした。もちろんこの国には38兆ドルの負債があるので、そのツケは来るかもしれませんが。

1929年の暴落からの大きな教訓、そして Ben Bernanke が Princeton で大恐慌を研究し、その学びを2008年に実行した教訓は、クラッシュが起きたときに緊縮へ移ってはいけない、ということです。むしろ問題にお金を投じなければならない。救済策がどれほど政治的に不人気でも、FRBは資金を投じる必要があります。

問題は、そのやり方を2008年にやって成功したことです。不人気ではありましたが、機能した。そしてパンデミックでもまた同じことをやりました。だから今、私たちは一種のプレイブックを持っている、いや持っていると思い込んでいるわけです。つまり、ひどい事態は紙幣を刷れば回避できる、と。

でもおっしゃる通り、今は負債が38兆ドルあります。ちなみに1929年当時は政府に財政黒字がありました。次に何か起きたら、誰かが5兆ドルでも何でも小切手を書かなければならないでしょう。

そこで聞きたいんです。見えない一線があって、それが赤線になる瞬間というのはあるのでしょうか。世界の投資家階級が、金は貸すが、前より2倍3倍の金利を払え、と言い始めるラインです。もしそうなれば、緊縮に移らざるをえない。そうなると、本当にまた煮え湯の中に戻ってしまいます。

FRBの独立性はどれほど重要か

そしてここで私が組み立てたかったのは、これまで危機のたびにFRBが介入してきたとき、私たちにはある程度のFRBの独立性があったということです。ところが今、その壁は崩れつつあるように見えます。White House は Jerome Powell のFRB本部改修をめぐって刑事調査を進めており、指名された Kevin Warsh の人事も、行政府がこのようにFRBに影響を及ぼしていることに不満を持つ Tom Tillis によって保留されています。

では、政治家たちが何があっても金を使いたがる状況の中で、制度が次の暴落に向かわないために、FRBの独立性はどれほど重要なのでしょうか。

私の基本的な考えでは、FRBの独立性は極めて重要です。特に危機の状況に入ると、しばしば政治的には大変不人気な決定をしなければならないからです。政治だけを見ていたら、そうした決定はできないかもしれません。それは問題です。

ただ、1年後か2年後か、あるいは3年後かもしれませんが、それまで分からないこともあります。Kevin Warsh のことは、ちなみに私は長年知っています。非常に頭の切れる人物です。そして彼がこの仕事を得たのは、少なくとも一部は、大統領が彼なら自分の望む方向に動く、あるいは少なくとも現時点では考えが一致していると見ているからでしょう。つまり利下げです。

しかし、Kevin Warsh が本当に大統領と歩調を合わせ続けるかどうかは、とても興味深い点です。私は最終的には独立した行動を取る可能性もあると思っています。面白いことに、この仕事に就くとその仕事は自分のものになるからです。少し最高裁判事に似ています。大統領が指名した人が、その後に大統領の意向に反する判断をすることはある。

もう一つ言うと、FRBは最高裁に少し似ています。議長といっても一票しか持っていません。Kevin も唯一の票ではなく、周囲の人々を説得しなければならない。最初の6か月は、全員にこの見方を支持させるのは大変だと思います。

もちろん最初は honeymoon period があるかもしれない。少しくらい骨を投げるかもしれません。でも、あの理事会の中では、経済がどちらへ向かっているのか、どれだけ速く動くべきかについて、かなり意味のある意見対立が起きると思います。特に中東やイランで戦争が続き、雇用問題もあり、インフレも続いているなら、答えはそう単純ではありません。

ライトニングラウンド

では最後に、簡単なライトニングラウンドをやりましょう。

分かりました。

どうやってそんなにいい体型を維持しているんですか。CNBCもやって、The Times もやって、本も書いていて、忙しいですよね。MyFitnessPal ですか。

今なら ChatGPT かもしれません。

何か秘訣はありますか。

基本的に、6時か6時半以降はあまり食べないようにしています。9時か9時半には寝たいので。

それは効きますね。

でも朝4時半に起きているので、ちょっと複雑なんです。だから夜遅い食事は敵ですね。あと私はまったく酒を飲みません。

まったくですか。最後に飲んだのはいつですか。

本当に覚えていないですね。たとえばクリスマスの時期に妻のマルガリータをひと口とか、その程度だと思います。ほとんど何も飲みません。

あとは日に当たるのが苦手なんです。

太陽ですか。

そう、日差し全般です。帽子をかぶるし、いつも気にしています。

それは役立ちますね。

肌にはいいと思うんです。ハンドローションも使います。

同感です。すごく気になっていたんですよ。これだけのアウトプットがある人としては本当に印象的です。

次の暴落を待ってから投資すべきなのか

では、なぜ次の暴落を待ってから投資してはいけないのでしょうか。

本当のところ、かなり長く待つことになるかもしれないからです。1929年に戻るなら、Merrill Lynch の共同創業者 Charlie Merrill は、1928年に皆に株式市場から出ろと有名な助言をしました。賢い人だと思われたでしょう。でも1928年から1929年9月までの間に株式市場は90％上がったんです。だから待っていると、4年も5年も待つことになるかもしれないし、その後に25％や30％下がったとしても、そこでの上昇分を取り逃していることになります。

その通りです。

DealBook Summit の成功の鍵

DealBook は本当に素晴らしいです。素晴らしいイベントを運営する鍵は何だと思いますか。

DealBook Summit のことですね。

サミットです。

最高のイベントというのは、記憶に残る瞬間があるイベントだと思います。見ている人がみんな、同じものとは限らなくても、それぞれ何か持ち帰る小さなかけらを探しているような場です。

でも、そういう瞬間は計画できますか。たとえば Elon Musk が誰かに、勝手にしろと言うような瞬間とか。

完全には計画できませんが、ある意味では準備で可能性を生み出せると思います。私はあのインタビュー一つひとつに20時間から30時間くらい準備をかけます。直前の1、2か月はほとんどそれ以外何もしないような状態です。インタビュー相手を完全にコントロールすることはできません。でも会話を動かせる場所やルートをたくさん持っていれば、チャンスを作ることはできます。

なぜ Jeff Bezos はもっと話さないのか

なぜ Jeff Bezos はもっと公に話さないのでしょう。DealBook にも出ていましたよね。

2年前に出てくれましたね。

彼が話すたびに非常に価値ある会話になると感じるのに、あまり話しませんよね。

本当にそう思います。彼は魅力的ですし、考え方も非常に面白い。Amazon、Blue Origin、そして The Washington Post と、まさにあらゆることのど真ん中にいます。

あのインタビューで彼が言っていたことの一つで、なぜあまり発言しないのかの説明になるかもしれないものがあります。私は彼に、自分について誤解されていると感じる点は何かと聞いたんです。すると彼は、理解されることはずっと前に諦めたと言いました。家族に理解されるだけでも十分に難しいのに、公衆に本当に理解されるなんて思えない、と。それが答えかもしれません。

ありえますね。

SpaceX、OpenAI、Anthropic のIPO競争

SpaceX がIPOしたら、明らかに史上最大ですよね。OpenAI を上回ると思いますか。

上回ると思います。今の数字はたしか1.75兆ドルでしたよね。T付きの数字です。OpenAI はまだTで始まってはいませんが、そのうち行くかもしれません。

ありえます。でもまだ2兆ドルではないですよね。

まだではないです。

では、これだけのIPOをすべて支えるだけのお金はあると思いますか。SpaceX、OpenAI、Anthropic が1年半以内に続けて出てくるとしたら。

大きな問いは、こうした驚異的なバリュエーションがどうかというより、それぞれの企業が実際にどれだけ資金調達しようとしているのかです。1.75兆ドル分をそのまま調達するわけではありません。10億ドルだけ調達しても、その評価額は成立しえます。

だから、目論見書が出てきたときに、彼らがどれだけ本当に調達したいのかをよく見ないといけません。おそらく、みんなかなり多くのお金を調達したがるでしょう。

ええ、全社ともかなり大きな金額を取りに来るはずです。だからこそ先に出たい競争があると思うんです。たとえば SpaceX が6月に出て、市場から大きな資金を吸い上げたら、その次の会社は一回り小さな取り分になり、そのまた次はさらに小さくなる、ということですよね。

Dario Amodei と Sam Altman のような創業者たち

こうした新しいリーダーたち、Dario Amodei や Sam Altman をどう思いますか。彼らは他の人たちより慎重さが少ないように見えます。

とても興味深い存在だと思います。本物の創業者です。

そうです。そして最近私たちが慣れてしまったのは、創業者ではなく、マネージャーやオペレーターが会社を運営している状況だと思います。創業者であるということには、自分で決断する権限だけでなく、ときには不人気なことを口にする許可のようなものもあります。

ちなみに私は、Dario がいま Pentagon と繰り広げているあの激しい争いの中で、ここまで率直に発言していることを高く評価しています。率直に言って、今のアメリカのCEOの多くが机の下に隠れているような時期に、です。

そうですね。慎重さが少ないというのは、私にとっては褒め言葉です。彼らは本当に自分の言葉で話している。なくならないでほしいですね。ただ、そういう姿勢は往々にして――

1929年級の暴落は起こりうるのか

では最後です。今日、1929年級の市場暴落は起こりうるでしょうか。

良いニュースから言えば、1932年に行き着くのは難しいと思います。1932年とは失業率25％で、経済が本当に深く沈み込む状態です。

1929年には、10月から11月にかけて株式市場が約50％下落しました。でも人々は忘れがちですが、1929年末の時点では株式市場の下落幅は17％にすぎませんでした。

ではなぜ皆が吹き飛ばされ、あれほどの危機になったのか。誰もが途方もない負債を背負っていたからです。1ドルを元手に10対1で借り入れていた。だから市場が50％下がると、たとえ最終的にマイナス17％まで戻ったとしても、そこまで持ちこたえられない。家を売らねばならず、住宅ローンを組み、仕事を失い、あらゆることが起きたのです。

私は、今はそれを再現するのが少し難しいと思っています。少なくとも個人がシステム内でそこまでのレバレッジを持っていないからです。だから、起きないと考えたい。そして私たちは、ある程度機能することが分かっている、非常に強力なプレイブックも持っています。

ただ、そこにAI、テクノロジー、そして国家債務の現状を重ねると、事態はかなり速く複雑になりえます。

本のタイトルは 1929。Andrew Ross Sorkin さん、今日はありがとうございました。

お招きいただきありがとうございました。

皆さん、ありがとうございました。Big Technology Podcast でまた次回お会いしましょう。