ドミトリー・ハサノフ氏は、エンジェル投資家、デジタルマーケティング専門家、Arrow Starsの創業者である。
AI関連株は、相反する2つの見出しを同時に示している。バンク・オブ・アメリカが11月に実施した172人のファンドマネージャーを対象とした調査では、回答者の45%が「バブル」を最大の市場テールリスクと回答したと、ロイターが報じた。しかし、ベンチャーキャピタルと公開市場からの資金は流入し続けている。CB Insightsによると、2025年第3四半期には、世界のベンチャーキャピタル投資額の半分がAI関連企業に向かった。
多くのスタートアップが依然として資金を消費し続ける中、投資家が投資を続ける理由は何か。資金の流れと投資家が期待するリターンを詳しく見ることで、この逆説を説明できる。
数十億ドルの投資、利益は後回し
世界の株式投資家は、すでに株価が割高だと見ている。11月の同じバンク・オブ・アメリカの調査では、回答者の63%が株式市場は過大評価されていると回答した。それでも、AI関連の資金調達は2025年第3四半期まで4四半期連続で450億ドルを超え、12月までに2024年の記録的な総額の2倍になる見込みだった。この資金の多くは、純利益がほとんどまたは全くない民間企業に流れ込んでおり、1990年代後半のインターネットブームを彷彿とさせる。ハーバード・ビジネス・レビューの記事が指摘するように、「利益は依然として乏しく、一部のエコノミストは差し迫ったバブルを警告している」。
最新のモデルを実行するには、ハードウェアへの多額の投資が必要だ。エヌビディアのH100アクセラレーターは、2024年の供給不足時には1台あたり最大9万ドルで小売されていた。ある非営利クラウドベンチャーは、AIプロジェクトのために企業に容量を貸し出すため、2万4000台のH100に5億ドルを費やした。データ収集契約、専門エンジニア、安全性監査のコストを加えると、利用が増加している間は、マイナスの利益率がほぼ避けられないように見える。
投資家のロジック：4つの潜在的なリターン
高コストにもかかわらず、投資家は明日のロックインのために今日の損失を受け入れているように見える。一部の投資家にとって待つ価値のある潜在的なリターンには、以下のようなものがある。
• データの堀：すべてのユーザークエリが新鮮なトレーニングデータになる。独自のログでモデルが調整されると、競合他社は簡単にコピーできない。
• スイッチングコスト：製品はAPI（Application Programming Interface）を介してAIを組み込む。後でそれらを取り除くことは、顧客にとって高コストとなる。
• プラットフォームのタイミング：多くの投資家は、モバイルとクラウドの波を逃したことを覚えているだろう。AIで早期参入することは、遅れるよりも安全に感じられるかもしれない。
• 希少なハードウェアの優位性：GPUへの優先アクセスは、供給が需要に追いつかない間、一時的な価格決定力を生み出す。
検討されているマネタイゼーションの道筋
潜在的なリターンが投資家が辛抱強く待つ理由を説明する一方で、マネタイゼーションはいくつかの異なるアプローチを通じて形になり始めている。
1. 使用量ベースのAPI：一部の大規模プロバイダーは、トークンまたはリクエストを計測している。例えば、OpenAIはChatGPTと開発者アクセスに段階的な価格設定を設けており、2025年半ばには年間換算で120億ドルの売上高に達したと報じられている。
2. 無料ツールの上にプレミアムレイヤーを追加：多くの企業が無料のチャットや音声アシスタントでユーザーを引き付け、その後、より長いコンテキストウィンドウ、業界固有のモデル、分析ダッシュボードなどの機能をアップセルしているのを見てきた。
3. コスト削減のビジネスケース：カスタマーサポートにおいて、ガートナーは、ライブエージェントの通話を1件あたり約8ドルと見積もっているのに対し、セルフサービスはわずか数セントである。同社は、エージェント型AIが今後3年以内に全体的なサービスコストを30%削減すると予測している。これらの節約がクライアントの損益計算書に現れれば、サプライヤーは収益シェアまたはサブスクリプション料金として一部を獲得できる。
4. 「つるはしとシャベル」の販売：ベクトルデータベース、データラベリングサービス、ファインチューニングパイプラインを販売するスタートアップは、アプリケーション構築者が赤字のままでも収益を上げる可能性がある。
前述のガートナーの数字を使って、前四半期に10万件のサポート電話を受けたeコマースサイトを想像してみよう。1件あたり8ドルで、コールセンターの支出は80万ドルになる。これらの問い合わせの25%だけを処理する音声ボットは、初年度に約20万ドルを節約できるかもしれない。クラウド推論とモデル運用ツールに10万ドルを費やした後でも、小売業者は10万ドル先行することになる。これを数十のブランドに掛け合わせると、一部の投資家にとって、AI企業はまだ「利益」を計上していなくても、高いバリュエーションを正当化し始めるかもしれない。
投資家が注視すべきバブルの兆候
それでも、投資家が考慮すべきバブルを示唆する兆候がある。例えば、消費が利用の増加を上回る場合だ。コンピューティング費用が月間アクティブユーザーを上回る場合、データのフライホイールは停滞する。
もう1つ注意すべきは、独自データがないことだ。公開APIのラッパーは、競争が激化すると価格決定力を保持することはほとんどない。誇大宣伝がデモを覆い隠しているかどうかも考慮すべきだ。カンファレンスへの多額の支出と曖昧なロードマップは、私の経験では、弱いプロダクト・マーケット・フィットを示している。
最後に、規制のギャップについて考えてみよう。IMFのクリスタリナ・ゲオルギエバ専務理事は、ロイターによると、各国が「AIのための規制と倫理的基盤を欠いている」と警告した。これは一夜にしてコンプライアンスコストを引き上げる可能性のあるリスクだ。
逆に、ユーザーあたりのコストが安くなり、独立したバイアス監査を公開し、長期的なコンピューティング契約を確保するモデルは、バブルの材料というよりも持続可能なビジネスのように見えることが多いと私は考えている。マクロ経済の不安は最終的に法外な倍率を削減するかもしれないが、根底にあるシフト（書き、聞き、学習するソフトウェア）は、依然として節約と新たな収益源を提供する可能性がある。
最後に
2026年のAI投資は、2つの波に同時に乗っているような感覚だ。投機的な波の頂上は、コア収益が遅れているにもかかわらず、バリュエーションをめまいがするような高さに押し上げる。しかし、表面下では、具体的な経済的レバー、意味のあるデータの堀、コスト削減のケース、または使用量ベースの価格設定が、資本を流入させ続けている。
それが破裂で終わるか、プラトーで終わるかは、スタートアップがGPU費用を防御可能なキャッシュフローにどれだけ早く変換できるかにかかっていると私は考えている。単位コスト、独自データ、ガバナンスの準備状況に注目することが、明日の勝者と次の教訓的な物語を見分ける最も簡単な方法だ。
ここで提供される情報は、投資、税務、または財務に関するアドバイスではない。あなたの特定の状況に関するアドバイスについては、ライセンスを持つ専門家に相談すべきである。
