ウォール街はこの1年間、人工知能（AI）革命を織り込んできた。今、投資家たちはこのブームが現実を先取りしすぎているのではないかと疑問を抱き始めている。AIブームをバブルと呼ぶことは、人工知能が偽物であるとか、失敗する運命にあるという意味に聞こえるかもしれない。しかし実際には、はるかに限定的な意味である。AI関連資産の価格が、それらの資産が合理的に正当化できると期待される利益よりも高く上昇している可能性がある。この定義に基づけば、現在の証拠はAI投資のバブルを示している。
それでも技術は重要であり続ける。一部の人々はAIで富を得るだろう。消費者は有用なサービスを手に入れ、科学者はより優れた研究ツールを得て、企業は商品やサービスを生産するより効率的な方法を見つけるだろう。しかし、これらのいずれも企業価値評価の問題に直接答えるものではない。優れた発明であっても、買い手が将来の利益に対する請求権に対して過剰に支払えば、悪い投資になり得る。
革命でも過大評価される可能性がある
歴史はこのパターンに当てはまる発明で満ちている。鉄道はアメリカを変革したが、1890年代に鉄道バブルが崩壊した後、多くの鉄道投資家は損失を被った。インターネットは商取引の性質を変えたが、1990年代後半のピーク近くで購入されたドットコム株のほとんどは、ひどい投資だった。言い換えれば、技術は有用で、さらには変革的であっても、それに付随する株式や非公開企業の企業価値評価が高すぎる可能性がある。
この区別は重要である。なぜなら、AI楽観論者は、技術ができることを指摘することで企業価値評価の懸念に答えることが多いからだ。デモは確かに印象的である。しかし、投資家の懸念は別のものだ。データセンター、チップ、AI研究所の現在の所有者は、現在の非常に高い価格を正当化するのに十分なキャッシュフローを得られるだろうか。
その答えが異常に速い普及、異常に強い価格決定力、または異常に安い資本を必要とするなら、議論はすでにバブルリスクについてのものである。それが現在の証拠が示すところだ。
コストは現実、リターンはまだ
証拠を無視するのは難しい。フィナンシャル・タイムズは最近、アマゾン、アルファベット、マイクロソフト、メタがAIインフラに7250億ドルを支出する見込みだと報じた。この支出急増により、これらの企業の合計フリーキャッシュフロー（経費と投資を差し引いた後に残る現金）は10年ぶりの低水準に押し下げられる。報告書は、2026年第3四半期の合計フリーキャッシュフローを40億ドルと予測している。これは、パンデミック後の四半期平均450億ドルと比較してのことだ。
率直に言えば、世界で最も現金が豊富なソフトウェア企業の一部が、重工業のように見え始めている。もはや彼らは単にコードを書いているだけではない。彼らは膨大な規模でチップ、土地、電力、データセンターを購入している。
メタはその好例である。AP通信は、メタが2026年の設備投資予測を1250億ドルから1450億ドルに引き上げたと報じた。これは主にAIチップとメモリがより高価になったためだ。データセンターのコストも圧力を加えた。売上高が予想を上回ったにもかかわらず、発表後にメタの株価は時間外取引で下落した。
ウォール街は最終的にその支出を評価するかもしれない。しかし、古いソフトウェアビジネスモデルははるかにシンプルだった。それは一度コードを書き、その後ソフトウェアの追加コピーをほとんど追加コストなしで販売することを含んでいた。AIは非常に異なる動作をする。物理的インフラへの膨大な先行投資を必要とし、後で独占的リターンを得ることを期待する。見返りは来るかもしれないが、ソフトウェア企業がかつてクリアしなければならなかったよりも高いハードルである。
売上高が依然として難しい部分
セコイア・キャピタルは2024年にAIの6000億ドルの疑問について書いたとき、この問題を率直に指摘した。ベンチャーキャピタル投資家のデビッド・カーン氏は、インフラ構築が実際の売上高をはるかに上回る売上高予想を示唆していると主張した。それ以来、支出側はリターンよりも速く成長している。
OpenAIは業界を圧迫している緊張を示している。フィナンシャル・タイムズは今春、OpenAIが企業価値評価7300億ドルで最大1100億ドルの資金を確保したと報じた。同じ報道は、その資金調達を、1000億ドルのアマゾンとの合意や2030年までの約6000億ドルのコンピューティング契約を含む巨額のコンピューティング契約に結び付けた。
そのような大きな企業価値評価には、並外れた結果が必要である。OpenAIは、史上最も収益性の高い企業の1つになると同時に、史上最も高価なインフラの一部に対して支払う必要がある。それは起こり得る。しかし、それは途方もない事業である。
Anthropicは楽観論の最も強い理由を提供している。フィナンシャル・タイムズは、同社が2026年に黒字四半期を予想しており、第2四半期の売上高が100億ドルを超えると報じた。これは需要の実際の証拠である。同じ報道は、Anthropicの企業価値評価が9000億ドルに達する可能性があることを示唆し、同社は最近SpaceXと年間150億ドルのコンピューティング契約を締結した。黒字四半期は重要なマイルストーンだが、AI業界全体の現在の価格が理にかなっていることを証明するものではない。
テクノロジー企業は、AIが自己資金で賄えることを示さなければならない。Tom's Hardwareで議論された研究によると、企業の生成AI導入の95%が損益に測定可能な影響を与えていないことがわかった。TechRadarが報じた調査では、多くの上級リーダーが、広範なAI導入にもかかわらず、明確な生産性向上を見ていないことがわかった。これらの調査結果は、AIツールが改善され、企業がそれらの使用方法を学ぶにつれて改善される可能性がある。今のところ、現在の支出がファンダメンタルズにしっかりと結びついているという主張を弱めている。
市場は自己資金を循環させている
もう1つの警告サインは循環融資である。これは、サプライヤーがサプライヤーから購入する顧客やスタートアップの資金調達を支援することを意味する。MarketWatchは、エヌビディアがわずか3カ月間で非公開の非市場性株式証券に186億ドルを投入し、その多くがAIスタートアップやインフラ企業に関連していると報じた。非市場性株式保有額は、1年前の32億ドルから423億ドルに増加した。
フィナンシャル・タイムズは、16カ月間で145社以上にわたる約900億ドルのより広範なエヌビディアの投資攻勢を説明した。言い換えれば、エヌビディアはゴールドラッシュでシャベルを売ることから、鉱夫の資金調達を支援することに移行し、その一部は振り返ってそのシャベルを購入している。
国際通貨基金（IMF）は、循環的なAI融資が、買い手、サプライヤー、投資家を人為的な方法で結び付けることによって、売上高と企業価値評価を膨らませる可能性があると警告している。これらの構造は不正行為の証拠ではない。しかし、それらは根本的なファンダメンタルな需要を見ることをより困難にする。売り手によって資金調達された販売は依然として販売だが、顧客自身の営業キャッシュフローによって資金調達された支出よりも需要の弱い証拠である。
ベンダーファイナンスに依存する誘惑は理解しやすい。AP通信は、エヌビディアの四半期売上高が816億2000万ドルであり、その時価総額が2022年末の約3650億ドルから5兆4000億ドルに上昇したと報じた。エヌビディアは優れた企業であり続けるかもしれない。バブルの問題は、AI エコシステムの残りの部分が、これらすべてのチップ購入を正当化するのに十分な利益を得られるかどうかにかかっている。
運が多くの勝者を選ぶ
経済学者はしばしば、イノベーションへの社会的リターンは、それを資金提供または創造する人々によって捕捉される私的リターンよりも大きいと言う。平易な英語で言えば、発明の利益は発明者をはるかに超えて波及する。ある企業が研究を発表するかもしれない。別の企業がツールを構築するかもしれない。3番目の企業が収益性の高いビジネスモデルを見つけるかもしれない。競争は消費者の価格を押し下げ、労働者は主要企業から引き抜かれる。これらすべての理由により、元の投資家は世界を変えるのを助けるかもしれないが、それでも低いリターンを得る可能性がある。
これが基礎研究がしばしば公的支援を必要とする理由の1つである。最終的に利益を得る人々は、最も初期の支援者よりもはるかに失うものが少なかった可能性があり、それが投資家がそもそも投資する可能性を低くする。
AIはこのパターンに従うかもしれない。モデルの改善は急速にコモディティ化する可能性がある。オープンソースモデルは価格に圧力をかける可能性がある。チップとサーバーは減価償却する。1世代のモデル用に構築されたデータセンターは、次の世代のために高価なアップグレードが必要になる可能性がある。最終的な勝者は、今日の投資家が技術開発のコストを吸収した後にのみ現れる可能性がある。
誰かが資産10億ドル以上の富豪（ビリオネア）になるだろう。後に、その成功はおそらくビジョンと天才の物語として語られるだろう。なぜなら、市場はきれいな物語を好むからだ。しかし、結果は先見性と同じくらい運とタイミングに依存する可能性がある。勝利した創業者は、コンピューティングコストが下がった後、ユーザーが実際に何を望んでいるかを学んだ後、または初期の企業が失敗して機能するビジネスモデルを明らかにした後に到着するかもしれない。
納税者が道を舗装するのを助けた
公共部門はすでにAIブームの一部である。NSFは1960年代初頭からAI研究に資金を提供してきたと述べており、今日のブームの技術的基盤を構築するのを助けた。より最近では、NSFの国立AI研究所が2020年以来、全国の大学ベースのAI研究を支援してきた。CHIPS・科学法は、半導体と研究能力の背後に数百億ドルを投入した。ホワイトハウスの公式AIポータルは、AIイノベーションに対するさらなる連邦支援があることを強調している。
その公的役割は理にかなっている。基礎研究は、単一の企業が完全に捕捉して利益を得ることができない知識を生み出す。見返りは何年も現れないかもしれないが、最終的には初期投資の何倍もの価値を持つ形で現れる。
厄介な部分は結果の分配である。納税者は最もリスクの高い段階で知識ベースの資金調達を支援する。しかし、彼らは最終的に競争に勝つ非公開企業の普通株式を受け取らない。彼らは広範な社会的利益を受け取るかもしれないが、ベンチャーキャピタルのリターンは得られない。公的に支援された知識スタックからAIの富が成長する場合、金銭的な上昇の多くは民営化される。
これは政府がAI研究への資金提供を停止すべきだという意味ではない。それは、公的に支援された研究が私的な富を創造するのを助けるとき、納税者が上昇の恩恵を共有する方法を持つべきだという意味である。
投資のバブル
AI論争の両側に一理がある。懐疑論者はファンダメンタルズに疑問を呈するのが正しい。ブームは財務的持続可能性に達する前にしばしばバストを通過する。しかし、楽観論者もAIに真の可能性があると言うのが正しい。今日の企業価値評価と投資計画が過度に積極的であることが判明したとしても、それは経済を変革する可能性がある。
脆弱性の最も明確な兆候は、支出とリターンの間のギャップである。設備投資は急増しているが、フリーキャッシュフローは弱まっている。非公開企業の企業価値評価は持続可能な利益を上回っており、多くの企業はAI投資に対する明確なリターンを示すのに依然として苦労している。融資ループがより一般的になっている。これらは古典的な警告サインである。
AIが技術として失敗する必要はなく、投資見通しが厳しいものになる可能性がある。最も危険なマニアは、実際に機能する技術の周りに形成されることが多い。投資家は未来が来るのを見て、それよりもはるかに先を急ぎすぎる—間違った機会に対して、早すぎる時期に、過剰に支払う。
重要な企業価値評価テストによって、AI投資は過熱しているように見える。技術は成功するかもしれない。誰かが非常に裕福になるだろう。経済は恩恵を受けるだろう。しかし、今日の価格は、最も多く支出している企業が最終的な利益のほとんどを獲得すると仮定している。
歴史はそれを疑う理由を与える。基礎を築く人々は、しばしばペントハウスを所有することができない。納税者は科学の資金調達を支援した。初期の投資家は今レンガを敷いている。しかし、富は、コストが下がり、ビジネスモデルが明確になった後に到着する誰かに行くかもしれない。それが起こるとき、コメンテーターはそれを天才と呼ぶだろう。代わりに、その多くは運、タイミング、そして市場がしばしば最初のマイルよりも最後のマイルをより寛大に報いるという単純な事実である。
