AIインフラ構築の背後にある本当の経済学：バブルについての安っぽい話が本質を見逃す理由

懐疑派は勢いを増している。Financial Timesなどの主要な金融出版物からのこの記事は、「幻のデータセンター」が米国の電力予測を膨らませていると警告したり、Wall Street Journalの「AIの誇大宣伝と現実」についての記事は、AIインフラへの巨額投資が経済的に合理的かどうかを問い続けている。これらの記事は魅力的な前提に基づいている：AIシステムに必要な資本は、投資を正当化するだけの十分なリターンを生み出すことは絶対にできない、というものだ。しかし、この批判はAI革命で実際に起きていることを根本的に誤解しており、多くは安っぽい口先だけの議論であり、真の経済変革を覆い隠している。

$650 十億ドルの年間収益問題 (それは実際には問題ではない)

懐疑派の核心的な議論は次の通りだ：JPMorganは、2030年までに世界のAIインフラ投資が$5 兆ドルに達すると仮定した金融モデルを構築した。そして、彼らは単純な質問をした：そのハードウェアが投資家にとって合理的な10％の年間リターンを生み出すために、年間どれだけの追加収益を生み出す必要があるのか？彼らの答えは：およそ$650 十億ドル／年—これはAppleの現在の年間売上の150％超、OpenAIの現在の収益の約30倍に相当する。

これは不可能に思える。まさにそのため、多くの投資家やアナリストはこれをバブルの証拠とみなしている。バブルリスクについての安っぽい話は、過剰に不安を抱く市場でクリックや信用を稼ぐ。

しかし、この枠組みには重大な欠陥がある。それは、AIインフラ投資を一度きりの静的な投資のように扱っている点だ—まるでモバイル技術、クラウドコンピューティング、ブロードバンド接続に市場がアプローチした方法と同じだ。それらは重要だったが、それぞれ比較的予測可能で事前に決まった計算サイクルで動いていた。

AIは根本的に異なる：知能はリアルタイムの工場を必要とする

根本的な違いは、AIシステムが実際にどのように機能するかにある。従来のソフトウェアは事前にコンパイルされていた。コードを書けば、それだけで計算要求は控えめで予測可能だった。特に生成型やエージェント型のAIは、リアルタイムで動作し、新しい情報やトークン、新しい価値を常に生み出している。知能を事前に生成して後から取り出すことはできない。知能は継続的に創造され続けなければならない。

NVIDIAのCEO、ジェンセン・フアンは、Financial TimesのFuture of AI Conferenceでこの変化を次のように表現した：「過去のソフトウェアは事前にコンパイルされていた。AIを効果的にするには、コンテキストを理解し、その瞬間に知能を生み出す必要がある。高需要のAIを生み出すための計算は非常に膨大だ。我々は工場を必要とする産業を創り出した—数百億ドル規模の工場が、トリリオンドルの産業に必要なトークンと知能を生産するために。」

これによりすべてが一変する。私たちは受動的なデータストレージのための倉庫を作っているのではない。リアルタイムの知能生成システムを構築しているのだ。計算能力は使用の合間に休止せず、常に稼働し続け、各サイクルで価値を生み出している。これにより、ユニット経済学は完全に変わる。

考えてみてほしい：ほぼすべての産業がAIによって労働と人間の能力を拡張するだろう。多くの人は今日AIを使っていないが、数年以内にはほぼすべてのやり取りや取引に何らかの形でAIシステムが関わるようになる。今日の低いAI利用率と明日の継続的展開の間で、計算需要は指数関数的に拡大していく。

NVIDIAやTSMCのようなハードウェアメーカーは未だ過小評価されている

ウォール街のアナリストは、GPU駆動のコンピューティングシステムの成長余地を長らく過小評価してきた。主要銀行の予測によると、NVIDIAの売上は2027年度（2025年2月開始）に$275 十億ドルに達すると見込まれている。しかし、ゴールドマン・サックスやバンク・オブ・アメリカの調査によると、AIインフラ支出が2028年までに(兆ドルを超えると、NVIDIAの総潜在市場ははるかに高い収益を支え得る。

台湾セミコンダクター（TSMC）は、AIの推論とトレーニングの需要が拡大する中で、同じく大きなチャンスに直面している。主要なテック企業やエンタープライズのAI需要が拡大するにつれ、TSMCの生産能力は制約となる可能性が高い。このダイナミクスだけでも、現在の株価評価が数十年にわたる成長余地を十分に評価していないことを示唆している。

物理AIの乗数効果：これは始まりに過ぎない

生成型AIとエージェントAIが今後5年間でGDPに数百ベーシスポイントを追加した後、Physical-AIの登場はインフラ需要をさらに増大させるだろう。自動運転車、人型ロボット、自動化工場、スマートシティシステムは、データセンターだけでなく、エッジに分散した計算能力を必要とする—冗長性と堅牢性を備え、安全性のためにオフラインでも動作可能なシステムだ。

Physical-AIの訓練と推論に必要なインフラは、多くのアナリストが現段階で予測できる以上の規模になる可能性がある。生成型AIが「工場」を必要とするなら、Physical-AIは物理的な世界に分散した全く新しい計算エコシステムを必要とする。

賢い投資と安っぽい口先を分ける

金融の見出しは物語の対立を好む。バブル警告は関心を引きつける。しかし、市場で長期的な富を築くのは、数十年の視野で運営する機関投資家だ—Baillie Giffordのような企業は、「実際の投資」を推進し、数四半期ではなく長期的な進歩に最も貢献する企業に資金を投じている。彼らは早期にテスラに投資し、今やNVIDIAが最大の保有銘柄だ。

これは盲目的な熱狂や無謀な投機ではない。特定の技術的変化は、四半期サイクルや短期的なセンチメントに焦点を当てる観察者を驚かせるほど、時間とともに複合的に積み重なることを認識しているのだ。

まとめ：ビート＆レイズのサイクルを見守れ

NVIDIAは、Blackwellのラックスケールシステムが強い需要に応じて展開される中、もう一四半期の好調と今後の見通し引き上げを達成するだろう。ウォール街は再び成長予測と目標株価を引き上げるだろう。そのとき、アナリストたちはAIインフラ投資の実際の成長余地に追いついていないことを思い出してほしい—この成長余地は加速し続け、減速しないのだ。

AIバブルについての安っぽい話は続くかもしれない。しかし、実際の経済学—あらゆる産業で継続的かつリアルタイムの知能生成を必要とすること—は、異なる結論を示している：我々はまだ展開の初期段階にあり、インフラの構築は始まったばかりだ。懐疑的な雑音を乗り越え、長期的なインフラ需要に焦点を当てる投資家は、最良の機会がまだ先にあることに気付くかもしれない。