AI投資1兆ドルの帳尻は？
「生産性2.7倍が必要」と
経済学者たちは試算する

ペンシルベニア大学ウォートンスクールの金融学教授、ジェシカ・ワクターは、今後数年間に人工知能（AI）が経済へ与える影響を評価したいと考えた際、ビジネス面や技術面で数多くの不確実性に直面した。そこでワクター教授はまず、自身が「注目すべき事実」と呼ぶ、疑問の余地がないことから始めた。ひと握りのクラウドサービスの超大手、いわゆるハイパースケーラーがAIデータセンターの建設に巨額の資金を投じているという事実である。

AIモデルが今後どれほど有用になり、広く配備されるか予測しようとする代わりに、ワクター教授は単純に、ハイパースケーラー各社が2027年までに支出した投資額を正当化するためには、どれくらいのペースで収益を伸ばす必要があるか知ろうとした。同教授と共同研究者の推計によれば、2027年までに各社の支出額は1.1兆ドル近くに達する見込みである。この方法は、現在の歴史的なAIインフラ構築を理解するための現実的な会計的アプローチだ。

その結果は驚くべきものだった。資本コストと15％のリターン、および資産の減価償却費を考慮した上で、AI企業が2030年までに投資の元を取るためには、自社の生産性を2.7倍に高める必要があるという。不可能なことではないと、ワクター教授は言う。その結果、1990年代半ばから約10年間続いた、米国のITブームのような経済成長がもたらされるだろう。しかし、2030年までにそれを実現するには、「数年間に多大な成長を詰め込む必要があります」と、同教授は言う。そして、もしハイパースケーラーがそのような利益目標を達成できなければ、一体どうなるのか？

「そうなれば、利払いが遅延し、破産のリスクが生じるでしょう」と、かつて米証券取引委員会（SEC）のチーフエコノミストと経済・リスク分析部門ディレクターを務めていたワクター教授は話す。もし生産性急上昇の「実現に失敗」すれば、「現在のインフラ整備は史上最大の不適切な資本配分になるだろう」と同教授は研究論文の中で共著者と共に結論づけている。

AIに対する今日の巨額投資に莫大なリスクが伴うことは、超知能を使わなくても理解できる。ハイパースケーラー各社は2026年に約7500億ドルを投じ、全米各地に巨大なデータセンターを建設する予定だ。この投資熱に減速の兆しはまったく見られない。いくつかの予測によると、ハイパースケーラー企業であるアルファベット（Alphabet）、マイクロソフト、アマゾン、メタ、およびオープンAI（OpenAI）と提携するオラクルによるAI関連設備投資の総額は、今後4年間で5兆ドルを超える可能性がある。

AIハイパースケーラーによる設備投資額、来年には1兆ドルを超える可能性。データセンターへの支出は過去数年で急増。収益はそれに追随するか？

縦軸の金額は10億米ドル単位

これは、あらゆる業界を通じて史上最大規模の設備投資の1つだ。しかし、注意を払っている誰にとっても明白な問題が1つある。

ハイパースケーラー各社が数兆規模の支出を計画している一方で、2026年のAI関連の総収益は1500億～2000億ドル程度になるだろうと、バイデン政権下でSEC委員長を務めたマサチューセッツ工科大学（MIT）スローン経営大学院のゲイリー・ゲンスラー教授は述べる。「課題は、その支出に見合うだけの収益がまだ得られていないことです。それは事実です」と、ゲンスラー教授は言う。「そして問題は、それが将来的に利益を生む投資なのかということです」。

この1兆ドル規模の問題において問われるのは、巨大AI企業と米国経済全体の財務的健全性だ。こうした投資はまもなく、GDPの3％程度まで膨れ上がる可能性があり、その答え次第で、莫大な費用がかかるデータセンター自体の運命も決まるかもしれない。

それらの数十億ドル規模の巨大施設が将来的にどれほど収益性が高く、有用なものになるのか、本当に分かる者は誰もいない。AIモデルはここ数年で目覚ましい進歩を遂げてきたが、私たちが今後どれほどのコンピューティング能力を必要とするかは、誰にも分からない。技術がさらに効率化され、従って純粋なコンピューティング能力への依存度が低下する可能性もある。あるいは、AI製品への需要が鈍化したり、顧客がより安価なモデルに乗り換えたりするかもしれない。

投資家と経済の両方にとって、リスクは2026年に、より大きくなっている。それらのAI企業が次々にデータセンターを建設するために、巨額の資金を借り入れ始めたからだ。そうした企業グループの（営業キャッシュフローから設備投資額を差し引いた）フリーキャッシュフローは、まもなくマイナスに転じると予想されている。巨額の現金を生み出し、貯め込んでいることで知られるアルファベットでさえ、直近の四半期決算において、1200億ドル近くに上る驚異的な収益がAIインフラ支出によって食い尽くされ、約59億ドルのフリーキャッシュフロー赤字になったことを報告した。これは同社にとって、2004年にグーグルの株式を公開して以来、初めての赤字である。

短期的には、それらの企業の多くにとって、これは大きな財務上の懸念ではない。そうした企業は多額の利益を上げており、十分な資金力がある。しかし、借入コストは高く、一部の投資家は我慢できなくなりつつある。将来、データセンターのコンピューティング能力に対する需要が低下しても、企業は借り入れたお金を返済する義務を負い続けることになる。さらに、融資がさまざまな金融の仕組みを通じて移転されていくのに伴い、このリスクは経済の他の分野にも広がりつつある。

新しいデータセンターにかかる莫大な費用を単純に賄うだけでは、不十分だろう。ハイパースケーラー各社は、借入額を増やすにつれて上昇する資本コストも支払わなければならなくなる。投資家や債権者には、すべての支出を十分正当化できるほど印象的なリターンを示す必要があるだろう。そしてそれらの懸念に加え、データセンター内に設置された数十億ドル規模のチップの減価償却費を補填する必要も出てくる。これは、投資の中に埋め込まれた時限爆弾のようなものである。

データセンターの中核を成す高価なGPUチップ（こうしたコンピューティング用電子機器はコストの約60％を占める）の性能は、およそ2年ごとに2倍に向上している。この進歩の速さが、AIモデルの驚異的な性能向上の理由の1つになっているが、それにはコストも伴う。2026年および2027年に稼働を開始するAIデータセンターの所有者は、競争力を維持したいのであれば、この10年の終わりまでに次世代チップに対し、さらに数十億ドルを投じる必要があるだろう。そうした投資がなければ、データセンターは「あちこちに散らばる」座礁した「廃船」のような資産になるリスクがあると、プリンストン大学情報技術政策センターのミヒル・クシールサガルは指摘する。

単刀直入に言えば、AI企業はもっと多くの利益を上げ始めなければならない。しかも、早急にそうする必要がある。しかし、データセンターへの投資を長期的に維持するには、利益を増やすだけではまだ十分ではない。

生産性がすべて

ハイパースケーラー各社が続ける巨額投資を正当化するために、いつかはAIも広範な経済成長を生み出さなければならなくなるだろう。

MITスローン経営大学院のゲンスラー教授は、AIインフラへの今日の大規模な投資を、「資本市場と経済によるパーレイ・ベット」と表現する。つまり、成功するには、関連しつつも独立した3つの賭けに勝つ必要があるのだ。ハイパースケーラーは莫大な収益を生み出さなければならず、AIは広範な経済成長を促進する必要がある。そしてその両方を実現しつつ、データセンターに依存する強力だがコストのかかるいわゆる「フロンティア（最先端）モデル」で、より安価なモデルの攻勢をかわさなければならない。より安価なモデルが、多くの企業にとって十分な性能と見なされるかもしれないのだ。

この問題を非常に厄介なものにしているのは、それぞれの賭けが他の2つの賭けに左右される一方で、その賭け自体も独自の難題をもたらす点である。

ハイパースケーラー各社が今後の10年間もデータセンターに巨額の資金を投じ続けるのなら、収 …

人気の記事ランキング

1. Can the US battery market untangle from China? 送電網の蓄電池から中国製を締め出し、米国が払う「自立」の代償は
2. Promotion How AI could reshape Japan’s white-collar workforce 【10/6開催】AIで浮いた人材、次の一手は地方に——冨山和彦氏ら登壇
3. Donated livers can be made biologically younger 「若返る」提供肝臓、機械灌流が生物学的年齢を逆戻りさせる
4. Meet a mouse whose brain cortex is made up of human cells 脳容積の半分がヒト細胞に、スタンフォード大が作った「異種皮質マウス」
5. This geneticist’s age-reversal tech could help restore sight 失明マウスの視力回復に成功、若返りブームの震源となった研究者