AIバブルと市場リスク：エネルギー供給が主要な制約要因に

ソース: Blockworks
元タイトル: 金曜日のチャート：バブルの要素
元リンク: https://blockworks.co/news/elements-of-ai-bubble

「AIバブルについて多くの議論がありますが、私たちの視点からは全く異なるものが見えています。」

— ジェンセン・フアン

AlphabetのCEOであるサンダー・ピチャイは、現在のAIインフラのブームについて「非合理的な要素がある」と述べています。

しかし、GoogleのGemini LLMの新バージョン発表は、私たちがまだ十分に非合理的でないかもしれないという理由を与えました。Gemini 3は、言語モデルを評価する指標で測定しても、Gemini 2.5から驚くほど大きく向上していると受け止められました。

これは、LLMが単に計算能力を追加するだけでは性能が向上しないという「スケーリングの壁」論を否定するものです。Googleは、より優れたアルゴリズム、より良いトレーニング、新しいチップなど、計算能力を向上させ、Gemini 3は大幅に良くなりました。

これは、全員が引き続き積極的に投資を続けるべきだという青信号のように見えます。ジェンセン・フアンは、全員が今もGPUに大きく投資していると指摘しています。「Blackwellの販売は記録的で、クラウドGPUは売り切れです。」

NvidiaのCFOも「6年前に出荷したA100 GPUは今でもフル稼働しています」と付け加えました。GPUは「段階的な利用モデル」の恩恵を受けているようです。最新のチップは1年ほどトレーニングに使われ、その後しばらく推論タスクに使用され、最終的には古いアプリケーションに使われます。

エネルギー制約

モデルがまだ進化し続けており、新しいチップの需要が増加し、古いチップも依然として有用である場合、AI企業は収益を過小評価しているのではないかと疑問に思うべきです。しかし今週、株価は下落しました。

これは、市場がチップの需要についての懸念をやめ、エネルギー供給についての懸念を持ち始めた兆しかもしれません。

需要は飽くなきもののようです。Google Cloudの幹部は、今後4〜5年間、6か月ごとにコンピュート能力を倍増させなければ需要に追いつかないと見積もっています。

しかし、電力がどこから来るのかは謎です。ほとんどのデータセンターを動かすガスタービンの建設には5〜7年かかり、それを製造する企業は少なくとも2030年まで予約で一杯です。

追加の電力が得られなければ、より多く電力を消費する新世代GPUを購入しても意味がありません。AIバブルは、AI需要が実質的に無限であっても弾ける可能性があります。

ピチャイは、AIバブルが弾けた場合「どの企業も免れることはできない」と警告しました。データセンターのブームがなければ、米国経済はおそらくリセッションに陥っていたでしょう。データセンターはGDPの4%を占めており、今年前半のGDP成長の93%を占めていました。

主要市場指標

GDP比の設備投資（Capex）：GDP比で見ると、AIブームはドットコム、住宅、シェールバブルに先立つ投資ブームと同規模になっています。

旧型GPU需要：旧型で性能の低いA100 GPUへの需要は予想外に高水準を維持しており、一部の弱気予測を覆しています。

企業の資本配分：Microsoftでは設備投資（Capex）が売上のほぼ50%に急増しており、「ネットワーク効果で競争する時代から資本アクセスで競争する時代への転換」を示しています。後者はバブルが起きやすい傾向にあります。

スタートアップの焦点：Y Combinatorのスタートアップのほぼ全てがAI関連となっており、エコシステムにリスクが集中していることを示唆しています。

雇用と経済への影響

ChatGPTが登場してから、S&P500は急騰し、米国の求人件数は大幅に減少しました。しかし歴史的には、技術による職の喪失は、恒久的な失職ではなく職の再配分につながることが多いと示唆されています。

発表が遅れた雇用統計では、米国は9月に予想外の11万9,000人の雇用増加を記録し、AIによる混乱懸念にもかかわらず労働市場が依然として強靭であることが示されました。

より広い経済状況

関税により、輸入品は本来より約5.44%高くなっています。米国の自動車の平均価格は現在5万ドルを超えており、一部の地域ではガソリンが水よりも安価です。

米国の住宅購入者の中央値年齢は59歳となっており、若年世代にとって住宅取得の経済的ハードルが高いことを反映しています。