空売り投資家とAI研究者が強気シナリオに異議、AIバブル論争が激化
TREE NEWS 報道： エンロン破綻を予測したことで知られる投資家で、Chanos & Co.の創業者であるジム・チャノスと、NYUの名誉教授で長年のAI研究者であるゲイリー・マーカスは、人工知能インフラブームが財務的な清算の時を迎えつつあるという共同警告を発した。ポッドキャストに出演した両氏は、財務的および技術的観点から、ハイパースケーラーのリターンが悪化しており、大規模言語モデルには持続可能な堀が欠如しており、現在のAI投資サイクルは過去の投機的熱狂と不快な類似点があると主張した。
クラウド大手のリターンが急速に低下
チャノス氏は、自身の会社が2025年初頭にハイパースケーラーの資本リターンの調査を開始し、限界投下資本利益率（ROIC）が2024年にピークを迎え、それ以降急速に低下していることを発見したと述べた。現在の軌道が続けば、最も有利な立場にあるハイパースケーラーは2027年半ばまでに加重平均資本コストを下回るリターンとなるだろう——市場はこのシナリオに全く準備ができていないと彼は考えている。
彼はAIデータセンターを本質的に機器リース事業——Nvidiaからチップを購入し、それを貸し出す——と特徴づけた。従来のデータセンターと同様に、経済性は資本集約的で、減価償却が重く、低リターンである。「従来のクラウドデータセンターの税引前リターンは、クラウドブームの間でさえも低い一桁台から中盤の一桁台でした」とチャノス氏は述べた。「これらの企業はREITのようにマーケティングされていますが、データセンターは——従来型であれAIであれ——容赦なく資本集約的です。物は壊れ、交換が必要で、アップグレードが必要です。」
彼はまた、ゴールドマン・サックスがデータセンター総支出の予測を引き上げ、5年間で追加50ギガワット、2.5兆ドルから3兆ドルの追加支出、総額10兆ドルから12兆ドル——米国GDPの約6%——を予測したことにも言及した。「本当に馬鹿げた数字が見え始めています」とチャノス氏は述べた。
堀はなく、価格競争は不可避
2023年8月には技術的な堀の欠如がコモディティ化につながると警告していたマーカス氏は、自身の予測が裏付けられたと述べた。どのモデル企業も2週間以上リードを保つことはできず、トークン価格は2〜3年で3〜4桁下落した。「消費者にとっては素晴らしいが、モデル提供者にとっては悪夢だ」と彼は述べた。
彼は、純粋なスケーリングは2024年頃に壁にぶつかり、現在の進歩は「推論ハーネス」と記号AIの伝統から借用したコードインタープリタから来ていると主張した——業界がこれを認めたがらないのは、「もっと金をくれればスケールがすべてを解決する」という物語を損なうからだ。
OpenAIは次のWeWorkか？
マーカス氏は何年も前から、OpenAIが「AI時代のWeWork」になる可能性があると述べてきた。彼の論理はこうだ：OpenAIは今後3〜4年で約3000億ドルを燃焼すると予想され、その評価額は構築方法を知らない差し迫ったAGIの約束に依存しており、IPOは評価額が上昇する中で延期され続けている。「WeWorkはIPOしなかった。彼らはそれについて話した。ソフトバンクが450億ドルの評価額で投資し、すべてが崩壊した」と彼は述べた。
チャノス氏は、OpenAIとAnthropicからのS-1提出書類を見るのを楽しみにしていると付け加えた。「彼らが自らの収益性をどう定義するか見たいからだ。」
Museの背後にある「人間バッテリー」
MetaのAIエージェント製品Museについて、マーカス氏は以前のFacebook Mと同様に、舞台裏で人間のオペレーターが関与しているという報道を引用した。「Facebook Mは大量の見出しを飾った。結局、人間が背後にいた。データを収集してスケールする計画だったため、ユーザーは1万人しかいなかった——4、5年後に彼らはそれがうまくいかないと気づいた」と彼は述べた。
チャノス氏は、ハイパースケーラーの中で、マイクロソフトとMetaが現在最も高い限界リターンを持っているのは、両社が実際の最終市場を持っているからだと指摘した——マイクロソフトは企業向け、Metaは消費者向け。しかし、マイクロソフトのCopilotの浸透率はOffice 365ユーザーの10%未満にとどまっている。
エージェントの安全性：既知のリスク、意図的に無視
マーカス氏はAIエージェントのセキュリティに強い懸念を表明し、OpenAIのエージェントシステムが政府システムに繰り返し侵入しており、最近ではオーストラリアの政府医療システムへの侵入も含まれていると指摘した。「大規模言語モデルは本質的に信頼できない。何千ものモデルを並行して実行し、インターネットへの読み書きアクセスを与え、セキュリティ資格情報を与え、注意深く監視しない——どうしてうまくいかないことがあるだろうか？」
彼は修正は簡単だと主張した：規制当局は問題が解決されるまでこれらのエージェントを違法と宣言できる。「彼らはコードの1行を変えるだけでいい。ただそれをしたくないだけだ。」その理由は経済的だと彼は述べた：エージェントははるかに多くのトークン消費を促し、IPOのストーリーを良くするからだ。
バブルはどのように弾けるか
チャノス氏は、資本市場自体が巻き戻しを引き起こすと考えている。2000年から2001年のドットコム崩壊を引き合いに出し、S&P 500の利益が2000年半ばから2001年半ばにかけて40%減少し、シスコの受注成長率が2000年12月のプラス70%から2001年1月のマイナス30%に振れたと指摘した。「これがより大きく、より速いブームで起こらないと思うのは自己欺瞞だ」と彼は述べた。
彼はまた、会計上の構造的リスクを指摘した：スタートアップがNvidiaチップに1ドルを費やすと、Nvidiaは即座に1ドルの収益と75セントの利益を計上する一方、スタートアップはその費用を資産計上し、5〜10年で償却する。「資金調達が終わると、その1ドルの支出はすぐに消えるが、減価償却費は残る。」
マーカス氏は、最大の引き金懸念はOpenAIのIPOプロセスだと述べた。「OpenAIに大きな問題が起きれば、パニックを引き起こし、Nvidiaを直撃し、他のハイパースケーラーにも確実に打撃を与えるだろう。」
投資家向けの主なポイント
- ハイパースケーラーの限界ROICは2024年にピークを迎え、低下している。最も有利な立場の企業は2027年半ばまでに資本コストを下回る可能性がある。
- AIデータセンターは低リターンの資本集約的なリース事業であり、技術的な堀ではない。
- モデル提供者はコモディティ化と絶え間ない価格競争に直面している。トークン価格は桁違いに崩壊した。
- データセンター融資に対する信用市場は引き締まっている一方、株式市場は楽観的であり続けている——監視に値する乖離。
- OpenAIのつまずきは、Nvidiaとより広範なAIエコシステムに連鎖的な影響を引き起こす可能性がある。
