BCA：AIバブルはまだ崩壊していない、1年で10兆ドルの計算はどうなるの か？
多くの投資家は、人工知能が最終的にバブルになる可能性があると信じています。
しかし、彼らは同時に、自分たちはバブルが崩壊する前にうまく撤退できるとも考えています。
BCA Researchは8月19日に発表したグローバルマクロレポートで、「どうか自制を授けてほしい、ただし今ではなく」と一言で、AI相場に向き合う現在の投資家心理を表現しています。皆がリスクが積み重なっていることを知りつつも、早く席を立ちたくはないのです。
問題は、市場が全員を同時に撤退させることは不可能だという点です。すべての売りには買い手が必要です。相場が本当に反転する時、どうしても間に合わない人が出てきます。
ウォール街はほぼ完璧な未来に賭けている
現在、米国企業の利益率はすでに歴史的な高水準にありますが、ウォール街のアナリストは今後3〜5年の利益成長が引き続き記録を更新すると予測しています。
つまり、テクノロジー企業は現在の高い利益率を維持しつつ、かつてない新たな収入を生み出さなければ、市場がすでに株価に織り込んでいる成長期待に応えることができないということです。
図注：米国企業の利益率はすでに歴史的高水準であり、アナリストは長期的な高速利益成長を依然として予想している。
特に注目すべきは、AIデータセンターの設備投資です。
BCAは、2027年までに世界の大手クラウドコンピューティング企業の年間設備投資が1兆ドルに達する可能性があり、その大部分がAI関連であると予想しています。
問題は、これほど多くのお金を投じたのち、どれだけの収入を生み出せば、これらの投資が合理的なリターンを生み出すのか、という点です。
1兆ドルの資本支出にはどれだけの収入が必要か？
BCAはストレステストを行いました。
仮に大手クラウド企業が毎年1兆ドルの設備投資を維持し、設備の総合減価償却率が13%の場合、長期安定時には:
- 資産原価が約7.7兆ドルに達する；
- 減価償却後の純資産は約3.85兆ドル；
- 税引き前資本リターンを30%求める場合、毎年約1.15兆ドルのEBITを創出する必要がある；
- 減価償却を加えた場合、毎年約2.15兆ドルのEBITDAが必要となる。
これ以降、鍵となるのはこれらの企業の利益率です。
もし将来EBITDA利益率がウォール街予想通り50%に達すれば、毎年約4.3兆ドルの収入が必要です。
利益率が過去数年でよく見られた30%に戻る場合、必要収入は約7.2兆ドルに増加します。
図注：異なる利益率条件下で大手クラウド企業が必要とする収入規模。
しかも、この計算には新興クラウド企業、中国のAI企業、SpaceX、その他AIインフラを建設する企業は含まれていません。
AI生態系全体の設備投資を加味すると、BCAは、AIが最終的に毎年10兆ドルの収入を生み出す必要があると考えています。そうして初めて、この投資サイクルが合理的だと言えるのです。
それは一体どういう規模なのでしょうか？
世界全体の年間食品・飲食支出は約10兆ドル、世界医療支出もほぼ同等です。一方で、現時点の世界のソフトウェア市場規模は約1.4兆ドルに過ぎません。
強調すべき点は、10兆ドルは来年のAI収益の予想ではなく、あくまでストレステストです。現在の設備投資が長期に転じ、投資家が資産に十分なリターンを要求する場合、AI商業化は極めて巨大な規模に達する必要がある、ということです。
これほど収支が難しいのになぜバブルは崩壊しない？
現在のデータがまだ明確な崩壊のシグナルを発していないからです。
いくつかの指標は、むしろAI相場の継続を支持しています：
- ハイパフォーマンスGPUのレンタル価格は依然として上昇中；
- メモリチップのスポット・契約価格も上昇し続けている；
- 企業のAI導入率も依然上昇中；
- AI関連支出も明確な落ち込みが見られない。
これらは、計算能力の供給が依然として逼迫しており、データセンターのキャパシティも需要を大きく上回っていないことを示しています。
しかし一方で、警戒すべきシグナルも現れ始めています：
- AIモデルおよびTokenの価格は下落傾向が続いている；
- 大手クラウド企業のフリーキャッシュフローはすでにマイナス転落；
- テック企業の投資適格社債のクレジットスプレッドが他業種より高くなり始めている；
- AIインフラは企業自身のキャッシュフローだけでなく外部資金調達への依存が増えている。
図注：計算能力不足がAI投資を支えているが、価格・キャッシュフロー・金融指標にはすでに圧力が表れている。
これは、AIがすでに繁栄サイクルの後半に入っている可能性を示すものの、まだサイクルの終わりではありません。
そのため、BCAの現時点での株式見通しは即時全面弱気ではなく、
短期（3ヶ月）は中立、今後12ヶ月はわずかにアンダーウェイトとしています。
同社のモデルでは、米国株の今後数ヶ月のリターンは歴史的平均を下回るものの、依然としてプラスであり、すぐさまベアマーケット入りする訳ではなく、保合い相場に近いと予想しています。
図注：BCAモデルはS&P500が今後数ヶ月平均以下のリターンを示すが、現状はまだマイナスにはならないと予測。
AIは最終的に生産性で自らを証明しなければならない
設備投資のリターンは、最後はAIがどれだけ実価値を生み出せるかにかかっています。
もしAIが生産性を大幅に向上させ、企業コストを削減し、新たな製品・サービスを生み出せれば、将来の収入成長が今日の巨額投資を吸収できるかもしれません。
しかし今のところ、その証拠は依然として限られています。
米国第2四半期の生産性は前年同期比2.2%成長し、過去10年間の平均水準は約2.0%です。つまり、AIの大規模な活用にもかかわらず、生産性に顕著な飛躍は見られていません。
図注：米国の生産性成長は依然として過去10年の平均に近く、顕著なAI加速はまだ見られない。
これこそが、今後AI相場を判断する上で最も重要な指標かもしれません。
投資家はチップの販売台数やデータセンターの数ばかり追うのではなく、引き続き以下を監視すべきです：
- GPUのレンタル価格が下降し始めるか；
- 大手テック企業のフリーキャッシュフローが回復できるか；
- AIサービスの価格下落後に利用量が十分に速く増加できるか；
- マクロ生産性が本当に長期平均を超えられるか。
最後に
AIバブルはまだ崩壊していません。なぜなら計算能力が依然として逼迫しており、企業の導入も上昇を続け、設備投資も止まっていないからです。短期的にはAI関連株はさらに上昇する可能性もあります。
しかし「相場がまだ上がっている」ことと「事業として収支が合っている」ことは全く別の問題です。
今本当に問われているのは、AIが有用かどうかではなく、前代未聞レベルの設備投資を支えるに十分な収入とキャッシュフローを短期間で創出できるかどうか、です。
バブルが崩壊していないからといって、この収支計算が合っているとは限りません。
免責事項：本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。
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