AI業界の支出とバリュエーションの持続可能性に関する分析

AI企業はこれまでにインフラに少なくとも3兆ドルを投じることを約束しており、すでに1.9兆ドルが支出されたと推定されています。この前例のない投資レベルは、業界が持続不可能なバブルであるというナラティブを加速させていますが、一部のデータは、これらの一度限りのデータセンター費用が解決されれば、基礎となるビジネスモデルは非常に収益性が高いままであることを示唆しています。

インフラコスト vs. 運営費用

AIバブルに対する主な主張の一つは、データセンターの建設に必要な巨額の負債と支出の約束です。しかし、これらは主に一度限りの資本支出であり、継続的な運営コストではありません。

物理的なインフラが完成すれば、AIモデルを稼働させるコストは大幅に低下すると予想されます。AnthropicのS-1提出書類からの証拠はこの収益への移行を裏付けており、同社が計算資源に1ドル支出するごとに2.08ドルを稼いでいることを示しています。

「インフラの建設コストを無視すれば、AIは非常に収益性が高い。」

— I'm Not Convinced The AI Bubble Exists

負債の返済と収益の成長

AI業界の総費用は約5兆ドルと推定されています。この負債を20年間にわたって返済する場合、年間約2,500億ドルの収益が必要となります。

参考として、Alphabetは2019年に約2,130億ドルの調整後売上を報告しており、必要な収益は業界の最大手企業の手に届く範囲内であることを示唆しています。

Anthropicの収益成長は、この可能性をさらに明確に示しており、2023年の4,100万ドルから、2026年の最初の6ヶ月だけで163億ドルへと急増しました。

市場のバリュエーションと競争上の堀

批判的な人々は、持続的な競争優位性である「堀」の欠如を、潜在的な崩壊の理由としてしばしば指摘します。しかし、堀の欠如は必ずしも収益性を排除するものではありません。企業は、製品が簡単に複製可能であっても、市場シェアを獲得しブランド忠誠心を築くことで収益を維持できるからです。

さらに、組織的なロックインは収益への実行可能な道を提供します。大企業が特定のAIを日常業務に統合してしまうと、そこから移行することはコストがかかるようになり、多くの場合、トークン契約を通じて特定のプロバイダーに縛られることになります。

残るリスクと不確実性

持続可能性の証拠があるにもかかわらず、重大なリスクは依然として残っています。AIインフラの資金調達に使用される金融手段の複雑さは、負債の約束の正確な規模を判断することを困難にしています。

加えて、データセンター建設に対する公衆の反発や潜在的な規制の障壁が、必要なインフラの拡張を妨げる可能性があります。また、AIの普及が予測される消費レベルに達しない場合、公衆の需要が突然変化するリスクもあります。