- AI関連投資が人為的に低く抑えられた金利を追い風に爆発的に増加し、史上最大規模のバブルを形成している
- 独立系リサーチ機関のMacroStrategy Partnershipは、AIバブルがドットコムバブルの17倍、サブプライム危機の4倍規模だと主張
- レポートは19世紀の経済学者 Knut Wicksellの理論 を基に、低金利が資本を非効率に配分し、GDPの一部が誤って使われていると説明
- LLMの性能向上の限界と収益性の欠如も指摘され、モデルのコストが10倍ずつ増えても改善はほとんどない点を例に挙げる
- アナリストはAI・プラットフォーム企業の比重縮小、資源・新興国（インド・ベトナム）投資の拡大、および金・短期米国債・円の買い戦略を推奨
AIバブルの規模と根拠
- 最近の人為的に低く抑えられた金利環境がAI投資ブームをあおった
- MacroStrategy Partnershipは、現在のAI投資が歴史的バブルの中でも最大規模だと評価
- ドットコムバブル比で17倍、2008年の不動産危機比で4倍に当たる**「Wicksellian deficit」**として計算
- これはAIだけでなく、不動産、NFT、ベンチャー投資など、低金利による非効率な資本配分の領域全体を含む
- Knut Wicksellの理論によれば、理想的な資本配分は企業の借入コストが名目GDPより2%ポイント高いときに実現される
- FRBの量的緩和により長期間この条件が崩れ、過剰投資が起きたという主張
LLM技術の限界と批判
- レポートは大規模言語モデル（LLM）のスケーリング限界を指摘
- あるソフトウェア企業の作業完了率が1.5%〜34%にとどまり、それも一貫性がなかったという研究を引用
- AI導入率が大企業で減少傾向に入り、実際の利用例でも論理的エラーが多数発生
- モデルの学習コストは急騰した一方で、効率改善はごくわずかだと分析
- ChatGPT-3の訓練コストは5000万ドル、GPT-4は5億ドル、GPT-5は50億ドルに達した
- GPT-5はリリース遅延後も性能向上がほとんどなかったと評価
- 競合他社の追随が容易で、**参入障壁（モート）**も事実上ない
LLMビジネスモデルの収益性問題
- 「LLMで商業的価値のあるアプリを作るのは難しい」という問題もある
- 生成物はしばしば**ゲーム、パブリックドメイン（例：課題）**などに焼き直されたり、著作権制約にぶつかったりする
- 効果的な広告実装が難しく、世代が進むほど訓練コストは爆発的に増える一方、精度向上の利得は急減する
- 結局、モデルごとの価格競争力、収益性、差別化の不足が継続して発生する
- 利用量の多い顧客層でさえ、開発企業側から見ると月額サブスク料金に対する原価負担のほうが大きい
景気見通しと政策的影響
- **データセンター投資と資産効果（wealth effect）**がピークに達した後に後退した場合、
- 経済はドットコムバブル後と似た**景気後退（recession）**に陥る可能性が高いと警告
- これは米国経済を**デフレの第4段階（Zone 4 deflationary bust）**へ押しやる可能性があり、
- FRBとトランプ政権が景気刺激策を打ちにくい状況になるだろうと予想
- 1990年代初頭のS&L危機後と同様に、長期的な**リフレーション（reflation）**の取り組みが必要
MacroStrategy Partnershipの投資戦略提案
- オーバーウェイト: コモディティ、特にインド・ベトナムなどの新興国市場
- アンダーウェイト: AIおよびプラットフォーム企業
- ポートフォリオ推奨:
- **金（Gold）関連株（GDX）**の買い
- 短期米国債の買い
- **VIX（ボラティリティ指数）**のロングポジション
- 円買い、特にドル以外の通貨に対して強含みを予想
市場およびその他ニュース要約
- S&P 500は2025年に入って30回目の史上最高値を記録し、金価格は急騰基調
- Appleは折りたたみiPhoneへの期待過熱により、Jefferiesの「アンダーパフォーム」評価を受けた
- Applied Materialsは米国の輸出規制により、今後5四半期の売上が7億1000万ドル減少する見込み
- BlackRockは400億ドル規模のAligned Data Centers買収交渉を進めている
- **米国企業の実質利益（NIPA基準）**が2四半期連続で減少し、
- S&P 500の利益予想が過度に楽観的である可能性を示すNed Davis Researchの分析が提示された
1件のコメント
Hacker Newsの意見
この記事全体が実体のない内容に感じられる。最後まで読んでみても、見出しで言及されている「17倍」が何を意味するのかについての説明がほとんどなく、実際に何が17倍なのか分からない
元のリサーチノートへのリンクもなく、用いた方法論の詳細もない。AIのビジネスモデルの不在について述べているだけで、これは90年代末に検索エンジンについて言われていたことと似ている。市場全体がAIによって融資市場のように危険にさらされているとは考えにくい。たとえOpenAIが破綻しても、他の企業まで一緒に崩れるとは思えない
少しググれば、グローバルな金融機関が1〜2兆ドルの住宅ローン関連証券で損失を出し、米国の不動産市場は6兆ドル、株式市場はさらに6兆ドルの損失を出したことが分かる。数字を完全に信じているわけではないが、規模はこの程度だ。AIバブルがサブプライムバブルと同じくらい大きいとは信じがたい。それでも金利が長期間低かったため、さまざまな資産が高く評価されてきたし、バブルが崩壊すればこれとともに大規模な調整と景気後退につながる可能性はある
「17倍」の出所はJulien Garranという人物が書いたレポートだ。この人の書いたものがスパム的な記事に引用されている。この動画で研究内容を直接見られる。「17倍」は「累積Wicksell spread」というマクロ経済モデルに基づくもので、これは金利の影響で株式市場が過大評価されていた可能性があるという話だ。AIの話ではない。Wicksell spreadの計算法は「年間GDP成長率+2%-年間金利」を積分して作ったグラフだ。現在のbumpはドットコムバブル当時より17倍大きい。経済分析自体は興味深い
もともとつながっていたリンクは、今ではMorningstarのレポートに差し替えられたようだ
論拠と例示があまりにも乏しいと思う。「人為的に低い金利がAI投資を促進し、この投資は拡張限界に達した」という研究機関の主張だが、実際には2022年以降、金利は数十年ぶりの高水準まで急騰している。この基本的な事実すら間違っているので信頼できない。高金利が必ず資産価格にネガティブだというナラティブも誤りだ。トップAI企業の期待収益率は年40〜100%以上なので、1%台と5%台の金利差はベンチャーキャピタルの投資判断に大した意味を持たない。1980年代や90年代後半にも、高金利にもかかわらずテック企業の価値が高かった例はある。例に挙げられている2001年、1991年はむしろ弱い景気後退だ。90年代初頭の貯蓄貸付組合（S&L）危機の後、むしろ景気拡大を迎えた。役に立たない高給アナリストより、こういう仕事にはAIのほうが向いている
この記事は購読者向けレターを引用している。この動画が元ソースと同じもののようだ。Julien Garranの発言を要約すると、米国資本の誤配分（住宅、VC、クリプトを含む）がドットコムバブルの17倍、2008年の不動産バブルの4倍の規模だということだ。これが解消されれば、単なる景気後退ではなく、1979〜82年のサッチャー・レーガン時代に始まり、WTOや中国の台頭へとつながったグローバリズムの土台を揺るがす出来事になりうるという主張だ
バブルを支えようとする各種の金融工学も、結局はよくない結末につながると思う。毎回そうだ。違法または脱法的な企業行動がバブルのたびにあふれ、それらは市場の熱狂に隠れているが、調整が来ればすべて表に出る
最近Prof G Marketsのポッドキャストを聞いたが、バブル崩壊の過程が面白く説明されていた。要するに、企業が債務を発行して資金を調達し、M&AやOpenAIのIPOなどが起き、その後で売上水増しのトリックが市場期待を満たせなくなるとすぐに破綻する構図だ
本当の問題は「再編時のリスクの社会化」だ。結局、政府が救済してくれるというシグナルを出し続ければ、皆が無謀なリスクを取るようになる。大きければ大きいほど救済される
バブルで最も有利なポジションは、取引の中間にいることだ
企業の売上高に対する評価が不安になるほど高い点は気がかりだが、AIが汎用技術である以上、まだ市場から完全に手を引くのはためらわれる。ドットコムバブルのときも似ていたが、結局技術そのものは生き残り、ビッグテックが生まれた。大きな痛みとともにpets.comのような企業は消えたが、もし今がまたそのような時期なら、市場から完全に離れているのが本当に正しいのか悩む
ドットコムバブル当時、NASDAQは80%近く下落し、そうした崩壊は事前に知って避けたいものだ。しかし崩壊は一瞬で来るし、前もって逃げるのも簡単ではない。市場崩壊の最中に1日で20%ずつ損失が出れば、売るべきか、もっと待つべきかで心理が揺らぐ。今は「サーキットブレーカー」で市場が一時停止することもあるので、数時間遅れて気づくだけでも、すでに取引停止になっていることがある。皆が同時に売れば、市場再開時にはさらに大きく値下がりしているかもしれない
OpenAIの売上予測を見たことがあるのか聞きたい
中東の投資会社やサウジの政府系ファンド、Masayoshi Son、a16z、Teslaの取締役会などは、やや現実離れした投資行動をしているように見える。投資家や株主の利益を気にしているようには思えない。自分たちはTBTF（Too Big To Fail、巨大すぎて潰せない）だと信じているのだろうか。JD Vanceもその影響なのか気になる。バブルの大きさも問題だが、一部が明らかに「責任は問われない」と考えている態度のほうが怖い
彼らはいつものように、もし自分たちの賭けが失敗に終われば、「中国が我々（国民）を追い越すから」といった形で恐怖をあおる。一般市民がこうした「我々」に含まれるのは、Sam Altmanが公的資金を必要とするときだけだ
皮肉に聞こえるかもしれないが、結局あの人たちは本当に責任を免れるだろう。間違った人が罰を受け、「こんなことが起きるとは思わなかった」と言って逃げるはずだ
興味深い思考実験だ。LLMのトレーニングコストが90%下がるのに性能はそのままという革新が出てきたらどうなるだろうか？（中国発の関連研究も最近出ている。）GPU需要が大きく落ちるなら、AIブームの経済構造がどう変わるのか気になる
トレーニングが安くなれば、コストが下がり、モデルはより安価になって収益性も良くなる。より大きなモデルをより速く、より多く作れるし、distillationによって効率を高めた小型モデルも増える。トレーニングは純粋なコストだが、推論はトレーニングを無視すれば非常に高収益だ。トレーニングコストの低下はLLMビジネスに大きく寄与する
この問題はAIだけでなく、IT全般でも同じだ。データセンターもより安く効率的に作れるし、スマートフォンもより長く使える。結局、企業は価格下落で競争が激化する市場（race to the bottom）への参加を嫌がる。LLMトレーニングの低コスト化という革新は、データセンター拡張余力が完全に使い果たされた後ではじめて本格的に広がるだろう
Jevonsのパラドックスのように、実際には需要が減らないかもしれない。Nvidiaや大手研究所はバリュエーションが下がるとしても、依然としてかなり良い状況だ。中国の最近の成果はベンチマークには通ったが、実際の競争力まで備えているわけではない
実際にそうした逸話もあった。誰か一人が最適化して好材料が出たとき、一度に10億ドルの価値が吹き飛んだこともあった。見た目には滑稽だが、まさにバブルの匂いがする
この問題はそれ以上に大きい。もしミスの許容幅がほとんどない業務では、LLMは適していない。しかし許容幅が少しでも広がれば、ローカルでdeepseekのようなものを非常に安く動かせる。結局、大規模データセンターはトレーニング用途にすぎず、大半の人にとって推論サービスは経済的に妥当ではない。これは今後、巨大な金融問題へと連鎖しうる論点だ
この記事が見落としているのは、LLMのスケーリングが単一の曲線ではないという点だ。RL（強化学習）は特定の能力だけを部分的に改善するスパイク型だ。モデル全体の知能が上がるのではなく、特定領域の穴をRLで埋めるようなものだ。現実には1本のスケーリング曲線ではなく、何千もの曲線がある。モデルの「最上位知能」の向上は次第に逓減しているが、多様な領域の「最低水準」を引き上げている。この点は、実務でモデルを直接評価していない人には分かりにくいかもしれない
今週末にLlama 3.2-3Bモデルを動かしてみたが、限界はまだもっと深く調べる必要があるとしても、十分使えると感じた。100ポンドのIntel Arc GPUでも「読む速度と同じくらい」の速さで動く。Arc770（250ポンド）も買って、OpenAIのオープンウェイトモデルを動かせるか試してみたい。こうして見ると、大規模投資もLLMの商用化によってあっさり吸収されてしまうのではないかと思えてくる
AIバブルが現在の株式市場の20〜30%に達するという推定もある。参考までに言えば、大恐慌は株式市場が24%下落して始まった。このAIゲームを管理している人々は、政府が自然に放置すればもう一つの大恐慌が来ることを分かっており、最終的に政府が救済に乗り出すのは確実だ。庶民はインフレ、高税負担、国家債務の増加を背負わされる一方、支配層はその間にヨットやランボルギーニを楽しむ。今回のAIバブルはほぼ全面的にプライベートエクイティの背後に隠れているため、庶民は機会すらつかみにくい。せいぜいNvidia株が例外かもしれない。バブルは今にも崩れそうな雰囲気だ。NvidiaがOpenAIのデータセンターに「自分の金で自分の商品を買わせる」ような循環投資（互いに金を貸し合い、自社製品を高値で買わせる取引）で債務の自転車操業の最終段階に入った兆候だ。WeWorkのCEOが会社に自分の金を貸し、自社製品をリースしていたやり方に似ている。AMDも最近、OpenAIと似たような循環取引で資金を回している。関連記事もある。今さらバブルの議論に意味があるのかと思う。映画『ウルフ・オブ・ウォールストリート』の「絶対に現金化させるな、そうすれば現実にならない」みたいな振る舞いが業界全体に広がっている
「プレイヤー同士が循環投資で互いを支える」こうした現象は、最近のAMDとOpenAIの戦略的パートナーシップ発表でも思い出した。そのニュースだけでAMDは1日で35%近く急騰した
AIだけがバブルのすべてではない。SpaceXも同じだ。Falcon 9は成功した事業なのに、その2/3はStarlink打ち上げという外部売上のない内部取引だ。それでもULAより25倍多く打ち上げているとはいえ、SpaceXの価値はULAの200倍に達している
「君に金を貸すから、私の商品を買え」というパターンは国家間でも行われるようになると思う。米国が日本に金を貸し、その金で日本が米国に再投資し、すべてが合法であるかのように装う構図だ
「AIバブルが株式市場の20〜30%を占める」と「ほぼ全面的にプライベートエクイティの背後に隠れている」という記述が両方とも正しいのか疑問だ
GPU担保ローンなんて概念があるとは初めて知ったが、ものすごく危険に見える
危険というレベルではなく、ほとんど狂気だと思う。GPUは設置した瞬間に価値が急落する
正直、銀行が損失を被っても、自分の税金で救済されないなら構わないが、現実はそうではない