- 最近の米国経済は、製造業の低迷と弱い雇用指標にもかかわらず安定を保っている
- 多くの専門家は、AI関連投資の増加が景気後退を相殺していると分析している
- AI業種主導で株価とGDP成長率が押し上げられているが、AIが実際には期待に届かなかった場合にはショックが起こる可能性がある
- 過熱投資、実質的な収益性の欠如、エネルギー源の限界、産業バブルの可能性への懸念が提起されている
- AI業界が少しでも失望を与えれば大きな市場ショックが発生しうるため、マクロ経済と政治的な構図における重要な分岐点になるとみられている
米国経済の現状とAIの役割
- 最近の米国経済は、製造業の低迷、弱まる雇用指標、低い消費者心理といった伝統的な不振シグナルにもかかわらず、明確な景気後退なしに底堅さを維持している
- 失業率はわずかに上昇しているものの依然として低水準で、中核労働年齢層の就業率も過去最高水準に近い
- ニューヨーク連銀とアトランタ連銀の分析によれば、GDP成長率も2%以上と比較的良好な数値を示している
AIと景気下支えの相関関係
- 一部の専門家は、景気改善の要因が「AIブーム」だと強調している
- Pantheon Macroeconomicsは、2025年上半期にAI関連支出がなければ米国のGDP成長率は年率0.6%にとどまっていたはずだと推定している
- Jason Furman, Paul Kedrosky らも同様の数値を示している
- S&P 500の時価総額の5分の1規模がNvidia、Microsoft、Appleの3社に集中しており、そのうち2社はAIに大きく賭けている
- AI以外の経済全体では、実際に消費の停滞、低い雇用増加、非AI分野の投資鈍化など、景気減速の兆候が明確だ
AI主導の成長が抱えるリスク
- AI不況リスク: AIが国家経済の唯一の成長エンジンである場合、この分野の投資バブルが崩壊すると、失業、株式市場の暴落、貸出不良などの波及効果が大きくなりうる
- トランプ政権は、多くの産業に関税を課す一方でAIとサプライチェーンは例外扱いにするなど、AI産業を「金の卵を産むガチョウ」として保護している
- AI不況が現実化すれば、政治経済の地形にも根本的な変化が起こる可能性がある
- 例: 2008年の住宅バブル崩壊が米国政治の転換点になった歴史的経験と似ている
AIバブルの正体: 実際の価値と失望の可能性
- 投資バブルの種類
- 純粋な金融投機（資産価格が実際の価値より過度に上昇すること）
- 市場参加者が特定技術の価値を過大評価する場合: これは実際の技術的限界が明らかになったとき、大規模な株価暴落と金融不安につながりうる
- Jeff Bezosはこれを「産業バブル」と呼び、技術への期待が失望に変わると金融システムに被害が生じるパターンを強調している
- Bloombergなど海外メディアは、大規模データセンター投資、実際の投資収益の不足、AIが生産性改善に十分寄与できていない問題、電力消費の増加など複合的な脆弱性を指摘している
- MITの調査によれば、95%の企業がAI投資から実質的な収益を得られていない
- 最近では、AIが生み出す「Workslop（質の高い成果物とは言いがたい作業出力）」の問題、大規模モデルの性能限界、データセンターのエネルギー消費問題が浮き彫りになっている
AIの未来をめぐる不確実性
- 業界内部者は長期的成長に自信を見せているが、歴史上の産業バブル事例を見ると、革新的な技術は「失敗」まではいかなくても、楽観論者の基準から少しでも期待を下回るだけでショックが起こりうる
- AI業界へのわずかな失望だけでも、マクロ経済ショックと政治的構図の変化へと拡大しうる構造になっている
- この点から、米国の未来は、AIがすぐに失敗しなくても、期待値を下回るだけで危機が発生しうることを示唆している
1件のコメント
Hacker Newsの意見
うちの会社の今後数四半期は文字どおりかなり厳しくなりそうで、支出は全般的にすべて削られ、ほぼすべての顧客が契約の大幅縮小を求めている状況です。だから私たちも雇用を守るために削れるコストはすべて削っていますし、取引先も同じことを言っています。
奇妙なことに、会社が新たに投資した数少ない分野がAIですが、それすらかなり及び腰です。
みんな投資家の前では平静を装っていますが、実際には誰も脱落しないよう必死な、ほとんど椅子取りゲームのような状態です。
大学の経済学の授業で教授が、株式市場が上がる理由は二つあると言っていました。ひとつは実体経済が成長して株式そのものの価値が高まる場合、もうひとつは皆が支出を大きく削ることで現金が株式市場に流れ込み、将来の業績と関係なく価格が上がる場合です。
私は世界最大級の包装材メーカーの一つで働いていますが、米国内のすべての顧客が販売量の減少のためか、包装材の需要を減らしています。この情報が何を意味するかは各自で考えてみてください。
経済学の授業で教授が金利に言及しなかったのなら、その人は分かっていません。株式市場は企業の将来キャッシュフローの現在価値と金利の連動で決まる面が大きく、つまり金利が下がればDCF（割引キャッシュフロー）モデル上の価値は上がる構造です。
うちの会社でも事業指標の悪化シグナルが続いています。私は2009年には幸いまだ学校にいて影響が小さかったのですが、今は大人になってから経験した中で最も不安定な環境のように感じます。
経済学の教授が株式市場について語るなんて笑ってしまいます。私も経済学の上級学位を持っていて、株式市場でそこそこのキャリアを積んできたので、このコメントは少し面白く感じました。
AIを除いた米国経済が、あるいは非テック分野まで含めても、ここ数年停滞しているという話にもっともらしさがある時点で深刻です。
私のお金の大半は住宅ローン、中国製の雑貨、食料品、たまに受けるサービスに使われています。時々これがどうやって成り立っているのか不思議になりますが、実際には昔からこんなものです。
関税戦争がこの状況にまったく役立たなかったのは確かです。
2008年の金融危機の原因は空から降ってきたものではありません。2008年の問題に対する「解決策」も、本質的には問題を先送りしてきただけです。
停滞の原因は2025年から始まっていて、カナダが報復措置として米国の酒類を全面的に輸入拒否し、中国が報復措置として大豆輸入を全面停止したことと関係しています。なぜそうなったのかは各自で自分に問うてみてください。正直に考えられないのなら、認知バイアスが思考を妨げている可能性を考えるべきです。
米国の問題への懸念は非常にもっともだと思いますが、この記事で言及された問題群の根底には、さらに深いレベルの課題があります。
柱が腐って倒れれば当然米国は危うくなりますが、本当に重要なのは、その柱が腐り始めた原因です。
熊に追われるときは、熊より速く走る必要はなく、他の人より速ければいいという話を思い出すべきです。
お金を借りるコストはどんどん高くなりました……連邦金利が主因で、それに応じて多くの調整が起きました。
コロナ禍の最中とその後、多くの人が信用を限界まで使い切ったり、家計の必要や生活費の上昇などさまざまな理由で負債を大きく増やしました。
その結果、多くの人はほとんど支出余力がなく、生活必需品の購入以外の大きな消費から離れつつあります。初期には強欲やパンデミックを言い訳にできた部分もありましたが、今は本当に余裕がありません。
70日前に書いた自分のコメントを繰り返したいです。
AIで最も懸念しているのは、「AIにできないこと」ではなく、「私たちが研究・学術モードから実利回収モードへあまりに急速に切り替え、政策と経済がAIにオールインする危険な状況にあまりにも早く近づいてしまった」という点です。
インフラ投資、EV税額控除、ヘルスケア支援なども縮小され、投資ポートフォリオは多様性をかなり失った状態です。
中国と比べると、中国はバッテリー、EV、太陽光、AI/チップ/ファウンドリなど多様な分野に賭けています。
中国にももちろん大きなリスクはあると思いますが、米国の外交政策の変化とあわせて、経済覇権が大きく入れ替わる兆しを感じます。
反論を二つ挙げるなら、まず中国関連では、米本土の製造業を復活させるのは人件費格差が大きすぎて投資価値がまったくないレベルです。今は「これから何ができるか」に集中すべきだと思います。
AIは収益重視への転換が速かったとはいえ、思ったほど悪くないと見ています。私たちはLLMを業務フローに統合し、全員がより効率的かつ生産的になれるソフトウェアインフラを構築中で、基盤モデルが進歩するほどインフラもムーアの法則のように利益を享受するはずです。
私は基本的に新技術をあまり使わないタイプですが、LLMのおかげでvimから vscode+copilot、そしてcursorへ乗り換えることになりました――それほど変革的な技術です。
さっきの70日前のコメントを読んで、一瞬70年前の話かと思って、もしかして1956年のダートマスAIワークショップに参加した人かと勘違いしていました。
あの時代にもすでに「私たちは速すぎる」と心配していたのか、という連想が一瞬よぎりました。私の解釈は完全に間違いでしたが、面白い思い違いです。
経済覇権交代の兆候は、実はもう10年前に始まっていました。ただ認識だけが追いついていなかったのです。
AIのおかげで、私の投資ポートフォリオは今のところ崩れていません。
AI投資が米国経済を支える数少ない支柱の一つかもしれないことは明らかです。
もしAIの波が予想より少しでも期待外れなら、市場と政策全体に大きな余波を与えうると思います。
ここ数か月でドルが10%下落したことも考慮すべきです。
むしろ今は株式市場でのエクスポージャーを減らすには悪くないタイミングかもしれません。
AIは巨大なバブルです。nvidiaがopenaiに投資し、openaiがまたnvidiaのチップを買う構図なので、nvidiaは実質的にお金を回しているのと大差ありません。
「バブルの第2段階は金融化だ」という名言を思い出します。
AIバブルの可能性に関して最もがっかりする点は、ある賢い研究者がTwitterで、長時間タスク実行能力のグラフを外挿すれば2026〜2027年に事実上AGIを作れると、きわめて楽観的な期待を語っていることです。
私はその予測を額面どおりに受け取り、彼が本気だと仮定しています。
問題は、その予測が実際の能力を適切に表していない測定指標に基づいていることです。
たとえば最新モデルがSWE-benchで65%取ったとしても、人間の65%とは質が違うと感じます。つまり、そのモデルはベンチマークではよく頑張っていても、独立したソフトウェアエンジニアとしてすぐ使える水準ではありません。
この楽観論は結局、何らかのグラフやベンチマークが未来を正確に予測すると盲信する発想に基づいています。
もしそのベンチマークが本当に良い代理変数でないなら、かなりまずい話です。
ベンチマーク結果と、LLMを実務で使っている私たちの経験との間にはものすごい乖離があります。SWE-benchの点数だけ見れば、すでに多くの仕事を任せられるはずなのに、実際には基本的な作業すらLLMはまだ安定してこなせません。
ベンチマークに執着するあまり、状況を正しく見られていない面があります。社内で非公開にモデル性能を評価するのがいちばん正確ですが、最新モデルでも結果のばらつきはかなり大きいです。
とても賢い研究者でも、特定の点では驚くほど素朴だったり、誤った考え方をしていたりすることがあると、時間が経つほどますます信じるようになっています。
「来年かその次の年には、あらゆるオフィスワークが自動化される」
仕事は仕事を生みます。もし仕事の50%がなくなれば、残りの仕事自体もかなりの部分がそもそも発生しなくなります。
人がいなくなって使われなくなるソフトウェア（Slack、Teams、GitHub、Zoom、PowerPoint、Excelなど）は、今後そもそも必要なくなるかもしれず、結局は人間であれAIであれコーディング需要そのものが減ることになります。
Julian Schrittwieser（AlphaGo共同研究者、MuZero論文の筆頭著者）のことですか？
https://www.julian.ac/blog/2025/09/27/failing-to-understand-the-exponential-again
AIにオールインするのは、すべての卵をロボットのかごに入れるようなものです。
たとえAIがバリュエーションどおりに完璧に成功し、期待外れにならなかったとしても、それによる副作用――大量失業、前例のない不平等、電気料金の急騰など――のせいで、米国と世界の未来は非常に不安定に見えます。
生活水準が大きく向上すると、不平等も同時に拡大することはよくあります。経済はゼロサムではないので、不平等の拡大と生活水準の向上が同時に起きるほうが、むしろ望ましい場合もあります。
両党とも電力設備の拡充には賛成しているのに、なぜこうした投資をもっと進めないのか不思議です。
物質的な財の価格が安くなるほど、最終的には無料に近づいていくでしょう。私の考えでは、人間が生み出す財や体験への需要はむしろさらに増えるはずです。
AIの経済的インパクトは、影響範囲が広すぎて予測しづらいのが問題です。
最終的な到達点が「ロボットがあらゆる仕事を代替する」のか、「創造的な作業だけを支援する賢いLLM」なのか、あるいは私たちがまだ想像していない何かなのかによって、今の投資が巨大な当たりにも、空振りにもなりえます。
AIが生産性を10倍に引き上げるなら、大半の人が失業する可能性が高いです。
私は個人的に、AIのバリュエーションが現実ほどには実現しないことを望んでいます。そうすれば大量失業も起きず、市場が崩壊するのではなく、お金が量子やCRISPRのようなテクノロジー（まもなく兆ドル産業になりうる分野）へ循環していくことを期待できます。
AIに非常に大きく賭けた人たちは多少損をするかもしれませんが、全体としては深刻な破局を避けられるかもしれません。
「電気料金の急騰」が核心です。もう誰も安価なエネルギーを提供してはくれず、そういう時代は終わりました。米国には暗い時期が近づいているのかもしれません。