人工知能は 3 兆ドルの疑問に答えることができるか?

3 年前、Sequoia のパートナーである David Kahn 氏は、シリコンバレーの AI インフラストラクチャに対する巨額の支出の影響を初めて数え、定量化した 1 人でした。

2023年、同氏はNVIDIAの年間GPU収益が500億ドルと報告されたことに反応した。この数字に基づいて、データセンターの運営コストとその運営者のマージンの推定値を加えた結果、初期投資を回収するには 2,000 億ドルの収益が必要であると同氏は結論付けました。

彼はこれを挑戦として捉え、起業家たちに、このインフラストラクチャをすべて活用してそこから利益を得るための AI 製品とサービスを考え出すよう求めました。今日に遡って、3 年間のハイパースケーリングを追加すると、カーン氏は 2026 年の AI インフラストラクチャ支出の新しい数字を算出しました: 1 兆 5,000 億ドルです。

全体として、チップやその他のデータセンターのコストをすべて正当化するには、AI 業界が 3 兆ドルを生み出す必要があると同氏は推定しました。これはおそらく控えめな表現でしょう。メモリのコストが上昇し、特殊なチップや出力固有のチップの使用が増えると、その数はさらに増えるでしょう。同氏は、「最近、資本支出のGW当たりに必要な収入は、こうしたボトルネックの動きと建設コストの上昇により劇的に増加している」と書いている。

一方、Anthropic の ARR は 600 億ドルに達したと考えられており、OpenAI は 2025 年に 130 億ドルの収益を上げたと報告されており (ただし、2025 年 11 月の ARR は 200 億ドルであると言われています)、今年はさらに収益を上げると予想されています。しかし、対処すべき大きなギャップがあることは明らかです。

このギャップを懸念しているのは、巨大資産管理会社アポロのチーフエコノミスト、トルステン・スロック氏だ。同氏は最近のメモの中で、グーグル、メタ、マイクロソフト、アマゾンなどのハイパースケール企業はいずれも2028年のフリーキャッシュフローの大幅な加速を予測していると指摘している。つまり、彼らは購入したチップすべての回収を待っているということだ。

そうしない場合はどうなりますか?スロック氏は、現在人工知能の使用に見られるリスクを指摘している。フロンティアラボが作成したモデルではなく、安価なオープンソースモデル、多くの場合中国製に目を向ける組織が増えており、全体的なトークン価格は下落している。 CEOのサム・アルトマン氏によると、OpenAIの最新モデルはコーディング作業の効率が54％向上したという。これは、AI エージェントのコストを心配しているユーザーにとっては良いことですが、ユーザーが全体的なトークンの使用量を大幅に増やさない限り、トークン ファクトリーを構築する企業にとっては悪影響となる可能性があります。

スロック氏は、ハイパースケーラーがキャッシュフロー目標を達成できなかった場合、市場の反応は厳しいものになる可能性があると懸念している。
同氏は、「少数の銘柄に多くのものが乗っかっているため、配当の鈍化は単なるセクターの問題ではなく、経済を景気後退に陥らせ、S&P500指数を調整に陥らせる可能性がある」と書いている。

AI エージェントをより安価なトークンに誘導する際に留意すべき点があります。