なぜAIはバブルなのか

Federico Zebele

2026年6月21日

はじめに

バブルが不人気な意見からコンセンサスになる瞬間は正確に存在する。AIにとって、私たちはその瞬間にいる。米国で最も広く読まれている経済ジャーナリストの一人、マット・ストーラーは最新記事で、AI投資バブルにあり、このバブルがより広範な経済にリスクをもたらすことが今やコンセンサスであり、もはや逆張りの立場ではないと明確に述べている。

ストーラーだけではない。2008年のサブプライム住宅ローン崩壊を予測して空売りで利益を得たヘッジファンドマネージャー、マイケル・バリーは、半導体ETFのSOXXに空売りポジション（価格下落への賭け）を開設し、2027年1月満期としている。彼は「市場は行き過ぎた。終わりは近い」と公言している。

問題はこうした声が存在しないことではない。問題は、公共の議論が同じ話を繰り返し続けていることだ。支出対収入のギャップ、ドットコムバブルとの比較、天井知らずのバリュエーション。正しい要素がすべて、すでに処理され、価格に織り込み済みで、時代遅れのニュースとして感じられる形でパッケージングされている。以下は、より深く掘り下げる試みである。記事が言っていることだけでなく、言っていないこと、そしてその理由について。

1. 支出対収入のギャップ：誰もが引用し、誰も最後まで読まない数字

AIに関するどの記事にも出てくる数字はこれだ：アメリカ企業はAIインフラに年間5000億ドル以上を費やしている。実際の消費者向けAI収入は約120億ドル。シーコイア・キャピタル（世界で最も重要なベンチャーキャピタルファンドの一つで、アップルやグーグルの初期に出資した）のアナリスト、デビッド・カーンは、AIセクターが建設中のインフラをカバーするには年間約6000億ドルの収入が必要だと計算した。このギャップは2023年に2000億ドル、2024年には6000億ドルに拡大した。2026年、支出はさらに加速しており、ギャップはさらに大きくなっている。

しかし、誰も実際に最後まで読まない数字はOpenAIのものである。2026年6月16日、記者エド・ジトロンがOpenAIの認証済み財務文書を入手し、フィナンシャル・タイムズが独立して検証した。それはOpenAIがSECに極秘IPO目論見書を提出する数日前に公開された。数字は次の通り：2025年、OpenAIの収益は130.7億ドルに達し、2024年の37億ドルから3倍以上となった。しかし総コストは340億ドルに達し、研究開発だけで191.8億ドル。営業損失は209.2億ドル、純損失は385億ドルに達した。

言い換えれば、OpenAIは1ドル稼ぐごとに1.6ドルを支出した。これは2024年（1ドル稼ぐごとに2.37ドル支出）から改善している。340億ドルのコストのうち172億ドルはマイクロソフトのAzureクラウドインフラと研究用コンピューティングに直接支払われた。マイクロソフトはその見返りとしてOpenAIに3.03億ドルしか支払っていない。ソフトバンクは8.67億ドルを支払った。この計算は楽観的なシナリオでも成立しない。これはタイミングの問題ではなく、構造的な問題である。

2. ドットコムバブルとの比較：考えることを避けるための物語

2000年のインターネットバブルとの比較は、人々に何も理解せずに知った気にさせる最も効果的な方法である。誰もが両方向で使う。強気派（価格が上がり続けると信じる人々）は「今回は違う、企業には実際の収益がある」と言う。弱気派（価格が下落すると信じる人々）は「1999年とまったく同じだ」と言う。両方とも部分的に正しく、その曖昧さこそが問題である。

まず、現在の状況が2000年より深刻でない点から見てみよう。ナスダックはChatGPTのローンチから2025年10月のピークまでに125%上昇した。ドットコムバブル時には700%上昇した。予想PER（株価と今後12ヶ月の予想利益の比率、市場が将来の期待にどれだけ「支払っている」かを示す尺度）はドットコムバブルのピークで79倍だったが、現在は約25倍である。

これらの数字は安心感を与えるが、重要なことを隠している。米国株式市場の総価値は現在約80兆ドルに迫っている。これはドットコムバブルのピーク時の約2倍であり、米国経済全体の2.5倍である。エコノミストのディーン・ベイカーは、単純に長期歴史的平均に戻れば、平均的な米国家計から30万ドルの紙上の富が剥ぎ取られると計算している。

2000年との最も重要な構造的違いはこれである：今日の主要テクノロジー大手は、主に既存のキャッシュフローからAI投資に資金を提供している。2000年、多くのドットコム企業には実際の収益がまったくなかった。その違いは重要である。「今回の企業には実際の収益がある」は正しい。しかし総市場規模はドットコムバブルのピーク時の2倍である。下落が来たとき、それははるかにゆっくりと、はるかに長く続く可能性がある。

3. 循環ファイナンス：資金が内部で循環するだけ

1990年代のインターネットブーム時には、「ベンダーファイナンス」と呼ばれる慣行が一般的になった。それは次のように機能した：通信会社はネットワークインフラを購入したいが資金がなかった。そこでサプライヤー（ルーセント・テクノロジーズなど）が購入のための資金を貸し付けた。ピーク時、ルーセントは自社の顧客に対して150億ドル以上の融資を行っており、営業キャッシュフローはわずか3億ドルだった。ルーセントはその後破綻した。

今日、構造は同一だが、数字ははるかに大きく、循環はより緊密である。

ループ：エヌビディアがOpenAIに1000億ドル投資→OpenAIがエヌビディアのチップを購入してデータセンターを建設→エヌビディアが主要顧客への投資により自社の将来需要を保証→サイクルが再開する。

そして、OpenAIの財務諸表から明らかになったマイクロソフトのダイナミクスがある。OpenAIはAzureクラウドインフラの利用に172億ドルをマイクロソフトに支払っている。マイクロソフトはOpenAIの約27%を所有している。マイクロソフトは同時にOpenAIの最大の投資家、最大のサプライヤー、最大のコスト先である。OpenAIがAzureに費やす1ドルごとが、利益として一部マイクロソフトに還流し、またマイクロソフトのOpenAI投資の価値上昇としても現れる。

シーコイアのカーンが主張したように、中心的な問題はこれらすべての下流にある：データセンターを利用する企業（モデルを訓練したり推論を実行したりする企業）は、現在の計算コストでは経済的に持続可能ではない。彼らは、いつか収益がコストをカバーすることを期待して処理能力に支払っている。それらのデータセンターは、OpenAIが将来数十億ドルを支払うという前提で建設された。もしOpenAIが収益を十分に成長させられなければ、それらのセンターを建設した企業は水面下に沈むだろう。

4. チップは1年で時代遅れになる。ローンは15年続く。

これはおそらく議論全体で最も過小評価されている点であり、多くの当事者にとってその含意が不愉快であるため、意図的に過小評価されている。AIデータセンター建設に融資する銀行、保険会社、年金基金、プライベートクレジット商品は、これらを長期インフラ資産への融資と見なしている。商業不動産や公益事業施設に匹敵するものとして。彼らのモデルは、これらの資産の耐用年数を7～15年と仮定し、安定したキャッシュフローとデフォルト時の回収可能な担保価値を見込んでいる。

問題は、GPU（すべてのAIデータセンターを動かす特殊なグラフィックカード）の実際の経済的寿命はおよそ1年であることだ。2024年にエヌビディアH100チップが満載されたデータセンターは、2025年にBlackwellチップを搭載したデータセンターに対してすでに競争上の劣位にある。エヌビディアのチップロードマップは、およそ18ヶ月ごとに新世代をリリースする。

アマゾンは静かにこれを認めている：サーバーの減価償却期間を6年から5年に短縮し、2024年にサーバーとネットワーク機器を予定より早期に廃棄したことを10-Kで明示的に認めた。

銀行は、12ヶ月で競争力を失う資産に対して15年の期間で融資を行っている。

5. 貸借対照表に現れない1200億ドルの負債

前の点が信用に隠れたリスクだとすれば、これは目に見えない信用リスクである。オラクル、xAI、CoreWeave、メタなどのテクノロジー大手は、約1200億ドルのデータセンター支出を特別目的会社（SPV）に移し、主要な貸借対照表の外に置いている。SPVは、親会社の主要な勘定の外で負債を保有するために作られた独立した法的実体である。この慣行は合法で規制されており、多くの業界で一般的である。問題は合法性ではなく、可視性である。

世界的な金融危機を引き起こしたサブプライム住宅ローンも、オフバランスシートの手段に保持されていた。格付け機関のレーダーから外れ、規制当局のレーダーから外れていた。それが露呈するまでは。

連邦準備制度理事会（FRB）はこれに気づいている。2026年春の金融安定報告書は、AI関連のプライベートクレジットの成長を金融システムへの主要リスクの一つとして明確に特定している。

2025年、世界のテクノロジーセクターは4280億ドルの債券を発行した。米国が大半を占め、3418億ドルである。そのコミットメントの大部分はAIの設備投資に割り当てられている。

6. CoreWeave：名前のある時限爆弾

もし上記のすべてのリスクを一つの上場企業で体現した具体的な会社を挙げるとすれば、それはCoreWeaveという名前の会社である。同社はAI計算能力をレンタルする。つまり、自社でデータセンターを建設せずにAIモデルを訓練または実行したい企業にGPUをリースする。成長は爆発的で、収益は2022年の1600万ドルから2024年には19億ドルに達した。印象的な数字だ。しかし表面の下には：

営業損失がある（支出が収入を上回る）

2024年末のキャッシュバーンレートでは、新たな資金調達なしに約9ヶ月の運転しか維持できない

総負債245億ドル（オフバランスシートのオペレーティングリースを含む）

2026年末までに75億ドルの利息支払いに直面

収益の62%が単一の顧客であるマイクロソフトからのもの

CoreWeaveの財務構造：エヌビディア、マイクロソフト、プライベートデットの貸し手の間の循環依存関係。

CoreWeaveはマイクロソフトが支払いを続ける限り生き残る。もしマイクロソフトがAI支出を減らせば、CoreWeaveには数ヶ月しか猶予がない。

同社はエヌビディアやマイクロソフトに比べて小さな会社である。だから一面を飾ることはない。CoreWeaveの流動性危機はその規模ゆえにニュースになるのではなく、同じ設計図で作られた数十の企業に影響を与える構造的問題を誰の目にも明らかにするからニュースになるだろう。

7. もし破裂すれば：三つの伝染の形態

マット・ストーラーは正しい質問をしている：バブルが破裂するかどうかではなく、破裂したときにどのように伝播するかである。その答えは、金融伝染が実際に何を意味するか——システムのある部分でのショックが他の部分にどのように伝わるか——を理解する必要がある。

形態1 — バランスシート伝染（2008年モデル）：レバレッジをかけた賭けがうまくいかないとき、メカニズムは常に同じである：ローンを返済できない→貸し手が自身の義務を果たせない→その貸し手に貸した者が資金を回収できない→以下同様に長い連鎖が続く。最終的な効果は、全員が借金を返済するために売れるものは何でも売ろうとし、大規模な資産清算を引き起こすことである。

AIの文脈では、このリスクはプライベートクレジットと上記のSPVに集中している。2008年（問題が数百万の米国家庭の住宅ローンに封じ込められていた）ほど可視的ではないが、同様に現実的である。

形態2 — 紙上の富の伝染（ドットコムモデル）：AI企業が公開される（OpenAIやAnthropicがまさにそうしようとしている）とき、それは巨大な理論上の新たな富を生み出す…（AIコスト抑制のため省略）