AIバブルにいるのか？インフラストラクチャーとヒYPEの明確な違い

AIの台頭により、巨額の投資、急速なイノベーション、そして激しい公衆の注目が集まっています。これらの条件は、ほぼ必然的に、ある疑問を引き起こします。私たちが現在AIバブルにいるのでしょうか。

これは妥当な懸念です。技術的興奮の時代は、痛ましい修正に続くことが多く、特に期待が基礎から先行するときにそうです。しかし、この質問に答えるには、見えるヒYPEから見えない下にあるシステムを分離し、歴史、経済、そして実際にAIを動かしているインフラストラクチャーレイヤーという現実に基づいて議論を根拠づける必要があります。

そうすると、バブルの物語よりもはるかに繊細な絵が見えてきます。

1. インフラストラクチャーとアプリケーションの重要な区別

「AIバブル」について話すほとんどの会話は、アプリケーションレイヤーで何が見えるかについて焦点を当てています。これには、OpenAI、Anthropic、xAIなどの企業による、見出しの付いた資金調達ラウンドや、数ヶ月間隔で続く急速な資金調達の発表があります。さらに、ソーシャルフィードを飽和させ、人工一般知能や数兆ドルの成果についての広範な主張が、収益が追いつく前に行われています。

この業界のレイヤーは、物語、期待、投資家の心理によって動かされるため、急速に進化しています。アプリケーション企業は、注目度が高まったり低下したりすることがあります。物語は、基礎となるビジネス基盤よりも速く拡大し、この業界の最も見える部分であるため、これが全セクターが過熱しているという主張のデフォルトの参照点になります。

しかし、コンピューティングインフラストラクチャーは、物理学、経済学、そして厳格な容量制約によって支配される、まったく異なる現実で動作しています。

コンピューティングインフラストラクチャーは、測定可能な力によって形作られます。AIワークロードを実行して毎時収益を生み出すGPU、電力の入手可能性とコスト、データセンターの建設のペース、モデルが大きくなるにつれてトレーニングと推論のニーズの増加です。使用率、感情ではなく、このレイヤーが機能するかどうかを決定します。

アプリケーションは感情に基づいて上昇または下降するのに対し、インフラストラクチャーは持続可能な需要に根ざしています。これが、インフラストラクチャーレイヤーが典型的なバブルのような資産クラスとは異なり、電気化時の電力グリッドやインターネットブーム時のファイバのように、基礎的なシステムのように動作する理由です。技術的進歩によって需要曲線が推進されるのです。

2. 歴史が実際に示すもの

以前の汎用技術を見ると、一定のパターンが繰り返されます。主要な技術的変化は、生産性の向上が経済に現れる前に、インフラストラクチャーへの巨額の投資で始まります。

鉄道には、商業が変革される前に、巨額の前払い資本が必要でした。電気には、工場が電力で完全に再編成される前に、コストのかかるグリッドの構築が必要でした。テレコムネットワーク、インターネットバックボーンインフラストラクチャー、モバイルネットワーク、クラウドコンピューティングはすべて同じ軌道をたどりました。各ケースでは、インフラストラクチャーへの支出が最初に増加し、生産性の向上は後続しました。

外部から見ると、これらの期間はバブルのように見えました。後から見れば、インストールの段階だったのです。経済成長の基盤を築くために必要な、資本集約型の構築でした。

ゴールドマン・サックスが広く配布しているこのグラフは、この現象を明確に示しています。

インフラストラクチャーへの投資は、計測可能な生産性の向上の数年前に増加します。現在のAIは、この曲線にほぼぴったり沿っています。

今日のAI構築の多くは、ドットコム時代の企業とは根本的に異なる企業によって推進されています。1990年代後半には、多くの高評価のインターネット企業がほとんど、またはまったく収益がありませんでした。一方、現在のAIインフラストラクチャー増加の背後にある最大の力、たとえばマイクロソフト、Google 、Meta、Amazonは、クラウドコンピューティング、広告、エンタープライズソフトウェアなどの既存のビジネスから大量の再発行可能なキャッシュフローを持つ、高い利益の企業です。

彼らのAI支出は、主に運用利益によって資金提供されており、投機的な負債によってではありません。この区別は重要です。システムの脆弱性を大幅に減らし、今日のCapExを思慮深い長期投資として、むやみに過剰なものではなく、再構成します。

3. コンピューティング需要は感情に左右されるのではなく、構造的なものである

現在のAIサイクルを例外的に堅牢にするのは、コンピューティング需要が主に物語の熱情によって推進されるのではなく、技術的要件によって推進されるという事実です。これらの要件は、市場の感情に関係なく、拡大し続けています。

• 「思考」税：新しいAIモデルは単に答えを取得するのではなく、実際に数千の可能性を推論するため、従来の検索に比べて100倍のコンピューティングを消費する新しい現実を作成します。

• 合成データ生成：高品質の人間のデータでトレーニングするためのリソースが実質的に枯渇しました。次の世代のモデルを改善するために、GPUの艦隊が24/7実行中で、トレーニングデータを書き込んでいます。

• 主権インフラストラクチャー：政府は、エネルギー備蓄や防衛システムと同様に、国家安全保障のためにコンピューティングを購入しています。これにより、市場の感情に左右されない、巨大で恒久的な需要の底が生まれます。

これらの力は、AIスタートアップの評価に関係なく、 存在します。市場が後退しても、ワークロード自体が複雑さとボリュームで拡大し続けるため、GPUの使用率は高いままです。

この構築は、多くの投機的なバブルとは異なり、有形です。GPU、サーバー、データセンター、電力インフラストラクチャー、そして導入されたAIアプリケーションは、すでに計測可能な生産性の向上をもたらしている実在する資産です。多くのドットコムの概念が実用的利用から数年遅れていたのとは異なり、AIシステムはすでにソフトウェア開発、研究、カスタマーサポート、デザイン、ロジスティクス、意思決定などのワークフローに埋め込まれています。

企業や国家間でAIをめぐる戦略的な「軍拡競争」が進行しています。企業や政府は、投資から撤退することで、長期的な競争力の低下をリスクすることになります。コンピューティング能力で後れを取ると、イノベーション、人材の獲得、資本へのアクセスで後れを取ることになります。

4. バブルか転換点か

一部の経済学者は、2種類のバブルを区別しています。金融バブルは、バブルが崩壊した後にほとんど残さないものです。一方、転換バブルは、経済景観を永続的に変える基礎的なインフラストラクチャーの構築を加速させますが、途中で資本が誤配分される場合があります。

鉄道、電気化、初期のインターネットはすべて、投機的な過剰の要素を示しました。しかし、それらは社会を不可逆的に変えることでした。浪費は進歩を否定しません。

AIサイクルは、転換バブルの特徴を示しています。端にあるところでは確かにヒYPEがあり、一部の投資は失敗するでしょう。しかし、構築されているインフラストラクチャーは実在的で、耐久性があり、ますます不可欠になっています。評価が圧縮され、市場が統合され、特定のアプリケーションが失敗するとしても、基礎となるインフラストラクチャーは残ります。

5. 人間の低評価問題

最後に、新しい技術が日常生活に与える影響を低評価するという、繰り返される傾向があります。18ヶ月前、多くの一般の人々は、ChatGPTのようなツールを通じてAIを初めて知りました。今日、多くの知識労働者にとって、AIの支援なしでは仕事ができないと感じるようになりました。

その変化は驚くほど速かったし、まだ初期段階にあります。

その観点からすると、現在の状況をAIバブルと呼ぶことは、より大きな点を逃しています。私たちが目にしているのは、現実から切り離された投機的な過剰ではなく、すでに進行中の生産性革命の、混沌で資本集約的なインストール段階に似ています。

世間の気分は、価格は修正されます。しかし、インフラストラクチャーとそれが可能にするイノベーションは、ここに残ります。