クリス・ウッドの警告：なぜ「誤投資」がAIブームを終わらせる可能性があるのか
人工知能（AI）への支出の劇的な急増は、歴史上最も劇的な設備投資（capex）サイクルの一つを生み出しているが、そこには隠れた危険が潜んでいる。ジェフェリーズのグローバル株式戦略責任者であるクリス・ウッド氏は、AIトレードの崩壊はチップ不足や過剰供給によってではなく、収益性の危機によって引き起こされるだろうと警告している。
迫り来る「誤投資」の脅威
ウッド氏の最新のニュースレター「Greed & Fear」によると、AIエコシステムにおける主なリスクは「誤投資（malinvestment）」である。彼は、ハイパースケーラーや主要なAI研究所が巨額の投資に対して十分なリターンを生み出せないことが市場に認識されたとき、このトレードは苦痛を伴う一時停止、あるいは終焉を迎える可能性が高いと主張している。
大きな懸念事項は、循環的な資金調達ループの存在である。ウッド氏は、Nvidiaのような企業がOpenAIのようなAI研究所に資金を提供し、その研究所がその資金を使ってさらにNvidiaのチップを購入するというシナリオを指摘している。これは勢いのあるフィードバックループを生み出す一方で、長期的な収益の見通しや資本規律に対する投資家の懐疑論に対しては非常に脆弱なままである。
インフラ主導の巨大な設備投資サイクル
現在、AIインフラに投じられている投資の規模は前例のないものである。TSMCはその集中を示す典型的な例であり、同社は2026年の設備投資ガイダンスを昨年の410億米ドルから約560億米ドルへと引き上げた。富邦証券（Fubon Research）のさらなる予測では、設備投資は2027年までに650億〜700億米ドルに達する可能性があるとしている。
この支出は、2026年第1四半期の実質GDP成長率が前年同期比14.55%に達した台湾のような地域において、大規模なマクロ経済の変化を促している。現在、2026年のTSMCの総売上高に占めるAI関連需要の割合は31%に達すると推定されており、世界経済がいかに深くAIの構築と結びついているかを浮き彫りにしている。
AIモデルのコモディティ化
利益率への圧力を強めているのが、大規模言語モデル（LLM）の急速なコモディティ化である。高品質なモデルがわずかなコストで利用可能になるにつれ、プレミアムな欧米のAIプロバイダーを取り巻く「堀（moats）」は縮小している。
ウッド氏は、Z.aiのGLM-5.2のような効率的な中国製モデルの台頭に注目している。これらは、Anthropicのような米国のトップティアのモデルにほぼ匹敵する性能を提供しながら、トークンあたりのコストはわずか4分の1であると報じられている。OpenRouterのデータは大きな変化を示している。6月下旬、中国の主要なAIモデルは21.37兆トークンを処理し、米国の主要モデルが処理した5.76兆トークンを大幅に上回った。この傾向は、AIのソフトウェア層が低利益率のコモディティビジネスになりつつあることを示唆している。
「つるはしとシャベル」への移行
これらのリスクがあるものの、ウッド氏は即座の崩壊を予測しているわけではない。むしろ、業界の「つるはしとシャベル（picks and shovels）」、具体的にはメモリとハードウェアへの戦略的なシフトを示唆している。
ソフトウェア層とは異なり、DRAMおよびメモリサプライヤーは大きなレバレッジを獲得している。例えば、Micronはすでに、DRAMの販売量の20%、NANDの販売量の3分の1をカバーする16の戦略的な顧客契約を締結しており、その多くは5年間の契約期間となっている。この構造的な変化により、メモリメーカーは価格決定権を持つことができ、広範なAI設備投資サイクルが現実的な見直しを迫られたとしても、より安全な投資先となる。
主なポイント
- リスク要因: AIトレードは「誤投資」に対して脆弱である。つまり、ハイパースケーラーが巨額の設備投資に対して十分な収益を上げられないことが投資家に認識されるリスクである。
- コモディティ化の圧力: 低コストで高性能な中国製AIモデルの急速な台頭が、LLM市場をコモディティ化させ、欧米のプロバイダーの利益率を圧迫している。
- 戦略的転換: ソフトウェアの利益率は低下する可能性がある一方で、ハードウェアおよびメモリプロバイダー（SK HynixやSamsungなど）は、戦略的な複数年の供給契約を通じて長期的な優位性を確保している。