チップの過剰供給ではなく、「誤投資」がAIブームを終わらせる理由
現在、人工知能（AI）のゴールドラッシュは前例のない設備投資サイクルによって牽引されていますが、その長期的な持続可能性に関して重大な警告が発せられています。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トレードの終焉は需要不足によるものではなく、むしろ収益性の危機によって引き起こされる可能性があると示唆しています。
誤投資と循環型資金調達のリスク
通常、突然の在庫過剰や供給ショックによって終焉を迎える従来の半導体サイクルとは異なり、ウッド氏はAIトレードにおける主要なリスクとして「誤投資（malinvestment）」を挙げています。核心的な懸念は、ハイパースケーラーや主要なAI研究所が、現在行っている巨額の設備投資（capex）に対して、十分なリターンを生み出せない可能性があることです。
ウッド氏は、エコシステム内における潜在的に不安定なフィードバックループを指摘しています。それは、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「循環型資金調達」の仕組みです。これは短期的な成長を促す一方で、脆弱性を生み出します。もし投資家がこれらのAI投資の長期的な収益化能力に疑問を抱き始めれば、このフィードバックループは急激に崩壊し、市場に痛みを伴う停滞をもたらす可能性があります。
巨額の設備投資とジェボンズのパラドックス
現在見られる投資の規模は歴史的なものです。TSMCは2026年の設備投資ガイダンスを、昨年の410億ドルから約560億ドルへと引き上げました。一部の予測では、2027年までに支出が650億〜700億ドルに達する可能性も示唆されています。この急増はすでに台湾経済を大きく押し上げており、2026年第1四半期の実質GDP成長率は前年同期比14.55%に達しました。
ウッド氏はこれを「ジェボンズのパラドックス」の観点から捉えています。これは、効率性の向上によって資源（この場合はコンピューティング・トークン）のコストが低下すると、その資源の総消費量が実際には増加するという考え方です。このパラドックスは、「つるはしとシャベル（picks and shovels）」と呼ばれる、インフラを支えるプレイヤー、特にメモリやDRAMのサプライヤーに利益をもたらします。Micronのような企業はすでにこの構造的な変化を目の当たりにしており、同社はDRAM容量の20%、NAND容量の3分の1をカバーする16の戦略的顧客契約を締結しており、その多くは5年間の期間を設定しています。
AIモデルのコモディティ化
西欧のプレミアムAIプロバイダーの経済性にさらなる圧力をかけているのが、大規模言語モデル（LLM）の急速なコモディティ化です。高品質で低コストなモデル、特に中国発のモデルの台頭が、米国企業の優位性を脅かしています。
例えば、Z.aiのGLM-5.2のリリースは、企業利用においてAnthropicにほぼ匹敵すると評されていますが、トークンあたりのコストはわずか4分の1です。OpenRouterのデータは、ボリュームの大きな変化を示しています。6月下旬、中国のトップAIモデルは21.37兆トークンを処理し、米国のトップモデルが処理した5.76兆トークンを大幅に上回りました。このような安価で有能な代替手段の流入は、AI競争をリードする企業の利益率に多大な圧力をかけています。
主なポイント
- 主なリスク: AIトレードの終焉は、従来の半導体過剰供給よりも、「誤投資」の露呈や設備投資に対するリターンの低迷によって引き起こされる可能性が高い。
- メモリ市場の構造的変化: DRAMおよびメモリサプライヤーは、現在最も影響を受けにくい「つるはしとシャベル」の受益者であり、長期的な戦略的契約を活用して価格決定力を維持している。
- コモディティ化の脅威: 低コストで高性能なAIモデル（特に中国製）の急速な台頭がLLMの勢力図をコモディティ化させており、西欧のAIリーダーによる高利益率モデルを脅かしている。