チップの供給過剰ではなく、「誤投資」がAIブームを終わらせる理由
人工知能（AI）ブームは、歴史上最も劇的な設備投資（capex）サイクルを牽引しているが、その持続可能性に関して重大な警告が浮上している。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トレードの最終的な終焉は、チップ不足によって引き起こされるのではなく、投資収益に対する信頼の危機によって引き起こされるだろうと示唆している。
迫りくる「誤投資」の脅威
急激な供給過剰や在庫の積み増しによって終了する従来の半導体サイクルとは異なり、ウッド氏は、AI時代は「誤投資（malinvestment）」という独自の構造的リスクに直面していると主張する。主な危険性は、ハイパースケーラーや主要なAI研究所が、投入している巨額の資本に対して十分な収益を上げられなくなる可能性にある。
ウッド氏は、エコシステム内における懸念すべき「循環的な資金調達（circular funding）」のパターンを指摘している。例えば、NvidiaはOpenAIのような組織への資金提供に関与しており、それらの組織はその資金を使ってさらにNvidiaのチップを購入している。これは短期的には強力なモメンタムを生み出すが、投資家がAIスタックの長期的な収益化や収益の見通しに疑問を抱き始めれば、急激に崩壊しかねないフィードバックループを生み出している。
巨額の設備投資とリスクの集中
現在見られている投資の規模は前例のないものである。世界最大のファウンドリである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560億ドルに引き上げた。富邦証券（Fubon Research）の予測では、これは2027年までに650億ドルから700億ドルの間に急増する可能性がある。
この急増は、すでに地域経済を変貌させつつある。台湾ではAI関連需要の影響が顕著であり、2026年第1四半期の実質GDP成長率は前年同期比14.55%に達した。さらに、2026年にはAI関連需要がTSMCの総売上高の約31%を占めると予想されており、世界経済がいかにAIインフラに集中し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
二次的な圧力要因は、大規模言語モデル（LLM）の急速なコモディティ化である。効率が向上しコストが低下するにつれ、欧米のAIプロバイダーが持つ「プレミアム」な優位性が脅かされている。ウッド氏は、Z.aiのGLM-5.2のような中国製モデルの台頭を指摘しており、これらは欧米のトップティアモデルに匹敵する性能を、わずか4分の1のコストで提供していると報じられている。
データはこの変化を裏付けている。OpenRouterプラットフォームでは、6月下旬に中国のトップAIモデルが21.37兆トークンを処理しており、これは4月の4.37兆トークンから大幅な飛躍を見せている。この量は、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っており、市場が混雑し、価格に敏感な状況になっていることを示唆している。
「ピック・アンド・ショベル」への焦点の移行
これらの警告にもかかわらず、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「ピック・アンド・ショベル（道具・インフラ）」、具体的にはDRAMおよびメモリサプライヤーへの戦略的なピボット（転換）を提案している。「ジェボンズのパラドックス」により、計算効率が向上しコストが低下するほど、総消費量は実際に増加し、ハードウェアプロバイダーに利益をもたらすからである。
マイクロン（Micron）のような主要企業は、DRAMおよびNANDの大部分をカバーする戦略的な5年契約を締結するなど、構造的な変化を通じてすでに地位を固めている。これにより、広範なAIソフトウェア層が収益性の証明に苦戦したとしても、メモリメーカーはより強力な価格決定権と安定性を確保できる。
主な要点
- 真のリスク: AIトレードは、従来のチップ供給過剰よりも、「誤投資（malinvestment）」、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によって終了する可能性が高い。
- モデルのコモディティ化: 低コストで高性能な中国製AIモデルの急速な台頭が、欧米のプレミアムAIプロバイダーの経済性に多大な圧力をかけている。
- ハードウェアの回復力: メモリおよびDRAMメーカー（SKハイニックスやサムスンなど）は、長期的な販売契約を確保し、価格決定権を行使できる能力があるため、最も回復力の高い受益者であり続ける。