事態が急変しました…世界中の株式市場で今、何が起きているかを解説します

本記事は、YouTube動画『事態が急変しました…世界中の株式市場で今、何が起きているかを解説します【元ゴールドマンサックスが徹底解説】』の内容を基に構成しています。

AI関連株への巨額投資が続くなか、「AIバブルはいつまで続くのか」という議論が世界の株式市場で続いています。

これまでAI投資を巡っては、NVIDIAをはじめとする半導体メーカーや生成AIサービスの性能、AIが将来どれだけ利益を生み出せるかといった点が注目されてきました。

しかし動画では、AI相場の行方を左右する本当の問題は、AIそのものの性能ではないと指摘しています。

最大の問題になりつつあるのが「電力」です。

生成AIを動かす巨大なデータセンターには大量の電力が必要ですが、米国では発電設備や送電網の整備がAI投資のスピードについていけなくなっています。

さらに厄介なのが、電力インフラを建設するには5年から10年かかる一方、AI向け半導体の経済的な寿命は数年程度しかないという時間軸のズレです。

動画では、この「2つの時計」がAI投資の重要なリスクになりつつあると解説しています。

AI競争は「半導体争奪戦」から「電力争奪戦」へ

少し前まで、世界の企業が奪い合っていたものは半導体でした。

特に2020年から2022年にかけて世界的な半導体不足が発生し、自動車メーカーやIT企業などが限られた半導体の生産能力を奪い合う状況となりました。

動画では、2021年だけでも半導体不足によって世界の自動車生産が約770万台減少し、業界全体では当時の為替換算で約23兆円規模の損失が生じたと説明しています。

しかし現在、AI関連投資で奪い合われているものは半導体だけではありません。

AI向けデータセンターを稼働させるための「電力」が、新たなボトルネックになり始めています。

動画では、こうした「競争対象の変化」が市場の転換点になることがあるとして、過去の事例も紹介しています。

ドットコムバブルでも競争対象がインフラへ移った

動画で比較対象として挙げられているのが、2000年前後のドットコムバブルです。

インターネット企業への期待が急速に高まった結果、競争の対象はやがてインターネット企業そのものから光ファイバーなどの通信インフラへ移っていきました。

インターネットの普及によって企業利益が急成長するという期待が膨らむ一方、そのためには莫大な設備投資と維持コストが必要であることが明らかになっていきます。

市場の期待と実際に必要な設備投資の間にズレが生まれ、最終的には株式市場の大幅な調整につながりました。

動画では、当時S&P500がピークから約49％下落したと説明しています。

また1970年代のオイルショックについても、石油を巡る調達競争が激化し、原油価格が約4倍に上昇したことで企業利益への期待が低下し、株価にも大きな影響を与えたとしています。

つまり重要なのは、単に「AIが成長するかどうか」ではありません。

AIを成長させるために必要な資源が変わることで、産業全体のコスト構造まで変わる可能性があります。

米巨大テック企業のAI投資は年間100兆円規模へ

現在、米国の巨大テクノロジー企業はAIインフラに巨額の資金を投入しています。

動画によると、AIインフラへの設備投資額は2024年に約30兆円、2025年には約60兆円となり、2026年には各社の計画を合計すると100兆円を超える可能性があります。

日本の一般会計予算が約115兆円規模であることを考えると、わずか数社の民間企業による投資としては非常に大きな金額です。

さらに動画では、米国の経済成長そのものがAI投資への依存度を高めていると説明しています。

2025年には米国の実質GDP成長の半分前後がAI関連投資によるものだったとの分析も紹介されています。

つまりAI投資が失速した場合、影響を受けるのは一部のテクノロジー企業だけではありません。

米国経済全体や、それを組み入れているS&P500、さらには全世界株式型の投資信託にも影響が及ぶ可能性があります。

AIバブルが崩れるとすれば「AIが失敗した時」ではない

動画で特に重要な考え方として紹介されているのが、「AIバブルはAIが失敗した時ではなく、AIが遅れた時に崩れる可能性がある」という考えです。

現在、巨額の設備投資が行われている一方、その投資から十分な利益が得られるのはまだ先です。

それでも投資家がAI関連企業に資金を提供し続けているのは、「将来大きな利益が生まれる」と期待しているからです。

しかし、その利益が想定よりも何年も遅れた場合、状況は変わります。

資本には時間的な制約があります。

投資家が「利益が出るまでこれ以上待てない」と判断した瞬間、AI関連投資から資金が流出する可能性があります。

動画では、AI投資の行方を決めるものとして、次の2つの「時計」を挙げています。

1つ目は「AIインフラをどれだけ早く建設できるか」という時計です。

2つ目は「投資家が利益を待てる時間」という時計です。

米国ではデータセンターの電力接続に約8年待ちも

AI向けデータセンターを建設する場合、建物を建てて電線をつなげればすぐに稼働できるわけではありません。

米国では送電網へ接続するための審査や順番待ちが発生します。

動画によると、米国最大級の送電網では、接続までの待ち時間が2008年には2年弱だったものが、現在では8年前後まで伸びているとされています。

さらにAI向けデータセンターは一般的なオフィスビルとは性質が大きく異なります。

基本的に24時間365日、大量の電力を消費し続けます。

すでにデータセンターは米国全体の電力消費の4％超を占め、2035年には約20％に達する可能性があるという見通しも動画では紹介されています。

ガスタービンまで「数年待ち」の状態に

米国の電力供給を支えている重要設備の1つがガスタービンです。

天然ガスを燃焼させて発電する設備で、米国の発電量の約4割を担っています。

ところがガスタービンは非常に高度な設備であり、大型機を製造できる企業は限られています。

動画では、世界市場の4分の3以上を3社が占めていると説明しています。

その1社であるGE Vernovaでは、ガスタービンの受注残が予約分を含め約116GWに達しているとされています。

一方、年間生産能力は約20GWです。

単純計算でも約5年分に相当し、生産枠は2030年頃までほぼ埋まっていると動画では説明しています。

1GWを原子力発電所1基分程度と考えると、116GWは原発116基分に相当する規模です。

変圧器や送電網も不足している

問題はガスタービンだけではありません。

電気の電圧を調整する大型変圧器も不足しており、動画では納期が約2年半、供給不足が約3割に達していると説明しています。

さらに新しい送電網の建設には、許認可や住民調整なども含め約6年半かかるケースもあるとしています。

つまりAIデータセンターの電力問題は、発電所だけを増やせば解決する問題ではありません。

発電設備、変圧器、送電線、接続設備など、電力供給システム全体で供給制約が発生しています。

動画では、企業がガスタービンそのものではなく「購入する順番」を確保するために巨額の資金を支払った事例や、退役した航空機のジェットエンジンを発電設備として利用する企業まで登場していると紹介しています。

PJMの容量オークションで電力価格が急騰

米国の電力不足を示す象徴的な出来事として動画が取り上げているのが、PJM Interconnectionの容量オークションです。

PJMは米国東部を中心に巨大な電力網を運営している組織で、約6700万人に電力を供給しています。

容量オークションでは、電力そのものではなく、電力需要が最も高くなる時に「確実に発電できる能力」を確保するための契約が取引されます。

いわば電力不足に備える保険のような仕組みです。

かつて米国では電力需要がほとんど増えていなかったため、この容量価格は非常に安い状態が続いていました。

しかしデータセンター需要が急増したことで状況が一変します。

動画によると、2024年のオークションでは1MWあたり1日約4300円だった価格が、翌年には約4万円まで上昇しました。

上昇率は約830％です。

地域全体で支払われる費用も約3300億円から約2.2兆円へ急増したとしています。

最高価格を提示しても電力が集まらない事態に

電力価格の急騰を受け、規制当局は容量オークションに価格上限を設定しました。

ところが次のオークションでは、その上限価格にすぐ到達しました。

さらに動画によると、2025年12月17日のオークションでは、PJMが上限いっぱいの価格を提示したにもかかわらず、必要な電力を十分に確保できませんでした。

不足した容量は約6600MWとされ、原子力発電所6～7基分ほどに相当します。

さらにPJMでは、今後増加する電力需要の9割以上がデータセンターによるものになると見積もっていると動画では説明しています。

これは非常に重要なポイントです。

価格を上げれば普通は供給が増えるはずですが、ガスタービンや変圧器、送電設備はすぐには製造できません。

つまり現在のAI電力問題は、単純に「お金を出せば解決する問題」ではなくなりつつあります。

AIのコストはすでに一般家庭へ波及

電力不足による影響はビッグテック企業だけにとどまりません。

容量市場の価格上昇は、最終的に一般家庭や企業の電気料金にも転嫁されます。

動画では、メリーランド州の平均的な家庭では、電気料金が月3000円以上、年間では約4万円上昇したと紹介しています。

またPJMの市場監視機関の分析として、2025年12月の容量オークション費用約2.5兆円のうち、約1兆円がデータセンター需要に関連しているとの数字も紹介されています。

動画ではこれを「AIの利益がまだ十分に生まれていない一方、AIのコストはすでに一般家庭に届き始めている」と表現しています。

もう1つの問題は「AIチップの寿命」

ここまでは電力インフラという「建設の時計」の問題でした。

しかしAI投資にはもう1つの時計があります。

それがAI半導体の寿命です。

AIデータセンターへの投資の中でも、GPUなどの半導体や計算設備は非常に大きな割合を占めています。

ところが最先端AIチップは技術革新が非常に速いため、最先端製品として価値を保てる期間は長くありません。

動画では、見積もりによって差はあるものの、2年から6年程度と説明しています。

一方で、発電所や送電設備などの電力インフラは数十年間使用されます。

つまり、

「AIチップは短期間で古くなる」

一方、

「そのチップを動かすために建設した電力インフラは数十年間残る」

という時間軸の違いがあります。

AI企業の利益を左右する「減価償却」

さらに動画では、AIチップやサーバーの寿命がビッグテック企業の決算にも影響していると解説しています。

高額なサーバーを購入した場合、その費用を購入した年にすべて計上するのではなく、何年間使用するかを決めて、その期間に分けて費用化します。

これが減価償却です。

例えば240万円の設備を6年間使用すると考えれば、単純化すると毎年40万円ずつ費用として計上します。

ここで使用期間を6年ではなく4年とすれば、毎年計上する費用は増えます。

逆に使用期間を長く設定すれば、毎年の減価償却費は小さくなり、利益は大きく見えます。

AIチップやサーバーを何年間使えると考えるかによって、巨大テクノロジー企業の利益が大きく変わる可能性があります。

マイケル・バーリ氏がビッグテックの会計に疑問

動画では、映画『マネー・ショート』の主人公のモデルとして知られる投資家マイケル・バーリ氏の主張も紹介しています。

バーリ氏は、一部のビッグテック企業がAI関連サーバーなどの耐用年数を実態より長く設定することで、減価償却費を小さくし、利益を大きく見せている可能性を指摘しているといいます。

動画によると、バーリ氏の試算では、仮にその主張が正しい場合、2026年から2028年にかけて業界全体で約26兆円相当の減価償却費が過小計上される可能性があるとしています。

その場合、2028年までにOracleの利益は約27％、Metaの利益は約21％、実態より大きく見える可能性があるという主張です。

ただし動画でも、これはバーリ氏側の主張であり、NVIDIA側は「顧客はチップを4～6年使用している」と反論していると紹介しています。

Amazonはサーバーの耐用年数を再び短縮

実際、企業によってサーバーの寿命に対する判断は異なっています。

動画によると、Amazonは2024年1月にサーバーの耐用年数を5年から6年へ延長しました。

この変更によって2024年の減価償却費が約4800億円減少し、純利益が約3800億円押し上げられたと説明しています。

ところが約1年後、Amazonは一部のサーバーやネットワーク機器の耐用年数を6年から5年へ戻しました。

理由として挙げられたのが、特にAIや機械学習分野における技術進歩の加速です。

この変更により、2025年には減価償却費が約2100億円増え、純利益が約1500億円減少したと動画では説明しています。

一方、Metaは逆に一部サーバーの耐用年数を5.5年へ延長しました。

同じAI時代の設備を使っていても、企業によって耐用年数への考え方が異なっていることになります。

「電力の時計」と「チップの時計」が逆方向に動いている

動画の核心となるのが、2つの時計のズレです。

電力インフラを整備するには5年から10年程度かかる一方、現在のAIチップが経済的な最先端製品でいられる期間は3年から6年程度とされています。

つまり、AI向けの発電所や送電網が完成した頃には、その設備を前提としていたAI技術そのものが大きく変わっている可能性があります。

さらに問題なのは、AIが失敗した場合ではなく「成功すればするほど、このズレが大きくなる可能性がある」ことです。

AI需要が伸びれば伸びるほどデータセンター建設が増え、電力網への接続待ちは長くなります。

その結果、電力インフラ側の時計はさらに遅くなります。

一方、AI技術の競争が激化すれば、新しいチップが次々に登場し、現在のチップが古くなるスピードはさらに速くなります。

つまり、

AIが成功するほど電力インフラは足りなくなり、

AIが進歩するほど既存のAIチップは早く古くなる、

という矛盾した構造が生まれます。

動画では、これこそがAI投資の大きなリスクだと指摘しています。

データセンターが予定通り稼働する確率は低下

動画では、ゴールドマン・サックスの調査として、データセンター建設の遅延についても紹介しています。

過去、計画された年に予定通り稼働したデータセンタープロジェクトは約72％でした。

しかし現在のサプライチェーンや人手不足などを考慮すると、翌年のプロジェクトでは約60％、2年先では約50％まで低下する可能性があるとしています。

言い換えれば、2年先のデータセンター計画が予定通り進むかどうかは「コイントスに近い状態」になりつつあるという説明です。

米国では将来63GWの電力不足が生じる可能性

さらに動画では、BloombergNEFによる推計も紹介しています。

AIチップの販売量から必要となるデータセンター容量を逆算し、米国で実際に供給可能な電力と比較すると、将来的に約63GWのギャップが発生する可能性があるという内容です。

現在米国で稼働しているデータセンター全体の消費電力が40GW強とされているため、63GWという不足は非常に大きな数字です。

この問題が起きているのは、AI需要が弱いからではありません。

むしろAI需要が想定以上に強いためです。

企業が一斉にデータセンター建設を進めた結果、電力インフラ側が追いつかなくなっています。

S&P500やオルカン投資家も無関係ではない

こうした話は、AI関連の個別株を買っている人だけの問題ではありません。

S&P500では巨大テクノロジー企業の比率が高く、全世界株式型の投資信託でも米国株が大きな割合を占めています。

そのためAI投資の採算性が悪化すれば、S&P500や全世界株式型ファンドにも影響が及ぶ可能性があります。

動画では、今後の決算を見る際には単純な売上高や利益だけでなく、企業がサーバーやAI設備の「耐用年数」を変更していないか確認することも重要だとしています。

特にAmazonのように耐用年数を短く戻す企業が増えれば、AI設備が想定以上に早く陳腐化している可能性を示す材料になります。

一方で電力インフラ企業には追い風となる可能性

AIの電力不足はリスクだけではありません。

供給不足が起きているということは、その反対側には供給できる企業が存在します。

ガスタービン、変圧器、電線、送電設備などは今後も大量に必要になります。

動画では、こうした分野は日本企業が比較的強い産業でもあり、重電や電線関連企業が世界の投資家から注目されていると説明しています。

AIサービスの勝者を当てる必要はありません。

どのAI企業が勝ったとしても、データセンターを動かすためには電力が必要だからです。

ただし動画では、こうした「電力インフラ関連株」という投資テーマ自体もすでに市場で広く知られており、一定程度は株価へ織り込まれている可能性があるため、投資する際には注意が必要だとしています。

日本でもデータセンターによる電力需要増加に注意

AIの電力問題は米国だけの話とは限りません。

日本でもデータセンターや半導体工場の建設が増えており、将来の電力需要予測が上方修正されています。

そのためAIブームが続けば、日本でも発電設備や送電網への投資が必要になる可能性があります。

さらにそのコストが電気料金へ転嫁される可能性も考える必要があります。

AI関連株を保有していない人であっても、AIブームによるインフラ投資の影響から完全に無関係とは言えません。

今後チェックしたい3つの指標

動画では、今後AI相場を見るうえで重要となるポイントを3つ挙げています。

1つ目は「PJMの容量オークション」です。

ここを見ることで、米国の電力供給が改善しているのか、それともデータセンター需要に対してさらに不足しているのかを確認できます。

2つ目は「巨大テック企業の耐用年数」です。

AIサーバーなどの耐用年数を延長する企業が増えるのか、それともAmazonのように短縮する企業が増えるのかが重要になります。

3つ目は「ガスタービンメーカーなどの受注残と納期」です。

受注残が積み上がり、納期がさらに伸びているのであれば、電力インフラの不足が続いていることを示します。

株価チャートだけでなく、このような地味なデータを見ることで、AI投資を支えているインフラの実態を確認できます。

AIバブルを見るうえで重要なのは「利益が出るまでの時間」

AI技術そのものが大きな可能性を持っていることと、現在のAI関連株の株価が正当化できるかどうかは別の問題です。

企業が将来莫大な利益を生み出すとしても、その利益が実現するまでに10年かかるのであれば、投資家が現在支払っている株価を正当化できない可能性があります。

逆に、電力供給やデータセンター建設が想定以上に速く進み、AIサービスから十分な利益が生まれれば、現在の巨額投資が正当化される可能性もあります。

重要なのは「AIが成功するか失敗するか」という単純な二択ではありません。

「AIが投資家の期待している時間軸の中で成功できるか」という視点です。

まとめ

今回の動画では、AI相場を考えるうえで見落とされやすい「電力インフラ」と「時間」の問題が詳しく解説されています。

AI投資の最大のリスクは、必ずしもAI技術そのものが失敗することではありません。

AIが普及するために必要なデータセンターや電力インフラの建設が遅れ、投資家が期待するタイミングまでに利益を生み出せないことが大きなリスクになります。

現在のAI投資には2つの時計があります。

1つは、発電所や送電網などの「電力インフラを建設する時計」。

もう1つは、GPUなどの「AIチップが価値を保てる時計」です。

電力インフラの建設には5年から10年かかる一方、AIチップは3年から6年程度で経済的に陳腐化する可能性があります。

この2つの時計のズレが大きくなれば、完成した電力インフラと最新AI技術の間にミスマッチが生じる可能性があります。

一方で、この電力不足はガスタービン、変圧器、電線、送電設備などを供給する企業にとって大きな需要を生み出す可能性があります。

AI相場を見る際にはNVIDIAなどの半導体株や巨大テック企業の決算だけを見るのではなく、PJMの容量市場、電力設備メーカーの受注残、データセンターの開業遅延、そして各社が設定しているサーバーの耐用年数なども重要な判断材料になりそうです。

動画の結論としては、AI相場の将来を悲観してすぐに売却するのではなく、突然の市場変動にも対応できるよう、ポートフォリオを適切に分散しておくことが重要だとしています。