本記事は、YouTube動画『AIバブル崩壊はあるのか？強気派vs懐疑派、両者の主張を整理してお伝えします！』の内容を基に構成しています。
AI関連株の上昇は健全な成長か、それともバブルなのか
2026年上半期も、AI関連株の上昇が続いています。
相場の主役は、AI向けGPUを手掛ける企業から巨大IT企業、半導体製造企業、メモリメーカー、データセンター関連企業へと次々に移り変わってきました。特定の企業だけが上昇するのではなく、「AI」という巨大なテーマを軸に、幅広い業種へ資金が流れ込んでいる状況です。
一方で、市場の熱狂が長引くほど、「これは健全な成長ではなく、いずれ崩壊するバブルではないか」という警戒感も強まっています。
現在のAI相場を強気に見る人は、主役企業が実際に巨額の利益を上げていることや、AIの市場が今後さらに拡大する可能性を重視しています。
これに対して懐疑派は、データセンターなどへの投資額に対してAI事業の収益が追いついていないことや、AI関連企業の間で資金が循環しているように見えること、AIの能力に対する期待が先走っている可能性を問題視しています。
今のAI相場は、本当に過去のバブルとは違うのでしょうか。それとも、技術革新への期待を背景にした、典型的なバブル相場なのでしょうか。
ここではAI株高が始まった経緯を振り返りながら、強気派と懐疑派の主張を順番に整理していきます。
AI株高の始まりはChatGPTの登場だった
現在のAI株高を考えるうえで、最初の大きな転換点となったのが、2022年11月のChatGPTの登場です。
人間が入力した質問に対して、自然な文章で回答する生成AIは、世界に強い衝撃を与えました。
それ以前からGoogleやMicrosoftなどの巨大IT企業はAIの研究開発を進めていましたが、ChatGPTが広く一般に利用されるようになったことで、生成AIの実用性と将来性が一気に認識されました。
巨大IT企業にとってAI開発競争に遅れることは、単に新しいサービスを作れないという問題ではありません。次世代の検索、広告、クラウド、ソフトウェア、業務支援など、将来の主要市場から退出することにつながる可能性があります。
そのため、Microsoft、Google、Amazon、Metaなどの巨大IT企業は、巨額の資金を投じてAI開発を加速させるようになりました。
このAI開発競争の中心で、最初に大きな恩恵を受けたのが、AIの計算に使われる半導体を供給する企業でした。
NVIDIAを中心に始まったAI半導体相場
生成AIを開発し、運用するためには、大量の計算処理が必要になります。
その処理に欠かせないのが、GPUと呼ばれる半導体です。
GPUはもともとゲームなどの画像処理を目的に発展してきましたが、大量の計算を同時並行で処理することに優れているため、AIの学習や推論にも適していました。
このGPU市場で圧倒的な存在感を持っていたのがNVIDIAです。
NVIDIAはGPUそのものだけでなく、AI開発に使われるソフトウェアや開発環境でも強い競争力を持っていました。そのため、世界中のAI開発企業や巨大IT企業が、NVIDIA製のGPUを大量に購入するようになります。
NVIDIAの売上高と利益は急拡大し、市場予想を上回る決算を何度も発表しました。
動画内では、同社の株価が数年間で10倍以上に上昇し、世界で初めて時価総額5兆ドルを超える企業になったと説明されています。
ただし、AI相場の広がりはNVIDIAだけにとどまりませんでした。
AI相場は巨大IT企業や半導体関連企業へ拡大
生成AIの普及によって、MicrosoftやGoogleなどの巨大IT企業も「AI時代の主役候補」として評価されるようになりました。
また、半導体分野ではNVIDIAの競合企業であるAMD、企業ごとの用途に合わせたカスタム半導体を手掛けるBroadcom、実際の半導体製造を担うTSMCなどにも注目が集まりました。
半導体の製造には、設計、製造装置、素材、検査、組み立てなど、非常に多くの工程が必要です。
そのため、AI向け半導体の需要が拡大すると、GPUメーカーだけでなく、半導体製造装置メーカー、電子部品メーカー、素材メーカーなどにも利益が波及します。
AI関連株の上昇が一部の企業だけで終わらず、市場全体へと広がった理由の1つが、この半導体産業の裾野の広さです。
GPUからメモリ半導体へ移った相場の主役
AI半導体相場では、演算処理を担うGPUが最初の主役となりました。
しかし、その後はメモリ半導体にも資金が流れ込むようになります。
特に注目されたのが、HBMと呼ばれる高性能なメモリです。
HBMは「High Bandwidth Memory」の略で、日本語では広帯域メモリと呼ばれます。GPUと高速で大量のデータをやり取りできるため、AI向け半導体の性能を十分に引き出すうえで欠かせない部品です。
AI向けGPUの需要が増加すれば、GPUと組み合わせるHBMの需要も増加します。
動画内では、HBMの量産で先行した韓国のSKハイニックスが大きく業績を伸ばし、株価も急上昇したと説明されています。
さらに、メモリメーカーが生産能力をAI向けのHBMへ振り向けたことで、スマートフォンやパソコンなどに使用される一般的なメモリの供給が不足し、価格が上昇しました。
この結果、Samsung ElectronicsやアメリカのMicron Technologyなどのメモリメーカーも巨額の利益を上げるようになります。
また、SSDなどの高速な記憶装置に使われるNAND型フラッシュメモリへの需要も拡大し、日本の半導体関連企業にもAI投資の恩恵が広がったとされています。
このように、NVIDIAの株価上昇が一服しても、AI相場そのものが終わるのではなく、GPUからメモリ、製造装置、電力、冷却設備へと主役が交代しているのが現在の特徴です。
AI相場を支える巨大データセンター投資
AI関連企業の業績を支えている最大の要因が、データセンターへの巨額投資です。
生成AIは、人間からの質問に回答するだけでも大量の計算を行っています。
AIモデルを作るための学習段階では、膨大なデータを処理する必要があります。また、完成したAIを利用者が使う推論段階でも、利用者が増えるほど計算量が増加します。
こうした計算を処理するためには、大量のGPUやメモリを設置したAI向けデータセンターが必要です。
AI向けデータセンターは、従来型のデータセンターよりも多くの電力を消費します。高性能な半導体から大量の熱が発生するため、大規模な冷却設備も欠かせません。
つまり、AI利用の拡大によって需要が増えるのは、半導体だけではありません。
データセンターの建物、送電設備、電線、変圧器、発電設備、冷却装置、通信設備など、幅広い分野に投資が波及します。
Microsoft、Google、Amazon、Metaなど、巨大なクラウド基盤を運営する企業は「ハイパースケーラー」と呼ばれます。
ハイパースケーラー各社は、AIをインターネットと同等、あるいはそれ以上の革命的技術と位置づけ、競争するようにデータセンターを建設しています。
動画内では、主要4社の設備投資額は2025年時点で年間3000億ドルを超え、2020年の約3倍、10年前と比べると約13倍に増加したと説明されています。
さらに2026年には、設備投資計画が約6000億ドル、日本円で100兆円に迫る規模になるとされています。
半導体、電線、電力設備、冷却システムなどの関連株が上昇した背景には、この空前の設備投資が各企業の売上高と利益に直接結びついているという事情があります。
株式市場全体がAI関連株へ依存する構造に
AI関連企業の株価上昇によって、株式市場には歴史的ともいえる状況が生まれています。
動画では、アメリカの主要な半導体企業で構成されるSOX指数が、メモリ関連株などにけん引されて大きく上昇したと説明されています。
また、アメリカを代表する株価指数であるS&P500でも、AIとの関係が深い半導体企業や巨大テクノロジー企業の割合が非常に大きくなっています。
これは、AI関連企業の株価が上昇すれば指数全体も上昇しやすい一方で、AI関連株が下落すれば、市場全体が強い影響を受けることを意味します。
市場の成長が一部の巨大企業へ集中している状況は、投資家にとって重要なリスクです。
株価の割高感を測る指標の1つに、CAPEレシオがあります。
CAPEレシオは、現在の株価を過去10年間の平均利益と比較することで、一時的な景気変動の影響を抑えながら株価の割高・割安を判断する指標です。
動画では、現在のCAPEレシオが歴史的に見ても高い水準にあり、ITバブル期に次ぐ水準に達していると説明されています。
半導体株の上昇率、市場に占めるAI関連企業の割合、株価評価の高さのいずれを見ても、現在の市場が歴史的な水準にあることは間違いありません。
問題は、この高い評価が将来の成長によって正当化されるのか、それとも期待が先行したバブルなのかという点です。
AI相場を強気に見る人の主張
AI相場を強気に見る人の主張は、大きく2つに整理できます。
1つ目は、現在のAI関連企業には実際の利益があるという点です。
2つ目は、AIの本当の市場はこれから桁違いに大きくなるという点です。
強気派は、この2つを根拠として、現在のAI相場は過去の技術バブルとは本質的に異なると考えています。
今回は主役企業が本物の利益を上げている
過去のITバブルでは、十分な売上高や利益がない企業にも巨額の資金が集まりました。
インターネットに関連しているというだけで企業価値が急上昇し、具体的な事業内容や収益計画が不明確な企業まで買われる状況が発生しました。
それに対して、現在のAI相場では、NVIDIAをはじめとする半導体企業が実際に巨額の利益を上げています。
AI向けGPUは現実に販売され、データセンターで使用されています。半導体製造を担う企業やメモリメーカーも、需要拡大を背景に記録的な売上高と利益を計上しています。
AI関連企業の株価が期待だけで上昇しているのではなく、実際の業績が伴っていることは、強気派にとって非常に重要な材料です。
さらに、AI半導体を購入している主な顧客は、Microsoft、Google、Amazon、Metaなどの巨大IT企業です。
これらの企業は、広告、クラウド、ソフトウェア、電子商取引などの既存事業から巨額の利益とキャッシュフローを生み出しています。
強気派は、データセンター投資の資金源が、返済能力の乏しい企業による借金ではなく、巨大IT企業が自ら稼いだ資金であることを重視しています。
そのため、多少金利が上昇したとしても、過去の借金頼みのバブルほど簡単には崩れないという見方です。
AI市場はこれから桁違いに拡大する
強気派のもう1つの主張は、現在のAI利用はまだ初期段階にすぎないというものです。
動画内では、ChatGPTの利用者がすでに10億人を超え、さまざまなAIサービスを合計すれば利用者数が20億人に迫る勢いだと説明されています。
実際、ソフトウェア開発、文章作成、翻訳、情報検索、顧客対応、資料作成など、多くの業務でAIが使われるようになっています。
一部の業界では、すでに「AIなしでは仕事が回らない」という声も聞かれるようになりました。
しかし強気派が見ているのは、単なる業務効率化ではありません。
AIが将来的に、人間が行っている知的労働そのものを代替する可能性です。
世界中の企業や行政機関が人件費として支払っている金額は、年間で数千兆円規模に達すると考えられています。
AIがその一部を代替するだけでも、AI市場は現在のIT市場を大きく超える可能性があります。
この考え方に立てば、年間100兆円規模のデータセンター投資も過剰とは限りません。将来の巨大市場を先に確保するための、合理的な先行投資と見ることができます。
現在の株価についても、将来利益の一部を先取りしているだけで、必ずしもバブルではないという主張が成り立ちます。
ITバブルの予測は長期的には正しかった
ITバブル期には、「インターネットが世界を変える」と盛んに語られていました。
短期的には期待が先行し、多くの企業の株価が暴落しました。しかし、インターネットが社会や経済を大きく変えるという予測自体は、最終的に現実となりました。
電子商取引、検索、SNS、動画配信、クラウド、スマートフォンなど、現在の生活や経済活動の多くはインターネットを前提としています。
NASDAQ市場も、ITバブル崩壊後には大きく下落したものの、長期的には当時の最高値を大幅に上回りました。
強気派は、AIもインターネットと同じ道をたどると考えています。
しかも、AIの進歩速度はインターネット以上に速い可能性があります。
そのため、現在の熱狂は過剰評価ではなく、むしろAIが将来生み出す価値を十分に織り込めていない可能性すらあるというのです。
AIの急速な進化が市場の期待を支えている
AIへの期待が高まり続けている理由は、ChatGPTが登場したことだけではありません。
その後も短い期間でAIモデルの能力が大きく向上しているためです。
GPT-4などの高度なモデルが登場したことで、AIが処理できる情報量や回答の正確性が改善し、業務利用への期待が高まりました。
また、ClaudeなどのAIモデルは、プログラミングや文章処理で高い能力を示し、ソフトウェア開発の現場にも大きな変化をもたらしています。
従来は人間が1行ずつ書いていたプログラムを、AIに自然な言葉で指示して作成させる場面が増えました。
さらに、AIが利用者の指示を受けて複数の作業を自律的に進める「AIエージェント」も登場しています。
AIエージェントが普及すれば、情報収集、資料作成、プログラム開発、顧客対応、データ分析などを、一連の作業としてAIに任せられる可能性があります。
動画内では、先端的なAIモデルが、これまで発見されていなかったセキュリティ上の脆弱性を多数発見するなど、一部の領域では人間の能力を大きく上回る成果を示していると説明されています。
こうした急速な進歩が、AIへの期待とAI関連株の評価を押し上げています。
さらに強い期待を持つ人たちは、人間の知能を超える人工超知能、いわゆるASIが誕生する可能性まで見据えています。
ASIが実現した場合、AIは単に人間の仕事を代替するだけではありません。科学研究、創薬、エネルギー開発、材料開発などを加速させ、これまで存在しなかった巨大な富を生み出す可能性があります。
現在のAI株価には、こうした遠い将来への期待まで含まれていると考えられます。
AI相場を警戒する懐疑派の主張
一方、AI相場をバブルだと警戒する懐疑派にも、いくつかの有力な根拠があります。
懐疑派の主張は、大きく3つに分けられます。
1つ目は、AIへの投資額に見合う収益がまだ生まれていないという点です。
2つ目は、AI業界の資金の流れや、データセンター資産の価値に危うさがあるという点です。
3つ目は、AIの経済効果や能力に対する市場の期待が、現実を大きく先取りしている可能性です。
データセンター投資に見合う売上が不足している
懐疑派が最も重視しているのは、AIへの投資額とAI事業から生まれる売上高の差です。
半導体企業が利益を上げていること自体は事実です。
しかし、その半導体を購入している企業が、AIサービスによって十分な収益を上げられているとは限りません。
動画では、著名なベンチャー投資会社が2024年時点で、データセンター投資を正当化するためにはAI事業から年間6000億ドル規模の売上高が必要になると指摘していたと説明されています。
その後、AI向け設備投資はさらに拡大しました。
投資額の増加を踏まえると、AI投資を正当化するために必要な売上高は1兆ドルを大きく超えるという試算もあるとされています。
AI関連サービスの売上高は確かに増えています。
しかし、動画内の説明では、AI関連企業の売上高を合計しても約4000億ドル程度であり、設備投資額との間には依然として大きな差があります。
つまり、AI業界では「収益化よりも先に投資が膨らんでいる」状況が続いているということです。
半導体企業の利益は顧客の赤字に支えられている可能性
NVIDIAやメモリメーカーなど、半導体を販売する企業には利益が出ています。
しかし懐疑派は、その利益の原資に注目します。
AIモデルを開発する企業や、AIサービスを提供する企業は、半導体やデータセンターの利用に巨額の費用を支払っています。
動画では、現在のAI業界は1ドルを稼ぐために2ドルを使っているような状態だと説明されています。
OpenAIやAnthropicなどの主要AI企業も、売上高を拡大させる一方で、巨額の赤字を計上しているとされています。
この構造では、半導体企業の好業績は、AI企業や巨大IT企業が赤字を覚悟して行っている設備投資によって支えられていることになります。
AIサービスを提供する企業が十分な利益を上げられず、設備投資を減らせば、半導体メーカーの売上高や利益も減少する可能性があります。
現在の半導体企業には実需と利益がありますが、その利益が何年先まで持続するかは不透明です。
懐疑派は、現在見えている半導体需要について、少なくとも数年先までの視界しかないと考えています。
AI業界の資金循環は健全なのか
懐疑派が問題視する2つ目の論点が、AI業界における資金の循環です。
巨大IT企業は、AIモデルを開発する企業に出資します。
出資を受けたAI企業は、その資金を使ってクラウドサービスを契約し、GPUなどの計算資源を利用します。
クラウドサービスを提供しているのは、AI企業に出資した巨大IT企業であることも少なくありません。
この場合、巨大IT企業がAI企業に資金を提供し、その資金がクラウド利用料として巨大IT企業へ戻ってくる構造になります。
さらに、半導体メーカーがAI開発企業や他の半導体企業に出資し、その出資先企業が受け取った資金で半導体を購入するケースもあります。
表面的にはAI向け半導体の需要が急拡大し、関連企業の売上高も増加しています。
しかし、その需要の一部が、AI業界の企業同士で回している資金によって作られているのではないかという疑いがあります。
こうした取引が直ちに不正であるという意味ではありません。
新しい産業が立ち上がる過程では、企業同士の出資や提携によって市場が拡大することは珍しくありません。
ただし、最終的な利用者から入ってくる資金よりも、企業同士の出資金に依存している場合、外部からの資金供給が止まった瞬間に需要が急減する危険があります。
懐疑派は、現在のAI需要の一部が実際の利用者から生まれたものではなく、AI業界内部の資金循環によって膨らんでいる可能性を警戒しています。
巨大IT企業も借金に頼り始めている
強気派は、現在のAI投資が巨大IT企業の豊富な自己資金によって支えられているため、過去のバブルより安全だと考えています。
しかし、その前提にも変化が見られます。
AI向けデータセンターの建設には、半導体の購入費用だけでなく、土地、建物、電力設備、冷却設備、通信設備などへの巨額投資が必要です。
投資額が急増するなかで、巨大IT企業も社債を発行し、外部から資金を調達するようになっています。
動画内では、イングランド銀行が今後のAI投資の約半分について、借金などの外部資金に依存する可能性があると試算していると説明されています。
AI投資が自己資金だけで行われている間は、多少収益化が遅れても事業を継続できます。
しかし借金への依存度が高まれば、金利上昇や信用不安の影響を受けやすくなります。
収益が想定を下回る状態で借金だけが増えれば、設備投資の削減や資産売却を迫られる可能性もあります。
借金に頼らない点が過去のバブルとの違いだとされてきたAI投資が、少しずつ過去のバブルと似た構造へ近づいているというのが、懐疑派の見方です。
GPUは短期間で価値が低下する可能性がある
AIデータセンターには、過去の鉄道バブルやITバブル時代の通信インフラとは異なる問題があります。
鉄道バブルでは、線路が過剰に建設されました。ITバブルでは、光ファイバーなどの通信設備が大量に整備されました。
これらの設備は、建設時には過剰投資となったとしても、長期間にわたって社会インフラとして利用できました。
一方、AIデータセンターの中心にあるGPUやメモリなどの半導体は、技術進歩が非常に速い製品です。
より高性能で電力効率のよい新製品が登場すると、数年前に導入された半導体の競争力が急速に低下する可能性があります。
動画では、GPUが主力設備として活躍できる期間は、3年から5年程度と考えられていると説明されています。
つまり、AIデータセンターは一度建設すれば長期間利益を生み続けるとは限りません。
競争力を維持するためには、数年ごとに高額な半導体を買い替える必要があります。
この構造では、AIサービスの売上高が伸びたとしても、設備更新のための支出も増え続けます。
継続的な巨額投資を行わなければ競争に負ける一方で、投資を続けても利益が残らないという状況に陥る危険があります。
電力や建設用地など物理的な制約も存在する
AIデータセンターの拡大には、資金だけでなく物理的な制約もあります。
大量のGPUを動かすには、膨大な電力が必要です。
地域によっては、データセンターの需要に送電網や発電能力が追いつかない問題が発生しています。
また、データセンターの冷却には大量の水が必要になる場合があり、水資源への影響も問題になります。
騒音、景観、電力料金への影響などを理由に、地域住民がデータセンター建設へ反対するケースもあります。
半導体、変圧器、電線、建設資材、技術者などの不足も、データセンター建設の制約になります。
こうした状況でハイパースケーラーの設備投資が減速すれば、AI関連企業の業績に影響が広がる可能性があります。
AI相場は、半導体需要、電力需要、設備投資が相互に連動することで拡大してきました。
そのため、どこか1つの分野で投資が止まると、市場全体が急速に縮小する危険もあります。
AIの経済効果は期待ほど大きくない可能性
懐疑派が問題視する3つ目の論点は、AIの能力と経済効果そのものです。
AIが文章を書いたり、画像を生成したり、プログラムを作成したりできることは事実です。
しかし、AIが高い能力を持っていることと、企業がAIを使って利益を増やせることは同じではありません。
動画では、技術革新の研究で知られる経済学者が、現在のAIの多くを「まあまあの技術」と評価し、人間の仕事を置き換えられる範囲は市場が期待するほど広くないと指摘していると紹介されています。
また、企業へ導入された生成AIの大部分が、利益増加につながっていないという調査も取り上げられています。
ソフトウェア開発や翻訳など、AIと相性のよい一部の分野では大きな効果が見られます。
一方で、製造、医療、行政、金融、物流など、多くの業界では、AIを導入するだけで業務全体を自動化できるわけではありません。
AIが作成した内容を人間が確認する必要があれば、人件費削減の効果は限定的です。
誤った回答によって損害が発生する可能性がある業務では、AIに全面的に任せることも困難です。
AIが知的労働を大規模に代替するという強気派の予測には、まだ十分な実績が伴っていないというのが懐疑派の主張です。
企業の業務がAIに最適化されていない
AIの能力が向上しても、企業側の仕組みが変わらなければ、その能力を十分に活用できません。
多くの企業では、古い情報システム、紙の書類、部署ごとに分断されたデータ、複雑な承認手続きなどが残っています。
AIエージェントが複数の作業を自動的に処理できたとしても、必要なデータへアクセスできなければ機能しません。
AIが作成した資料を人間が何段階も確認しなければならない場合、業務時間の短縮効果も限定されます。
特に行政機関や大企業では、業務手順、組織、法律、情報管理、責任の所在などを変更するために長い時間が必要です。
会社の仕組みそのものをAIに合わせるには、5年、10年という時間がかかる可能性があります。
AIが最終的に社会を大きく変えるとしても、企業利益へ反映されるまでの時間が、市場の想定より長くなることは十分に考えられます。
この時間差が大きければ、現在の株価評価を維持できなくなる可能性があります。
AI規制が収益化を妨げるリスク
AI技術の進歩が続くほど、各国政府による規制も強化される可能性があります。
高度なAIモデルは、プログラム開発、サイバー攻撃、偽情報の作成、危険な技術情報の提供などに悪用される恐れがあります。
そのため、AI企業は利用者や用途に制限を設ける必要があります。
動画では、高度な能力を持つAIモデルについて、安全上の懸念から利用制限が設けられ、政府の判断によって提供が停止される事態が起きたと説明されています。
企業が特定のAIモデルを業務へ組み込んだ後、そのモデルが規制によって突然利用できなくなれば、業務全体に影響が及びます。
このリスクが意識されれば、企業は最新AIモデルの採用に慎重になります。
AIモデルの能力が高くても、規制が厳しく自由に利用できなければ、開発費を回収することが難しくなります。
AI企業は、安全性を確保しながら収益を拡大するという難しい課題に直面しています。
中国製AIモデルとの競争も収益回収を難しくする
AI市場では、アメリカ企業だけでなく中国企業も存在感を高めています。
よりオープンな形で提供されるAIモデルや、低価格で利用できるモデルが普及すれば、利用者にとって選択肢が増えます。
一方で、巨額の開発費を投じてきたアメリカのAI企業にとっては、価格競争が激しくなる可能性があります。
高性能なAIモデルが低価格、あるいは無料に近い形で提供されれば、AIそのものが急速に普及しても、AI企業が十分な利益を上げられないことがあります。
これはインターネットの普及過程でも見られた問題です。
技術が世界を変えることと、その技術を開発したすべての企業が投資家へ利益をもたらすことは別問題です。
AIが社会に不可欠な技術になったとしても、激しい競争によって利用料金が低下し、設備投資の回収が難しくなる可能性があります。
懐疑派は、アメリカのAI企業を中心に投じられてきた巨額資金が、本当に将来の売上高や利益として回収されるのか疑問視しています。
強気派と懐疑派の争点は「AIの稼ぎが投資額を追い越せるか」
ここまで見てきたように、強気派と懐疑派のどちらにも一定の根拠があります。
強気派が指摘するように、AI向け半導体には現実の需要があり、関連企業には実際の利益があります。
AIモデルの能力も短期間で大きく向上しており、ソフトウェア開発や文章処理などの分野では、すでに業務の進め方を変えています。
一方で懐疑派が指摘するように、AIへの設備投資はAI事業から生まれる売上高を大きく上回っています。
AI開発企業の多くは巨額の赤字を抱え、データセンター投資には借金も使われるようになっています。
AIが社会を変えることと、現在の投資額や株価が正当化されることは同じではありません。
両者の議論を1つの論点に絞ると、「AIが生み出す利益が、巨額の設備投資を追い越せるか」という競争になります。
データセンター建設のコストが限界に達し、投資資金が尽きるのが先なのでしょうか。
それともAIがさらに進化し、多くの企業で本格的な利益を生み出せるようになるのが先なのでしょうか。
AI相場の今後は、この競争の結果によって決まる可能性があります。
AIバブルの結論が出るのは1年から2年後か
動画では、この競争は無限に続くものではなく、今後1年から2年程度で一定の方向性が見えてくる可能性があるとしています。
AI企業の売上高が急速に増加し、設備投資額との差が縮小すれば、現在のAI投資は合理的な先行投資だったと評価されるでしょう。
企業がAIによって人件費を削減し、新しい製品やサービスを生み出し、利益率を高める事例が増えれば、AI市場への期待はさらに強まります。
反対に、AIサービスの収益化が進まず、設備投資だけが増え続ければ、巨大IT企業も投資計画を見直さざるを得ません。
データセンター投資が減速すれば、最初に半導体企業の受注や売上高へ影響が出ます。
その後、半導体製造装置、メモリ、電力設備、冷却設備など、幅広い関連企業に影響が波及する可能性があります。
現在のAI相場は複数の業種が連動しているため、成長局面では大きな上昇が期待できる一方、投資縮小局面では連鎖的な下落が発生する恐れがあります。
バブルだと分かっても売り時は分からない
バブル相場の難しいところは、現在がバブルかどうかを判断することだけではありません。
仮にバブルだと判断できても、相場がいつ崩壊するかは分からないからです。
株価がすでに割高に見えても、そこからさらに2倍、3倍へ上昇することがあります。
バブル崩壊を予想して空売りした場合、相場が上昇し続ければ大きな損失が発生します。
最終的に予想通り暴落したとしても、それまでの損失に耐えられず、途中で取引を終了させられる可能性があります。
動画では、現在の相場がバブルの7合目にいる可能性もあれば、すでに9合目にいる可能性もあり、外部から正確に判断することは困難だと説明されています。
投資を控える場合にも別の難しさがあります。
バブル崩壊を警戒して投資しなかったものの、その後数年間にわたって相場が上昇すれば、大きな機会損失になります。
また、暴落が起きたとしても、底値で買える保証はありません。
株価が下落している最中は、さらに下がる恐怖が強くなり、多くの投資家は買うことができないからです。
バブル崩壊は一度の暴落とは限らない
バブル崩壊と聞くと、1日で株価が急落する場面を想像しがちです。
しかし、実際の崩壊は必ずしも一度の大暴落として現れるとは限りません。
株価が急落した後に反発し、再び下落する動きを数年間繰り返す場合もあります。
企業の業績は好調に見えるものの、株価だけが少しずつ下落し、後から振り返ったときにバブル崩壊が始まっていたと気づくこともあります。
AI関連株の中でも、すべての企業が同時に下落するとは限りません。
GPU企業からメモリ企業、電力関連企業へと相場の主役が移ってきたように、崩壊局面でも資金が一部の業種へ移動する可能性があります。
「AIバブルが崩壊するか」という二者択一だけで考えるのではなく、どの企業の期待が過剰なのか、どの企業に持続的な利益があるのかを見極める必要があります。
レバレッジ型商品には特に注意が必要
AI関連株の上昇を狙う商品には、指数の値動きに対して2倍、3倍の値動きを目指すレバレッジ型商品もあります。
短期間で相場が一方向へ上昇した場合、レバレッジ型商品は大きな利益を生む可能性があります。
しかし、長期保有には独特の危険があります。
レバレッジ型商品は、一定期間の値動きではなく、基本的に1日ごとの値動きを2倍、3倍にするよう設計されています。
そのため、相場が上昇と下落を繰り返すと、指数が元の価格へ戻った場合でも、レバレッジ型商品の価格は元に戻らないことがあります。
例えば、100から50へ50%下落した後、50から100へ戻るには100%の上昇が必要です。
値動きの倍率が大きくなるほど、この下落と回復の非対称性が投資成果に影響します。
AI相場のように値動きが大きくなりやすい市場では、レバレッジ型商品を長期間保有すると、想定以上に資産が減少する可能性があります。
単に「AIは将来成長する」と考えるだけでなく、自分が購入する金融商品の仕組みまで理解する必要があります。
AI関連株へ投資するときに確認したいこと
AIが今後も成長する可能性は高いと考えられます。
しかし、AI産業の成長と、特定企業の株価上昇は必ずしも一致しません。
投資家は、AIという大きな物語だけで判断するのではなく、企業ごとの収益構造を確認する必要があります。
重要なのは、その企業の売上高が誰の支出によって生まれているのかという点です。
最終利用者がAIサービスへ支払っているのか、AI企業が投資資金を使って購入しているのか、巨大IT企業が将来期待だけで設備投資を続けているのかによって、需要の持続性は異なります。
また、企業が上げている利益と株価の関係も重要です。
利益が増えていても、株価がそれ以上の速度で上昇していれば、将来の成長を過度に織り込んでいる可能性があります。
AI関連株へ投資する際には、少なくとも次のような点を確認する必要があります。
- 売上高と利益が継続的に増えているか
- 顧客が設備投資を続けられる財務状態にあるか
- AI以外にも安定した収益源があるか
- 現在の株価が将来利益をどの程度織り込んでいるか
- 競合企業の参入によって価格競争が起きる可能性はないか
- AI規制や輸出規制の影響を受けないか
- データセンターの電力や設備更新費を負担できるか
- 特定の企業や製品への依存度が高すぎないか
AI関連株が上昇しているという理由だけで購入するのではなく、自分がどのような前提に資金を投じているのかを理解することが重要です。
AIバブルをめぐる議論から分かる投資の難しさ
AI相場では、強気派と懐疑派のどちらか一方だけが明らかに間違っているわけではありません。
AI技術が社会を変える可能性は高く、AI半導体やデータセンターには実際の需要があります。
その一方で、現在の設備投資と株価には、AIが将来生み出す利益への大きな期待が含まれています。
技術の将来性を正しく予想できても、投資で利益を得られるとは限りません。
鉄道やインターネットが社会を大きく変えたことは事実ですが、その過程では多くの企業が倒産し、投資家も損失を被りました。
AIも社会を変える一方で、現在注目されているすべての企業が将来の勝者になるとは限りません。
現在の株価には、AIの成長だけでなく、その企業が競争に勝ち、利益を維持し、投資額を回収できるという期待まで含まれています。
AIの未来を信じることと、現在の価格でAI関連株を購入することは、分けて考える必要があります。
まとめ
現在のAI株高は、2022年11月のChatGPT登場をきっかけに始まりました。
AIの学習や推論に必要なGPUの需要が急増したことでNVIDIAが大きく成長し、その後はMicrosoftやGoogleなどの巨大IT企業、AMDやBroadcom、TSMCなどの半導体関連企業、HBMを手掛けるメモリメーカーへと相場の主役が移ってきました。
さらに、AI向けデータセンターの建設が拡大したことで、半導体だけでなく、電力、冷却設備、電線、通信設備などにも需要が波及しています。
強気派は、現在のAI相場が過去のバブルとは異なり、主役企業に実際の売上高と利益があることを重視しています。
また、AIが将来、人間の知的労働の一部を代替すれば、現在のIT市場を大きく超える巨大市場が生まれる可能性があります。この将来性を考えれば、現在の設備投資や株価も正当化できるという主張です。
一方の懐疑派は、AI関連企業の売上高が巨額の設備投資に追いついていないことを問題視しています。
AIモデルを開発する企業の多くは赤字を抱えており、半導体企業の利益は、顧客企業による赤字覚悟の投資に支えられている可能性があります。
AI業界内部で資金が循環しているように見えることや、巨大IT企業が借金による資金調達を増やしていることも懸念材料です。
さらに、GPUは技術進歩によって数年で競争力を失う可能性があり、AIデータセンターには継続的な設備更新が必要です。
AIの能力が向上しても、企業の業務や組織がAI向けに変わらなければ、すぐに利益へ結びつくとは限りません。政府規制や中国製AIモデルとの競争も、AI企業の収益化を難しくする可能性があります。
AI相場の行方を決める最大の論点は、投資資金が尽きる前に、AIが設備投資を上回る利益を生み出せるかどうかです。
AIがさらに進化し、企業の利益増加や人件費削減につながれば、現在の投資は合理的な先行投資だったと評価されるでしょう。
反対に、収益化が進まないまま設備投資だけが膨らめば、データセンター投資の縮小をきっかけに、AI関連株が大きく調整する可能性があります。
ただし、仮に現在がバブルだったとしても、いつ崩壊するかを正確に予測することは困難です。
相場がさらに上昇する可能性もあれば、一度に暴落するのではなく、数年間にわたって下落と反発を繰り返す可能性もあります。
投資家にとって重要なのは、AI相場がバブルかどうかを断定することだけではありません。
自分が保有している企業はどこから利益を得ているのか、その利益は持続可能なのか、現在の株価はどれほどの成長を織り込んでいるのかを理解することです。
AIが世界を変える技術だったとしても、すべてのAI関連株が投資対象として適切とは限りません。
期待だけで資金を投じるのではなく、企業の業績、財務状態、競争力、株価水準を確認しながら、過度な集中投資やレバレッジを避ける姿勢が求められます。
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