本記事は、YouTube動画『AI相場の勢力図が大きく変わろうとしている』の内容を基に構成しています。
生成AI「Claude」を開発するAnthropic（アンソロピック）の大型IPOが、AI関連株だけでなく、S&P500やオルカンを積み立てている投資家にも大きな影響を与える可能性がある――。動画では、このような視点から現在のAI市場を取り巻く複雑な資金の流れを解説しています。
焦点となっているのは、Anthropicそのものの将来性だけではありません。
AmazonやGoogleの親会社Alphabet、NVIDIA、OpenAI、ソフトバンクグループ、データセンター企業などが互いに出資し、サービスを購入し、設備を建設し、保証を付けることで形成されている「AI投資の巨大な循環」です。
動画の中心にある問いは非常にシンプルです。
「AIは素晴らしい技術なのか」ではなく、「その会社に今ついている値段は妥当なのか」という問題です。
AnthropicのIPOは個別株投資家だけの問題ではない
動画では、Anthropicが2026年11月にもNASDAQへの上場を目指しており、評価額として約2兆ドル、日本円で300兆円を超える規模が報じられていると説明しています。
これが実現すれば、極めて巨大なIPOになります。
ただし、多くの投資家にとってAnthropic株そのものを買えるかどうかは、それほど重要ではありません。
なぜならAnthropicには、すでにAmazonやGoogleなど巨大テクノロジー企業が出資しているからです。
動画では、その例としてSpaceXの上場時の動きが紹介されています。
SpaceXに早い段階から出資していたGoogleは、上場によって保有株の評価額が大きく上昇し、それがGoogle側の利益にも大きく影響したとされています。
つまり、大型未上場企業の評価額が上昇すると、その会社自身だけでなく、出資している上場企業の決算や株価にも影響が波及する可能性があります。
Anthropicでも同じ構図が起きる可能性があるというのが動画の出発点です。
AmazonとGoogleの利益に入り込むAnthropicの評価額
動画では、AmazonがAnthropicの株式を相当量保有しているほか、Googleも大株主の1社になっていると説明しています。
さらに重要なのが、未上場株式の評価益です。
動画によると、Amazonの2026年4～6月期の純利益は約9兆8000億円に達したものの、そのうち約8兆4000億円については、Anthropic株の評価額上昇による影響だったとされています。
つまり、動画の説明では純利益の約85％が本業そのものではなく、保有している未上場株式の「値札の書き換え」によって生じたことになります。
Alphabetについても同様で、動画では好調な利益の大きな部分にSpaceXやAnthropicなどの株式評価が影響しているとしています。
ここで話はS&P500へつながります。
AmazonやAlphabetはS&P500の主要構成企業です。そのため、これらの企業の利益や株価が未上場AI企業の評価額に左右されるのであれば、S&P500を保有している投資家も間接的にその影響を受けます。
オルカンなどの世界株式インデックスも米国大型株の比率が高いため、完全に無関係とはいえません。
「Anthropic株を買わないから関係ない」という話ではない、というのが動画の重要なポイントです。
なぜNVIDIAよりAnthropicの方が高く評価されるのか
ここで動画は、現在のAI市場にある大きな違和感を提示します。
AIブームで実際に巨額の利益を上げている代表企業はNVIDIAです。
動画では、NVIDIAの株価が4年間で1600％以上上昇した一方、予想PERは17倍を下回り、この10年でかなり低い水準になっていると説明しています。
一方、Anthropicについては、売上高のおよそ31倍に相当する企業価値でIPOする可能性があるとしています。
ゴールドラッシュに例えれば、「シャベルを売って実際に大金を稼いでいる会社より、シャベルを買って金を探している側の会社の方が高い」という状態です。
なぜ、このような逆転が起きるのでしょうか。
動画では、ここから企業価値の算定方法そのものへ話を進めています。
2兆ドルという企業価値はどうやって決まるのか
企業価値を計算する代表的な方法として、動画では2つの方法を紹介しています。
1つはDCF、ディスカウント・キャッシュフロー法です。
企業が将来生み出すと予想されるキャッシュフローを計算し、それを現在価値に割り引いて企業価値を求めます。
もう1つは、類似企業との比較です。
同じような事業を行う上場企業が売上や利益の何倍で評価されているかを調べ、その倍率を対象企業に当てはめます。
ところがAnthropicの場合、この2つの方法がどちらも難しくなります。
生成AI研究所に近い比較対象となる上場企業がほとんどなく、しかも売上が急成長しているため、数年先のキャッシュフローを正確に予測することも困難だからです。
結果として、企業価値は将来への期待に大きく左右されることになります。
高金利はAI企業の評価額にとって逆風になる
動画が特に重視しているのが「金利」です。
DCFでは、将来得られる利益を現在価値へ割り引きます。
金利が高くなれば、何年も先に得られる利益の現在価値は小さくなります。
特にAI企業のように、「現在の利益」よりも「将来の巨大な成長」を前提として評価されている企業ほど、金利上昇の影響を強く受けます。
さらにAIには、データセンターというもう1つの問題があります。
AIモデルの開発・運用には大量のGPUや電力が必要です。そのためデータセンターへの巨額投資が必要になります。
金利が上昇すると、この設備投資のための借入コストも増加します。
つまり高金利は、
将来利益の現在価値を低下させる
という面と、
データセンター建設の資金調達コストを高くする
という2つの方向からAI企業に影響します。
動画では、株式市場全体が高値圏にあるにもかかわらず、一部の大型IPOが延期されている背景にも、この金利環境があるとしています。
ITバブル時代のSun Microsystemsが残した教訓
動画では現在のAI市場を考える材料として、2000年前後のITバブルも振り返っています。
登場するのがSun Microsystemsです。
同社はインターネット黎明期を代表するテクノロジー企業でした。
動画では共同創業者スコット・マクニーリーが、ITバブル崩壊後に、自社株がピーク時に売上高の約10倍で評価されていたことについて語った有名な話を紹介しています。
売上の10倍で企業を買った場合、単純計算でも投資額を回収するためには極端な前提が必要になります。
従業員の給料も、税金も、研究開発費も、設備費もほとんど存在せず、売上がそのまま株主へ流れてくるような状態を何年も続けなければならないからです。
現実の企業では、そのようなことは不可能です。
動画では、この考え方をAnthropicへ当てはめます。
Anthropicの企業価値が2兆ドルで、売上高の約31倍になるのであれば、Sun MicrosystemsのITバブル時の評価をさらに大きく上回ります。
しかも現在は金利が高いため、将来の売上や利益を現在価値へ換算すれば、さらに厳しい条件になります。
2兆ドルを正当化するために登場する「TAM」
通常の利益やキャッシュフローだけで巨額評価を説明できない場合、成長企業の世界でよく登場するのが「TAM」です。
TAMとは「Total Addressable Market」の略で、その企業が理論上アクセスできる市場全体の規模を意味します。
簡単にいえば、「この市場を全部取れたら、どれくらいの規模になるのか」という数字です。
AIでは、このTAMが非常に大きくなっています。
動画では、企業向けAIソフト市場について数十兆ドル規模という試算が次々と登場していると紹介しています。
しかし、TAMが巨大であることと、特定の1社がその市場を獲得できることは別問題です。
過去にもUberやWeWorkなど、多くの成長企業が巨大なTAMを提示してきました。
市場そのものが存在しても、その大部分を自社の売上や利益に転換できるとは限りません。
そのため、動画ではTAMの大きさそのものよりも、「その市場のうち実際にどれだけを利益として獲得できるのか」が重要だとしています。
AIがAIを改良する「自己改善」まで評価に含まれる
さらにAI業界では、従来の企業評価にはなかった非常に大きな成長シナリオがあります。
AIが研究開発そのものを自動化し、より優秀なAIが、さらに優秀なAIを作るという「自己改善」です。
もしこれが急速に進めば、生産性や経済成長に非常に大きな影響を与える可能性があります。
動画でも、このシナリオ自体を完全に否定しているわけではありません。
一方で、現在確認されている成果と、「AIが自律的に研究開発を加速させ続ける世界」との間にはまだ距離があると指摘しています。
つまり、AnthropicのようなAI企業に巨大な企業価値を付けるためには、現在の売上だけではなく、かなり大きな将来成長を前提にする必要があります。
ここでも「技術としてすごいか」と「投資価格として安いか」は別の問題になります。
データセンターにも巨額の評価額がついている
動画の後半では、AIモデルそのものから、AIを支えるインフラへ視点が移ります。
取り上げられるのがソフトバンクグループ系のデータセンター開発会社SB Energyです。
動画では、同社が約500億ドル規模の評価額でIPOを目指していたと説明しています。
しかし、まだ稼働しているデータセンターがない段階で、非常に大きな企業価値が付けられている点が問題として取り上げられています。
データセンター建設では、土地、電力、送電網への接続、GPU、建設費、人件費など巨額の資金が必要になります。
さらに、建設の遅延や予算超過も大規模インフラでは珍しくありません。
AI需要が急増しているからといって、計画されたデータセンターが予定通り完成し、十分な収益を生み続けるとは限らないわけです。
「建設中」であることが会計上有利に見える場合もある
動画では興味深いポイントとして、建設中の設備と減価償却の関係にも触れています。
データセンターがまだ完成していない段階では、建設途中の資産として計上されるため、本格的な減価償却が始まっていません。
GPUなどについても、購入済みでもまだ稼働していなければ、費用負担が表面化していない場合があります。
しかし、設備が稼働し始めれば状況は変わります。
電気代、保守費用、人件費、減価償却費などが発生します。
特にGPUは建物よりもはるかに短期間で性能面の陳腐化が進む可能性があります。
そのため、データセンターを長期間使う前提で資金調達していても、中に入っている計算設備の経済寿命はそれより短い可能性があります。
ソフトバンク、OpenAI、NVIDIAをつなぐ資金の流れ
ここから動画は、AI業界の資金循環を整理しています。
ソフトバンクグループは巨額の資金を調達し、OpenAIへ出資します。
OpenAIは大量の計算能力を必要とするため、データセンターを利用します。
そのデータセンターにはNVIDIAのGPUが大量に導入されます。
さらにNVIDIA側が設備投資や取引に一定の保証を提供する構造もあると動画では説明しています。
つまり、
ソフトバンクが資金を調達する
→ OpenAIへ資金が入る
→ OpenAIがデータセンターを利用する
→ データセンターがNVIDIA製GPUを購入する
→ NVIDIAの売上が増える
という流れです。
それぞれの会社が独立して動いているように見えて、実際には資本関係や長期契約、設備投資を通じて強くつながっているというわけです。
動画では、この構造をAI市場を見るうえで重要な「配線」と表現しています。
なぜ本当に利益を出しているNVIDIAだけ評価が低いのか
この資金循環を整理すると、再びNVIDIAの評価の低さが問題になります。
NVIDIAはAI向けGPUを販売し、すでに巨額の売上と利益を出しています。
それにもかかわらず、動画では予想PERが17倍を下回る一方で、まだ利益基盤が確立していないAI企業には非常に高い評価が付いているという対比を示しています。
動画では、その理由として主に4つを挙げています。
NVIDIAは景気循環のピークと見られている
半導体企業は、利益が最も大きい時ほどPERが低く見えることがあります。
市場が「今の利益はピークで、この先減少する」と考えているからです。
NVIDIAでも、AI向けGPU需要の成長が永遠に続くわけではないという警戒があります。
NVIDIAの売上は他社の設備投資でもある
NVIDIAにとってGPU販売は売上ですが、購入するAI企業やクラウド企業にとってはコストです。
もしAI研究所や巨大テクノロジー企業が設備投資を減らせば、NVIDIAの売上にも影響します。
つまり、AI投資ブームそのものがNVIDIAの成長を支えている面があります。
不確実性の大きい会社ほど夢を買われやすい
NVIDIAの場合、来年の売上や利益についてある程度予測できます。
一方、新興AI企業には非常に大きな幅があります。
失敗すれば企業価値が大きく低下するかもしれませんが、成功すれば数千兆円規模の市場を獲得する可能性もあると考えられています。
この「宝くじ的な上振れ期待」が、高い評価につながることがあります。
公開市場と非公開市場では値段の付き方が違う
NVIDIAの株価は、世界中の投資家が毎日売買する公開市場で決まっています。
割高だと思えば売ることもできますし、空売りもできます。
一方、未上場企業の評価額は少数の投資家による資金調達ラウンドで決まります。
しかも、その企業の評価額が上昇すると既存株主の保有資産の評価額も上昇します。
動画では、この構造の違いも、未上場AI企業の評価額が高くなりやすい理由の1つとして挙げています。
AIモデルでは急速な値下げ競争が始まっている
AI研究所にとってもう1つの問題が、AIモデルそのものの価格低下です。
中国企業を含め、安価なAIモデルが次々と登場しています。
性能差が縮小すれば、高性能モデルだからという理由だけで高額料金を取り続けることは難しくなります。
動画では、同程度のAI性能を利用するためのコストが急速に低下しているという調査も紹介しています。
これは利用者にとっては非常に良いことです。
企業はより安くAIを利用できます。
しかしAIモデルそのものを販売する企業にとっては、利益率を維持するのが難しくなる可能性があります。
動画ではこの構造を、「AIブームは入口の価格を上げる一方、出口の価格を下げる」と表現しています。
GPU、電力、データセンター、電気工事などAIを作るために必要なものには大量の資金が流れます。
ところが最終的に利用者が購入するAIの「知能」や「推論」の単価は下落していく可能性があるわけです。
それでもAI需要そのものは急増している
ただし、動画はAIに対して一方的に弱気というわけではありません。
AI利用量そのものは爆発的に増えています。
Anthropicについても、ユーザーの継続利用率や企業向け需要の面で強みがある可能性が指摘されています。
モデルそのものに加えて、企業向けのソフトウェアや開発環境まで一体化できれば、顧客を囲い込み、利益率を維持できる可能性もあります。
そのため動画の結論は「AIはバブルだから全部売るべき」というものではありません。
AIが世界を変える可能性と、その会社の株をどの価格で買うべきかは別に考える必要がある、という点を繰り返し強調しています。
AnthropicのIPOは「本当の市場価格」が付く瞬間でもある
未上場企業の評価額は、少数の投資家による資金調達によって決まります。
しかしIPOすれば、不特定多数の投資家が売買する市場で値段が決まります。
動画では、ここが非常に重要だとしています。
IPOは企業が資金を調達する機会である一方、創業者や初期投資家が保有株を市場へ売却できるようになるタイミングでもあります。
さらに、それまで非公開市場で付いていた企業価値が、本当の株式市場で試される瞬間でもあります。
Anthropicが2兆ドルという評価を維持できるのか、それとも市場参加者がより低い価値を付けるのか。
その結果はAnthropicだけでなく、保有株を持つAmazonやAlphabetなどにも波及する可能性があります。
ソフトバンクグループはさらに直接的な影響を受ける
動画では、ソフトバンクグループについてはさらに注意が必要だとしています。
同社はOpenAIをはじめAI関連企業への巨額投資を進める一方、その資金調達にも借入を利用しています。
動画では、OpenAI株を担保としたマージンローンにも触れています。
株式を担保にして借入を行う場合、その株式の価値が高ければ大きな資金を借りられます。
しかし市場評価が下がれば、担保価値も低下します。
つまり、未上場AI企業の評価額上昇はソフトバンクにとって追い風になりますが、逆方向に動いた場合には資金調達やバランスシートへ影響する可能性があります。
S&P500やオルカン投資家もAI評価額と無関係ではない
動画が最終的に個人投資家へ投げかけているのは、自分の保有資産がどこから利益を得ているのか把握しているか、という問いです。
S&P500の上位にはAmazon、Alphabet、Microsoft、NVIDIAなどAI投資と深く関係する巨大企業が並んでいます。
これらの企業が指数全体に占める割合は大きく、株価が動けばS&P500にも影響します。
したがって、インデックス投資だから個別企業の事情とは無関係、というわけではありません。
むしろ時価総額加重型の指数では、株価が大きく上昇した巨大企業ほど組み入れ比率が高くなります。
AI関連企業の評価がさらに上昇すれば恩恵を受ける一方、その評価が修正されれば指数にも影響します。
重要なのは、それを理由に直ちにS&P500やオルカンを売ることではありません。
自分がどのリスクをどれくらい保有しているのかを理解することです。
ITバブルとの比較で重要なのは「AIが本物かどうか」ではない
2000年前後のITバブルと現在のAIブームは、しばしば比較されます。
ただし、動画が強調しているのは「AIはITバブルと同じだから崩壊する」という単純な話ではありません。
インターネットは実際に世界を変えました。
しかし、インターネットが世界を変えたことと、2000年当時に高値で買われたすべてのインターネット関連企業が優れた投資だったことは同じではありません。
Yahoo、Lycos、AltaVistaなど、当時を代表した企業やサービスの多くは、その後主役の座を失いました。
AIでも同じことが起きる可能性があります。
AIが社会インフラになるほど普及したとしても、現在最も高く評価されている企業が10年後も最大の利益を上げているとは限りません。
ここでも、「優れた技術」と「優れた投資」は分けて考える必要があります。
投資家が確認すべき3つのポイント
動画では最後に、AI相場を見る際に重要な視点を整理しています。
1つ目は、その企業の値段を誰が付けているのかです。
世界中の投資家が参加する公開市場なのか、少数の投資家による非公開の資金調達なのかによって、価格形成の仕組みは異なります。
2つ目は、企業の利益のうち、どこまでが本業によるものなのかです。
売上や営業利益によって稼いだ利益なのか、それとも保有している未上場株式の評価額上昇による利益なのかを分けて見る必要があります。
3つ目は、自分の資産がAIブームのどこに位置しているかです。
GPU、電力、データセンターなど、需要増加によって価格が上昇している「入口側」にいるのか。
それとも競争激化によって単価が下がっているAIモデルやサービスなどの「出口側」にいるのか。
同じ「AI関連」という言葉だけでまとめず、資金がどこから入り、誰の売上になり、誰のコストになっているのかを見ることが重要になります。
まとめ
Anthropicの大型IPOは、単なる新しいAI企業の上場として見るだけでは十分ではありません。
動画で描かれているのは、Amazon、Alphabet、Microsoft、OpenAI、ソフトバンクグループ、NVIDIA、データセンター企業などが複雑につながった巨大なAI投資の資金循環です。
その中では、未上場AI企業の評価額上昇が既存の巨大企業の利益を押し上げ、そこからさらにS&P500やオルカンなどの指数へ影響が広がっています。
一方で、高金利、巨額の設備投資、AIモデルの急速な価格低下、競争激化など、現在の高い企業価値を維持するためのハードルも存在します。
そして興味深いことに、AIブームの中で最も分かりやすく実際の利益を上げているNVIDIAには、未上場AI企業ほど極端な評価が付いていません。
だからこそ重要なのは、「AIが伸びるかどうか」だけを考えることではありません。
その成長がすでに株価や企業価値へどこまで織り込まれているのか。
その会社の利益は本業から生まれているのか、それとも他社の評価額上昇から生まれているのか。
そして、その評価が下がった場合、自分の保有資産にどの程度影響するのか。
動画が最後に投資家へ投げかけているのは、まさにこの「値段を説明できるか」という問いです。
世界を変える技術だからといって、どんな価格で買っても良い投資になるわけではありません。
AI相場がさらに拡大する局面だからこそ、「何を買うか」だけではなく、「なぜその値段で買うのか」を自分の言葉で説明できることが、これまで以上に重要になってきそうです。
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