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「バブルパニック」広がる、AIブームでネットバブル再来か？

コラムマネージャー: リー・ハイダン・ハオ・ボーヤン

企画・インタビュー：李海丹、ハオ・ボーヤン

ビデオ出演：李海丹

テキスト著者: Li Anqi Yang Zhe

編集者：ハオ・ボーヤン

2024年8月5日、世界の株式市場は「ブラックマンデー」を経験した。

S&P500は3.1％下落、ナスダックは3.4％下落した。

このうちハイテク株と半導体株が下落を主導した。エヌビディアは６％下落、アップルは４．６％下落、テスラは４．２％下落した。

「テクノロジー巨人7社」の市場価値総額は、序盤の取引で1兆3000億米ドル蒸発した。それ以来、株価は回復しましたが、1日を通しての市場価値の損失総額は依然として6,500億ドルをわずかに上回っています。

「恐怖指数」ＶＩＸは一時１８１％急上昇し、２０２０年３月の流行以来最高となる６５．７３となった。

これに関連して、復旦発展研究所金融研究センター所長の孫立堅氏は、米国株式市場が下落したのは、株価が上昇するには冷たすぎるバブル高値にあったためだと述べた。

このバブルで最も顕著なのは AI 業界です。なぜなら、半月以上下落しているからです。

（NYSE AI指数の推移）

7月18日、米国株式市場の「ビッグセブン」の時価総額は5日間で総額1兆1000億ドルを失った。

1週間後の7月24日、「ビッグセブン」は再び一斉に下落し、米国株式市場はその日を通じて7,500億ドル以上の時価総額を失った。これにより、S&P500指数とナスダック指数は1日として2022年末以来最大の下落率を記録した。

（M7指数は7月10日から8月上旬までずっと下落、出典：CNBC）

7月31日、このAIブームの最大の勝者であるエヌビディアの株価は1日で7.2％下落し、この下落によりエヌビディアは7月に30％近く下落した。

AIPCを推進するインテルは先週木曜日に財務報告を発表し、市場終了後に26％急落し、1万5000人の人員削減を計画した。

株式市場の外でもAIバブルへの警告が相次いでいる。

今年3月、アポロの首席エコノミスト、トルステン・スロック氏は、AIバブルは1990年代よりも「悪化」しただけでなく、インターネットバブルのピークをも超えたと書いた。

注：アポロ・グローバル・マネジメント：米国の投資運用会社。

Sequoia のパートナーである David Chan 氏は、AI 企業の年間総収益がインフラ建設に支払うために 6,000 億米ドルに達する必要があると考え、昨年と今年に警告を発しました。現時点ではこれは不可能です。

AIバブルに関する最大の懸念は、ゴールドマン・サックスが6月末に発表した「生成型AI：多大なコスト、ほとんど利益」という報告書によるもので、その中でインタビューを受けた多くの専門家は、人々のAIに対する期待が高すぎて投資が滞っていると述べている。高すぎますが、既存の利点と潜在的な利点は小さすぎます。現在、AIは大きなバブルリスクに直面しています。

（AIバブルに関する最も有名な3つの発言）

AIは建築バブルなのか?もしそうなら、バブルはもう崩壊したのでしょうか？後々どんな影響が出るのでしょうか？この記事を読めば、その答えが見つかるかもしれません。

01.バブルとは何ですか？

バブルを特定するには、まずバブルとは何かを理解する必要があります。

バブルは多くの場合、新しいテクノロジーの出現に起因し、市場がそのテクノロジーの将来の発展に対して楽観的すぎるため、過剰投資と盲目的な追従が生じ、その価値が実体経済が耐えられる以上に大きくなり、最終的には急激に下落します。シャボン玉のように弾ける。

ハイマン・ミンスキーの「金融不安定仮説」やジョルディ・ガリの「金融政策と合理的資産価格バブル」など、経済バブルに関するいくつかの古典的論文を組み合わせて、バブル発生の中核条件をまとめました。

(バブル研究に関する論文およびモノグラフ)

主に、投資に有利な経済ファンダメンタルズ、情報格差の出現、心理的および行動的要因によるインフレ効果が含まれます。簡単に言うと、市場にはお金があり、投資家は非合理的に投資します。

1 つ目は、市場にお金がなければならないということです。つまり、市場には十分な流動性がなければなりません。バブルを引き起こす可能性があるのは、低金利環境における信用拡大と過剰流動性という基本的な経済現状のみです。

例えば2022年、私たちは「なんでもバブル」と呼ばれる時代を経験しました。感染症流行による景気低迷に対応し、連邦準備理事会は２０２０年から２０２１年にかけてゼロ近い金利と量的緩和（ＱＥ）を実施した。この動きにより、投資家はよりリスクの高い投資に引き寄せられ、低金利融資に基づいた持続不可能なビジネスモデルの発展を可能にしました。ほぼすべての株式市場の資産が急速に値上がりしており、米国の歴史の新記録を樹立しています。インフレ抑制のため連邦準備制度が2022年に再び利上げするまで、株式市場は1年以内に大幅に下落し、グーグルは40％下落し、テスラとメタの株価は60％下落した。

2つ目は投資家の不合理な投資です。新しいテクノロジーにより、投資家は早期の投資を通じて大幅に高い収益を得ることができます。そして、特定のトラックの独占的な性質により、将来の潜在的な収益がさらに高くなります。十分に高い利益率は市場に盲目的な楽​​観主義をもたらし、投資家がリスクを過小評価し、リターンを過大評価する原因となります。

たとえば、2000年にインターネットバブルが崩壊しました。 1995年には電子商取引、通信、ソフトウェアサービスなどのインターネット関連分野に多額のベンチャーキャピタルが流入し、投資収益率は化学産業、エネルギー、金融など他の産業を大きく上回った。投機家は株価の急成長に気づくと、さらに上昇することを期待して買いを入れます。 1999年、米国のインターネット関連産業への投資額は287億ドルに達し、1995年のほぼ10倍となった。

では、このバブルを以前のバブルと比較できるでしょうか?

Huachuang Capital の創設者 Xiong Weiming は、このバブルを次のように判断しました。「このバブルの波の規模は、実際には20年前のインターネットバブルよりもはるかに小さく、2017年の仮想通貨バブルにも及ばず、2021年のNFTバブルにも及ばない。これらのバブルの特徴は、バリュエーションが非常に高いことである」実際に得られる投資回収期間を超えます。このバブルの波の規模は、比例して測ると、ドットコムバブルやNFTバブルの20%から30%に過ぎないのではないかと思います。このバブルの波の規模は、明らかに以前のバブルとは比較にならない。 」

その理由は、気泡が発生するための 2 つの条件が十分ではないためです。

02. AI投資の上限は？

前述したバブルの 2 つの前提条件のうち、1 つ目は市場にマネーが存在することです。

しかし、現在の米国金融市場の流動性は楽観視できるものではなく、AIバブルの上限がこれ以上上がることはあり得ない。

過去２年間の資金調達環境は比較的劣悪で、感染症流行時の金融緩和によって引き起こされた過去４０年で最高のインフレを抑制するため、米連邦準備理事会（ＦＲＢ）は２０２２年３月から２０２３年７月まで１１回利上げを実施した。

同時に、FRBはバランスシートの大規模な縮小も開始しており、2022年6月から米国債の保有を600億ドル、モーゲージ担保証券（MBS）の保有を50億ドル削減する。毎月350億ドル。

（米国の利上げスピード、黄色の部分は2022～23年の利上げを示す）

一言で言えば、AIの流行中、連邦準備制度は1980年代以来最も積極的な金融引き締め政策を実施している。

しかし、2021年はあらゆるバブル期の緩和により膨大な流動性がもたらされており、まだ残された波は抜けきっていません。シオン・ウェイミンはそれと比べてこう言った。「過去 2 年間で、資本の成熟という観点から AI はピークに達した可能性があります。2021 年に米国は半年で 6 兆ドルを発行しましたが、これは人類史上唯一のことです。この資本の成熟効果は前例のないものです。」 」

しかし、市場はまだ想像されているほど活発ではありません。ほぼすべてのVCがFOMOに陥っているにもかかわらず、米国株式市場におけるベンチャーキャピタルの全体的な傾向は依然として増加するどころか減少傾向にある。 Crunchのベースデータによると、今年上半期の世界の融資総額は前年同期比で5％減少した。

もちろん、その中のAIスタートアップは逆風に立たされており、前年比24%の成長を遂げており、今年第2四半期には四半期として最大の240億米ドルの投資も受けましたが、その総額は2021 年はまだ 70% しかありません。

しかし、VCの手元にある資金は2021年よりもはるかに逼迫している。

COATUEが提供したデータから判断すると、今回のAI投資は活況を呈しているものの、VCは最善を尽くしていない。プライベート・エクイティ会社は依然として1兆ドルの未投資資金を抱えており、これは史上最高水準である。

これには主に 2 つの理由があります。

まず、出口までの道のりがスムーズではなく、VCの投資が躊躇されている。「何でもバブル」の最終ラウンドの後、ユニコーン企業の数は急増し、2016 年の 67 社から 2021 年には 580 社に増加しました。しかし、借り換え率は急落している。 2016 年から 2022 年にかけて、同期間に借り換えを受けたユニコーン企業の割合は 50% から 20% 未満に減少しました。

IPOについてはどうですか？ 2022年からはさらに悲惨であり、基本的には1桁にとどまるだろう。

シオン・ウェイミン氏はまた、「実際、2021年の米国株式市場では970件のIPOが行われるが、2022年にはその数は162件に減少し、今年上半期のIPOは約44件にとどまるだろう」とも述べた。世界的な資本市場の縮小は明らかな傾向です。」

この場合、残された唯一の出口方法は合併と買収です。この道は狭すぎます。

もう1つの理由は、AI開発の現段階では投資の敷居が高く、多くのVCの参入が制限されていることだ。

「初期のインターネット業界では、今日の AI 分野と同様に、独自のサーバーとインフラストラクチャを構築する必要がありました。」Xiong Weiming 氏は、「大規模なモデルの実行コストは数万ドルから数億ドルに及びます。新しいインフラ建設の初期段階。」

Coutueのデータによると、人工知能の分野に参入する資金のほとんどは、OpenAI、Anthropic、Geminiなどの大規模モデル企業としても知られる基礎層企業に流れている。

次に、これらの資金を使用して、Nvidia などのコンピューティング層企業からチップを購入し、大規模モデルをトレーニングします。

したがって、現在のAI業界はインフラ構築期に近い状況にあります。資金が不十分な小規模VCが市場に参入するのが難しいのもこの段階の特徴です。

そこで「昨年、一昨年はシリコンバレーを中心に多くのAI企業が初期投資を行った。活発に見えたが、投資の8割が初期段階に集中し、淘汰される企業も多かった」 NLP 分野における大企業の利点 明らかに、各テストのコストが高すぎるため、これは 20 年前のインターネットの開発コストと同じです。光ファイバーケーブルやコンピューター室など、AI への投資コストも、小さなパラメーターから大きなパラメーターまで高くなります。」Xiong Weiming 氏は、その限界点と本質的な問題が大企業に与えられると考えています。この AI 投資の波をユニークなものにします。 「この投資の波は、中国であれ米国であれ、主に大企業が主導しています。米国もいくつかの大手企業が主導しています。このイノベーションの波では新興企業は主流ではありません。主流は依然としてです」大企業。」

したがって、金融市場の全体的なパフォーマンスから見ても、あるいはVCの参加に対する熱意から見ても、投資コミュニティによってAIプールに投入されている現在のホットマネーは、前のバブル期ほどではありません。

03. AI に投資しているのは誰ですか?

市場には資金がほとんどなく、投資の敷居が高いので、誰がこの投資ゲームに参加しているのでしょうか?

実際、今回の AI 投資の中心人物は主にインターネット時代のリーダーであり、その中で最も典型的なのは「米国株式市場の 7 人の巨人」です。

今年5月末にフロー・パートナーズとディールルームが共同発表した報告書によると、米国の主要7株の時価総額はS&P500指数の32％を占め、経済利益は半分近く（45％）を占める。 ) S&P 500 指数の。

過去 1 年間で、ビッグ 7 は AI への最大の投資家となり、2023 年だけでベンチャー プロジェクトへの 208 件の投資に参加しました。

2024 年上半期に、大手 7 社は総額 250 億米ドル近くを投資しました。この資金は主に人工知能の分野に投資されました。

大手モデルであろうとチップ企業であろうと、その背後には多くのビッグセブンの人物がいる マスク氏のX.aiがビッグセブン以外の投資家から60億米ドルを調達する前から、ビッグセブンは基本的なモデルへの投資全体の70％近くを占めていた。 . 投資額。

AI 分野でこのような「重役」を負っている巨大企業は、一方では投資を行い、もう一方では自己研究を行っており、約束されたテクノロジー神話のおかげでテクノロジー株の価格は上昇し続けています。

今日、時価総額合計16兆の巨人7社の平均株価収益率は45倍にも達します（S&P500の平均は28倍）。このような投資界の寵児の市場価値はこれに相当します。 OpenAI、Anthropic、その他の新興企業も台頭しているためです。

そのような市場は合理的でしょうか？これは巨人が賭けている理由によって異なります。

04. 巨人の合理性

AIに対する巨人の態度はほぼオール・オア・ナッシングだ。 Nvidia の最新の電話会議で、Jen-Hsun Huang 氏は次のように述べました。

「時間が本当に貴重である理由、データセンターをすぐにセットアップできるというアイデアがなぜ非常に価値があるのか​​、そしてトレーニング時間を得ることがなぜ非常に価値があるのか​​の例をあげましょう。その理由は次のとおりです。次に大きなマイルストーンを達成する企業は、画期的な人工知能を発表するでしょう。そして2社目は0.3%だけ優れたものを発表するでしょう。そこで自問しなければならないのは、画期的な AI を繰り返し提供する企業になりたいのか、それともパフォーマンスが 0.3% しか改善されない企業になりたいのかということです。…というわけで、次の大きなマイルストーンがすぐそこまで来ているので、私たちは今、狂ったように Hopper スーパーチップ システムを構築しています。 」

AI は、誰の目にも明らかな時代を定義するテクノロジーです。誰が優位に立つかは、誰が次のゲームのルールをコントロールするかを意味します。ビッグセブンにとって、バブルであろうがなかろうが決断は同じだ。それは、あなたがバブルかチャンスかを特定する意欲があるかどうかではなく、この競争を生き残れるかどうかにかかっているからです。

巨大企業の投資は、彼らが生み出すキャッシュフローに比べればそれほど急進的なものではない。

財務報告書から判断すると、これらの企業は基本的に前四半期に 100 億米ドルを超える収益を達成しました。

マイクロソフトは、2024 会計年度第 2 四半期に 220 億 4,000 万米ドルの利益を達成しました。AI 投資への多額の投資により、純利益率は 2023 会計年度第 3 四半期の 39.44% から 2024 会計年度第 2 四半期には 34.04% まで低下しただけです。アルファベットの第2四半期利益は236億ドル、アマゾンは134億ドルに達した。

ビッグセブンの全体的な利益は非常に健全です。そして、彼らのポケットには使いきれないほどの現金がたくさんあります。

Appleのフリーキャッシュフローは現在1000億ドルを超えている。マイクロソフト、アルファベット、アマゾンはいずれも、近年の収益成長率に基づいて「フリーキャッシュフロー1000億ドルクラブ」に加わると予想されている。メタのフリーキャッシュフローは今年、３００億ドルを超える可能性がある。

Nvidia と Tesla のフリー キャッシュ フローはわずかに少なくなっていますが、AI が勃興する前に、Nvidia はすでに毎年数十億ドルのフリー キャッシュ フローを生み出すことができました。過去 2 年間で多額の収益を上げた後、その額はそれに達するはずです。数百億のレベル。

大手7社は現在、2024年にAIへの投資が500億米ドル以下になると予想しているが、これは完全に利益から現金までの範囲内である。

これが次の時代の生死を賭けた戦いであるなら、彼らはこの利益と現金を持って引退する準備をしているのだろうか？

巨人にはギャンブルをする余裕があるからこそ、非合理的ではない。

05. 巨人は過大評価されている？

潤沢なキャッシュフローを持つ巨大企業がAIに投資するとき、彼ら自身も投資家となる。現時点では、巨人そのものの評価健全性がAIバブルを判断する重要な指標となっている。結局のところ、自分自身を安定させることによってのみ、好循環を支える安定したキャッシュフローを得ることができます。

これは、「X の法則」を使用してビッグ 7 の時価総額を収益の伸びと利益率と比較して評価したグラフです。

簡単に言えば、グラフの斜線は理論上の公正価値を表します。企業のポイントが対角線より上にある場合は、時価総額が収益に比べて過大評価されていることを意味し、対角線より下にある場合は過小評価されていることを意味します。

私たち斜線の下にあるアマゾン、テスラ、アルファベット（グーグルの親会社）、メタ（旧フェイスブック）の市場価値が、予想される収益に比べて過小評価されていることがわかる。言い換えれば、これらの企業は時価総額が過度のインフレの兆候を示さないため、泡立つ可能性は低くなります。

対角線に位置する Microsoft と Apple は若干プレミアムだが、OpenAI に対する最大の投資家であり、OpenAI と深い協力関係を築きやすい企業である。言うまでもなく自然な強さがあります。

最もバブルの疑いがあると考えられているNVIDIAでさえ、2024年第1四半期の時点では、過去6四半期で株価は744％上昇、利益も330％増加しており、最もファンダメンタルズを支えたバブルと言える。

ヘッジファンドのＣＯＡＴＵＥも試算した。のようにインターネットバブル時に最も顕著な成長を見せたシスコを例に挙げると、5年間の平均株価収益率は37倍だったが、バブル期には132倍にも達した。

同じ計算方法は Nvidia にも当てはまります。過去 5 年間の平均株価収益率は 40 倍ですが、現在は 68 倍であり、シスコのバブル期の水準には程遠いです。

(画像ソース COATUE、このバージョンは NVIDIA の株価収益率データを改訂したものです)

新興覇権国である NVIDIA の PER は、半導体業界の中でも平均を上回っているだけです。

（半導体企業全体のPERに占めるNVIDIAのPERの位置：赤）

したがって、巨人は健全な収益、十分な現金、そして法外ではない評価を持っています。彼らとその背後にあるリスクに抵抗する株式市場の能力は、インターネットバブルの時とはまったく異なります。

「最近、大企業7社の時価総額が1日で1兆ドル蒸発した。この規模は巨大だが、その影響は20年前の同じ時価変動に比べればはるかに小さい」とXiong Weiming氏は最近の株価を分析した。市場変動、「20年前のインターネットバブルの際、市場価値の下落は多くの中小企業に分散され、各企業は100ドルから2ドルに下落しました。この下落は市場に大きな影響を与えました。時価総額の調整は一部の大企業に集中しているため、これらの企業の時価総額が大きく変動したとしても、資本市場全体への影響は比較的小さいと私は考えています。 2000年のインターネットバブルのような巨大なショックを資本市場に引き起こすことはないでしょう。」

したがって、市場は危険なほど不合理ではありません。

06 AIに投資したお金はどれくらいで回収できますか？

しかし、もう 1 つの合理的な前提は、投資には相応の収益が必要であるということです。

巨人たちは軍拡競争に積極的に参加しているが、資金が問題ではない場合、さらなる対応が必要なのは投資収益率の問題だ。これは、ゴールドマン・サックスが発表したレポートやセコイア・キャピタルが提起した6000億件の疑問の中核でもある。

AI の現在の段階は、むしろインフラストラクチャに似ています。インフラのリターンサイクルは短期投資とは異なり、基本的には5年から始まります。データセンターの投資回収期間でも、一般的には約 4.5 年です。

Xiong Weiming氏は、「AIの商用化には5～10年かかるかもしれない。インターネットの発展を振り返ると、広告や検索エンジンなどの初期のビジネスモデルも長い年月をかけて育成されてきた。したがって、AIを商用化する必要がある」と考えている。忍耐強く、余裕をもっていてください。」

これは収益サイクルが長い投資であるため、AI に投資した資金はいつ回収できるのでしょうか?

Couteue が計算してくれました。 AIのインフラ構築期間、つまり2030年までにかかる費用は、約2,500万台のGPUと関連経費を合わせた1兆2,000億ドルと見込まれています。これは膨大に見えるかもしれませんが、実際には世界の IT 支出の 18% にすぎません。

25% の ROI、つまり予想収益に 6,000 億米ドルに 1 兆 2000 億米ドルを加えたものに基づくと、損益分岐点を達成するには、AI への投資を 2030 年までに 1 兆 8000 億米ドルの収益に変換する必要があります。

これは 2 つの方法で実現できます。一つはコスト削減です。AI が世界中の技術者の給与総額を 5% 削減するか、全従業員の給与を 3% 削減できる限り、1 兆 8,000 億の利益を達成できます。もう一つは収入を増やすことです。AI が世界の GPD を 2% 成長させ、すべての上場企業の収入を 3% 増加させることができれば、AI 企業が収益の半分を稼げれば、その規模は 1 兆 8,000 億に達する可能性があります。

そこで問題となるのが、AIはコスト削減や効率化を実現できるのか？

マサチューセッツ工科大学のダロン・アセモグル教授は、ゴールドマン・サックスの報告書の中で、生成型人工知能が短期間に生み出すことができる経済的利益は非常に限られていると指摘した。同氏は人工知能技術の可能性を否定はしていないものの、人工知能は10年間で全業務の4.6％にしか影響を与えず、GDP成長率もわずか0.9％にとどまると断言している。

このような疑問は無理からぬものではありません。テクノロジーの歴史を振り返ると、新しいテクノロジーが市場に登場し、一般の人々の生活に浸透するまでには長い時間がかかることがわかります。

例を挙げてみましょう。私たちがよく使う旅行かばんは、実際には 1887 年にはすでに形になっていましたが、旅行かばんに車輪を取り付ける特許取得済みのデザインが登場したのは 1972 年で、最も一般的なローラー トロリーかばんが利用可能になったのは 1991 年になってからでした。

スーツケースのような単純な発明であっても、正しい「開け方」を見つけるには設計から普及までに100年もかかり、ましてや複雑な原理を持ち未だブラックボックス化した人工知能技術はなおさらだ。

しかし、AIは本当にアセモグル氏が言うほど無力なのでしょうか？この問題を明確にするために、私たちはアセモグル自身の論文と彼が引用した 2 つの研究を具体的にレビューしました。

アセモグル氏の主張を維持するのは難しいことが判明した。

彼の議論は、未来を使用した 2 つの研究のデータを引用しています。AIの影響を受ける可能性がある業務の割合（20%）×実際にAIを利用する業務の割合（23%）＝将来AIの影響を受ける業務の割合（4.6%）、AIにはほとんどメリットがないと結論付けました。そしてこれを使用して、AI が GDP に与える最終的な影響を計算します。

しかし、アセモグル氏が論文で用いたものは、彼が引用した研究の中でAIの発展について最も悲観的な予測だった。彼は当初、大規模な言語モデルを効果的に統合するソフトウェアは今後 10 年以内には市場に登場しないだろうと考えていました。第二に、AI の利用コストは短期的には下がらないと考えられています。

最初の点については、存在するアセモグルが引用した論文の中で、著者らは、GPT を活用できれば、米国のすべての労働者のタスクの約 15% が、同じ品質を維持しながら大幅に速く完了できると明確に指摘しています。しかし、LLM 上に構築されたソフトウェアとツールを統合すると、この割合は全タスクの 47% ～ 56% に増加します。

ただし、Acemoglu は計算に 15% の値のみを使用します。

しかし、現在、ほとんどすべての大手テクノロジー企業が AI を自社のソフトウェアに統合しようとしているため、ソフトウェアが LLM を統合することは珍しくありません。

GPT-4o の発表の早い段階で、OpenAI は、大規模な言語モデルによって支配されるシステムレベルのアプリケーションを開発するというアイデアを明らかにしました。これは、今年の OpenAI の 2 つの買収によって再び確認されており、現在の Agent の開発と組み合わせると、近い将来に LLMOS がデビューすることを期待する理由ができます。

アセモグル氏が述べたように、大規模な言語モデルを効果的に統合するソフトウェアが今後 10 年間に市場に登場し、大規模に適用されることはないというのが本当であれば、AI がバブルであると言うのも不当ではありませんが、それは現時点では明らかに真実ではありません。

２点目に関しては、アセモグルAIのコストや普及率の判断も十分正確ではない。彼引用された論文では、米国企業はAI対応可能なタスクのほとんどを自動化しないことを選択するだろうし、視覚タスクに雇用されている従業員のうち、自動化に魅力的な賃金を得ているのはわずか23%であると述べている。しかし、引用された記事は、コストが急速に低下したり、単一の企業よりも大規模なサービスとしての AI プラットフォームを通じて導入されたりした場合、AI のゆっくりとした展開が加速することを明らかにしています。

さらに、AI のコスト低下はすでに明らかな傾向です。

米国のアレン人工知能研究所の創設最高経営責任者（CEO）は、「デイリー・エコノミック・ニュース」の独占インタビューで、チップ時代のムーアの法則はAI時代にも適用され、AIのトレーニングと推論のコストが大幅に上昇する可能性があると述べた。 18か月ごとに半分に減ります。

（画像出典：Madrona Venture Group公式サイト）

ChatGPTを例に挙げると、ウルトラマンは年初の独占インタビューで次のように述べています。

「GPT-3は、発売以来3年以上にわたり、当社が最も長く最適化を続けてきたモデルです。コストを40分の1に削減しました…GPT-3.5に関しては、コストは10倍近く削減できたと思います...私たちの知る限り、当社のコスト削減曲線は最も急峻です。 」

実際の市場価格を見ると、2 年前、GPT 3.5 のコストは 1,000 トークンあたり 0.06 米ドルでした。現在、Gemini Flash のコストは 100 万トークンあたり 0.05 米ドルのみです。わずか 2 年で、AI のコストは 100 分の 1 に削減され、その機能は 10 分の 1 に向上しました。

さらに、マッキンゼーが 5 月に発表した調査レポートでは、世界の AI 導入率が 2024 年に大幅に増加し、生成 AI の使用率が昨年と比べて 2 倍になり、ますます多くの組織や個人が AI を導入し始めていることが示されています。 AIを使ってください。

JPモルガン・チェースの調査では、55％以上の企業が2025年までに生産にAIを利用すると予想している。企業への AI の浸透率は 23% をはるかに上回っています。

それで、アセモグル氏の判断は非現実的で悲観的としか言いようがない。

07 僕らはまだ1995年にいる

もちろん、アセモグル氏の見解に反論することに加えて、AI の長期的、さらには短期的な価値を証明するさらなる証拠もあります。

ゴールドマン・サックスのエコノミスト、ジョセフ・ブリッグス氏は次のように考えています。「生成 AI の可能性についてはかなりの不確実性がありますが、人間が作成した出力と区別できない出力を生成し、人間と機械の間のコミュニケーション障壁を打ち破るその能力は、潜在的に巨大なマクロ経済的影響を伴う大幅な進歩を反映しています。」

この効果は、まず生産効率の大幅な向上によってもたらされます。

マッキンゼーの試算によると、GenAI は反復的なタスクの 70% を自動化し、年間 2 兆 6000 億米ドルから 4 兆 4000 億米ドルの利益をもたらし、同時にすべての人工知能の影響を 15% から 40% 増加させることができます。

この観点から見ると、セコイアが毎年 2 兆 6,000 億ドルから 4 兆 4,000 億ドルを経済に貢献できるという楽観的な見積もりと比較すると、セコイアの AI インフラストラクチャへの年間 6,000 億ドルの投資は依然としてバブルと考えられるのでしょうか。

第二に、テクノロジーによって引き起こされる規模効果は、生産性を超えた破壊的な効果となる可能性があります。

インターネットが過去 20 年間で最も富を生み出した産業であることは疑いの余地がありません。インターネット テクノロジーの最後の波は、電子商取引、プラットフォーム エコノミー、モバイル ソーシャル ネットワーキングをもたらしました。それは、世界全体を繋ぐテクノロジーの乗り物でした。しかし、もともとは国防通信のために発明されたもので、当時はインターネットが現在の経済行動やライフスタイルをこれほど深く形成できるとはほとんどの人が考えていませんでした。

AI がもたらす広範囲にわたる影響を定義することは現時点では困難ですが、人間は常に自分自身の判断を過大評価し、テクノロジーの影響を過小評価することに慣れています。

「インターネットは相互接続の問題を解決します。元のオフライン データをオンラインに移動し、デジタル ツインを実現します。たとえば、豚肉の細切り北京だれ添えなど、10 年以上前にはインターネット上で見つけることができなかった料理が、今ではあらゆる品目で提供されています」 IPv4 から IPv6 への移行と同じように、すべての人やアイテムに固有のアイデンティティが与えられます。AI は接続の問題を解決するのではなく、生産資材を再編成し、生産性を向上させます。」と Xiong Weiming 氏は述べています。 「デジタル ツインの世界で AI は、人間の処理能力に取って代わり、より大きな役割を果たすことができます。それは単に接続を通じてではなく、インテリジェントな判断と自動操作を通じて行われます。たとえば、エアコンや冷蔵庫がインターネットに接続された後も、依然として手動でパラメータを設定することもできますが、AIを使えば、気温が28度を超えると自動的にエアコンをオンにするなど、機器が独自に判断して動作することができます。これは、経済エコロジーにおけるAIの役割とは異なります。実際、多くの業界はインターネットよりも AI を必要としています。」

したがって、私たちの結論は、「AI にはバブルがあるが、このバブルは限定的であり、その真の価値から逸脱するものではない」です。既存のバブル論は悲観的すぎる。

さらに、悲観的に考えても、AI アプリケーションの爆発的な普及後には、2000 年のような巨大なバブルが起こる可能性があります。ファンダメンタルズが変われば、利益は出ていないがAI関連の事業アイデアを持つ小規模なスタートアップ企業は、ベンチャーキャピタルや大型IPOから多額の資本注入を受けることになる。おそらく歴史は繰り返されるのでしょう。

「1999 年の Hotmail に似たアプリケーションが将来登場し、次の評価額上昇の波を引き起こす可能性は確かにあります。しかし、AI はコンピューティング能力のソフトウェア アプリケーションというよりも、ハードウェアの機能を反映したものであると私は考えています。単純な製品設計の改善であるため、AI の評価はインターネットほど急速かつ劇的には成長しない可能性があります。」

つまり、私たちはまだ 1995 年にいるのです。

「1995 年、Yahoo のようなアプリケーションの最初の波が現れ始めたばかりで、今日私たちが目にする画像やビデオを生成するテクノロジーと同様でした。当時、人々はインターネット上のコンテンツがどのように構成されているかに驚き、興味を持っていました。モデムはハイテク製品であり、Cisco のような製品は大企業のみが利用できます。」

インフラストラクチャの観点から見ても、状況は同様です。当時、企業が電子メールサービスを申し込むには通信事業所に行く必要があり、料金が高く、共同利用が必要でした。今日の AI テクノロジーを提供できるのは大企業だけです。 」

結論

最後に、インフラストラクチャの性質の技術進歩を測定するために現在の ROI を使用するのは合理的か、という疑問が残ります。言い換えれば、バブル崩壊の結果は必ずしも悪いものなのでしょうか？

現在のAIは、確かに高額な投資や適用の難しさといった問題を抱えていますが、さらに歴史のバブルと呼ばれたインフラ整備期に目を向けると、違うことが見えてきます。

ドットコムバブルが崩壊する前、電気通信会社はウォール街で1兆6000億ドルを調達し、6000億ドルの社債を発行し、8020万マイルの光ファイバーケーブルを敷設した。これは米国史上の基本的なデジタルケーブル総計の76％を占め、インターネットの基礎は成熟によって築かれます。

さらに遡ってみると、1840 年代のイギリスの鉄道バブルとその結果生まれた鉄道は、イギリスの高度産業革命の基礎を築きました。バブル経済期に承認された鉄道計画の走行距離は、イギリスの総走行距離の 90% を占めました。鉄道システム。

ドットコムバブルについて話すとき、私たちはバブルとしてのインターネット技術を指しているのではなく、特に、主に電子商取引の形で過度に興奮した投機投資によってもてはやされたビジネスモデルを指しています。同様に、南海バブルは海洋貿易バブルの崩壊ではなく、単に特定の独占でした。

そして、人工知能はそれ以上の意味を持ち、バブルが崩壊したからといって歴史の歯車は止まることはありません。人工知能の支持者は、AI は新しいインターネット、つまり根本的に新しい技術アーキテクチャであるとすぐに指摘しますが、それが本当であれば、それはバブルではないはずです。