AIバブルの経済学的定義と現状

テクノロジーバブルはしばしば終末論的に語られますが、必ずしもそうである必要はありません。経済学的に見れば、バブルとは需要を上回る供給を生み出すほどに過大な賭けがなされた状態を指します。重要なのは、全てが失われるわけではなく、たとえ良い投資であっても、その進め方を誤れば悪い結果を招く可能性があるということです。

現在のAIバブルに関する議論を複雑にしているのは、AIソフトウェア開発の驚異的なスピードと、データセンターの建設および電力供給にかかる時間のずれです。データセンターの建設には数年を要するため、それらが稼働するまでに多くの変化が避けられません。AIサービスを支えるサプライチェーンは非常に複雑かつ流動的であり、数年後にどれほどの供給が必要になるかを明確に把握することは困難です。

加速するAIインフラ投資の狂乱

この「賭け」の規模は非常に大きく、AIへの投資はまさに巨大化しています。先週のロイターの報道によると、ニューメキシコ州のOracle関連データセンターキャンパスは、20の銀行団から最大180億ドルの融資を受けています。OracleはすでにOpenAIと3000億ドルのクラウドサービス契約を結んでおり、両社はSoftBankと共同で「Stargate」プロジェクトの一環として総額5000億ドルのAIインフラを構築する計画です。Metaもこれに負けじと、今後3年間で6000億ドルをインフラに投じると表明しています。これらの巨額なコミットメントは、その規模の大きさに追いつくのが難しいほどです。

需要の不確実性と企業の「様子見」姿勢

同時に、AIサービスの需要がどれほど速く成長するかについては、依然として不確実性が存在します。先週発表されたMcKinseyの調査では、主要企業がAIツールをどのように活用しているかについて、結果はまちまちでした。調査対象企業のほぼ全てが何らかの形でAIを利用しているものの、本格的な規模で利用している企業はごくわずかです。AIは特定のユースケースでコスト削減に貢献していますが、事業全体に大きな影響を与えるまでには至っていません。要するに、ほとんどの企業はまだ「様子見」の段階にあるのです。もしデータセンターのスペースをこれらの企業が購入することに期待しているなら、長い間待つことになるかもしれません。

インフラのボトルネックと潜在的脆弱性

たとえAIの需要が無限であったとしても、これらのプロジェクトはより直接的なインフラ問題に直面する可能性があります。先週、Satya Nadella氏はポッドキャストで、チップ不足よりもデータセンターのスペース不足を懸念していると述べました（彼の言葉を借りれば、「チップの供給問題ではなく、プラグインできる『温かいシェル』がないという事実だ」）。同時に、最新世代のチップの電力要件に対応できないため、データセンター全体が稼働停止しているケースもあります。NvidiaやOpenAIが可能な限り迅速に前進している一方で、電力網や既存の建築環境は依然として従来のペースで動いています。この状況は、他の全てが順調に進んだとしても、高額なボトルネックを生み出す多くの機会を残しています。セキュリティの観点からは、このような急速なインフラ拡張と電力供給の課題は、システムの安定性や物理的なセキュリティに対する潜在的な脆弱性を生み出す可能性があります。急ピッチでの導入は、セキュリティ対策の不備や、予期せぬ障害点につながるリスクをはらんでいます。

元記事: https://techcrunch.com/2025/11/10/a-better-way-of-thinking-about-the-ai-bubble/