人工知能に関連した株式市場の損失の波は、トレーダーがAIによって知識集約型産業全体のマージンが圧縮されるリスクを急速に織り込み、投資家がセクター全体のバリュエーションを見直す中で、市場構造そのものを再形成している。
直近の売り局面では、AIの新製品ローンチに関連して約8,000億ドルの時価総額が失われたと分析されており、最も急激な単日下落の一部は、新たな能力が発表されてから数時間以内に起きている。
このような再評価のスピードと規模から、公的市場はAIを、既存事業モデルにとって主に需要を破壊する存在として扱っていることが示唆される。
しかし一方で、戦略家の間では、こうした反応は第二次的な効果――最終的には経済活動を縮小ではなく拡大させ得る生産性の拡大――を見落としているのではないかとの主張も増えている。
AI能力の公開がセクターの即時再評価を誘発
直近の売買パターンを見ると、AI製品のローンチと、それにさらされている業界の急激な下落に明確な相関が見られる。
IBMは、新たなツールがCOBOL関連のワークフローの大部分を自動化できることを示した後、2000年10月以来最悪のセッションを記録した。
サイバーセキュリティ企業は、自動コード脆弱性検出製品の発表から数分で売られ、CrowdStrikeだけで2営業日で約200億ドルの時価総額を失った。
Adobeもまた今年、生成AIツールがクリエイティブ制作の経済性を圧縮する中で、継続的な売り圧力にさらされている。
こうした動きは、第一段階としては合理的な市場反応と言える。
ソフトウェアが高コストの人間のタスクを複製すると、価格決定力は顧客側に移り、将来の収益期待は下方修正される。
しかしこの再評価は主として企業レベルでのマージン圧縮に基づいており、コスト低下が経済全体の規模にどう影響するかについては、あまり考慮されていない。
労働の破壊からサービス価格のデフレへ
弱気な主流シナリオは、オートメーションがレイオフを生み、消費の弱体化を通じてさらにオートメーションを促す、という負のフィードバックループを前提としている。
その枠組みは、「需要は固定されたまま」という重要な前提に依存している。
歴史的には、コストが急激に低下した局面では、むしろ逆の結果が生じてきた。コンピューティング、流通、インフラのコストが下がったとき、総利用量は拡大し、新しい産業が生まれた。
現在AIがターゲットとしているのは、先進国経済において最大の構成要素であるサービス部門であり、これは米国の国内総生産の約80%を占めている。コンプライアンス、マーケティング、カスタマーサポート、法的文書作成、基礎的なソフトウェア開発などの機能にわたり、認知労働の限界コストを引き下げつつある。
こうしたコストが下がれば、直近では既存企業のマージン圧力として表れる。
Also Read: New Lawsuit Claims Jane Street Front-Ran Key TerraUSD Trades Before Depeg
より広い効果としては、サービスインフレの低下と、家計および中小企業の実質購買力の向上が見込まれる。
このシナリオでは、生産性向上は賃金上昇ではなく物価下落を通じて波及する。あるアナリストはこれを、生活費が下がりながら経済生産が成長する「ゴーストGDP」から「アバンダンスGDP」へのシフトと表現している。
SaaSとナレッジワークに構造的な再評価
再評価は特にソフトウェア領域で顕著だ。
調達チームは契約の再交渉を進め、ニッチなツールは代替リスクに直面し、従来型の席数ベースの料金モデルは圧力にさらされている。
それでもこの混乱は、デジタル支出の崩壊というより、ソフトウェアが価値を提供する方法の移行として捉えられつつある。
静的なワークフローに依拠した企業が最もリスクにさらされる一方で、データ、コンピュート、ディストリビューション、トラストのレイヤーを押さえる企業は、市場の次のフェーズを獲得する可能性がある。
同時に、営業費用の削減は新規企業の参入障壁を下げている。
一人のオペレーターが会計、サポート、開発、マーケティングを自動化できるようになれば、事業立ち上げに必要な資本は減り、大企業での雇用喪失の一部を新規ビジネスの創出が相殺する可能性がある。
マクロの核心変数としての生産性
長期的な市場の帰結は、AI主導の効率化が、医療事務、物流、製造、エネルギーなどの分野をまたいだ持続的な生産性成長に結びつくかどうかに左右される。
年率1〜2%程度の控えめな生産性上昇でも、10年単位で見れば大きな複利効果となり、歴史的には生活水準の向上と結びついてきた。
直近のデータでは、米国の労働生産性は2年ぶりの速いペースへと加速しており、AIの経済的影響は企業収益の圧縮にとどまらない可能性を裏付けている。
市場は崩壊か移行かを織り込んでいる
現時点で株式市場は、AIを既存の収益モデルへの直接的な脅威として反応させている。
より根本的な論点は、このテクノロジーが経済のパイの大きさを縮小させるのか、それともサービスを安くし、取引量を増やし、新たな起業形態を可能にすることでパイを拡大させるのか、という点だ。
もし現在の売りの波が、短期的なマージン圧力への過度な焦点を反映しているのであれば、生産性というチャネルと、構造的インフレ率の低下余地は、まだ十分には織り込まれていない。
最終的な結果は、技術進歩のスピードそのものよりも、制度、企業、労働市場がこのシフトにどれだけ早く適応できるかにかかっている。
Read Next: Top Analysts Say Bitcoin ETF Fast Money Exit Creates Entry Point For Capital That Actually Stays