生成AI向けクラウドを展開する「ハイパースケーラー」は、2027年までに約1.1兆ドル規模に達するインフラ投資を正当化するには、2030年までに生産性を2.7倍に引き上げる必要がある──。こうした試算を示した新たな研究結果が明らかになった。
主なポイント
- 生成AIハイパースケーラーは、現在コミットしているインフラ投資を正当化するには、2030年までに生産性を2.7倍に高める必要がある。
- モルガン・スタンレーは、2028年までに世界のデータセンター投資が約2.9兆ドル、そのうち約1.5兆ドルが外部資本に依存すると推計。
- 社債や証券化商品、プライベートクレジットへの依存度が高まることで、AIインフラのリスクが大手テック企業の外側へと広がりつつある。
ウォクター氏の「AI収益計算」
MIT Technology Reviewは、ウォートン校のファイナンス教授であるジェシカ・ウォクター氏と、共同研究者のジョナサン・ウォクター氏による研究を詳報している。分析の前提となったのは、アルファベット、マイクロソフト、アマゾン、メタ、オラクルといった大手による巨額の設備投資だ。
彼らの分析によると、資本コストや減価償却、15％の期待リターンを織り込むと、AIセクター全体は2030年までに生産性を2.7倍に高めなければ、現在の投資規模を正当化できないと指摘する。論文は、期待されたブームが実現しなければ、このAIインフラ構築が「歴史上最大の資本の誤配分」になりかねないと警鐘を鳴らす。
その圧力は、すでに企業のキャッシュフローに表れ始めている。アルファベットは2026年4～6月期、2004年のグーグル上場以来初めて、フリーキャッシュフローが59億ドルのマイナスとなった。背景には、データセンターやAI関連設備への投資急増がある。
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ゲンスラー氏が懸念するクレジットリスク
モルガン・スタンレーは、2025～2028年の4年間で、世界のデータセンター建設に約2.9兆ドルが投じられ、そのうち約1.5兆ドルが外部からの資本調達になると見積もる。これは、AIインフラのリスクが社債や証券化商品、プライベートクレジットといったクレジット市場全般に広がることを意味する。
具体例のひとつが、ルイジアナ州で進むメタの「ハイペリオン」プロジェクトだ。約270億ドル規模とされる同データセンターキャンパスは、ブルー・アウル・キャピタルが運営するファンドがJVの80％を保有し、メタは20％を持つ構図となっている。デベロッパーと外部投資家がリスクとリターンを分け合う、レバレッジの高い案件だ。
コロンビア・ビジネス・スクールのステイン・ファン・ニューワーバーグ教授は、こうしたAIデータセンター建設が、開発事業者、融資金融機関、ストラクチャード・ファイナンスのビークルにまたがって、どのようにレバレッジを拡散させているかを分析している。
元SEC（米証券取引委員会）委員長で、MITスローン経営大学院教授のゲーリー・ゲンスラー氏は、現在のAI投資サイクル全体を「資本市場と実体経済による大きなパーレイ・ベット（複数の賭けを束ねた一発勝負）」と表現している。
一方、暗号資産ストラテジストのアーサー・ヘイズ氏は、AI分野のクレジット不況が最終的にはFRB（米連邦準備制度理事会）による金融緩和を誘発し、ビットコイン (BTC)が100万ドルを目指す展開になり得ると主張する。ただし、これはあくまで同氏による投機的な見立てであり、ウォートン校の研究が裏付けたシナリオではない。
こうした投資ラッシュは、ハイパースケーラー各社が、AI向け半導体や電力、データセンター容量を先回りで確保しようと数年前から走り始めていた流れの延長線上にある。その一方で、依然として答えが出ていないのは、「これほどのインフラ投資に見合うだけ、生産性と収益が十分なスピードで伸びるのか」という根本的な問いだ。しかも、その成否は、今や自社のバランスシートだけでなく、外部のクレジット市場を巻き込みながら試されようとしている。
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