大規模AI事業者（ハイパースケーラー）は、2027年までに累計約1.1兆ドルと見込まれるインフラ投資を正当化するため、2030年までに生産性を2.7倍に高める必要がある──そんな試算が示された。
主なポイント
- 現行のインフラ投資計画を正当化するには、2030年までにAI関連の生産性を2.7倍に引き上げる必要がある。
- モルガン・スタンレーは、2025～2028年の世界のデータセンター投資を約2.9兆ドル、そのうち約1.5兆ドルが外部資金調達になると推計。
- 債務やプライベートクレジットへの依存が高まり、AIインフラのリスクが大手テック企業の外側へと広く移転しつつある。
ウォクター教授の「AI採算」試算
MIT Technology Reviewは、ウォートン・スクールのファイナンス教授ジェシカ・ウォクター氏と、共著者ジョナサン・ウォクター氏による研究を紹介している。試算はアルファベット、マイクロソフト、アマゾン、メタ、オラクルといった主要テック企業の支出データを基にしている。
彼らの分析によれば、資本コストや減価償却、15％の期待リターンを織り込んだうえで、セクター全体として2030年までに生産性を2.7倍に高める必要があると指摘する。論文は、期待されたAIブームが実現しなかった場合、このインフラ拡張が「史上最大の資本の誤配分」になりかねないと警告する。
その圧力はすでに企業のキャッシュフローに表れている。アルファベットは2026年第2四半期、設備投資の急増を背景に59億ドルのマイナスフリーキャッシュフローを計上した。これはグーグルが2004年に上場して以来、初めての事態だ。
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クレジット市場に波及するリスク
モルガン・スタンレーは、2025～2028年の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。この構図は、AIインフラに伴うリスクを、社債や証券化商品、プライベートクレジット市場へと押し出している。
ルイジアナ州で進行中のメタの「Hyperion」プロジェクトは、その資金スキームを象徴する。Blue Owl Capitalが運営するファンドが約270億ドル規模のキャンパス開発を担う共同事業の80％を保有し、メタは20％を維持する。
コロンビア・ビジネス・スクールのステイン・ファン・ニウウェルブルッヘ教授は、このインフラ拡張がデベロッパー、貸し手、ストラクチャード・ファイナンス商品にわたって、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委員長でMITスローンの教授でもあるゲーリー・ゲンスラー氏は、AIを巡る現在の投資サイクルを「資本市場と実体経済によるパーレイベット（二重賭け）」と表現している。
クリプトストラテジストのアーサー・ヘイズ氏は、AI関連クレジット市場の後退が最終的にはFRBの金融緩和を誘発し、ビットコイン (BTC)を100万ドル方向へ押し上げる可能性があると主張している。ただし、これはウォートンの研究に裏打ちされた予測ではなく、あくまで投機的シナリオにとどまる。
ここ数年、ハイパースケーラー各社は半導体、電力、データセンター容量の確保をめぐって攻勢を強めてきた。だが問われているのは、外部資金への依存度を高めながら進むインフラ投資に見合うだけの生産性と収益が、十分なスピードで立ち上がるかどうかだ。
