生産性が不足すればAI支出は1兆ドル規模の清算を招くとMITは述べる

MIT Technology ReviewはWhartonの金融学教授Jessica Wachterと共同著者Jonathan Wachterによる研究を検証し、Alphabet、Microsoft、Amazon、Meta、Oracleの支出を分析した。同研究は、資本コスト、減価償却、15%のリターンを考慮して、AIセクターは2030年までに生産性を2.7倍に高める必要があると結論づけ、予想された急成長が実現しなければ、この建設は「史上最大の資本の配分誤り」になりうると警告した。Morgan Stanleyは2028年までに世界のデータセンター建設に約2.9兆ドルが投じられると推計し、うち約1.5兆ドルは外部資本によるものとし、AIインフラのリスクが企業債務、証券化クレジット、プライベートクレジット市場へ拡散しつつある。Alphabetは2026年第2四半期に59億ドルのフリーキャッシュフロー赤字を報告した。これはGoogleが2004年IPO以来初の同様の四半期で、資本支出が急増したためである。Louisiana州で進行するMetaの約270億ドルのHyperionプロジェクトでは、Blue Owl Capitalが合弁事業の80%を保有し、Metaは20%を保持しており、レバレッジが開発者、貸し手、ストラクチャードファイナンスビークルに広がる様子を示している。前SEC委員長Gary GenslerはAI投資サイクルを「資本市場と経済のハシゴーベット」と表現した。核心的な疑問は、外部融資に依存するインフラ投資コミットメントに対し、生産性と収益が十分な速度で上昇できるかどうかである。

(出典：yellow.com)