投資家、バブル懸念が高まる中でAIの投資利益率（ROI）に疑問を呈す

人工知能（artificial intelligence）を巡る無制限の楽観の時代は、これまでで最も重大な試練に直面しています。数年にわたる指数関数的成長と数兆ドル規模の評価額の急増を経て、ウォール街の物語は「乗り遅れることへの恐怖」から「過剰支出の恐怖」へと変わりつつあります。2026年2月2日、AIブームの持続可能性に関する懸念が明確化し、ベンチャーキャピタリストや業界アナリストが、実際の収益創出に比してセクターの巨大なインフラコストを鋭く批判しました。

「AIゴールドラッシュ」は、GPUやデータセンターへの無限の資金注入を特徴としていましたが、現在はユニットエコノミクスという冷たい現実に直面しています。OpenAIのような業界リーダーが運営の持続可能性を巡って精査される一方、主要なベンチャー企業は「循環型」の経済を警告しており、市場は数千億ドルの資本支出（capital expenditure）（CapEx）が約束されたリターンを生むという具体的な証拠を求めています。

「循環的支出（Circular Spending）」への警告

警鐘を鳴らす先頭に立っているのは、Tusk VenturesのCEOであるBradley Tuskで、彼はCNBCに出演してAIエコシステムにおける構造的リスクの高まりを指摘しました。Tuskは彼が「循環的支出」と呼ぶ現象、すなわちAI企業が報告する収益の多くが実際の企業や消費者の有用性から生じるのではなく、ベンチャーキャピタルの資金がエコシステムへと戻ってきていることに由来する点を挙げました。

「私たちは、スタートアップが資金を調達して、それらに投資している大手テック企業からクラウドクレジットを購入するという閉じたループを見ています」とTuskは指摘しました。このダイナミクスは、シリコンバレーの補助がある環境の外では存在しないかもしれない市場需要の幻影を生み出します。これらの計算コストを補助しているベンチャーキャピタルの支援が絞られると、主要クラウドプロバイダーの収益数値は突然の修正に直面する可能性があります。

Tuskのコメントはより広範な不安を浮き彫りにします。それは、多くのAIアプリケーションレイヤー企業の根底にあるビジネスモデルが、巨大な外部補助なしにはまだ成立していないということです。もし「アプリケーションレイヤー」が利益を生むユースケースを実現できなければ、それを支えるために構築された巨大なインフラは高コストの負担となる可能性があります。

CapEx のジレンマ：インフラ対現実

投資家不安の核心は、インフラ投資とAI駆動の収益の間で広がる溝にあります。しばしば「ハイパースケーラー（hyperscalers）」と呼ばれるテック大手は、小国のGDPに匹敵する資本支出を約束してきました。この支出は将来の技術の堅牢な基盤を構築しますが、投資回収（投資利益率（ROI））のタイムラインは多くの株主が許容するよりもさらに長く伸びつつあります。

以下の表は、ウォール街で警鐘を鳴らしている不均衡を示し、予測されるインフラ支出とそれを正当化するために必要な収益を比較しています。

Table: The AI Infrastructure vs. Revenue Gap (2026 Estimates)

この「ROIギャップ」は、NvidiaのH100やBlackwellチップに費やされた1ドルごとに、市場が現在稼いでいるのは利益を生むソフトウェア収益の数セントに過ぎないことを示唆しています。強気派はインフラは常にアプリケーションレイヤーに先行する（1990年代のファイバー光ケーブルの整備に例える）と主張しますが、弱気派はファイバーブームが壮絶な暴落で終わった後にインターネットが成熟したことを思い起こします。

OpenAI と持続可能性の疑問

バブル論の中心には業界の旗手であるOpenAIに関する懸念があります。ブランド認知度とユーザーベースで優位に立っているにもかかわらず、同社の収益化への道筋を疑問視する報告が出ています。最先端モデルのトレーニングコストと、何百万ものユーザーにサービスを提供するために必要な膨大な計算は、あるアナリストが「持続不可能（unsustainable）」と表現する焼け石に水のような燃焼率を生んでいます。

「持続可能性（sustainability）」に関する懸念は二重です：

1. 財務面： 顧客を獲得・サービス提供するコストが、特に無料層のユーザーや複雑なクエリに対しては、サブスクリプション収入を上回ることが多い。
2. 資源面： これらのモデルを稼働させるために必要なエネルギーと水の消費は、規制当局の注目を集め、運用コストを押し上げている。

市場のリーダーがユニットエコノミクスを機能させるのに苦戦しているならば、限られたリソースで競争しようとする数千の小規模スタートアップにも影を落とします。投資家は「スケーリング則」―より多くの計算資源が常により良い性能とより多くの収益をもたらすという考え―が収益逓減を迎えていないかを精査し始めています。

市場の反応：質への逃避（Flight to Quality）

株式市場での反応は迅速でした。投資家は純粋なAIバイプ株から資金を回し、即時の有用性とマージン維持を示せる企業へと資本を回転させ始めています。このシフトは最近の決算発表でも明らかで、収益予想を上回りながらもAIのCapExを大幅に増やすと発表した企業が株主から罰せられました。

市場は事実上こう言っています：「これから何を作るかを語るのはやめ、今日それがどのように金を生むかを見せてくれ。」

• 防御的ポジショニング： 機関投資家は賭けをヘッジし、スペースを貸すソフトウェア企業ではなく、データセンターに電力を供給するような公益事業セクターへと移動している。
• 配当要求の高まり： Big Techには、GPUクラスタにすべての余剰金を投じるのではなく、株主への自社株買いと配当を通じて現金を還元するようにという圧力が強まっている。

今後の道筋：誇大よりも実用性

Creati.aiの視点から見ると、このセンチメントの修正は産業にとって健全だが痛みを伴う成熟の段階です。技術自体は依然として変革的であり、大規模にコード、画像、テキストを生成する能力はコンピューティングの根本的な変化です。しかし、その周囲の経済モデルは進化しなければなりません。

この「バブルテスト」を生き残る企業は、次に注力するものに焦点を当てるでしょう：

• 垂直統合： 汎用モデルが複製できない独自のデータを所有すること。
• 効率性： ブルートフォースな大型モデルから、運用コストが安い小型のタスク特化モデル（SLMs）への移行。
• 明確な投資対効果： 曖昧な価値提案の実験的な「コパイロット」ではなく、企業クライアントのコストを直接削減するか収益を増やすツールを提供すること。

2026年が進むにつれて、「AIバブル」に関する議論は、インフラ重視の大手と有用なアプリケーションをヴェーパウェアから仕分けするフィルターとして機能する可能性が高いです。巨額支出のリターンを問い直す投資家たちが示しているのは、AIの終焉ではなく、「イージーマネー」の時代の終わりです。