ソシエテ・ジェネラルの大規模ベア派:AIブームはアジア通貨危機を再現しており、致命的なのは債務の「時限爆弾」だ
フランス興業銀行のチーフストラテジストAlbert Edwardsが警告を発した。現在のAI投資ブームは1997年のアジア金融危機と驚くほど似ている――その理由は技術自体が無用であるからではなく、資本流入のスピードが生産性改善の速度をはるかに上回っており、このギャップを埋めるのは、歴史的にエンジニアではなく債権者だったからだ。
Edwardsは最新号の「グローバル・ストラテジー・ウィークリー」で、技術の実際の恩恵を測る全要素生産性(TFP)データがこれまで全く改善を示していない一方で、世界のAI設備投資は急増し、Goldman Sachsは2026年単年で世界のAI投資規模が1兆ドルを突破すると予想していると指摘した。同時に、OpenAIの年換算売上高が以前の予想より約200億ドル低いことが明らかになり、これが発表されるとNASDAQは当日1%以上急落し、「需要旺盛」というストーリーに直接的な打撃を与えた。
Edwardsの見解では、この危機の本当の引き金はAI拡張を支えてきた安価な資金が引き続き供給できるかどうかにある。生産性データの失望は主要因ではない。債券市場の「自警団」が各国市場の脆弱性を順次テストしており――日本からフランスへと債券売りが波及している。AIテック大手が巨額の借入を実行している一方で、同じ長期投資家群に何百億ドルもの新規債券の消化も依存しており、この論理は1990年代にアジア諸国が短期ドル借入に依存して繁栄を維持していた時代と同じである。
TFPデータが「不発」:AIブームに生産性の裏付けなし
今回の警告の起点は非常に地味なチャートである。ApolloチーフエコノミストTorsten Slokが「生産性データにAIの兆候は見えない」と題したレポートを公表。データによると、設備稼働率調整後のTFPは現時点でややマイナスで、AI設備投資サイクルが始まって以来、加速の兆しがなく、1時間あたり生産量の増加率も約2.5%で安定している。
Slokは、力強い時間当たり生産増加と停滞するTFPは「資本深化」の典型で、技術的な衝撃というよりも――すべての従業員に新しいディスプレイ(または4万ドルのGPU)を配ると、1時間当たりの生産量は上がるが、企業自体が本当に効率化されるわけではない。AIブームは投資データと株価評価に顕著に現れているが、未だ生産性統計への反映はされておらず、いわゆるリターンは「予測値であって事実ではない」。
同じくBank of Americaのストラテジスト、Michael Hartnettもこの傾向に注目し、TFPと消費者信頼感指数は過去半世紀にわたり高度な連動性を示してきたが、現在はともに低下していると補足した。シカゴ連銀総裁Austan Goolsbeeも以前、持続的な生産性低迷が現在のストーリーに挑戦をもたらすと警告していた。
アジアの教訓:Edwardsの伝統的逆張りと歴史の反響
Edwardsは「奇跡の物語」に懐疑的なのは今回が初めてではない。彼は、自身のキャリアで初めての、大きな、リスクの高いコンセンサスに逆行する判断は、「東アジア経済の奇跡」が本質的に巨大な経済・金融バブルであることを指摘したことだと回顧する。その理論的基礎は経済学者Paul Krugmanが1994年「フォーリン・アフェアーズ」に発表した『アジアの奇跡の神話』にある――Krugmanは、アジア経済の高成長は大量の資本・労働投入によるもので、本質的な効率向上ではなく、TFP成長の乏しさが強気ストーリーを根底から弱体化させていたと論じた。
当時の主流意見はこれを一笑に付した。世界銀行は1993年に『東アジアの奇跡』を出版し、「傲慢で楽観的なムードの頂点」は1996年8月――世界銀行の別の報告書が「タイのマクロ経済の奇跡」を賞賛し、バーツ崩壊の1年前だった。
Edwardsは当時自らの弱気フレームを「Noddynomics」と自嘲し、市場から「軒並み嘲笑された」と記す。米国でのロードショーでは90年代末の米国ITバブルをタイ経済のバブルと並べて論じ、上司が怒った顧客から彼を守らなければならない場面すらあった。両方のバブルは最終的に崩壊した。
減価償却のブラックホール:純投資は停滞、資本は積み上がる
Edwardsの第2の指摘は、かつての同僚Rob Parenteauの研究からだ。Parenteauは、AI主導で企業の総投資の伸びは顕著だが、減価償却控除後の純事業投資はほぼ横ばいであるとしている。名目値で見ると総投資はGDPの約14%だが、純投資は10年近く3%で停滞している。実質値では総投資がGDPの約15.5%で歴史的高水準も、実質純投資は3.5%程度で2015年・2019年と大きく変わっていない。
Edwardsは同時に、企業がGPUなどの資産の償却年数を延ばしているため、純投資データが会計上では見栄えが良くなっているが、実際の経済リターンの低迷を覆い隠していると指摘した。これは過去にMichael BurryがGPU耐用年数の仮定が引き伸ばされていると批判したことと共鳴している。
Goldman Sachsの試算はこのリスクをより定量化した。最新の研究によると、米国の6大ハイパースケールクラウド事業者がAI設備投資でROI(投下資本利益率)がゼロの場合、減価償却と運営費用だけで毎年約9200億ドルの売上が必要になる。
さらにGoldman Sachsは、AI投資を3段階で推計。2023〜2025年が約6330億ドル、2026〜2027年が約1.73兆ドル、2028〜2030年は約4.14兆ドル。第2段階投資で15%のROIを実現させるだけでも、6大ハイパースケール事業者は2028〜2030年で累計1.42兆ドルの売上創出が必要となる。
GDPデータは反応せず:AIブームは価格上昇=生産増大ではない
GDP側のデータも強気筋にはあまり根拠を与えていない。
Edwardsは、米企業の固定投資によるGDP対前年伸び寄与は1ポイントにも満たず、90年代末ピーク(2ポイント超)のごく一部に過ぎないと指摘した。
構造で見ると、設備投資は名目で14%近い伸びだが、実質成長は「かろうじて2桁」。非住宅建設支出は名目で約3%減、実質では6%近い減少――データセンター建設を含めてもこの傾向は続く。
Edwardsは、GDP計上上での「AIバブル」の多くは価格上昇の反映であり、根本的要因は全プレイヤーが同じチップ、メモリ、変圧器を一斉に争奪し、価格を押し上げているためと指摘する。これが米連邦準備制度理事会がAIによるインフレリスクを懸念し、デフレ効果を恐れていない理由の一端でもある。
債務の「時限爆弾」:安価な資本が引き揚げれば危機勃発
Edwardsはレポートで、アジア危機の本当の原因は生産性データへの失望ではなく、資源のミスマッチを支えた安価な外部資本が突然流入を停止したことだと断じている。債券市場の「自警団」は同じロジックで動いており、最近は日本資金の本国回帰による米国債売りが続き、フランスにも波及、フランス国債は現在1803年以来最悪の10年パフォーマンスとなっている。
このような状況下でもAIテック企業は巨額の社債発行を進めており――Broadcom、Oracle、SpaceXなどが相次いでAIチップ資金調達ラッシュに参加し、債券市場の供給圧力を一層高めている。これはハイパースケール事業者が長期資本購入者を求める需要と直接競合する構図である。
Edwardsの結論は核心を突く:タイの奇跡が生産性失望により終焉したのではなく、債権者が気付いた瞬間に幕を閉じた。現在のAIブームが直面する最大リスクは同じシナリオの繰り返し――違うのは、資金調達手段が短期ドルローンから投資適格債・プライベートクレジット・特別目的ビークルに変わった点だけだ。
Edwardsは慎重に、「AIブームは既に死んだ」と宣言するのではなく、問いかけている。「これがバブルでないことを証明できる唯一の統計が反応を示さない中、市場のコンセンサスはなぜここまで強固なのか?」。その答えは、資本の潮流が引いた後にならなければ本当に明らかにならないかもしれない。
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