ソシエテ・ジェネラルの大口ショート：AIブームはアジア金融危機の再来、致命的なのは債務の「時限爆弾」

フランスのソシエテ・ジェネラル（Société Générale）チーフストラテジスト、Albert Edwardsは次のように警告しています。現在のAI投資ブームは1997年のアジア通貨危機と驚くほど類似点がある——技術自体が無用だからではなく、資本流入のスピードが生産性向上のスピードをはるかに上回っており、そのギャップを埋めてきたのは歴史的にエンジニアではなく債権者であった。

Edwardsは最新の『グローバル・ストラテジー・ウィークリーレポート』で、技術の実効性を測る全要素生産性（TFP）データにいまだに改善の兆しがない一方、世界的なAI資本支出は急増しており、Goldman Sachsの予測では2026年だけでグローバルAI投資規模が1兆ドルを突破するだろうと指摘しています。同時に、OpenAIの年間収益がこれまでの予想より約200億ドル低いことが明らかにされ、このニュースが伝わるとNASDAQはその日に1%を超える急落を記録し、「旺盛な需要」というストーリーに直接的な打撃を与えました。

Edwardsによれば、今回の危機の本当の引き金となるのは、AI拡大を支える「安い資金」が引き続き供給されるかどうかであり、失望した生産性データ自体が主因ではありません。債券市場の“自警団”が日本からフランスまで各国市場の脆弱性を一つずつテストしており、債券売却がドミノのように広がっています。AIテック大手が大規模な債務調達を行うタイミングで、新規発行された数千億ドルの債券を消化するためには、同じく長期デュレーションの投資家による購入が必要です。これは1990年代のアジアが短期ドル借入で繁栄を維持していた論理と全く同じです。

今回の警鐘のきっかけとなったのは、かなり地味な1枚のグラフです。ApolloチーフエコノミストのTorsten Slokは「生産性データにAIの兆候は見られない」と題したレポートを発表しました。データによると、稼働率調整後のTFPは現時点でゼロをわずかに下回り、AI投資サイクルが始まって以来、加速の兆しは全く見られません。一方で、1時間あたりの生産量増加率は約2.5%前後で安定しています。

Slokは、1時間あたりの産出成長の強さとTFPの停滞は、「資本の深化」の典型的な特徴であり、技術ショックのシグナルではないと指摘——全社員に新しいディスプレイや4万ドルのGPUを配布しても、1時間あたりの生産量は増えても、必ずしも企業がより効率的になるわけではありません。AI熱は投資データと株価評価においてははっきり現れているが、生産性統計にはまだ表れていません。つまり、いわゆるリターンは"予測"であって事実ではありません。

Bank of Americaのストラテジスト、Michael Hartnettも同じ傾向に注目し、以下の重要なディテールを補足しています。TFPと消費者信頼感指数は過去50年にわたり高度に連動しており、現在はともに低下傾向にあります。シカゴ連邦準備銀行総裁Austan Goolsbeeも、生産性の低迷が現在のストーリーに課題をもたらすと警告しています。

Edwardsは「奇跡の物語」に懐疑的な姿勢を取るのはこれが初めてではありません。彼は、自身のキャリアで「最初の重大で、極めてリスクの高い非コンセンサスの見解」は、「東アジアの経済奇跡」は本質的に巨大な経済・金融バブルであると指摘したことだと振り返ります。その理論的基盤は、経済学者Paul Krugmanが1994年に『外交問題』誌に発表した「アジアの奇跡の神話（Myth of Asia's Miracle）」という論文です。Krugmanは、アジア諸国の高成長は資本と労働の大量投入によるものであり、効率の真の向上ではないと論じ、TFPの伸び悩みが強気なストーリーを根本から弱体化させていると主張しました。

当時の主流意見はこれに一蹴しました。世界銀行は1993年に『東アジアの奇跡』を出版し、「傲慢かつ楽観的なムードの絶頂」は1996年8月——世界銀行の別のレポートが「タイのマクロ経済の奇跡」を大絶賛し、タイバーツ崩壊まで1年足らずでした。

Edwardsは当時の自分の弱気フレームワークを「Noddynomics」と自嘲し、市場から"普遍的な嘲笑"を受けました。米国でのロードショーでは90年代末の米国ITバブルとタイのバブルを並べて説明し、怒る顧客から上司が保護せざるを得なかったほどです。両バブルは最終的に破裂しました。

Edwardsの2つ目の指摘は、彼の元同僚Rob Parenteauによる研究に基づきます。Parenteauは、AIドリブン下で企業の総投資の成長率は素晴らしいが、減価償却を差し引いた後の純ビジネス投資はほぼ横ばいだと指摘します。名目値では総投資はGDPの約14%を占めていますが、純投資は約3%レベルで10年近く停滞しています。実質値でみると総投資はGDPの約15.5%と過去最高水準ながら、実質純投資は約3.5%で2015年と2019年とほぼ同じ水準です。

Edwardsは同時に、企業はGPUなどの資産の減価償却年数を長く設定しており、会計上は純投資データが良く見えるものの、実際の経済的リターンの弱さを覆い隠していると指摘します。これはMichael Burryが以前から指摘するGPUの耐用年数仮定の引き延ばし批判とも呼応しています。

Goldman Sachsの試算はこのリスクをさらに定量化しています。同社の最新研究によれば、米国の6大ハイパースケールクラウドプロバイダーがAI資本支出に対し投資利益率（ROIC）がゼロだと仮定した場合、減価償却と運用コストだけで年間約9,200億ドルの売上が必要となります。

Goldman SachsはAI資本支出を3つのフェーズで推計しています。2023〜2025年で約6,330億ドル、2026〜2027年で約1兆7,300億ドル、2028〜2030年は約4兆1,400億ドルに達します。第2段階資本支出でROIC15%を実現するには、6大ハイパースケール企業が2028〜2030年に合計約1兆4,200億ドルの収益を創出する必要があります。

GDPのデータもまた、強気派に大きな後ろ盾を与えていません。

Edwardsは、米国企業の設備投資によるGDP前年比の貢献度は1%未満であり、1990年代末のピーク（2%以上の貢献）とは大きな差があると指摘します。

構造面では、設備投資は名目成長率こそ約14%に上りますが、実質成長率は「かろうじて2桁」に留まっています。非居住建築支出は名目で約3%減、実質でほぼ6%減であり——データセンター建設すらこの傾向を変えていません。

Edwardsは、GDP計上上の多くの「AIブーム」は生産量拡張ではなく価格上昇を示しているとし、その根本原因は参加者全員が同じ半導体・メモリ・トランスを奪い合う結果、価格が押し上げられたからだと説明します。これが、米連邦準備制度理事会（FRB）がAIによるインフレリスクを懸念し、デフレ効果ではないと考えている理由の一因になっています。

Edwardsはレポートで、アジア危機の真の根源は生産性データへの失望ではなく、ミスアロケーションを支えていた外部からの安い資本フローが突然途絶えたことだと指摘します。彼は、債券市場の“自警団”が同じリズムで動いていると警告します：最近は日本の資金回帰で米国債が継続的に売られ、その後フランスへ波及、フランス国債は現在1803年以来最も悪い10年目のパフォーマンスへと向かっています。

このような背景下、AIテック企業は依然として積極的な起債を行っており——Broadcom、Oracle、SpaceXなどがAI半導体資金調達の波に参加し、債券市場への供給圧力が高まっていますが、これはハイパースケール企業が求める長期資本との需要競合にもなっています。

Edwardsの結論は核心を突いています。タイの奇跡は生産性の失望で死んだのではなく、債権者が異変に気付いた瞬間に終わった。現在のAIブームが直面する最大のリスクは、同じシナリオの再演——ただ調達ツールが短期ドル借入から投資適格債、プライベートクレジット、特殊目的ビークルになっただけという点である。

Edwardsは慎重にこう述べています。AIブームが終わったと宣言しているわけではなく、ただ問うているのです。「唯一このバブルでないことを証明できる統計データが協力を拒むとき、市場のコンセンサスはなぜここまで確信的なのか？」——この答えが明確になるのは、おそらく資本の潮が引いた後だけだろう、と。