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Ken Griffinが「AIの急落」を詳しく解説:計算力は航空業に似ており、「限界価格」、「減価償却期間」、「企業予算」の3つの落とし穴

Ken Griffinが「AIの急落」を詳しく解説:計算力は航空業に似ており、「限界価格」、「減価償却期間」、「企業予算」の3つの落とし穴

华尔街见闻华尔街见闻2026/10/21 04:01
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著者:华尔街见闻

Citadel創設者Ken Griffinは、AI算力への投資には3つの潜在的な落とし穴があると考えています。第一に、GPUは航空会社と類似しており、供給過剰になると限界価格が急落する可能性があります。第二に、古いGPUの高いレンタルプレミアムは持続できず、投資機関の7〜9年の減価償却モデルは再評価に直面しています。第三に、企業のAI支出は試行錯誤からROIの精密計算へと移り、できるだけコスト削減する傾向があり、巨大企業の莫大な資本支出との矛盾を生み出しています。

10月21日、Citadelの年次グローバル・マーケット・フューチャー・サミットで、Griffin氏はBloomberg記者のDani Burger氏とのインタビューで、市場が過去2年間の「テーマ投資一色」から本格的なファンダメンタルズ分析重視へシフトしていると述べました。彼は「今、市場で起きているのは、人々が本当に自分で調査・分析をし始めたということだ」と語っています。

ここ2年間、市場の論理は非常にシンプルで明快でした。データセンターの兆ドル規模の建設ブームが始まり、産業チェーン全体のキーポイント、すなわちNvidia、高帯域幅DRAM、超小型多層セラミックコンデンサMLCC、そして韓国、台湾、日本のサプライヤーやクラウドコンピューティング大手に投資すれば、ほぼ確実に利益が出る状況でした。しかし今、この投資論理が改めて見直されています。最近ではAI関連銘柄も大きく下落し、半導体セクターは金融危機以来最も長い連続下落に直面しています。

Ken Griffin氏は警告しています。GPUと航空会社は非常に似ており、限界運用コストが極めて低い。一旦計算力が供給過剰になると、現物リースやAPIコールの価格は瞬時に暴落し、2000年のテレコムバブル時の「ダークファイバー」のような事態が再度起こるだろうと語っています。

Ken Griffinが「AIの急落」を詳しく解説:計算力は航空業に似ており、「限界価格」、「減価償却期間」、「企業予算」の3つの落とし穴 image 0

罠1:限界価格崩壊——GPUの「エアライン・モーメント」

Griffin氏は航空業界を直接的な例えとして挙げました。

「GPUと航空会社は非常に似ており、限界運用コストが非常に低い。飛行機に空席があれば、たとえたった20ドルで販売しても収益が出る」と彼は言い、「そしてこの特性により、一旦航空会社が過剰供給に陥ると、価格は自由落下する」と説明しました。

彼はこの論理を計算力市場にも拡張しています。「もしGPUの供給が需要を上回る局面に達すれば、限界価格は実質的にフリーフォール(自由落下)するだろう」と述べました。

Griffin氏は2000年のテレコムバブルを歴史的な参照事例に挙げました。当時、膨大な光ファイバーケーブルが敷設されたものの需要不足で「ダークファイバー」となり、通信料金は急落しました。彼の問いは「計算力市場も同じ道を進んでいるのではないか?」ということです。

「これは、今日の全ての投資仮定を根本から覆すものになるだろう。これが最初の問題だ」と語りました。

罠2:減価償却モデルの崩壊——「有効寿命」の過大評価

Griffin氏が指摘する2つ目の問題は、投資機関の評価モデルにあります。

「ここ5、6年前の古いGPUでも、依然として高額なリース料を得ている人がいますが、こうした状況は今後5、6年維持される可能性は極めて低い」と語り、「だからこそ、ますます多くの人が懸念を抱き始めている。もう12ヶ月前のように、1枚のチップの7年目、8年目、9年目に同じキャピタル化率や収益モデルを適用できないのです」と指摘しました。

つまり、もし投資機関が7〜9年目も高い資産残存価値で減価償却やディスカウントを行い続ければ、その評価モデル自体が大きな見直しを迫られるという意味です。

罠3:企業予算の引き締め——ROI厳格化時代の到来

Griffin氏は、企業によるAI支出のロジックが根本的に変化していると指摘しています。

「米国の最も賢明な企業は非常に冷静になっている。どの業務がOpenAIやAnthropicの最高峰モデルに多額の支払いをする価値があり、どの業務がオープンソースモデルを使って低コストで済ませられるかを厳密に見極めている」と述べました。

さらに、「社内でAIを本当に活用している企業を見てみると、1ドルごとのAI支出から最大限のリターンを引き出すことに非常に長けてきている。企業界全体がAnthropicやOpenAIからの請求書を見て、どうすれば本当に生産性が向上するのかを考えざるを得なくなっている」と付け加えました。

7,500億ドルと企業請求削減の正面衝突

こうした企業側の引き締め傾向は、AI大規模モデル企業の拡大計画と真っ向から矛盾しています。

ウォール・ストリート・ジャーナルによれば、AnthropicはS-1資料で、今後7,500億ドルの計算力支出を計画していること、さらに支出規模が拡大していることを明らかにしています。

記者のDani Burger氏はGriffin氏に、これら2つの事象に緊張関係があるか直接質問しました。

Griffin氏の答えは簡潔かつ率直でした。「はい。あなたは質問の時点でその答え自体を示唆していました」と述べています。

さらに彼は、問題の核心はAnthropicが自社モデルを「不可欠なもの」として確立できるかどうかにあると指摘しました——例えば生命科学分野で、もしそのモデルが本当にがんや致命的疾患の克服に役立つのであれば、全ての製薬会社がいかなる代償を払ってもその技術を求めるでしょう。「しかし今、私たちは答えを知りません」とも述べています。

バブルを巡る問い:歴史は似る、だが結末は同じとは限らない

高まる「AIバブル」論調について、Griffin氏は歴史的視点を持った答えを示しました。

「この瞬間、部分的なバブルが存在していることはほぼ確実です。経済に根本から変革をもたらすものは、通常バブルとセットで起こるものです」と述べ、「あの時Amazonの株を持ち続けていればよかった」とも語りました。

彼の見解では、バブルがはじけた後に残るのは、世界を変える技術インフラであり、バブルを乗り越えた企業こそ将来的なマーケットリーダーになっていくということです。

しかし同時に、目下の価格リスクが無視できるものではないとも強調——特に限界価格、減価償却仮定、企業予算の3つの側面で市場の再評価プロセスはまだ始まったばかりだと述べています。

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免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。

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