AIバブルは「リーマンショックの瞬間」を迎えるのか？著名な批評家が警告：もしTAが崩壊すれば、テクノロジー市場全体に影響が及ぶ

人工知能（AI）ブームに、ますます多くの疑問が寄せられている。テクノロジー評論家であり長年AI懐疑論者のエド・ジトロン（Ed Zitron）は、OpenAIが「リーマン・ブラザーズの瞬間」に近づいている可能性を警告している。もしそのビジネスモデルが持続できなくなった場合、現行のAI投資ブームが終焉を迎えるだけでなく、テック株、データセンターの債務、さらには資本市場全体に深刻な衝撃をもたらす可能性がある。

ジトロンは約1万5千字に及ぶ記事で、OpenAIが倒れるかどうかではなく、いつ倒れるかが本当の問題だと述べている。

彼は、OpenAIが失敗すればAIバブルの「リーマン・ブラザーズの瞬間」となり、一つの時代の終わりを告げ、市場に生成系AIの本当の商業的価値を再評価させることになるかもしれないと指摘している。

疑問の核心：収益の伸びが消費速度に追いつかない

ジトロンによるOpenAIへの最大の批判は、巨額の資本支出と持続的な赤字ビジネスモデルに集中している。

彼の推定では、OpenAIは2030年末までに累計8520億ドル以上の資金を消費する可能性があり、今年だけでも演算能力とインフラへの支出は500億ドルを上回る見込みだ。

彼の見解では、OpenAIは現在、サブスクリプション収入だけでなく、外部からの資金調達、大手クラウドコンピューティング企業の支援、資本市場がAIインフラのために資金を供給し続けることに依存している。

しかし問題は、ChatGPTのユーザ数が多くても、サブスクリプション収入だけではモデルの訓練、推論、データセンター、チップなどの巨額なコストをまかないきれない可能性があることだ。

ジトロンは、赤字のサブスクリプション、限界のある広告によるマネタイズ、そして顧客のAI利用時に膨らみ続ける演算コストが、最終的にこのモデルを圧迫しかねないと指摘している。

OpenAIで問題が発生した場合、最も危険なのは誰か？

ジトロンは特にOracleを名指しし、OpenAIの潜在的な危機において最もリスクの高い企業の一つだと指摘している。

ここ数年で、大手テック企業やクラウドプロバイダーはAIデータセンター構築に多額を投じ、債務、リース、長期インフラ契約でAI企業の拡張を支援してきた。

もしOpenAIが将来、演算能力の需要を大きくカットした場合、関連企業はデータセンターの空き、資本支出の無駄、さらには債務負担の増加といった問題に直面する可能性がある。

ジトロンは、OpenAIがAIデータセンターの資金調達やベンチャー投資がほぼ枯渇したときに、初めて本当の危機が顕在化するとしている。

彼はまた、今後10年でOpenAIが現行の拡大スピードを維持するには、最低でも数回の大規模な資金調達が必要だと予測している。

無料版ChatGPTも影響を受ける可能性

ジトロンが想定する最悪のシナリオでは、OpenAIの危機により演算需要が激減し、無料版ChatGPTが維持できなくなり、投資家がすべてのAIスタートアップへの目線を厳しくする可能性がある。

これはOpenAI自体への打撃にとどまらず、半導体メーカー、クラウドコンピューティング企業、データセンター運営企業、電力会社、関連する債務を持つ金融機関などにも影響を及ぼしかねない。

彼は、もしAI投資チェーンが収縮を始めれば、市場全体が「激しく苦痛を伴う」再評価局面に突入する可能性があると警告する。

ジトロンは、その潜在的な衝撃の規模は、自ら「自分の予測が間違っていればいいとすら思う」ほどだと率直に語った。

Anthropicも安全ではない

ジトロンは、OpenAIの競合Anthropicもまたリスクがないわけではないとみている。

彼によると、Anthropicもモデル学習やインフラに数十億ドルを投じ、様々なバージョンのClaudeモデルを頻繁にリリースしているが、商業的なポジショニングや収益化の道筋がまだはっきりしていない課題を抱えている。

言い換えれば、現状の生成系AI業界の共通課題は、プロダクト需要の伸びが速い一方、演算コストの伸びがそれを上回っているという点だ。

今後、企業や消費者がAIサービスに十分高い価格を払おうとしなければ、業界全体のビジネスモデルが問われることになるだろう。

すべての投資家が悲観的なわけではない

とはいえ、AIの将来見通しに市場全体が悲観的というわけではない。

オークツリー・キャピタル共同創業者のハワード・マークス（Howard Marks）は最近、AIに対する見解を転換したことを明かしている。

マークスは以前、AIはバブルかもしれないと心配していたが、実際に使ってみてこの技術は過去の多くのイノベーションにはなかった能力を示していると感じたという。

彼が特に挙げたのは、AIは文脈を理解したり、ユーザー特性に応じて応答を調整したり、自身の長所短所を議論しユーモアも使える点であり、これらがAIの長期的なポテンシャルの再評価につながったと語った。

マークスの見解では、鉄道やインターネットなど歴史的な技術イノベーションと比べ、AIの最大の違いはより自律性が高いということだ。