「OpenAIは必ず崩壊し、世界の株式市場は清算される」大空売りの1.5万字の長文が議論を呼ぶ

OpenAIがIPOに近づく中、約1.5万字のブログ記事が再びAIバブルの論争を引き起こしています。

執筆：李丹、ウォール街の見聞

OpenAIがIPOに近づく中、約1.5万字のブログ記事が再びAIバブルの論争を引き起こしています。

長期にわたりAIを悲観視し、多くのテクノロジー業界の読者を持つ評論家エド・ジトロンは、最近発表したブログ記事でこれまでで最も過激な判断を示しました：真のAIバブルは本質的に「OpenAIバブル」であり、もしOpenAIが最終的に失敗すれば、それはAI時代の「リーマン・ブラザーズ」となり、AI投資の論理を打ち崩すだけでなく、データセンター、AIインフラ、さらには世界のテクノロジー株の大規模な再評価を引き起こす可能性があると述べました。

彼のこれらの見解はすぐに金融メディアの注目を集めました。メディアによれば、ジトロンの最も核心的な見解は、AIに価値があるかどうかではなく、OpenAIがAI資本サイクル全体を支えるのに十分なビジネスモデルを持っているかどうかです。もし答えが否であれば、OpenAIを中心に構築された資金調達、計算能力の投資、資本支出のシステムは、連鎖反応に直面する可能性があります。

もちろん、これは市場の共通認識ではありません。オークツリーキャピタルの共同創設者ハワード・マークスを含む投資家たちは最近、AIが単なるバブルであると考えていた以前の見解に比べ、現在はAIが一般目的技術プラットフォーム（General Purpose Technology）としての長期的な価値をより認識していると述べ、業界は依然として商業化の初期段階にあると考えています。

AIバブル、それともOpenAIバブル？

ほとんどの「AIバブル論」とは異なり、ジトロンはより衝撃的な判断を示しました：

本当に心配すべきは、AI業界全体ではなく、一つの会社です。

彼の見解では、2022年末にChatGPTが登場して以来、OpenAIは実際には生成AI時代の「信用のアンカー」となっています。

投資家は信じることを望んでいます：AIは世界を変える；超大規模データセンターは建設する価値がある；GPUの需要は長期的に急成長する；超大規模モデルの企業は最終的に利益を上げる；AIスタートアップは十分な需要を創出できる。

そして、これらすべてはジトロンの見解では、OpenAIの持続的な急成長という前提の上に成り立っています。彼は、OpenAIが現在のAIブームを定義し、資本市場がAI産業チェーン全体の評価論理を形成していると考えているため、この核心的な仮定が破られれば、その影響は単なるユニコーン企業を超える可能性があると述べています。

言い換えれば、OpenAIは単なる一企業ではなく、むしろAI投資サイクル全体の「システム的重要機関」のような存在になっています。

彼はなぜOpenAIのビジネスモデルに根本的な欠陥があると考えているのでしょうか？

ジトロンの疑問は主に3つの側面に集中しています。

第一に、推論（Inference）コストが依然として高すぎるということです。

ChatGPTのユーザー規模が増加するにつれて、ユーザーの質問ごとにGPU、電力、サーバーコストが増加します。もし多くのユーザーが長期間にわたり低価格または無料のプランに留まり、企業向けの収益がコストをカバーできない場合、規模の拡大は逆に損失の拡大を意味する可能性があります。

第二に、資本支出がキャッシュフローの改善を大きく上回っているということです。

現在、AI業界の最大の支出はもはやモデルのトレーニングではなく、推論計算能力、GPUの調達、そして世界中のデータセンターの建設です。

OpenAIとそのパートナーは数十億ドル、さらにはそれ以上のデータセンター投資を推進しており、これらのプロジェクトは通常、コストを回収するのに数年を要します。もし将来のAI需要が予想を下回る場合、大量のインフラが利用率の低下に直面する可能性があります。

第三に、外部の資金調達に依存し続けているということです。

ジトロンは、OpenAIが今後数年間にわたり、モデル開発、計算能力の調達、インフラの構築などの支出をカバーするために継続的な資金調達が必要であると分析しています。もし資本市場のリスク許容度が低下したり、資金調達環境が厳しくなったりすれば、そのビジネスモデルはより大きな圧力に直面することになります。

これらの見解は現在、ジトロンの個人的な判断に過ぎず、OpenAI側からの承認は得られていませんが、確かに市場が最近AIの資本収益率（ROI）を巡る議論を反映しています。

なぜOracle、CoreWeave、データセンター運営者が焦点となっているのか？

OpenAI自体よりも、ジトロンがより懸念しているのは産業チェーンのレバレッジ効果です。

過去2年間、アメリカのテクノロジー業界は前例のないデータセンター建設ブームを巻き起こしました。

マイクロソフト、グーグル、Meta、アマゾンなどの超大規模クラウドプロバイダー（Hyperscalers）は、資本支出を増加させています。一方で、オラクル、CoreWeaveなどの企業は、ますます多くのAI計算能力の構築タスクを担っています。

これらのプロジェクトは大量に依存しています：長期リース、プロジェクトファイナンス、プライベートクレジット、企業債、大規模な資本支出。

もし将来、OpenAIなどの主要顧客の需要が予想を下回ったり、資本市場がAIの収益率を再評価したりすれば、データセンターの資産利用率、リース契約、さらには資金調達能力に影響が出る可能性があります。

メディアは、ジトロンがOpenAIに重大な挫折があった場合、Oracle、CoreWeaveなどのAIインフラ需要の成長に依存している企業が最初に影響を受ける可能性があると考えていると指摘しています。なぜなら、これらの企業に対する市場の高評価は、AI需要の持続的な爆発の期待に大きく基づいているからです。

もちろん、現在もマイクロソフト、Meta、Alphabetなどのテクノロジー大手はAIの資本支出を拡大し続けており、AIインフラ投資が長期戦略に合致していると一般的に強調しています。そのため、市場には資本支出の全面的な縮小の兆候は見られません。

Anthropicやソフトバンクがなぜ議論に巻き込まれているのか？

OpenAIの他に、ジトロンはAnthropicにも矛先を向けています。

彼の理由は、両社は異なる発展の道を取っているものの、共通の特徴としてモデルの構築、計算能力の調達に巨額の資金を継続的に投入し、大手テクノロジー企業から計算リソースと資金調達の支援を依存していることです。もし将来、AIの商業化の速度が予想を下回れば、両社は利益圧力に直面する可能性があります。

もう一つ繰り返し言及されるのはソフトバンクです。

近年、ソフトバンクは再び大規模なAI投資の前面に立ち、AIインフラ、チップ、モデル企業への資金調達に積極的に参加しています。

もしAI業界が将来、評価の調整周期に入れば、ソフトバンクの膨大なAI資産ポートフォリオも市場の注目を集めることになるでしょう。しかし、現在のところ、ソフトバンクはAIの長期的な発展に固く賭けており、次のテクノロジー革命の重要な方向と見なしています。

AI取引はすでに過熱しているのか？

実際、AIがバブル段階に入ったかどうかについて、ウォール街での議論は1年以上続いています。

「バブル論」を支持する側は次のように考えています：

• AIインフラ投資の増加率は収益の成長を大きく上回っている；
• 大モデルの利益モデルはまだ完全に検証されていない；
• データセンターの資本支出は歴史的な記録を更新している；
• 市場の評価はますます未来数年の成長期待に依存している。

楽観派は、AIは典型的な一般目的技術革命であり、インターネットや電化と同様に、初期投資は短期的な利益を大きく上回ることが多いが、長期的には新しい産業やビジネスモデルを創出できると考えています。

ハワード・マークスは最近、AIが単なるバブルである可能性を最初は疑っていたが、現在はその長期的な価値をより認識していると述べました。彼は、現代のAIが示す推論、文脈理解、インタラクション能力は前例のない特徴を持っているため、歴史的な投機バブルと単純に類比することはできないと考えています。

一部の学術研究もより中立的な結論を示しています：現在のAI市場には真の技術進歩が存在する一方で、局所的な評価の過熱や資本支出の先行問題も存在しており、したがって「技術革命と局所的バブルの重なり」に近いものであり、単なる投機的熱狂ではないとしています。

本当に注目すべきは、OpenAIが倒れるかどうかではありません。

ジトロンの判断に賛同するかどうかにかかわらず、彼が提起した問題はますます多くの投資家の関心の焦点となっています：

AIへの投資はいつ安定したキャッシュフローに結びつくのでしょうか？

過去1年、資本市場はほぼAIの資本支出が高ければ高いほど良いと見なしてきました。

しかし最近、半導体株、サーバーメーカー、クラウドコンピューティング企業のいずれも、投資家は別の指標により注目し始めています：企業のAI収益の成長；AI製品の有料率；推論コストの低下速度；データセンターの利用率；AI投資の回収期間。

もしこれらの指標が持続的に改善されるなら、現在の巨額の資本支出はインターネット時代の先見的な投資として証明される可能性があります。しかし、もし商業化の速度が長期にわたって投資の拡大に遅れをとる場合、市場のAI取引に対する評価論理も再調整を余儀なくされる可能性があります。

したがって、エド・ジトロンの長文が本当に引き起こした議論は、「OpenAIが次のリーマン・ブラザーズになるかどうか」ではなく、AI時代の最も核心的な問題を再び投資家の前に提示したことです：資本支出が記録を更新し続ける中で、キャッシュフローと収益性が果たして追いつくことができるのか。この問題の答えこそが、今後数年の世界のAI取引の真の方向性を決定するかもしれません。