フォーチュンは、AIの拡張は資本市場へのアクセスにかかっていると述べる

著者は、企業と国間の次なるAI競争の鍵は、大規模な低コスト資本へのアクセスに大きく依存すると主張している。著者は、米国の資本市場が他国よりも深いため、米国が優位を維持していると主張している。著者は、中国とヨーロッパが技術的格差を縮小するには、財務的格差を埋める必要があると主張している。

AIは、ソフトウェアがごくわずかな限界コストで数十億人のユーザーにリーチできた半世紀の後、技術を資本集約的な産業に変えている。最新のAIシステムには工場、高度なチップ、変電所、膨大な電力供給が必要だ。世界で最も裕福な企業ですら、収入だけで拡大を資金調達することが困難になっている。米国最大の5社のハイパースケーラーは、2026年に7300億ドルの資本支出を行う見込みだ。その支出の割合は、ハイパースケーラー自身の貸借対照表からの資金調達が減少している。ハイパースケーラーは、その支出の最大3分の1を債務で資金調達すると見込まれている。

著者は、Nvidiaの取引を、最大手企業を超えてAIインフラを資金調達するための一つの解決策として提示している。プロジェクトファイナンスは、長年にわたり初期コストが高額なインフラを、長期間にわたる安定した収益で資金調達してきた。著者は、この新たな取り組みを、年金基金や保険会社が安心して保有できる資産クラスとしてコンピューティング能力を位置づけようとする試みと説明している。Nvidiaの発表では、5,000億ドルの資金調達目標が設定された。

NVIDIAの発表は、NVIDIAの資金がチップ注文を通じてNVIDIAに戻る循環資金調達についての懸念を引き起こした。しかし、著者はこの仕組みが逆の方向で機能していると主張する。著者は、NVIDIAとその6つのパートナーは、基本的に自社の資金を貸し出さないと述べている。資本は、年金基金、保険会社、主権財務基金、および家計の貯蓄を含む第三者から供給される。著者は、この仕組みが需要を人工的に押し上げるのではなく、ハイパースケーラー以外の競合他社の供給コストを再構築していると主張する。また、この仕組みはAIの拡大をより広範な金融システムに結びつけていると論じている。

著者は、従来のインフラとの比較は不完全であると警告している。エネルギー施設は一般的に数十年間稼働し、予測可能な需要に応じて、安定したリターンを生み出す。しかし、グラフィックス処理ユニットは寿命が短い資産であり、AIの需要は予測不可能で、リターンはまだ見通しが立たないほど不確実である。著者は、AIの潜在的な利点と潜在的な害の両方が依然として推測の域を出ていないと主張している。また、著者は、成功した資金調達モデルが、ベンチャーキャピタルが起業のリスクを変革したように、AI市場を大きく変える可能性があると論じている。

ユーロ圏の世帯だけでも、約10兆ユーロ（約11兆米ドル）を銀行預金として保有している。著者は、欧州の機関投資家が欧州のスタートアップを支援するよりも、米国のテクノロジー債を購入することを好むと述べている。著者は、欧州には豊富な貯蓄を投資に変えるための金融メカニズムが欠けていると主張している。また、著者は、資本市場の統合が、AIギガファクトリーのさらなる拡充よりも、欧州の競争力を高めるのにより効果的であると主張している。

著者は、中国の国家資金調達はインフラ整備には効果的だが、供給と需要の一致にはそれほど効果的ではないと主張している。中国のメディアは昨年、政策主導の建設ラッシュの後、新設された計算能力の最大80%が未使用のままだったと報じた。スタンフォード大学HAIのAIインデックス2026は、昨年の米国における民間AI投資が中国の投資を23倍以上上回ったと推定している。

著者は、他のどの国も、年金受給者や世帯の貯蓄を大規模にリスクの高い長期資産に投入する点で米国に及ばないと主張している。著者は、米国の債券市場、プライベートクレジットファンド、資産運用会社がすでにこのような資産を模索していると述べている。著者は、金融構造が資本の可用量ではなく、資本の効果的な配分を通じてAIの勝者を決定すると主張している。著者は、AIの次段階は、限られた数の企業を超えた資金調達の拡大にかかっていると結論づけている。著者は、Nvidiaの競合他社も同様に革新的な資金調達メカニズムを必要とするだろうと主張している。