著者：Victor、Mr. Z、168X
ある技術は極めて成功しても、依然として失敗した投資となることがある。
2026年8月初、AIおよび半導体セクターは6月と7月に大幅な下落を経験し、「バブルが崩壊するか」に関する市場の議論が再び高まった。SpaceXの株価は100ドル台まで下落し、OpenAIのIPOは今年から来年に延期され、有名なAIテーマファンドであるSituational Awarenessも撤退を余儀なくされた。一方で、中国のオープンソースモデルは7月に次々と台頭し、極めて低コストでクローズドソースのフラッグシップモデルに近い性能を提供しており、グローバルなスマート技術の価格構造を書き換えている。
今回の168Xでは、AIとCryptoのトップ投資家であり、マスメディア「Bill It Up」の運営者でもある古参のゲスト、Bill Qian（@billqian_uae）をお迎えしました。Billは最近、AIをより広い経済・社会の枠組みの中で観察し、人口ボーナスが効力を失ったのか、国家が再び市場に参入した理由、そしてAIバブルはどのように収束するのかに注目しています。この約2時間にわたる対話の中で、彼は非常に直感に反する核心的な判断を提示しました。AIバブルの最大のファンダメンタルリスクは、技術的な失敗ではなく、「中国モデルがあまりにも成功した」ことであるというのです。中国が知能を低利潤の基礎商品として定着させた結果、世界全体の社会的福利は大幅に向上しましたが、産業全体の収益と利益は必ずしもそれに追いついておらず、特異なジェボンズのパラドックスが生じています。つまり、ある技術は極めて成功しているにもかかわらず、投資としては失敗であるという状況です。
一、今回のAIバブルがなぜ違うのか：速度、評価、そして「成長がすべてを消化する」
Z氏：ビルさんは最近、AIに多くのエネルギーを注いでいて、時々国家や社会全体のことを気にするような雰囲気で、AIをより広い経済的・社会的枠組みの中で捉えています。最近のあなたの記事では、人口ボーナスが効力を失ったのか、政府がなぜAIという戦場に乗り出してきたのか、そしてAIのバブルはどのようにして終わるのかといった構造的な大きな問題を提起しています。まずAIのバブルについてお話ししてもよろしいでしょうか？
ビリーキエン：わかりました。このAIの波は、以前のサイクルと比較して、最大の特徴はその速度です。この速度はかつて想像もできなかったものです。第一次、第二次産業革命は採用に50年から100年かかったかもしれませんが、PCは10億ユーザーに達するまでに十数年から20年かかりました。一方、AIはたった3年で、現在世界中に10億から20億のユーザーを生み出しました。
採用の速度がますます速まっているため、段階的なバブルは成長の速さに吸収されてしまうことが多い。「成長があればあらゆる問題は解決できる」という言葉がある。そのため、今日AIを見つめる上で注意すべき点だと考えている。あらゆる技術サイクルはバブルを生み、その後崩壊する可能性があるが、今回は理解が必要だ：速度そのものがサイクル全体の進化に影響を与える可能性があり、非常に短い市場調整となる可能性がある。市場が下落した後、ユーザーの増加速度や産業の成長が一気に再び市場参加者を牌桌に戻すという現象は、これまで何度も見られてきた。
もう一つのポイントは、このプロセスにおいて、中国からのこれらの「価値破壊者」に常に注意を払う必要があるということです。将来的に、中国の安価なトークンがAI産業全体を、電気自動車産業や太陽光発電産業のように、大量の社会的総余剰を生み出す一方で、長期間にわたり米国の評価額を圧迫する可能性があります。これは私が最近観察し、友人と議論した二つの現象です。
Z氏：あなたの記事を読むと、あなたはAIのファンダメンタルズに長期的な見通しを持っています。その理由は、AIが3年以内に10億ユーザーに到達する見込みであり、その採用速度は蒸気機関、電力、PC、インターネットをはるかに上回っていること、モデル企業の収益成長が急速であること、現在の公開市場での評価は過去のバブル水準に達していないこと、そしてその多くが大手テクノロジー企業のキャッシュフローで支えられており、高レバレッジの資金調達ではないことです。そのため、市場が修正され、評価が下落しても、新しいモデルが新たな突破を遂げ、収益やユーザー数がさらに拡大し、市場の規模が大きくなれば、評価は再び吸収されるという状況が生じます。つまり、市場は単に繰り返しのレバレッジ削減（デレバレッジ）とV字回復を繰り返しているだけだとおっしゃっているのですか？
ビリー・チェン：私は、その一方でレバレッジの削減であり、もう一方で評価期待の調整でもあると考えています。しかし、この過程で常に注目すべき点は、最終的にそれが「フラッシュベア」、つまり比較的速やかな上昇と下落になるのか、それとも2008年の金融危機や2000年のインターネットバブルの崩壊のように、比較的L字型の反発になるのかということです。
L字型の反発とは何か？本質的には、予想される回復、ファンダメンタルズが評価水準に追いつくためにさらに時間がかかる状況を意味する。しかし、現在の状況を見ると、Anthropicや大規模モデル企業の多くの研究開発者たちも、この出来事の進展が彼らの予想を上回っていると感じている。皆が判断しているのは、シンギュラリティ（Singularity）がいつ訪れるか、AGIがいつ実現するかということだ。ユーザー数、ユーザーの利用時間、AnthropicやClaudeが代表する下流サービスの購入意欲といった採用数値の観点から見ると、人々はL字型のベアマーケットを予想しつつも、一方で注意を払う必要がある：ベアマーケットの論理自体は最終的に正しいかもしれないが、今回の形態は少し調整される可能性がある。これが私が常に注目しているポイントである。
Z氏：自分自身でも感じますが、AIのこの波は短期（半年から1年以内）で熱気が薄れていく可能性があります。最初の指標はSpaceXの株価が$106まで下落したこと、次にOpenAIが今年の上場を予定していましたが、来年に延期したこと、そしてSituational Awarenessのような指標型ファンドが完全に撤退し、レバレッジを解除して破綻したことです。したがって、次に市場全体の張り詰めた状況と資本が他の分野に移動し、AIへの熱意が冷めていくのでしょうか？
ビリー・チェン：はい、最近ではコカ・コーラの株価さえも過去最高を更新していますよね。セクターのローテーションは確かに存在します。投資家たちはセクターのローテーションの中で新たなテーマを探そうとしており、こうした市場の感情は長期的に継続するでしょう。しかし、私はよりAIという話題に注目します。もしAIの収益が最終的に市場の予想を上回る、たとえばAnthropicや中国の大規模モデルの収益が来年、再来年も予想を上回り続けるのであれば、AIへの投資は継続的に存在し続けるでしょう。そのとき、CAPEXの回収や回収期間の問題も解決される可能性があります。下流のトークンがよく売れるのであれば、中間のクラウドサービスもよく売れるため、全体の産業チェーンは最終的にすべて対応（解決）されるのです。
この観点から見ると、2001年からアマゾンを買い始めたことと似ています。ほとんどの期間で利益を上げ続けてきました。アマゾンは過去20年以上にわたり、eコマース株、あるいはeコマースとクラウドを組み合わせた形で劇的に成長し、いつ購入してもある意味正しかったのです。たとえバブルが最高潮だった1999年に購入しても、今日では40倍以上のリターンを得られています。
二、ストレージ：コモディティから「TSMC類似」の先端製造への再評価
Z氏：ある話では、ストレージが（コストの）13％～18％を占めるとされていますが、来年から再来年にかけて、ストレージ自体、さらにはチップ自体が過剰供給により価格が急落し、大手企業の収益と利益が圧縮される可能性があると聞きます。これは実際に起こるのでしょうか、それとも必ず不足供給になるのでしょうか？
ビリー・チエン：最終的には供給が需要に追いつくと信じています。しかし、下流の計算需要の成長を踏まえて、最近いくつか調査を行いましたが、業界の専門家たちは、ストレージに関しては2028年まで基本的に供給が非常に不足した状態が続くと広く考えています。
同時に、ストレージ自体の市場構造も変化しています。かつては非常に均質なDRAMでしたが、現在ではカスタマイズが必要な先進製造業のHBM（高帯域幅メモリ）へと移行しています。この観点から見ると、今後ストレージ自体のCAPEXの増加サイクルは長くなるでしょう。また、ストレージ全体に対する私たちの考え方についても、これまでのコモディティ（商品）としてのロジックではなく、TSMC（台湾積体電路製造）のように先進製造業としてのロジックに変える必要があります。この観点では、今後の評価自体も再評価される必要があります。
しかし、あなたが先ほど言っていた点、つまり将来の需要が供給によって十分に満たされるかどうかという疑問は、長期的に存在し続けると思います。最終的に供給が過剰になる可能性もありますが、需要側では中国の工学最適化能力の向上により、最終的にバランスが実現されるでしょう。その場合、上流製造業の評価や資産の上昇も、何らかの形で調整される必要があります。
ビクター：ストレージはこのラウンドで最も目立つセクターです。ストレージ自体は非常に強いサイクル株であり、工場建設に時間がかかり、資本投入が大きいため、過去には明確なサイクル特性が見られました。市場が好調なときは大幅な利益を上げますが、供給が一気に増加すると大幅な損失を被ります。このAIサイクルにおいて、ストレージには同じ点もあれば、異なる点もあります。たとえば、HBMのような高単価・高マージン製品の販売比率が顕著に増加しています。また、HBMの生産能力がDRAMやNANDなどの一般ストレージの生産能力を圧迫し、結果として従来のストレージ価格の安定化に寄与しています。マイクロン（Micron）などの企業は、顧客とより長期の契約を結び、すでに十数件の戦略的顧客契約を締結しています。全体としてAIバブルについて、今回の特徴で異なる点と同じ点はそれぞれ何だと思いますか？
ビリー・チェン：まず共通点を述べます。まず、これは真のイノベーションであり、過去のインターネットや電気化、工業化と同様に、私たちはこのイノベーションをチューリップバブルと区別します。これは真のイノベーションです。次に、確かにすべてのイノベーションにおいて、CAPEXはビジネスよりも速く拡大しています。かつての鉄道ブームや電気化の時代でも、CAPEXの成長は収益をはるかに上回りました。これが今日、人々が懸念する理由です。クラウド事業者が今年7,000億ドル以上のCAPEXを投じており、今後2年で2028年には、クラウドのCAPEX、AIのCAPEX、およびAI関連の債務が、米国で住宅ローンに次ぐ第二大債務市場になる可能性があります。このロジックにおいて、下流の収益が上流の投資をカバーできるかどうかが、人々の疑問点となっています。
しかし、今回はいくつか異なる点があります。第一に、長年にわたり、実際にはエクイティ投資が主流であり、債務自体はそれほど高くなかったのですが、最近ではM7（米国七大企業）も債務資金を調達し始めています。第二に、非常に大きなポイントは「速度」です。以前の産業化では、蒸気機関から英国の工業労働力が農業労働力を上回るまでに約80年かかりました。電気化では、最初の発電機から米国全体が電気化されるまでにほぼ半世紀かかりました。インターネットも10億ユーザーに達するまでに十数年かかりました。しかし、今日では2022年11月のGPTの誕生からわずか36ヶ月で、世界中のAIユーザーが10億人を超えました。もちろん、AIの革新はグローバルなデジタル化、PC、インターネット、クラウド化という巨人の上に築かれているため、その基盤の上で採用が進んだと言えます。しかし、速度自体……天下の武芸は速さに勝る。速度が十分に速ければ、成長そのものが現在の一部の成長課題を解消してしまうのではないでしょうか？
もう一点として、全体の評価は過剰ではありません。前のサイクルでは、シスコ（Cisco）のPERは約200倍でしたが、現在はストレージが下落した結果、PERは3〜4倍にまで下がっています。TSMCやNVIDIAはいずれも20倍前後のPERです。この業界全体で、特に過剰な「空想評価」は見られず、PERは基本的に非常に合理的な範囲にあります。人々の主な懸念は「価格が上がりすぎた」ことや、資金が過剰に流入したことで、自然に警戒感が生じているだけです。しかし絶対的評価の観点から見ると、状況はそれほど悪くありません。
三、GPUの減価償却：鉄道は50年持つが、GPUは持ちません
Z氏：もう一つ重要な点があります。あなたの記事を読んだところ、主なポイントはGPUの減価償却速度だと感じました。GPUの経済的有効期間は実際には3〜4年ですが、鉄道は50年、光ファイバーは25年使用できます。CAPEXに最終的に需要が生じたとしても、収益はGPUの減価償却が完了する前に追いつかなければなりません。この点について、もう少し詳しくお話いただけますか？
ビリー・チェン：はい。GPUの減価償却期間については、業界内でも意見が分かれています。一部の人々は、淘汰されたGPUでも推論に使用できるため、5〜6年まで延長できると考えています。私が伝えたい点は、現在誰もがこの計算を行っているということです。前日、OpenAIのCFOが、1GW（ギガワット）あたり年間約100億ドルのARR（年間定期収入）を生み出すと述べていたようですが、その場合、回収には3〜5年程度かかるということになります。
したがって、回収期間について、皆まだ見守っている状況です。現在のところ、最大の懸念は全体的な回収期間です。なぜなら、この回収期間が最終的に、従来のクラウドプロバイダー（CSP）と新興クラウドプロバイダー（NeoCloud）の株式リターン、そしてより重要なのは、彼らの債務を最終的に返済できるかどうかを決定するからです。これが皆の最大の疑問です。
この疑問の下には、二つのポイントがあると考えます。一つ目は下流側：Anthropic、OpenAI またはその他のアプリケーションベンダーのトークンがどれほど売れるかです。彼らの ARR が継続的に上昇し続ければ、上流側のCAPEXは最終的に問題ではなくなります。二つ目は、中国のベンダーがこの牌桌全体をどのように覆すかを観察することです。
四、中国の安価なトークンによる価値の破壊：成功した技術、失敗した投資？
ビリー・チェン：中国のメーカーが、大規模モデルやマルチモーダルのあらゆる分野で、トークン価格の1/20、あるいは1%まで価格競争を始めた場合、最終的に生じる可能性があるのは、AIによる世界全体の社会的福利が向上し、AIの広範な採用が進む一方で、米国メーカーの収益が減少することである。そして、米国メーカーが失った収益は、中国のメーカーが完全に獲得するわけではなく、彼ら自身も価格競争を行っているためである。
最終的に、多数の開発者とユーザーは、高価なモデルと低価なモデルのハイブリッド形式を利用しました。この観点から見ると、価値創造は多数生じましたが、ビジネス上の価値の獲得はそれほど多くありませんでした。その結果として、米国企業の評価額は大きく下落し、中国企業は当然ながら台頭しますが、その台頭分も下落した評価額ほどには及びません。
したがって、これは今後注目すべきポイントの一つです。そのポイントにおいて、もしこの産業が最終的に電気自動車のように、消費者と開発者が満足する一方で、これらの企業への投資が今後数年間で依然として非常に高いROEリターンをもたらすことができるかどうかは、誰もが考えるべきことです。
Z氏：これはかなり恐ろしく聞こえます。Kimi K3、千問、あるいは他の何らかのモデルがClaudeやGPTを大幅に上回り、普及率が高まり、逆にOpenAIやAnthropicのユーザーを奪い、評価が下落し、市場が神話から目覚め、トップモデル企業の評価が圧縮された場合、セカンダリーマーケットでのパフォーマンスも良くないでしょう。両巨頭の上場時期も延期されます。最終的に、このようなシナリオになるのでしょうか？半年後にはこの状況が見られるでしょうか？
ビリーキエン：中国メーカーが世界市場シェアを拡大していることは、ほぼ確実だと考えています。オンラインの評価結果を見ると、オープンウェイト（いわゆる中国のオープンソースモデル）がクローズドソースに追いつくスピードが急速に速まっており、パフォーマンスの差も短くなっていることがわかります。
五、トークンマクシングからトークンバジェティングへ：クローズドソースとオープンソースの混在時代
ビリー・チエン：このロジックに基づくと、現在のシリコンバレーでは、従来の「予算は無限だ」といういわゆるToken Maxxing（Tokenを極限まで活用）から、「Tokenを非常に精緻に使用する必要がある」という考えにシフトしています。つまり、どのタスクに高級なTokenを使い、どのタスクに中低級なTokenを使うかという、Token Budgeting（Tokenの予算化）です。この考え方はすでに確立されています。
この論理に基づけば、世界全体で見れば、ハイエンドはClaudeのようなモデルを使い、ミドル〜ローエンドは中国のモデルを使うという使い方がすでに一般的な習慣となっています。したがって、私はこの現象は必ず起こると考えています。これが、先頃OpenAIが価格引き下げを始めた理由でもあります。Anthropicが予定通り上場するかどうかは不明ですが、もし予定通り上場した場合、その株価は中国企業による価格競争を十分に反映するでしょう。ここで言う価格競争とは、あなたと同等、あるいは類似の製品性能を提供しながら、最終的にその価格が数分の1、1/10、あるいは1%程度になることを意味します。
Z氏：これは中国市場が得意とするようなことのように聞こえます。京东や美团の頃の価格戦争のように、お互いに死に物狂いで戦って、最後に政府が「もうやめなさい」と言うような形になりますね。この戦いはどのように収束するのでしょうか？米中間でこのような戦いが続くと、一気にエスカレートしそうです。
ビリー・チェン：私は、この問題が各国の貿易交渉に取り入れられるかどうかを見極める必要があると思います。私の直感では、現時点では優先度はそれほど高くないと思います。というのも、貿易交渉では基本的に、自国で選挙民や就業人口が多数を占める産業が中心となるからです。例えば、オーストラリアは牛肉に注目し、アメリカはコーンに注目し、ヨーロッパは自動車に注目しています。なぜなら、それらは選挙民や就業人口が非常に多い産業だからです。しかし、AI自体は比較的エリート層で、十分に競争が激しい産業です。そのため、今後AIが各国の貿易戦争の交渉材料になるかどうかは、私にはまだ確信がありません。ただし、データコンプライアンスに関する交渉が絡む場合は、可能性はあると思います。
しかし短期的には、これはまた一つのグローバルな技術競争だと感じます。以前とは異なり、中国のeコマースにおける「百団戦争」や価格戦争は地域的なものでしたが、今回はある意味、グローバルなAIのコストパフォーマンス競争です。
六、価格戦争は貿易交渉に突入するか：主権AIが真の変数である
ビリ・チェン：ここで人々がこの戦いに参加することを阻む唯一の要因は、貿易戦争の交渉ではなく、各国が自国の安全保障を確保することへの懸念かもしれません。その結果、一部の地域では、コストパフォーマンスを無視して、自国の主権AIを自ら開発することを優先する可能性があります。これは別の話題だと思います。
Z氏：私もこの点について、あなたの見解がとても気になります。明らかに東アジアでは、台湾、日本、韓国はほぼすべてアメリカという「お兄さん」によって育てられ、米国系半導体陣営に属しています。以前あなたも言っていたように、このアジア株式市場のヒュープを理解するには、日本の通産省、韓国の経済企画体系、そして台湾の経済部と工研院といった、民間企業組織を動員する力に遡る必要があります。中国側を見ると、発展改革委員会、地方政府、産業ファンドが鍵となります。このロジックは、政府が勝者を選び出すものに似ています。では、西洋の経済システムはどのように考えますか？東アジアと西洋の経済圏は、国家戦略産業の動員において、それぞれどのような役割を果たし、どのような優劣があるとお考えですか？
ビリー・チェン：私はこの過程で、皆が以前のような上から下への国家主導の体制が常に効果を発揮してきたことに気づくと思います。以前、多くの経済学者は市場は介入できないものだと考え、100％市場に任せるのが最良だとされていました。しかし、韓国、日本、中国、その他の地域を含む東アジアの箸文化圏では、この上から下へのロジックが多くの産業を成功に導いてきたことがわかります。
このプロセスにはいくつかの無駄が生じますが、あることがあまりに重要になると、上から下へのアプローチは、第一に絶対的なリソースを保証し、第二にすべてのリソースを一つのことに集中させることができます。したがって、台湾のチップ、韓国、日本においても、この現象は常に有効であると私は考えます。
七、政府が再び参入：東アジアの「国家総動員体制」と箸文化圏の優位性
ビリー・チェン：この論理から見ると、アメリカやインドも同様の試みをしていますが、私はこのような模倣には何らかの意味があるかもしれませんが、箸文化圏ほど顕著な効果は得られないと思います。なぜなら、小さな政府下では利用可能なリソースが限られているからです。今日の状況を見ると、純粋な市場主義者たちにとっては、これはむしろ一発のひっかき傷となったでしょう。結局のところ、箸文化圏の論理——かつての鉄鋼や自動車から、中国の太陽光発電や電気自動車、そして現在の東アジアが得意とする半導体製造業に至るまで——上から下へのアプローチは、確かにしばしば効果的であることが証明されています。
Z氏：もし、このような政府による上からの調整ロジックを再び用いるなら、トップモデルに対して正確に適用することは可能でしょうか？例えば、中国がアリババやテンセント、または月の暗面に対して正確な調整を行うこと、あるいはアメリカのトランプが政治的力を多く用いて、以前にClaudeのFable 5に国家安全保障上の懸念があるとして、一般市民には開放せず、米軍のみに限定して提供したようなケースです。このような上からの調整は、トップモデルに対してもまだ有効でしょうか？つまり、かつて台湾の経済部と工研院が「資源、人材、資金をすべて新竹に集中させる」と宣言したような形です。
ビリー・チェン：わかりました。この現象は東アジアでは長期的に続くと考えています。これは、東アジア全体が比較的大きな政府というロジックを持っていることとも関係していると思います。また、東アジアには、官僚階級にせよ商人にせよ、ある意味で皆が士大夫の情熱を共有する文化が根付いており、そのため何かを成し遂げる際に、皆が共通の言語を持ち、リソースを共有して取り組むことができます。同じロジックで言えば、現在の西洋では少し難しいのではないかと思います。以前は可能でした。たとえば、ルーズベルト政権下のアメリカでは、当時の政府もかなり大きかったのです。
8. ブロックのローテーションとキャパシティーサイクル：最後に買い手になるな
ビクター：大テクノロジーに関して、ビルさんが短期と長期をどのように見ているのか気になります。20年という視点で見れば、インターネット企業は確かに数十倍に成長してきましたが、多くの投資家は、現在どの分野を選ぶか、短期的に良いリターンを得られるかに注目しています。最近では、半導体からの資金がソフトウェアや大テクノロジー領域へ流れ始めています。これは、今年下半期のテーマになるのでしょうか？それとも、状況を見ながら進むべきでしょうか？資金がどこへ流れ始めているか、何か兆候は見られますか？
ビリ・チェン：まず、私は短期のローテーションに特化した専門家ではありません。また、私が知る限り、多くの短期ローテーション自体も非常に混沌としています。市場には、遊資や韓国のヘッジファンド、香港、陸家嘴など、多数のスモールキャップからミドルキャップの投資家が存在し、彼らはしばしば銘柄を共有し、中規模の企業を一緒に購入します。その後、市場には小さな情報が広まり、結局みんなでその銘柄を炒め上げます。ある意味、これはかつて暗号資産業界で資本がセクターを追いかける様子と非常に似ています。
このプロセスでセクターを捉えようとすることは、非常に大変なことです。誰かがセクターを捉えようとするということは、そのナラティブを形成する側ではなく、むしろ後から入る側であることを意味します。これは本来、非常に良い投資ロジックとは言えません。ただし、メモリーが産業のボトルネックであることを早期に見抜くなど、基本面から今後のボトルネックを判断できるのであれば、それはトレンド駆動ではなく、産業チェーン全体のボトルネックを研究して駆動されるロジックになります。
したがって、あなたの質問に答えると、私は短期的なセクタートレンドを判断するのにそれほど得意ではありません。あなた自身がそのゲームの一部であり、そのゲームを仕掛けている人でない限り、私は皆様に、自分自身が特に信頼している資産を保有し続けることをお勧めします。あるいは、最終的には、ストレージや半導体、さらにはより広範なテクノロジー関連のETFのような、より広範なインデックスETFを購入することをお勧めします。自分の能力圈を守ることが、より重要だと思います。
9. 下流がすべてを決定する：アプリケーション層からクラウドベンダー、チップおよびストレージへの伝播チェーン
Z氏：現在の視点から見て、今後のAI市場全体の発展をどのように見ていますか？6月から7月にかけて、半導体とAI関連は大幅な下落を経験しましたが、11月の米国中期選挙以降、二次市場は調整や崩壊を迎えると予想しますか、それとも上昇すると見ていますか？
ビリー・チェン：私は市場トレンドの判断が得意ではありません。しかし、中期選挙や米国金利引き上げといった要因は、結局のところマクロ要因であると私は考えています。現在のマクロ環境は以前ほど楽観的ではありません。ポジションを持っている方は、今後のリバランスについてよく考えるべきです。一方、まだ十分なポジションを持っていない方は、機会をじっくり待つことができておめでとうございます。
一方で、ファンダメンタルズに関しては、下流アプリケーションの成長、あるいはAnthropicやOpenAIの収益が継続的に増加するか、それとも中国企業の競争などの変数に直面するかを注視することが非常に重要です。これが彼らのバリュエーションに大きな影響を与える可能性があります。あるいは、コーディング業務の成長が非常に速く、常に期待を上回っていることから、コーディングは本質的に、世界中のほぼすべてのホワイトカラー職を置き換える可能性があります。
この観察が重要だと思います。なぜなら、これは最下流に位置し、最下流が中流のクラウドベンダーの債務危機やCAPEX問題を決定し、それらが上流のチップおよびストレージの出荷量を左右するからです。したがって、これは下流から中流、そして上流へとつながる一連のロジックです。私は皆様に、この産業の実際の収益ベースの基本面を注視し、それが産業全体の過剰な高速成長を調整できるかどうかを確認することをお勧めします。
Z氏：下流の部分について、私が見ている限り、最も下流はAIのアプリケーション層ですが、その一つ上の層は大規模モデル層です。このAIアプリケーション層では、大規模モデル以外に他のアプリケーションがまだ見られないように思えますが、このような理解で正しいでしょうか？
ビリ・チェン：はい、その理解に賛成です。AI全体をソフトとハードに分けることができます。ソフト面では、現在の最大の収益は依然として大規模モデルから来ています。マルチモーダルにおける動画や画像の収益は、まだ大規模モデルに追いついていません。ハード面では、米国や中国のエムボディードAIやロボットについても、現在の収益はそれほど大きくないと思います。
その後、あなたが「成長を買う」「未来に賭ける」と言っているのは、ソフトウェアが最終的に世界の白領労働の10％、20％を置き換えることを期待しているからです。一方、ハードウェアについては、さまざまなサービス業や物理的な労働も、どれだけ置き換えられるかという点です。この観点から見ると、これは全球の労働市場が数十兆ドル規模であり、そのうち10兆ドルがソフトウェアAIとハードウェアAIによって置き換えられる可能性があるということです。もし10兆ドルに10倍、あるいは20倍のPS（売上倍率）を掛けると、100〜200兆ドルの時価総額の市場になります。将来的には、世界の産業全体において、農業は一部に過ぎず、工業化に続いて、AIが強化する産業が大きな部分を占めるでしょう。なぜなら、AI自体がサービス業や金融分野でさらに多くの価値を生み出す可能性があるからです。
十、ロボットとエMBODIED INTELLIGENCE：また一つの「電気自動車式」日米競争
Z氏：先ほどエムボディードAIについて話しましたが、ロボット分野について何かご存知ですか？アメリカでは、Figure AIなどのトップ評価を受けるロボット企業が注目されていますが、中国では宇樹科技が最も注目されており、8月10日にIPOを予定しているようです。米中におけるロボットの発展は、かつての電気自動車の状況に似ているように感じます。アメリカではアップルが車を作ると宣言しましたが、10年経ってもApple Carは実現していません。一方、小米は車作りを宣言してから3年で量産にこぎ着け、BYDやXPengといった強力なブランドも存在します。私は、このような製造業は中国の得意分野だと思っていますが、あなたの見解はいかがですか？
ビリー・チェン：私はロボット産業全体を電気自動車に例えるのがより適切だと思います。結局のところ、これはソフトウェアとハードウェアの組み合わせ、すなわち知能とハードウェアの統合だからです。中国自体が製造業の大國であることを考えれば、今後長い間、中国が世界に超高コストパフォーマンスの製品を供給し続けることになるでしょう。
アメリカの場合、携帯産業に少し似ているかもしれません。iPhoneのような製品が存在します。中国は最終的に、苹果以外のすべてのユーザーを世界のほぼすべて占める可能性がありますが、アメリカには独自の高級な「苹果」が存在するでしょう。市場ポジショニングの問題であれ、国家安全保障の考慮であれ、貿易障壁であれ、私は同じロジックがエミュレーティブ・インテリジェンスやロボットにも適用されると考えます。
結局、本質的にはすべて同じことです。携帯電話はある意味、手持ちの計算ツールであり、電気自動車が将来的にFSD（完全自動運転）を搭載すれば、それは車輪付きのロボットになります。そしてロボットも、結局はかつて携帯電話や電気自動車を作ったのと同じロジックで作られるでしょう。そのため、私はこの産業の未来が、かつての携帯電話や電気自動車の産業と非常に似たようになると予測しています。
十一、主権国家の興亡：なぜ次なるアジアは、依然としてアジアなのか
ビクター：以前あなたは世界人工知能大会（WAIC）に参加したと投稿されていましたね。現在、政府が本格的に関与する状況の中で、私は興味があります：東アジアの日本、韓国、台湾、中国はこのAIの波で大きく恩恵を受けています。一方、米国、ヨーロッパ、中東も異なるアプローチで大規模なAI投資を進めています。あなたは東アジアが過去の時代において、政府主導の計画的経済を通じて「超英趕美」のような画期的な発展を遂げた唯一の地域だったと述べていました。では、次なるAIの波において、どの国や地域が同様の可能性を秘めているとお考えですか？例えば東南アジアのマレーシアやベトナム、あるいはラテンアメリカやアフリカの一部の国々は、このような「政府モデルの転換」の機会を捉えることができるでしょうか？
ビリーキエン：貿易戦争を観察すると、メキシコのような国が一時的なアービトラージの恩恵を受けていることがわかります。しかし、主権国家の台頭という観点から見ると、いくつかのポイントがあると考えます。
まず、一定の人口。そして良質な教育と、言い換えれば勤勉である「遅延満足」の文化——明日のために投資する意欲である。これは、努力して学ぶことだけでなく、努力して貯蓄し、努力して投資することにも表れる。そのため、これらの要素が、儒教文化圏を、戦後、十数億人、あるいは20億人が農業国から先進経済へと移行できた、まれな、おそらく唯一の地域にしている。
体系的に考えても、21世紀において次のアジアは依然としてアジアだと感じます。シンガポールや韓国のように先進的で急速に進んでいる国もあれば、中国本土のように徐々に追いつきつつある国もあります。東南アジアの国々も、労働意欲があり、勤勉で、投資に前向きであるという条件を満たす必要があります。そのため、ベトナムも発展しているのが見られます。
時々、私は国を一つの企業のチームのように見なして、その成否を判断します。これは企業の評価と非常に似ています：遅延満足、未来への投資への意欲、グローバルな秩序への参加、そして適切な地理的・外部環境の存在です。したがって、主権国家の繁栄がセクターごとにローテーションするとは思っていません。私は、今後の恩恵の大部分は依然としてアジア諸国が得ると考えています。結局のところ、国家間の発展は、技術がすべての国や個人に平等な機会をもたらす一方で、機会と発展そのものは不平等であるということです。
十二、人口红利の終焉：インドが「AIによって最初にショートされる大国」である理由
ビクター：これは、あなたが以前書いた人口ボーナスに関する記事にも当てはまります。アジアのこれらの国々の主な利点もすべて人口ボーナスです。あなたは、インドがAIによって最初にショートされた世界最大の国であると指摘しました。その主な理由は、インドのソフトウェア業界が非常に盛んで、米国のシリコンバレーの受託生産拠点のような存在だからです。しかし、現在AIが最も置き換えるのは、白 collar やこれらのエンジニアであり、インドはまさにその影響を最も強く受けています。中国や日本のような人口が非常に多い他の国々は、今後その人口を利点に変えることができるでしょうか？それとも、インドと同じ問題に直面するのでしょうか？
ビリー・チエン：この質問の背後には、説明が必要だと思います。農業社会では、人口が必ずしも有利とは限りません。なぜなら、マルサスの罠（Malthusian Trap）があるからです。多くの子供を産んでも食糧が足りず、多くの人が餓死し、人口は再び均衡点に戻ります。しかし、工業社会になると、経済の好循環を開始し、人々に教育の機会を与えることができれば、労働力は低付加価値の仕事から高付加価値の仕事へと移行します。この過程で、主権国家、人口ボーナス、労働人口という言葉はすべて正の相関関係にあります。そのため、多くの工業化した主権国家の宣伝では、非常に子育てを奨励しています。
ここでの核心は、人口が仕事を必要とし、多くの雇用機会を生み出し、多くのものを生産して報酬を得、その報酬を使って消費を行い、消費によって人口が生み出したものが消費され、最終的に良い正の循環になることです。しかし、AI分野では、AI自体が多くの成果を生み出しますが、それほど多くの雇用機会を創出するとは限らず、結果として人口の消費能力が十分に得られない可能性があります。これがマスクが未来の貨幣現象は全体としてデフレ的なものになると述べる理由です。なぜなら、供給自体がそれほど希少でない場合、経済学の基本的な常識や人口に関する常識そのものが書き換えられる必要があるからです。
インドの微观事例に戻ると、インドにはかつて約300万～400万人のIT人口が存在し、それはインド国内の中産階級の夢の象徴であり、誰もが大人になったらIT業界に就こうと考えていた。しかし、それを打ち負かしたのは他の国のITエンジニアではなく、AnthropicのARR成長である。これは非常に興味深い現象だと私は思う。したがって、今後どのように人口ボーナスを捉えるべきかについては、状況に応じて考え直す必要がある。
13. ヨーロッパの課題：DeepMindがGoogleに売却されたことから見る人材流出
Z氏：ではヨーロッパは？どうやらヨーロッパが見落とされているようですね。先週、マスク氏が『エコノミスト』の編集長とインタビューを行い、その中でマスク氏は、ヨーロッパが移民によって混乱し、インターネット以降の発展を捉えられていないと述べ、ヨーロッパは後れを取っていると指摘しました。ヨーロッパにおけるAIの発展については、ご注目されていますか？
ビル・チエン：この分野についてはあまり詳しくありませんが、私の考えをお話しします。欧州のAIの物語は、DeepMindが最終的にGoogleに買収されたという出来事から、その一端が見えてきます。当時、DeepMindはインタビューで、継続して開発を進めたいが、大金を扱えるのはアメリカだけであり、彼らを買収し、資金を回収できるのもアメリカだけだと語っていました。そのため、欧州は依然として人材を生み出していますが、その生産力や財力は、0から1を生み出す段階までにとどまり、アメリカ以外の人材育成拠点となっているように見えます。
したがって、ヨーロッパは今後、AI分野だけでなく、電気自動車その他の先端産業においても、アジアからの大きな競争に直面することになるだろう。以前、JDバンスはアメリカの製造業衰退地域出身だという話があったが、将来、かつての先進国が「鉄のさびた国」になる可能性がある。例えば、日本の一人当たりGDPは現在4万ドルにとどまり、シンガポールの半分にも満たない。その核心的な理由は、過去十数年間にわたり、かつて利益を生んでいた先進産業が次々と他の競合者に奪われてきたことにある。中国自動車産業からの圧力もその一例である。
14. UBI、主権AI、およびガバナンス：AIはF-35のように同盟国にのみ販売される
ビクター：最後に気になりますが、先ほどAI、各国の競争、オープンソースとクローズドソースモデル、米中AI競争について話しました。今後、政府と産業界の間で、AIの全体的なガバナンスモデルがどのように変化するとお考えですか？長期的に見れば、AIが大量の労働力を置き換え、電信会社が過去にインフラとなったように、政府が提供するインフラとなる可能性があります。7月には、OpenAIの元役員も、米国がクローズドソースモデルの輸出を制限せず、中国のオープンソースモデルとの競争を許せば、AIが共産主義的なモデルになり、すべてのリソースが国家によって提供されるようになるのではないかと懸念していました。政府が今後AIをどのようにガバナンスするべきだとお考えですか？もしAIが労働力と雇用に大きな衝撃を与えた場合、UBIのようなモデルが登場する可能性はありますか？あなたの記事では、UBIは小国で効果的であると述べられていましたが。
ビリー・チエン：まずUBI（ユニバーサル・ベーシック・インカム）について言及したいと思います。私はこれまでいくつか反対意見を持ってきました。一つ目は、世界中を見ると、現在の食糧を平等に分配すれば、もはや誰も餓死することはないはずなのに、なぜ今でも餓死する人がいるのでしょうか？二つ目は、アメリカの貧富の差がこれほど大きいのに、なぜ低所得者の収入を上げたり、医療・健康制度を改革したりすることが難しいのでしょうか？
だから私が言いたいのは、UBIは最終的に政治的構造の設計の問題であるということです。それは当時の社会の総GDPと完全に線形な関係があるわけではありません。しかし今日、比較的良好に統治されているヨーロッパの小国では、失業保険や失業手当もかなり高く、ある意味ではすでにUBIが実現されています。したがって、私の考えでは、第一に、UBIは決して未来の話ではなく、すでに北欧諸国で起こっていることです；第二に、おそらくUBIは決して実現しないかもしれません。なぜなら、今日の食糧問題を見てもわかるように、人類全体の食糧はすでに十分にあるにもかかわらず、アフリカやハイチでは依然として人が餓死しているからです。
国家統治に関して言えば、人工知能自体が今日見られるように、生み出せる価値、あるいは置き換え可能な人間の知能は非常に強大であるため、将来、政府の介入が必ずあると考えます。民間のAIがどのような形であれ、主権AIは常に存在し続けるでしょう。政府はAI技術、AIデータ、AI能力の輸出入に強く関与するでしょう。さらに、AIは将来的に軍需品のように扱われる可能性があります。つまり、最良のAIを同盟国にのみ販売するのです。アメリカのF-35戦闘機と同じように。