AIブルマーケットを決定する主要な変数

執筆：趙穎

出典：ウォールストリート・ビューーン

原油価格が1バレル100ドルを超え、ホルムズ海峡は依然として通常の開放状態に戻っておらず、インフレと金利の圧力が再び高まっているため、FRBの金利引き下げ期待はより脆弱になっている。従来のマクロフレームワークでは、これは高評価のテクノロジー株にとって快適な環境ではない。しかし、米国株式市場は新高を更新し、AIチェーンは引き続き資金に追われている。

国金証券のマクロアナリスト、宋雪涛は5月25日のレポートで、「現在のAI市場は理性的な熱狂段階にあり、バブルは出現しているが、コントロールを失っていない」と指摘した。この文の鍵は「バブル」ではなく、「理性的」な熱狂にある：Agentic AIが補助ツールから自律実行ツールへと進化し、市場が初めてAIが「資金を消費」から「利益を生む」ビジネスサイクルへと移行する様子を明確に見ることができる。

理性的側面では、エージェントアプリケーションの拡散により、トークン消費量、推論計算リソースの需要、および大手企業のARRが急激に増加している。一方、熱狂的な側面では、評価額がすでに2027〜2028年の成長見込みをすでに織り込んでいる。5月20日現在、米国株式市場のビッグセブンの先物PERは約35倍であり、S&P500の残り493社は約25倍である。このプレミアムは、通常の成長株のロジックではなく、AIの浸透速度が過去の技術革命の5〜8倍に達することを前提にしている。

しかし、AI バブルが継続できるかどうかを決定するのは、単一四半期の業績やある1つのヒットアプリではなく、3つの変数である：短期的には流動性ショック、特に原油価格、インフレ、金利、および円キャリートレードの決済；中期的には産業の実現度、AIの浸透速度が現在の評価に見合っているか；長期的にはエネルギー、電力網、雇用、社会的抵抗、そしてハードウェア技術の劇的変化といったより本質的な制約である。

過去のAI取引ラウンドでは、市場が最も懸念していたのは、大手企業が資金を急速に投入することだった：データセンター、GPU、クラウドインフラへの投資は膨大だが、収益回収の道筋が明確ではなかった。Agentic AIの変化は、これ以上Copilot型の補助ツールではなく、Autopilot型の自律実行ツールへと進化している点にある。

これは二つの結果をもたらしました。

第一に、トークン消費量が再び加速する。GPT登場後の第一波需要はモデル能力の向上によるものであり、エージェントの実装後の第二波需要は推論計算能力の爆発によるものである。自律的なタスク実行は、より長いコンテキスト、より複雑なステップ、より頻繁なモデル呼び出しを意味し、推論は訓練後の副次的な要素ではなく、継続的な計算リソースを消費する主要な戦場となる。

第二に、収益見通しが上方修正された。代表的なエージェントアプリケーションであるOpenclawやClaude Coworkの普及により、モデルベンダーの年間継続的収益（ARR）が急激に増加している。資料に引用された年中予測によると、Anthropicの年間ARR見通しは年初の90億ドルから440億ドルへ引き上げられ、平均して6週間ごとに倍増している。この傾向が継続すれば、来年のARRは3000億ドルを超える可能性がある。

これは、市場がもはやCapexを単純に罰しない理由を説明している。収益成長率が十分に速ければ、資本支出は負担から強みへと変わる。そのため、NVIDIA、Broadcom、および光モジュールやストレージなどのハードウェアチェーンが再び支えられた。

この輪のAI資産が原油価格の上昇に逆らったのは、マクロリスクが消えたからではなく、いくつかの力が一時的にリスクを上回ったからである。

まず、産業チェーンの需要が拡散しています。推論段階ではGPUだけでなく、CPU、光モジュール、ストレージも高成長のロジックに取り込まれています。800G/1.6T光モジュールが需要過多となり、高級ストレージの需要が上昇しています。Light Countingは、2026年には800Gトランシーバーの出荷量が2倍以上に増加し、1.6Tポートの出荷量は2025年の低い基数から数千万個へと成長し、2026年には1.6Tチップセットの売上高が20億ドルを超えると予測しています。今後3年間も高い成長率を維持する見込みです。

次に、テクノロジー大手の業績が非常に強かったことです。第1四半期のS&P 500のEPS成長率は約27.1％と、2021年第4四半期以来の最高水準となり、そのうちMeta、Alphabet、アマゾンの3社が指数の利益増加の70％を貢献しました。これらの大型銘柄が引き続き利益を上げ続ける限り、オイル価格の衝撃による指数への圧力は先送りされます。

第三に、米国の成長がAIインフラへの依存度を高めていることである。過去数四半期にわたり、米国のGDP成長の半分以上がAIインフラ投資によって寄与してきた。非農業雇用や小売などの総量データはまだ良好であり、雇用構造はすでに分化しているが、総量が明確に弱まる前には、市場がスタグフレーション取引にすぐに切り替えるのは難しい。

さらに直接的な要因として、大手テクノロジー企業は、航空、宅配、鉄道、化学、自動車、観光などの業界ほど石油価格に敏感ではない。彼らは石油価格よりも電力価格を恐れている。伝統的な実体経済が石油価格の圧力を受けている際、資金はむしろAI資産に集まりやすくなり、「安全資産」としての取引と成長取引が混在する。

AI行情の危険は、産業基盤がないことではなく、市場が価格を速やかに決定してしまうことにある。

米国株式市場の7大企業の先行PERは35倍、S&P500の残り493社は25倍。この評価差の背後には、今後3～5年でAIインフラが継続的に拡大し、計算能力、クラウド、データセンター、半導体の需要が高調を維持するという非常にスムーズな未来が隐れています。AIは広告、検索、クラウドサービス、オフィスソフト、コード生成、金融リスク管理、カスタマーサポート、投資調査、コンテンツなどさまざまなシーンに継続的に浸透し、収益貢献と効率向上が同時に実現します。

しかし、技術革命はこれほど順調に進むことはめったにない。電力は発明から大規模な生産ラインへの適用までに約40年かかり、コンピューターには約25年かかった。現在、AIが市場で価格付けされている拡散速度は、それがこれらの汎用技術よりも5〜8倍速く進むことを要求している。

不可能ではないが、許容範囲は非常に狭い。AIアプリケーションの商業化が資本支出より遅れ、推論需要が訓練需要に追いつかない、または減価償却と電力コストが利益率を圧迫し始めると、評価はまず反応する。産業の方向性が正しいからといって、株価が無限に先取りできるわけではない。

短期の本当の圧力は流動性から来ている。

ホルムズ海峡が長期にわたり開通しない場合、原油価格が100ドル以上を維持し、さらに上昇すれば、インフレはエネルギー価格からサービス業、輸送、原材料へと広がる。4月の米国PPIは前年比で9.8%まで上昇し、2022年10月以来の最高水準となった。インフレが固定化すれば、FRBの政策路線は強制的に見直されることになる。

スワップ市場は、今年の米連邦準備制度理事会（FRB）の利上げを0.8回と織り込んでおり、欧州中央銀行（ECB）や英国中央銀行（BOE）はさらに2回以上利上げすると予想されています。一方で、FRBの人事変更に伴う政策独立性への疑念や、FOMC内の意見対立の増加により、市場は今後の緩和政策への信頼を弱めています。

日本もまたグレーライノである。日本は長年にわたり、グローバルなレバレッジ取引の資金調達拠点であったが、円安とインフレ圧力により日本銀行は引き締めシグナルを発信し、30年物日本国債の利回りはすでに4％を超えた。もし日本の資金調達コストがさらに上昇し、グローバルなカレンシー・カーリー取引のポジション決済を引き起こす場合、高評価のAI資産もまた例外ではいられない。

5月15日にはすでに一度同様のシナリオが発生した：10年物米国債利回りが4.5％を突破し、30年物が5％を突破。高密度なモメンタム取引が冷え込み、フィラデルフィア半導体指数は1日で約4％下落、ナスダック指数は約1.5％下落した。これはトレンドの反転を示す証拠ではないが、過熱した取引が金利に非常に敏感であることを示している。

短期における最も重要な比較は単純です：ARR（年間定期収入）の上方修正速度が金利上昇速度を上回れるかどうかです。上回れない場合、資金はまずより確実性の高いハードウェアセクターに縮小する可能性があります。流動性がさらに悪化し、AI収益予測がさらに上方修正できない場合、評価圧力は明確に拡大します。

中期の試練は産業の実現である。一般技術革命は通常、直線的に上昇するのではなく、「まず加速、次に減速、再び加速」のプロセスをたどる。まず資本の波が訪れ、次に組織の調整が行われ、最後に生産性の解放が実現する。インターネットの初期段階でも、投資の熱狂、資本支出の拡大、資産バブルを経験し、真の生産性の改善は数年後にようやく徐々に顕在化した。

現在のAIによる価格設定の課題は、企業の組織構造の迅速な適応、労働者の迅速な再教育、ビジネスモデルの迅速な実現、そして社会的な強い抵抗の回避がほぼ必要とされる点にある。このような速度は、人類の歴史において珍しい。

長期制約がより厳しくなります。

第一はエネルギーとインフラです。AIデータセンターは大量の電力と冷却水を必要とし、送電網の拡張、変圧器、蓄電はPPT上の変数ではなく、現実のボトルネックです。AIインフラが継続的に社会全体の電力コストを押し上げれば、規制と社会的な反発が強まります。

次に雇用と消費である。AIは短期的に企業の効率を向上させ、エンジニアやカスタマーサポートなどの職種の需要を減らす可能性があるが、技術的失業が新規職の創出を上回ると、住民の消費能力が弱体化する。B側の効率向上は最終的にC側の購買力によって実現されるため、AI以外のセクターが不況に陥れば、AIも長期的に単独で繁栄することは難しい。

第三は社会的受容度である。中国では年初、全民がOpenclawを導入するブームが起こったが、米国ではデータセンターによる電力料金の上昇や技術的失業への反発が高まっている。これはAIの浸透速度に影響を与える。

第四に、ハードウェア技術の劇的進化である。DeepSeekの瞬間のようなエンジニアリングのブレイクスルーが発生し、計算能力、ストレージ、伝送効率が大幅に向上すれば、今日最も不足しているハードウェアの环节が突然過剰になる可能性がある。ハードウェアチェーンの高成長ロジックは、決して覆せないわけではない。

AI産業の長期的な見通しは依然として楽観的です。技術的失業や生産関係の再構築に伴う社会的矛盾を考慮しなければ、AIは全要素生産性の向上を実現し、経済がスタグフレーションの圧力から脱却するのに貢献する可能性があります。金融市場が途中でレバレッジを削減したとしても、残されるデータセンター、低コスト技術、および実証済みのアプリケーションシーンは、次なる産業拡張の基盤となる可能性があります。

しかし、株価の評価は産業のビジョンそのものではない。このAIバブルで最も検証されるべきは、現在の市場が期待するARR、ROI、技術の浸透速度が、オイル価格、インフレ、金利、社会的制約がすべて厳しくなる環境下でも継続して実現できるかどうかである。方向性が正しいことは、バブルがなぜ生まれたかを説明するだけにすぎず、実現のスピードこそがバブルが制御不能になるかどうかを決定する。