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「リーマンショック」の再来が迫る?有名なベア投資家が1.5万字で詳述:OpenAIは必ず崩壊し、世界の株式市場は清算の危機

「リーマンショック」の再来が迫る?有名なベア投資家が1.5万字で詳述:OpenAIは必ず崩壊し、世界の株式市場は清算の危機

华尔街见闻华尔街见闻2026/07/17 01:41
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著者:华尔街见闻

Ed Zitronは、「本当のAIバブルは、実質的にはOpenAIバブルである」と考えています。もしOpenAIが最終的に失敗した場合、それはAI時代の「リーマン・ブラザーズ」となり、AI投資の論理を根本から崩し、データセンターやAIインフラ、さらには世界中のテック株の大規模な再評価を引き起こす可能性があります。これらの見解は、OpenAIがAI資本サイクル全体を支えるだけのビジネスモデルを持っているかどうかという重要な問題を示しています。

OpenAIのIPOが近づく中、約1万5千字に及ぶブログ記事が再びAIバブル論争を過熱させている。

長年AIに悲観的な立場を取り、多数のテック業界読者を持つコメンテーターEd Zitronは最近のブログ記事で、これまでで最も急進的な見方を提示した:本当のAIバブルの本質は「OpenAIバブル」に他ならず、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投資ロジック全体を崩壊に導き、データセンターやAIインフラ、さらには世界のテクノロジー株式全体の大規模な再評価が起きる可能性がある、というものだ。

これらの主張はすぐに金融メディアの注目を集めた。メディアによれば、Zitronの中心的な問いは「AIに価値があるか」ではなく、OpenAIはAIキャピタル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のかという点である。もし答えが否定的であれば、OpenAIを中心として構築された資金調達、演算力投資、資本支出体制は連鎖反応に直面しかねない。

もちろん、これが市場のコンセンサスではない。Oak Tree Capitalの共同創業者Howard Marksなど多くの投資家は最近、以前のようにAIが単なるバブルだという見方よりも、AIを汎用技術プラットフォーム(General Purpose Technology)として長期的価値があることを以前より認めており、現状の業界はまだ商業化初期段階にあると考えている。

AIバブルか、OpenAIバブルか?

多くの「AIバブル論」とは異なり、Zitronはより衝撃的な判断を提示した:

本当に懸念すべきは、業界全体ではなく、たった一社である。

彼の見方では、2022年末にChatGPTが登場して以来、OpenAIは事実上、生成AI時代全体の「信用アンカー」となっている。

投資家はAIが世界を変えると信じている;超大規模データセンターの建設は価値がある;GPU需要は長期間急成長し続ける;巨大なモデル会社は最終的に黒字化する;AIスタートアップは十分な終端ニーズを創出できる。

だが、これら全てはOpenAIの継続的かつ高速な成長が前提とZitronは見る。OpenAIは現在のAIブームを定義しただけでなく、資本市場のAI産業チェーン全体の評価ロジックも形作ったため、この中核的前提が崩れれば、影響は一企業のユニコーンの枠をはるかに超える可能性がある。

言い換えれば、OpenAIはすでに単なる一企業ではなく、AI投資サイクル全体の「システミックに重要な組織」となっている。

なぜOpenAIのビジネスモデルに根本的な欠陥があると考えるのか?

Zitronの疑念は主に3つの観点に集中している。

第一は、推論(Inference)コストが依然として高すぎるということ。

ChatGPTのユーザー規模が継続成長するにつれて、ユーザーごとの質問一つ一つがGPU・電力・サーバーコストの拡大に直結している。大量ユーザーが長期間、低価格もしくは無料で利用し続け、法人向け収益成長がコストをカバーできなければ、規模拡大はむしろ赤字拡大につながる。

第二は、資本支出がキャッシュフロー改善を大きく上回っていること。

現在AI業界でもっとも大きい支出は既にモデル訓練ではなく、推論用演算力、GPU調達、そして世界的なデータセンター構築である。

OpenAIやそのパートナーは数百億ドル、さらにそれ以上規模のデータセンター投資を推進しているが、こうしたプロジェクトは費用回収までに通常数年かかる。将来的にAI需要が予想に届かない場合、多くのインフラが稼働率低下に見舞われかねない。

第三は、外部資金調達への継続的依存である。

Zitronの分析では、OpenAIは今後数年間も、モデル開発、計算資源調達、インフラ構築などの支出をカバーするため継続的な資金調達が必要だとしている。資本市場のリスク許容度が低下したり、資金調達環境が引き締まりが進めば、ビジネスモデルはさらに大きな圧力に直面する。

これらの主張は現時点ではZitron個人の意見にとどまり、OpenAI公式には認められていないが、直近の市場におけるAI投資回収率(ROI)論争を反映している。

なぜOracle、CoreWeaveやデータセンター運営企業が注目され始めたのか?

OpenAI本体よりも、Zitronが懸念するのは産業チェーンのレバレッジ効果である。

過去2年間、米国テクノロジー業界では前例のないデータセンター建設ブームが起こっている。

Microsoft、Google、Meta、Amazonなどのハイパースケーラー(Hyperscalers)はそろって資本支出を拡大;一方、OracleやCoreWeaveなどはAIコンピューティング能力構築の任務をますます多く担い始めている。

こうしたプロジェクトは長期リース、プロジェクトファイナンス、プライベートクレジット、社債、大規模な資本支出に大きく依存している。

将来的にOpenAIのような主要顧客の需要が期待に届かない場合、あるいは資本市場によるAI収益再評価が起これば、データセンターの資産稼働率、リース契約、資金調達力などに連鎖的な悪影響が広がる可能性がある。

報道各社は、Zitronが指摘するのは、OpenAIが重大な失敗をすればOracleやCoreWeaveなどAIインフラ需要の急成長に依存してきた企業群が真っ先に影響を受けるということ。なぜなら、これまで市場はこうした企業に対しAI需要の持続的爆発を前提に高い評価を与えてきたからだ。

もちろん今のところ、Microsoft、Meta、Alphabetなどのテック大手はAI資本支出を継続拡大しており、AIインフラ投資は長期戦略に合致していると強調しているため、資本支出が一斉に縮小する兆しは市場ではまだ見られない。

AnthropicやSoftBankはなぜ議論に巻き込まれたのか?

OpenAIだけでなく、ZitronはAnthropicにも批判の矛先を向けている。

その理由は、両社は異なる発展経路を取っているが、いずれも莫大な資金をかけてモデルを開発し、計算資源を調達し、大型テック企業の計算インフラ・資金提供を頼みとするという共通点がある点だ。今後AIの商業化スピードが期待より低ければ、両社ともに収益性圧力に直面しかねない。

さらに何度も言及されるのがSoftBankである。

ここ数年、SoftBankは大型AI投資の最前線に舞い戻り、AIインフラ・チップ・モデル開発企業への投資に積極的に取り組んでいる。

今後AI業界がバリュエーション調整フェーズに入った場合、SoftBankが抱える巨大なAI資産ポートフォリオもまた市場の注目を浴びることになる。しかし、現時点でSoftBank側は依然AIの長期発展に強気姿勢を保っており、次世代テクノロジー革命の重要な方向と見なしている。

AI関連取引は既に加熱しすぎているのか?

実際、AIがバブルフェーズに入ったかどうか、ウォール街での議論は一年以上続いている。

バブル論支持派はこう指摘する:

  • AIインフラ投資の成長速度は収益成長をはるかに上回る;
  • 大型モデルの収益化モデルは未だ十分に証明されていない;
  • データセンターの資本支出は過去最高を記録している;
  • 市場の評価はますます今後数年の成長期待に依存している。

一方、楽観派はAIは典型的な汎用技術革命であり、インターネットや電化と同様、初期投資は短期的利益を大幅に上回っても、長期的には新たな産業・ビジネスモデルを創出できると見る。

Howard Marksも最近、最初はAIは単なるバブルかと疑ったが、今ではその長期的価値をより認めるようになったと述べている。彼は現代AIが示す推論・コンテキスト理解・インタラクション能力はかつてないものであり、単純に歴史的投機バブルと比較することはできないという。

一部の学術研究もより中立的な結論を示している:現在のAI市場には真の技術的進歩が存在する一方、局所的なバリュエーション加熱と資本支出過剰も見られるため、「技術革命に一部バブルが重なる」状態であり、単なる投機的狂乱ではないとしている。

本当に注目すべきは、OpenAIが崩壊するかどうかではない

Zitronの主張に同意するか否かに関わらず、彼の投げかけた疑問は今や多くの投資家の注目点になっている:

AIへの投資はいつ安定したキャッシュフローを生み出せるのか?

過去1年間、資本市場ではAI関連資本支出は多ければ多いほど良い、という雰囲気が支配的だった。

だが最近では、チップ銘柄、サーバーメーカー、クラウド企業いずれも、投資家が注目する指標が変化してきた:企業のAI収入成長率、AI製品の課金率、推論コストの低下スピード、データセンター稼働率、AI投資の回収サイクルなどだ。

これらの指標が持続的に改善すれば、現在の巨額資本支出はインターネット時代の先見的投資のように正当化されるかもしれない。しかし、商業化のスピードが拡大する投資にずっと遅れれば、AI関連取引の評価ロジックは再び見直しの時を迎える可能性がある。

だからこそ、Ed Zitronの長文が本当に巻き起こした議論の本質は「OpenAIが次のリーマン・ブラザーズとなるか否か」ではなく、AI時代で今最も本質的な問い——記録的な資本支出が続く中で、キャッシュフローと収益性は本当に追いつくのか——を改めて投資家の前に突きつけたことなのだ。この問いの答えこそが、今後数年間の世界AI取引の真の方向性を決するだろう。

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免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。

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