ただ一つのリンクだけが経済的効果を証明したAIチェーン

Nvidiaの最新四半期の業績は、まるで誰もが挑戦しなかった低予算モデルのようだった。収益は960億2000万ドル粗利益率は75％です。この企業は、1四半期で540億ドルの非GAAP純利益を上げました。これは、S&P 500企業が1年間で得る利益よりも多い数値です。ジェンセン・ホアンは、需要が「非常に高い」と述べ、次の四半期には1080億ドルになると予測しました。

その数値――1四半期で960億ドル――は、ある経済全体の中心をなすものです。それは一連の連鎖を形成しています。企業のIT予算からAIモデル提供業者へ、そしてクラウドプラットフォームへと続き、最終的にはその実現を可能にするチップへと至ります。この研究につながった記事では、安価なトークンや高コストのチップ、そしてAIの利益が得られないという状況が、その連鎖の端で別の故事を語っているのかどうかが問われていました。

そうです。需要が減少しているからではありません。問題は、Nvidiaがサプライチェーン上で得るお金が、これまでのところ、そのお金を元に戻せるという証拠を持てない企業から得られていることです。

これは、1865年に提唱された経済学の原理に基づくメカニズムです。ウィリアム・スタンレー・ジェヴンスは、石炭がより安価で、燃焼効率が高くなったことで、人々が石炭を少なく使わなくなるどころか、むしろ多く使うようになったことに気づきました。単位あたりの資源の節約効果は、量の増加によって相殺されてしまったのです。

これこそが、AIトークンが起きている状況です。AIトークンとは、企業がOpenAI、Anthropic、Googleなどから購入してAIモデルを動作させるための計算能力の単位です。AIトークンの総コストは…2025年第1四半期から2026年第1四半期にかけて、67％減少し、1百万トークンあたりの価格は18.40ドルから6.07ドルに下がった。どうやら、問題が解決したようです。より安いコンピュータということは、AIのコストも低くなるということです。

総企業のAI投資を除く同じ期間で3倍以上に増加し、115億ドルから370億ドルに上った。そして、平均的な企業のAI予算今年、約700万ドルから1160万ドルに上昇し、65％の増加となっています。

ジェヴォンズのパラドックスは、単位経済に関しては何も考えていません。有用なリソースを十分に安価にすることで、消費量が急増します。企業は、チャットボットではなく、検索や推理、再試行、自己修正を行う自律的なワークフローであるAIエージェントが、初期の予算で用いられていた対話型ツールよりも5倍から30倍多くのトークンを消費することを発見しました。10回の修正サイクルを実行するエージェントは、1回の処理で得られるトークンの量の50倍ものトークンを消費します。また、検索パイプラインによって追加されるコンテキストにより、平均的なクエリのコストは直接の質問よりも4倍から6倍も高くなります。

これらの内容は、各ユーザーごとの料金表には一切記載されていません。従来の定額制の価格モデルは、APIトークンが定額制を代替し、エージェントがチャットボットを代替する場合には適用されません。

その結果、予算環境がこうなる。Uberは、2026年のAI投資資金を4ヶ月で使い果たし、その全額を開発者向けのアントロップ社のClaude Codeに投じました。Uberの社長兼COOは、トークン消費量が増えることと顧客のパフォーマンス向上との間に明確な関連性は「まだ存在していない」と述べました。スターバックスは、9ヶ月も経たずにAI在庫管理システムを廃止しました。その理由は、そのシステムが日常業務において機能しなかったからです。AmazonやMetaも、エンジニアたちが無意味なタスクを与えてシステムを利用するようにしたため、内部のAIランキングシステムを廃止せざるを得なかったのです。

経営者の中で、AIのROIを確実に測定できる人はわずか29％です。CEOの56％は、AIから何の純粋な財政的利益も得られないと報告しています。また、Gartnerによると、2027年までには40％以上のエージェンシーAIプロジェクトが中止されると予測されています。その主な理由は、コストが高すぎることや、収益が明確でないことです。

企業たちは愚かではない。問題は、パイロットレベルの経済性が生産コストを正確に予測できないことだ。そして、「デモンストレーションでうまく動作する」と「大規模な実施で利益が得られる」という間の差が、今では数ヶ月分の予算不足として計られている。

今、お金の流れを追ってみましょう。企業はモデルプロバイダーに支払いをします。モデルプロバイダーやクラウドプラットフォームは、チップやデータセンター、ネットワーク機器に費用を支払います。Nvidiaはこの流れの中で重要な役割を果たしています。

アマゾン、マイクロソフト、アルファベット、メタという4大ハイパースカーラーは、このことに取り組んでいる。2026年には、資本支出に約7000億ドルを投じる予定で、前年の記録的な4100億ドルから77％増加しています。アマゾンだけが導いている。2000億ドル。マイクロソフト、グーグル、メタはそれぞれ1,150億ドルから1,900億ドルの規模で投資している。

これが財務諸表のキャッシュフローにどのような影響を与えるかがわかります。アマゾンの過去12ヶ月間の自由キャッシュフローは、現在-116億ドルとなっています。1年前には約400億ドルもの自由キャッシュフローを生み出していた会社ですが、今では収入よりもインフラ投資に多くの資金を使っているのです。アルファベットの自由キャッシュフローは年比で20％減少し、530億ドルになりました。メタの場合は23％減少し、385億ドルになりました。マイクロソフトの場合は6％減少し、670億ドルになりました。

2025年、アルファベット社の長期負債は465億ドルにまで増加しました。昨年秋には250億ドルの債券発行が行われました。アマゾンは、事業の拡大が続く中で、資本や負債を増やす可能性があると表明しています。両社は合計で4200億ドル以上の現金を保有しており、これにより即時的なリスクは抑えられています。しかし、問題は自由現金フローの不足です。これらの企業は、初めて、運営資金をインフラ投資に使っているのです。回収期間は18〜36ヶ月です。

彼らが購入しているのは、Nvidiaが販売している製品です。Nvidiaの過去12ヶ月間の収益成長率は83％です。投資資本利益率は87％です。フリーキャッシュフロー率は47％です。この会社は昨年、1270億ドルものフリーキャッシュフローを生み出し、市場価値は5兆ドルに達しています。

このサイクルにおけるNvidiaのビジネスモデルは、構造的に単純です。つまり、ハードウェアを一度だけ販売し、75％の利益率で販売するのです。また、CUDAソフトウェアエコシステムによってユーザー基盤が固定され、移行コストも生じます。大規模クラウド企業は減価償却のリスクを負い、企業側は利用度のリスクを負います。Nvidiaはこれらのリスクを全く負いません。

利用に関する問題が何らかの形で解決されるまでは。

これが投資に対する考え方に重要な意味を持つ理由があります。それは、このサイクルの中で次に何が起こるかに関係しています。

インフラ企業はすでに建設段階を成功裏に終えている。Nvidiaの利益率がそれを示している。問題は、AIが成長するかどうかではなく、実際に支出される資金がその証拠である。問題は、7000億ドル規模の巨大企業が今年どれだけ投資するか、そして2030年までに5兆ドルもの資金を使うという計画が、実際に企業が得られる利益によって正当化されるかどうかだ。

もしジェヴォンズのパラドックスが、予算制御が対処できる範囲を超えて消費を急増させ続けるなら、巨大企業は需要に応えるためにさらに多くのインフラを必要とすることになります。そしてニューワイエントは引き続きチップを販売しています。これが好景気のシナリオであり、ハウングが「黄金時代」という概念で語っているのも、新しい研究施設やオープンモデル、物理的AIがすべて活用される状況を指しています。

しかし、他の道もデータ上で明らかになっています。もし企業が、自社のAI投資がそれに見合うものではないことを証明し始めれば——実際、CEOの56％がすでにそう述べている——予算管理が厳格になるでしょう。現在、AI投資を管理しているFinOpsチームは、組織の98％で、2年前の31％から増加しています。彼らはワークロードをより安価なモデルに割り当て、制限を設け、使用量を制御します。大規模な企業のほぼ半数は、今やコンピューティングリソースの大部分を推論処理に費やしており、1年前の3分の1未満だったのです。推論処理が、コスト圧力が生じる場所です。

予算が厳しくなると、大規模クラウドサービス企業は利用可能な能力が不足する。利用可能な能力が低いということは、GPUの利用率が低下することを意味し、そこで得られる7000億ドルのチップの収益は、当初設定された価格に達しないことになる。財務状態が良好な企業なら、その影響を受け入れることができる。Amazonなら、1年間は正味の現金流がマイナスになることもある。しかし、収入が急増しない場合、単なる減価償却費だけで、利益率が長期間圧迫されることになる。

そして、ハイパースカーラーの成長が鈍化した場合、5兆ドルという市場価値を持つ最上位の企業も同じように困難に直面するでしょう。Nvidiaの先見的なP/E比率は56です。市場は引き続き2桁の成長が続くと見ているのです。一方、過去のP/E比率は26で、これは昨年の収益が83％も低かったためです。

議論の焦点は、Nvidiaが依然として重要かどうかではありません。問題は、市場価値が5兆ドルもある株価の場合、下流産業の経済状況がチップレベルの動きほど強くないという状況で、その株を保有することが妥当かどうかです。

これを考える最も適切な方法は、サイクルの移行という観点から考えることです。私たちは、1〜2つのラボが需要を創出し、経済的な側面も単純だった「トレーニング段階」から、何百もの企業がトークンを購入し、エージェントが予想不可能な量でそれらを消費する、インフォレーションに重点を置く段階へと移行しています。また、ROIの計算もまだ行われている最中です。

その移行期において、チップを販売する企業だけが、これまでに経済的に成功している存在です。その他のすべての関係者——月間で六桁の請求金額を出す企業や、数百十億ドルをデータセンターに投資する大企業たち——は、利益が得られるという信念のもとで運営されています。

ジェヴォンズのパラドックスというのは、消費は増加するだろうということです。一方、予算の枯渇は、お金が足りないということです。この二つの力の間のギャップこそが、現在の実際の投資リスクの所在です。