「OpenAIが崩壊すれば、世界の株式市場は清算される恐れ」：大空売り筋が1.5万字の長文でAIバブル論争を引き起こす

OpenAIのIPOが近づく中、約1万5000字に及ぶブログ記事が再びAIバブル論争を最高潮に押し上げている。

長期にわたりAIに弱気で、多くのテクノロジー業界の読者を持つ評論家エド・ジトロン（Ed Zitron）は、先日公開したブログ記事の中で、これまでで最も過激な判断を打ち出した。すなわち、真のAIバブルとは本質的に「OpenAIバブル」であり、もしOpenAIが最終的に失敗すれば、AI時代の「リーマン・ブラザーズ」となり、AI投資のロジック全体を突き崩すだけでなく、データセンターやAIインフラ、さらにはグローバル・テクノロジー株の大規模な再評価を引き起こしかねない、というものだ。

この見解はすぐに金融メディアの注目を集めた。メディアの見方では、ジトロンの核となる主張はAIに価値があるかどうかではなく、OpenAIがAI資本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かどうかだ。もし答えがノーであれば、OpenAIを中心に構築された資金調達、計算能力への投資、設備投資の体系は連鎖的な反応に直面する可能性がある。

もちろん、これは市場のコンセンサスではない。オークツリー・キャピタルの共同創業者ハワード・マークス氏を含む投資家は最近、以前はAIは単なるバブルかもしれないと考えていたが、今では汎用技術プラットフォーム（General Purpose Technology）としてのAIの長期的価値をより認めており、業界は依然として商業化の初期段階にあると述べている。

AIバブルか、それともOpenAIバブルか？

多くの「AIバブル論」とは異なり、ジトロンはより衝撃的な判断を提示した。本当に懸念すべきはAI業界全体ではなく、一つの会社である、と。

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「信用のアンカー」となっている。

投資家は次のことを信じたがっている。AIは世界を変える、超大規模データセンターは建設する価値がある、GPU需要は長期的に高成長を続ける、超巨大モデル企業は最終的に収益化する、AIスタートアップは十分な最終需要を生み出せる、と。

そしてこれらすべては、ジトロンによれば、OpenAIが持続的に高成長するという前提の上に成り立っている。彼は、OpenAIが現在のAIブームを定義しただけでなく、AI産業チェーン全体に対する資本市場の評価ロジックを形成したため、この核心的な前提が崩れれば、その衝撃は1社のユニコーン企業にとどまらない可能性があると指摘する。

言い換えれば、OpenAIはもはや単なる一企業ではなく、AI投資サイクル全体における「システム上重要な機関」に近い存在なのだ。

なぜ彼はOpenAIのビジネスモデルに根本的欠陥があると考えるのか？

ジトロンの疑問は主に3つの点に集中している。

第一に、推論（Inference）コストが依然として高すぎることだ。

ChatGPTのユーザー規模が持続的に拡大するにつれ、ユーザーが質問をするたびにGPU、電力、サーバーコストが増え続ける。もし大量のユーザーが長期間にわたり低価格帯や無料プランに留まり、エンタープライズ向け収入の伸びがコストを同時にカバーできなければ、規模の拡大はむしろ損失の拡大を意味する可能性がある。

第二に、設備投資がキャッシュフローの改善よりもはるかに速いことだ。

現在、AI業界の最大の支出はもはやモデル訓練ではなく、推論用の計算能力、GPU調達、そしてグローバルなデータセンター建設である。

OpenAIとそのパートナーは数百億ドル、あるいはそれを超える規模のデータセンター投資を推進しており、これらのプロジェクトは通常、投資回収に長年を要する。もし将来、AI需要の伸びが予想を下回れば、多くのインフラで稼働率が低下する問題が生じる可能性がある。

第三に、外部資金調達への継続的な依存である。

ジトロンの分析によると、OpenAIはモデル研究開発、計算能力の調達、インフラ建設などの支出を賄うために、今後何年にもわたって継続的な資金調達を必要とするだろう。資本市場のリスク選好が低下したり、資金調達環境が引き締まったりすれば、そのビジネスモデルはより大きな圧力に直面するという。

これらの見解は現時点ではジトロン個人の判断であり、OpenAI側の承認を得たものではないが、AIの投資収益率（ROI）をめぐる最近の市場の議論を確かに反映している。

なぜOracle、CoreWeave、データセンター事業者が焦点となるのか？

OpenAI自体よりも、ジトロンがより懸念してい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、米国のテクノロジー業界は前例のないデータセンター建設ブームに沸いた。

マイクロソフト、グーグル、メタ、アマゾンなどの超大規模クラウド事業者（ハイパースケーラー）は相次いで設備投資を増額した。一方、オラクル、CoreWeaveといった企業は、AI計算能力の構築タスクをますます担うようになっている。

これらのプロジェクトは、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、大規模な設備投資に大きく依存している。

もし将来、OpenAIなど中核顧客の需要が予想を下回ったり、資本市場がAIの投資収益率を再評価したりすれば、データセンター資産の稼働率、リース契約、さらには資金調達能力にまで影響が及ぶ可能性がある。

メディアは、ジトロンが、OpenAIに大きな挫折が生じた場合、AIインフラ需要の成長に依存するオラクルやCoreWeaveなどの企業が最初に影響を受ける可能性があると考えていると指摘する。なぜなら、これまで市場がこれらの企業に与えてきた高い評価は、AI需要の継続的な爆発的増加という期待に大きく基づいていたからだ。

もちろん、現在もマイクロソフト、メタ、アルファベットなどのテクノロジー大手はAIへの設備投資を拡大し続けており、AIインフラ投資が長期戦略に合致すると広く強調している。そのため、市場には設備投資が全面縮小する兆候はまだ見られない。

なぜAnthropicやソフトバンクも議論に巻き込まれるのか？

OpenAIに加えて、ジトロンはAnthropicにも矛先を向けた。

彼の理由は、両社は異なる発展経路を取っているものの、モデル構築や計算能力の調達に巨額の資金を継続的に投入する必要があり、大手テクノロジー企業からの計算リソースと資金調達支援に依存しているという共通点があるからだ。もし将来、AIの商業化スピードが予想を下回れば、両社とも収益圧力に直面する可能性がある。

もう一社、繰り返し言及されるのがソフトバンクである。

近年、ソフトバンクは大型AI投資の最前線に復帰し、AIインフラやチップ、モデル企業への出資に積極的に参加している。

もしAI業界が将来、バリュエーション調整局面に入れば、ソフトバンクの巨大なAIポートフォリオも当然、市場の注目対象となる。ただし、現在ソフトバンク側は依然としてAIの長期的発展に強気の賭けをしており、それを次のテクノロジー革命の重要な方向性と見なしている。

AI取引はすでに過熱しているのか？

実際、AIがバブル段階に入ったかどうかをめぐるウォール街の議論はすでに1年以上続いている。

「バブル論」を支持する側は次のように考えている。

AIインフラ投資の伸びは収入の伸びをはるかに上回っている。大規模モデルの収益モデルは依然として完全には検証されていない。データセンターの設備投資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間の成長期待に依存するようになっている。

一方、楽観派は次のように考える。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に、初期投資は短期的な利益をはるかに上回ることが多いが、長期的には新たな産業やビジネスモデルを創造できる。

ハワード・マークス氏は最近、当初はAIが単なるバブルかもしれないと懐疑的だったが、現在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。同氏は、現代のAIが示す推論、文脈理解、対話能力には前例のない特徴があり、したがって歴史上の投機的バブルと単純に類推することはできないと指摘する。

一部の学術研究は、より中立的な結論を提示している。現在のAI市場には真の技術進歩が存在する一方で、部分的なバリュエーション過熱と設備投資の先行という問題も存在する。そのため、単なる投機的狂騒ではなく、「技術革命に部分的バブルが重なった」状態に近いという。

本当に注目すべきは、OpenAIが倒れるかどうかではない

ジトロンの判断に同意するかどうかにかかわらず、彼が提起した問題は、ますます多くの投資家の焦点となりつつある。

AIへの投資は、いつ安定したキャッシュフローとして結実するのか。

過去1年間、資本市場はAIへの設備投資は多ければ多いほど良いとほぼ黙認してきた。

しかし最近では、チップ株、サーバーメーカー、クラウドコンピューティング企業のいずれにおいても、投資家は別の指標群により注目し始めている。企業のAI収入の伸び、AI製品の有料課金率、推論コストの低下速度、データセンターの稼働率、AI投資の回収期間などだ。

これらの指標が持続的に改善すれば、現在の巨額の設備投資は、最終的にインターネット時代のような先見的な投資であったと証明されるかもしれない。しかし、商業化のスピードが投資拡大に長期間遅れをとれば、AI取引に対する市場の評価ロジックも再調整を迫られる可能性がある。

したがって、エド・ジトロンの長文が本当に議論を呼んだのは、「OpenAIが必ず次のリーマン・ブラザーズになるかどうか」ではなく、AI時代の最も核心的な問題を再び投資家の前に突きつけたことにある。すなわち、設備投資が記録を更新し続けた後、キャッシュフローと収益力は本当に追いつけるのか、という点だ。この問いへの答えこそが、今後数年間のグローバルなAI取引の真の方向性を決めるのかもしれない。