AIブームは、多くの投資家が認識しているよりも不安定な土台の上に築かれている可能性がある。BitMEX共同創業者のアーサー・ヘイズは、2026年6月26日に行われたBonnie Blockchainとのインタビューの中で鋭い見解を示した。すなわち、AIバブルにはすでに静かに勢いを増しつつある3つの要因 ― エネルギーコストの上昇、政府政策の予測不能性、そしてオープンソース代替技術の加速的な台頭 ― によって急激な調整が起こるリスクがあるというものだ。
Summary
重要なポイント
- アーサー・ヘイズは、AI市場が3つの相互に関連した脅威による調整局面に直面していると警告している。
- 地政学的緊張により、4〜6か月以内に原油価格が大きく上昇し、AI計算コストが増大する可能性がある。
- AnthropicのAIモデルに対する米政府の制限は、政策によってユーザーのアクセスが突然遮断され得ることを示している。
- 中国のオープンソースAIモデルは、米国の競合とほぼ同等の性能を約10分の1のコストで提供している。
- オープンソースAIへのシフトは、米国の大手AI企業の価格決定力と利益率を直接脅かしている。
AI市場がまだ十分に織り込んでいない3つの脅威
多くのAIバリュエーションは、クリーンな前提条件の上に成り立っている。すなわち、エネルギーコストは抑えられ、アクセスは開かれたままであり、安価な競合がプレミアム価格を脅かさない、というものだ。ヘイズは、これら3つの前提が同時に圧力にさらされており、市場はまだその現実に追いついていないと主張する。
彼の分析に耳を傾ける価値があるのは、これらのリスクが相互に結びついている点にある。どの要因も単独で作用しているわけではない。原油価格を押し上げる地政学的ショックは、ちょうど同じタイミングで政策規制がエンタープライズ顧客を不安にさせる中、運営コストを増幅させる。一方で、より安価なオープンソースモデルの波が、米国のAI企業がこれまで課してきたプレミアムを静かに侵食していく。これらが組み合わさることで、現在のAIバリュエーションの過熱感では吸収しきれないかもしれないストレスシナリオが形成される。
エネルギーコストはAI計算と収益性に圧力をかけ得る
AI計算は、本質的にはエネルギービジネスである。大規模モデルを支えるデータセンターは膨大な電力を消費しており、その電力は依然として化石燃料価格と強く結びついている。
原油価格上昇の影響
ヘイズは、地政学的緊張 ― 米国とイランの紛争の可能性を含む ― を、原油価格の大幅な急騰を引き起こし得る現実的なきっかけとして挙げた。彼の見積もりでは、価格は4〜6か月以内に顕著に上昇し得るという。そのような動きは、大規模なAIインフラを運営するすべての企業の運営コストに直接波及する。
エネルギーコストの上昇は、単に利益率を圧迫するだけではない。AI投資の前提となっている構造的な弱点を露呈させることになる。多くのAI企業の成長予測は、比較的安定した投入コストを前提としている。エネルギー費用の持続的な上昇は、そうした収益性モデルの見直しを迫ることになり、その見直しは急激なものになり得る。
投資家にとって重要である理由
ヘイズによれば、AI成長シナリオを前提に構築された多くのポートフォリオは、この変数をまったく織り込んでいない可能性がある。これは些細な見落としではない。もしエネルギーコストが十分に急激に上昇すれば、特定のAIビジネスの財務構造全体がまったく別物に見え始める。
政府の政策はAIユーザーに不確実性をもたらす
AIにおける規制リスクは抽象的なものではなく、すでに具体的な形で現れている。ヘイズは、AnthropicのMythosおよびFableモデルに対する米政府の制限を、政策決定がいかに予告なくアクセスを妨げ得るかを示す実例として挙げた。これは外部ユーザーだけでなく、場合によっては社内の人間にも影響を及ぼす。
AnthropicのAIモデルに対する米国の制限
Anthropicのモデルに対する制限は、より広いダイナミクスを示している。すなわち、AIを巡る政治的に緊張した環境においては、重要なツールへのアクセスが政府の裁量でオフにされ得るということだ。国内ユーザーにとって、それはコンプライアンス上の頭痛の種である。これらのサービスに依存する海外企業や個人にとっては、より深刻なオペレーショナルリスクとなる。
別の観点では、オープンウェイトモデルを巡る業界全体の議論が激しさを増している。Business Insiderによれば、Nvidia、Meta、Microsoft、OpenAI、Googleを含む20社以上が、「Open Weights and American AI Leadership」と題された公開書簡に署名し、オープンウェイトAI開発を支持した。一方で、Anthropicはこの書簡に名を連ねておらず、ベンチャーキャピタリストのデビッド・サックスやBenchmarkのゼネラルパートナーであるビル・ガーリーらから批判を受けた。彼らは、同社が沈黙を守ることで自社の経済モデルを守ろうとしているのではないかと示唆している。
非米国企業およびユーザーにとってのリスク
米国外で、米国拠点のAIサービスへの継続的なアクセスを前提に事業を構築してきた企業にとって、これは単なる政治的な見世物以上の意味を持つ。突発的な政策変更によって、支払い状況や契約上の合意に関係なく、サービスが完全に遮断される可能性があるのだ。ヘイズは、この脆弱性は現在のAIバリュエーションに十分反映されておらず、今後企業がAIプロバイダーを選定する際の判断を大きく変え得ると主張した。
オープンソースAIモデルは米国AI企業の価格設定と支配力に挑戦する
ヘイズが挙げた3つ目の脅威は、構造的に最も破壊的なものかもしれない。多くは中国のチームによって開発されているオープンソースAIモデルが、米国のクローズドシステムに匹敵する性能を、はるかに低い価格で実現している。
中国のオープンソースモデルが持つコストと性能の優位性
ヘイズによれば、これらのモデルはしばしば、同等の米国製品の約10分の1のコストで、同様の性能を提供しているという。この価格差だけでも、コストに敏感なエンタープライズ顧客を引きつけるには十分だ。Business Insiderはまた、中国のAIラボMoonshotが構築したオープンウェイトモデルKimi K3の最近のローンチについて報じている。これは複数のベンチマークで米国のトップクローズドモデルに匹敵しており、ヘイズの指摘に具体的な裏付けを与えている。
競争圧力はもはや理論上のものではない。Kimi K3のようなモデルが業界全体で大きな注目を集める中、米国企業が価格プレミアムを維持できるかどうかという問いは、もはや簡単に退けられないものになっている。
ユーザーデータのコントロールと依存度低減の利点
コスト面を超えて、オープンソースモデルはクローズドシステムには本質的に不可能なものを提供する。すなわち、ユーザーによるデータのコントロールである。他国の規制判断に結びついたインフラ上で機密性の高い業務を運用することに慎重な企業にとって、セルフホスト型の代替手段の魅力は急速に高まっている。
これはまさに、参入障壁（モート）を侵食するダイナミクスである。米国のAI企業は、高い利益率を根拠に高いバリュエーションを正当化してきた。もし市場の相当部分が、コスト削減とデータ主権への懸念の組み合わせによって、より安価なセルフホスト型の代替手段へと移行すれば、これらの利益率には持続的な圧力がかかることになる。ヘイズは、このシフトが米国AI企業の価格決定力を直接脅かしていると結論づけており、オープンウェイトモデルに対する業界全体の反応は、この脅威がシリコンバレー全体で真剣に受け止められていることを示している。
これら3つのリスクを貫くより深い含意は、AI市場が複数の側面で同時に「ベストケースシナリオ」を織り込んでいる可能性があるという点だ。エネルギーが安価にとどまり、政府が寛容であり、手頃な代替手段が現れなければ、プレミアムなAIバリュエーションは維持される。これらの前提のいずれか1つでも崩れれば、計算は難しくなる。3つすべてが同時に崩れれば、ヘイズが警告する調整は、もはや憶測というより算術に近いものに見えてくる。
FAQ
アーサー・ヘイズによれば、AIバブルを脅かす主なリスクは何ですか？
アーサー・ヘイズは3つの主な脅威を挙げている。地政学的緊張によって引き起こされるエネルギーコストの上昇、AIモデルへのアクセスを突然制限し得る厳格な政府政策、そして特に中国の開発者によるオープンソースAI代替技術からの競争の激化である。
原油価格の上昇はAI産業にどのような影響を与えますか？
米国とイランの紛争などの地政学的緊張によって引き起こされ得る原油価格の上昇は、4〜6か月以内にAIデータセンターの運営に必要なエネルギーコストを増大させる可能性がある。これは、安定した運営コストを前提としたビジネスモデルを持つAI企業の収益性に圧力をかけることになる。
なぜ政府の政策はAIユーザーに不確実性をもたらすのですか？
AnthropicのMythosおよびFable AIモデルに適用されたもののような米政府の制限は、特にこれらのサービスに依存する非米国企業のユーザーに対して、アクセスを突然遮断し得る。これにより、ヘイズが現在のAI市場のバリュエーションに十分織り込まれていないと主張する、オペレーションおよびサービス継続性のリスクが生じる。
オープンソースAIモデルは米国のAI企業にどのような影響を与えますか？
特に中国の開発者によるオープンソースAIモデルは、クローズドな米国システムと同等の性能を、約10分の1のコストで提供している。また、ユーザーが自らのデータをより強くコントロールできるようにし、米国プラットフォームへの依存度を下げることを可能にする。これらの要因が組み合わさることで、現在のAI企業のバリュエーションを支えている価格決定力と利益率が脅かされている。
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本記事は人工知能の支援を受けて作成され、編集部による確認を経ています。
