Fazzari et al. (1988) に由来しChinnが修正したフレームワークは、AI関連資本支出（capex）の持続性を評価する上で最も示唆に富む視点を提供する。企業財務における本来の優先順位付け理論（ペッキング・オーダー理論）は、企業が内部資金すなわち利益留保とキャッシュフローを優先し、その後に負債や株式発行などの外部資金に頼るというものである。グラフの最も低い水平部分は、営業キャッシュフローによる資金調達に対応している。

これまでAI投資の需要曲線は、資金供給曲線のこの水平部分と交差していた。つまり、最大手のテクノロジー企業は内部生成資金でAIインフラの構築を賄うことができていた。しかし2026年以降、Amazon、Microsoft、Alphabet、Metaなどのハイパースケーラーと呼ばれる大規模なクラウド・AIインフラプロバイダーは、外部資金調達への依存を強めている。対象となる支出は主に、大規模AIモデルの訓練と展開に必要なデータセンター建設、専用半導体、GPUクラスターに向けられている。十分なキャッシュフローを持たない他のAI関連企業は、数ヶ月前からすでに外部資本市場を利用している。同時に、AI投資資本に対する需要曲線全体は引き続き外側へシフトし続けている。

この変化は、The Economistの分析で記録されており、資本市場におけるAIの拡大する足跡が株式市場から債券市場へと延伸していることが指摘されている。

Slok (July 28, 2026)の調査によると、主要ハイパースケーラーのフリーキャッシュフローは2028年から上昇すると予測されている。ただし、この予測は実現した成果ではなく推計にすぎず、その実現はAI関連収益ストリームすなわちクラウドAIサービス、ライセンシング、エンタープライズ導入が、巨額の初期資本コストを相殺するのに十分な規模に拡大するか否かに大きく依存している。

参考として、主要4社のハイパースケーラーの資本支出計画はBloomberg (July 30, 2026)で詳述されており、調達コストが上昇する中でもAI投資ブームは依然として堅調であることを示している。

優先順位付けフレームワーク（図1）に戻ると、重要な含意が浮かび上がる。これらのハイパースケーラーに適用される社債利回りの上昇は、彼らが需要する資金調達量を減少させるだろう。ハイパースケーラーが内部の現金準備でAI投資を賄えていた時代、彼らは社債利回り上昇の影響からほぼ隔離されていた。今後は外部債務市場への依存が高まるにつれ、その隔離は薄れ、金利動向がAIインフラ投資のペースと規模に対してより重大な制約要因となる可能性がある。