人工知能(AI)インフラの構築には、米国だけで2025年から2032年の間に約10.3兆ドルのコストがかかると予測されている。この投資が見合うものとなるには、AIセクターがこの期間の終わりまでに年間約3.7兆ドルの収益を生み出す必要がある。

これらの数値は、コロンビア・ビジネス・スクールのStijn Van Nieuwerburgh教授によるものであり、同教授の分析は経済学者が米国経済に関する新たな研究を発表する長年のフォーラムであるBrookings Papers on Economic Activityカンファレンスで発表された。この研究は、AI建設ラッシュに注目するすべての人が密かに抱いてきた疑問、すなわち「この計算は実際に成立するのか?」に答えようとするものである。

建設ラッシュを支える数字

中心的な予測では、2032年までに約182.7ギガワットのデータセンター能力を追加するとしている。参考までに、これは驚異的な規模の電力インフラであり、投資支出は米国GDPの年間約3.63%に相当する。

この規模を理解するために、報告書はこの建設ラッシュが鉄道網や州間高速道路網の建設といった歴史的なインフラ投資を上回ると指摘している。

1ユニットあたりの経済性も同様に厳しい状況を示している。この分析では、完全稼働時に黒字化するには設置済みGPU時間あたり約5.5ドルの収益が必要と見積もられている。これは各チップのリターンを顧客が実際にAIコンピュートに支払う対価に直接結びつけるベンチマークである。稼働率がより現実的な80%に低下した場合、この数字はGPU時間あたり6.9ドルに上昇する。

モデルで使用されているリターンのしきい値は、債務ファイナンスの影響を計算前に測る指標である10%のレバレッジなしリターンと、50%のキャッシュフローマージンを想定している。これらのベンチマークを達成するには、AIセクターが現在から2032年まで年率約80%の複利収益成長を維持する必要がある。

この成長率は、それぞれChatGPTとClaudeの開発元であるOpenAIとAnthropicのの合計年間収益ランレート約1,000億ドルをベンチマークとしている。約7年間で年間収益を1,000億ドルから3.7兆ドルへと拡大するという軌跡は、ピッチデッキでは印象的に見えるが、リスク委員会のホワイトボードの前では気が遠くなるようなものである。

どのように資金調達されているか

報告書は資金調達構造を掘り下げており、これはシステミックリスクを懸念する人々にとって特に重要な分野である。Microsoft、Amazon、Googleといったハイパースケーラー(最大級のクラウドおよびデータセンターネットワークの運営企業)は、AIインフラの野心に資金を供給するために、外部債務や複雑な金融取引にますます頼るようになっている。

報告書は、この相互接続性を、AIサービスの需要が建設されるキャパシティほど急速に拡大しない場合の潜在的なシステミックリスクの原因として指摘している。AI需要の不足は、テクノロジー企業自身だけでなく、その債務の反対側にいる貸し手や投資家にも影響を及ぼすことになる。外部債務によって資金調達されたデータセンターの過剰キャパシティは、内部留保によって賄われた過剰キャパシティとはまったく異なる問題である。

3.7兆ドルの問い

2032年までに年間3.7兆ドルの収益目標を達成することは、その年の予想米GDPの約9.2%に相当する。

また、資金調達の可用性にかかわらず建設ラッシュを遅らせる可能性のある物理的制約も存在する。発電能力と電力網の容量は、米国の多くの地域で依然としてボトルネックとなっている。新しい発電所や送電線の許認可のタイムラインは、AI投資のタイムラインが求めるものをはるかに超えて長引くことが多い。

報告書はまた、稼働率についても疑問を提起している。182.7GWのキャパシティを構築しても、その能力が実際に使用されなければリターンは生まれない。完全稼働時と80%稼働時のGPU時間あたり5.5ドルと6.9ドルという収益要件の違いは、経済性が需要変動にいかに敏感であるかを物語っている。

この研究はこれらの数値を、セクターの収益軌跡が現在進行中のインフラ投資のペースを支えられるかを評価するためのベンチマークとして位置づけている。この物差しで測れば、今後注目すべき指標は、主要AIラボの収益開示、設置済みGPUキャパシティの稼働状況、ハイパースケーラーが外部債務を調達する条件、そして新規発電と許認可が報告書が指摘する制約を解消していくペースである。