アーサー・ヘイズ:AI投資ブームが信用危機を引き起こせばビットコインは100万ドルを超える可能性
重要ポイント
- •アーサー・ヘイズは現在のAI投資サイクルを2000年のドットコム崩壊ではなく、2008年以前の米国住宅市場に似た債務主導の信用バブルに例えている。
- •AIインフラへの年間支出は4000億〜7000億ドルと推定され、データセンター建設は2027年〜2028年にかけて顕著な鈍化が見込まれている。
- •ヘイズは、AI信用市場の深刻な収縮が米国当局に財務省の為替安定化基金を通じて最大2800億ドルの資金動員を促す可能性があると主張している。
- •結果として生じる流動性注入はマネーサプライを拡大し、アルゴリズムによって2100万コインに供給が上限設定されたビットコインを時間の経過とともに100万ドル超に押し上げる可能性がある。
- •ヘイズは短期的にはビットコインが60,000ドル〜70,000ドルのレンジで取引され、売り圧力が強まれば50,000ドルへの下落もあり得ると予想している。

暗号資産投資ファームMaelstromの最高投資責任者でありBitMEXの共同創設者であるアーサー・ヘイズによると、人工知能への投資ブームが大規模な米国政府の介入を必要とする信用危機に至った場合、ビットコインは最終的に100万ドルを上回る可能性があるという。
ヘイズは8月5日付のニュースレターでこの見解を詳述し、現在のAI支出の急増が従来の技術バブルよりも不動産信用バブルにより近いと主張した。
信用バブルとしてのAI支出
ヘイズは、現在のAI投資サイクルが持続可能な技術的利益ではなく、主にデータセンター建設への融資によって牽引されていると主張する。インターネット企業が収益を生み出せずに崩壊した2000年のドットコムバブルとは異なり、彼はAIセクターが2008年の金融危機以前の米国住宅市場に似た債務主導のインフラ拡大を経験していると考えている。Microsoft、Alphabet、Meta、Amazonなどの主要テクノロジー企業はAIインフラの構築に数百億ドルを投じると約束しており、予想されるリターンが実現しない場合にはリスクにさらされる資本が大幅に拡大している。
彼は2027年半ばから後半にかけてデータセンター建設の鈍化が予想され、2028年までにより顕著な減速が見込まれると指摘した。
ヘイズはまた、AI投資の規模についてより広範な懸念を示した。AIインフラへの年間支出は4000億ドルから7000億ドルと推定されているが、批判者は多くのエンタープライズAIプロジェクトがいまだ有意なリターンをもたらしていないと指摘している。同時に、高価なGPUはデータセンターが建設コストを回収する前に陳腐化するリスクがある。最先端のAIアクセラレータチップの製品サイクルは通常2年以下であることを考慮すると、これは特に脆弱な点である。
電力網の制約、長引く許認可プロセス、サプライチェーンのボトルネックにより、発表された多くのプロジェクトが完成せず、セクター全体の圧力がさらに強まる可能性もある。
政府介入とビットコイン
ヘイズは、AI関連の信用市場の深刻な収縮が米国当局の介入を引き起こす可能性が高いと主張する。彼は、財務省の為替安定化基金(1934年の金準備法に基づき創設され、当初は通貨市場への介入を目的とした枠組み)が現在約280億ドルを保有していると指摘した。過去の救済プログラムに匹敵するレバレッジを通じて、当局はAI関連企業を支援するために最大2800億ドルを動員できると彼は論じた。
こうした流動性注入はマネーサプライを拡大し、最終的にビットコインのような稀少資産に恩恵をもたらすとヘイズは述べた。ビットコインの供給はアルゴリズムによって2100万コインに上限が設定されており、これが時間の経過とともに暗号資産を100万ドル超へと押し上げる一助になるとした。
短期展望
長期的な強気見方を持つ一方で、ヘイズは短期的にはビットコインが60,000ドル〜70,000ドルのレンジにとどまると予想している。売り圧力が強まれば、価格が一時的に50,000ドルに向けて下落する可能性があると警告した。
背景
ヘイズは暗号資産界隈で最も著名な市場コメンテーターの一人として広く認識されている。業界で最も初期の暗号資産デリバティブ取引所の一つであるBitMEXの共同創設者として、彼はマクロ経済とグローバル流動性の枠組みを通じてビットコインを分析する評価を確立した。
ヘイズは2024年のブル市場でビットコインが100,000ドルを超える上昇を正確に予測したが、一部の短期的な予測は外れた。彼のエッセイは暗号資産投資家の間で引き続き注目されており、市場の議論に頻繁に影響を与えている。
ビットコインの価格予測は非常に投機的なものであり、アナリストはこれまで暗号資産市場サイクルのタイミングと規模の予測に苦労してきた歴史がある。