ARK Invest最高経営責任者（CEO）のキャシー・ウッド氏は、破壊的イノベーションの研究で知られる同社の代表として、人工知能が持続的なインフレを引き起こすかどうかをめぐり、ペーシング・スクエア・キャピタル・マネジメント創設者のビル・アクマン氏に公に反論し、AI推論コストの低下が消費者物価への圧力を抑えながら、より強い経済成長を支えうると主張した。ソーシャルメディアプラットフォームXおよびARK自身の市場解説を通じて行われたこの反応は、連邦準備制度理事会（FRB）の利上げがコンピューティングインフラへの継続的な投資を抑制できなかった場合に懸念されるという見方を受けてのものだ。

ウッド氏はまた、1790年にまで遡る記録を引用し、長期借入コストの広く注目される指標である10年物国債利回りを歴史的な中央値近くに位置づけている。この意見の対立は、より安価なテクノロジーと大規模な建設支出がインフレを異なる方向に押し上げうることを浮き彫りにしている。両投資家とも従来の前提に疑問を呈しているが、AIインフラ構築の経済的帰結については大きく異なる解釈に達している。

応酬の背景にある利上げ

連邦準備制度理事会（FRB）は2026年9月16日、政策金利であるフェデラルファンド（FF）金利の誘導目標を25ベーシスポイント（0.25ポイントに相当）引き上げ、全会一致の投票により目標範囲を3.75%～4.00%に設定した。この金利は、経済全体の銀行、企業、家計の信用コストに影響を与える。当局者はインフレが高止まりしているとし、物価上昇率を2%の目標に戻す取り組みを再確認した。

アクマン氏は9月25日、Xへの投稿でこの決定に疑問を呈した。より高い借入コストにもかかわらず、コンピューティング能力とエネルギーへの需要は強いままにとどまる可能性があり、大きなAIブレークスルーを追求する企業は、並外れて大きなリターンを期待しているために投資を続けるかもしれないと示唆した。彼の見方では、期待リターンの引力が、より高い資金調達コストの重荷を上回りうるという。

彼の懸念の中心は、資金調達コストが財・サービスに転嫁されることにある。AI投資が堅調に推移すれば、引き締め的な政策は経済を冷やすのに十分な額の支出削減なしにコストを押し上げ、コスト上昇とさらなる利上げのサイクルを生み出しかねないと彼は警告した。

ウッド氏は9月29日、異なる解釈を示し、実質利回り（インフレ調整後のリターン）と、期待を上回る経済成長を指摘した。彼女の主張によれば、金利の上昇は単なる金融引き締めではなく、より強い経済見通しを反映している可能性があり、一方で生産性の向上が消費者物価の抑制に役立つという。

同氏は10月3日、Xへの投稿で次のように述べた。

ビル・アクマン氏のインフレに関する投稿は、1970年代後半の状況を思い起こさせた。当時も同様の懸念が至る所にあった。その後に来たのは、PCとソフトウェア革命に後押しされた、より強い成長とインフレの低下だった。今日のイノベーションプラットフォームはさらに大きな影響を及ぼしうると我々は考えている。……

— Cathie Wood (@CathieDWood) 2026年10月3日

FRBは9月の声明で、インフレの高まりが継続的な問題であると特定しつつも、堅調な経済拡大、強い生産性の伸び、そして力強い設備投資を報告した。この組み合わせは、企業がインフラを構築し事業を拡大する間、効率の向上が物価圧力と共存しうることを示唆している。

ウッド氏にとって、歴史的な利回り比較は最近の利上げを評価する際の文脈を提供するものだ。しかし、歴史的な中央値だけでは現在の政策が制限的かどうかを判断することはできない。金利上昇の経済的影響を評価する際には、インフレ期待、借入環境、そして生産性の動向もすべて重要であり、議論が続く中で両投資家はこれらの要因を異なる形で重みづけている。

AI推論コストの低下がインフレ論争を再形成

ARKの10月号のIn The Know市場解説で、ウッド氏はテクノロジーコストの急落に言及し、一定の性能レベルでのAI推論コストが年99.99%低下したと引用した。推論とは、訓練済みモデルを実行して回答や予測などの出力を生成することを指す。一度行われるモデルの訓練とは異なり、推論はモデルが使用されるたびに発生する継続的なコストだ。この推定値は、モデルやコンピューティングシステムの向上に伴い、同等の能力を提供するコストを比較したものである。

このような低下のより広範な経済的影響は、企業がその効率性をどの程度広く採用するかに依存する。潜在的な節約は、自動化を支援し、サービスコストを引き下げ、以前は多くの組織にとって高価すぎるとされていたツールへのアクセスを拡大する可能性がある。

ウッド氏はこれらの変化を、ChatGPTを手がけるOpenAIと結びつけ、同社のレベニューランレート（年間収益換算額）が200億ドルから700億ドルに上昇したと述べた。彼女はこの増加を、より安価なAIが大幅に大きな利用を促進しうることの証拠として提示した。ランレートは、報告済みの完成した年度の売上ではなく、年換算ベースで収益を表すものである。

彼女は潜在的な結果を「良性のデフレ」、すなわち生産コストの低下に伴い生産性の向上が産出量を支えるシナリオとして描写している。これは、需要の弱体化によって引き起こされる物価下落とは異なる。しかし、急速なインフラ構築の期間中は、より安価な推論が高騰する電力、土地、建設コストと共存しうる。この緊張関係が論争の核心にある。

アクマン氏の懸念は、AIサービスを支えるデータセンターやその他の物理インフラの需要に関わるものだ。より安価な推論が利用を増加させれば、電力供給とコンピューティング能力に圧力を加える可能性があり、それにより技術改善のペースと並んで新規供給の速度が重要となる。

ウッド氏はまた、長年インフレ圧力の兆候として注目されてきた指標である米国のマネーサプライが約5.7%増加したことに言及し、この拡大はインフレの再燃を引き起こしていないと主張した。ARKのブリーフィングはさらに、世界のデータセンター資金調達の約90%が米国で行われていると指摘しており、この集中が論争の対象となっているインフラ構築の中心に米国経済を置いている。

この公の対立は、生産性向上によるコスト低下が、人工知能の物理的基盤の構築によって生じる物価圧力を相殺できるかどうかという中心的な疑問を未解決のまま残している。両投資家ともインフラ構築の規模を認識しているが、それが物価にとって何を意味するかについては大きく異なる結論を導き出している。