AIの再評価：ヘッジファンドが倍賭けし、ゴールドマン・サックスが3兆ドルのトークン経済を描く

これは単なる戦術的なトレードではない。AI駆動型の戦略は、明確なパフォーマンスの閾値を超えた。バークレイヘッジのデータによると、投資プロセス全体に機械学習を体系的に統合しているヘッジファンドは、2023年以降、従来型のシステム運用戦略を年平均で3～4パーセントポイントも上回る成績を残しており、その差は拡大し続けている 。かつては実験的な優位性に過ぎなかったものが、今や競争力のあるリターンを得るための「構造的必須事項」と評されるまでになっている 。

セクターに流入する資金は莫大だ。モルガン・スタンレー・リサーチは、2028年までに約3兆ドルものAI関連インフラ投資が世界経済を循環し、その支出の80%以上がまだこれから実行されると試算している 。モルガン・スタンレーは、この大型投資を投機的なテクノロジー支出ではなく「産業的な構築」と特徴付けており、導入段階は試験運用から具体的な生産性ソリューションへと移行している 。

2030年のトークン経済：月間120京トークン

世界中の資金がAIを動かすハードウェアに殺到する一方で、ゴールドマン・サックス・リサーチはソフトウェアレイヤーが消費するリソースの定量的なロードマップを提示している。米国半導体・ITサービス担当シニア株式アナリストのジム・シュナイダー氏は、2026年5月のレポートで、エージェンティックAI（自律型AI）が世界のトークン消費量を、2026年の月間約5京トークンから、2030年には約120京トークンに押し上げると予測した 。

この成長は、大きく二つの分野に分かれている。

• 消費者向けAIエージェントは、2030年までに月間約60京トークンを消費すると予測されており、これは12倍の増加に相当する。これらのエージェントは、オンラインショッピング、旅行予約、メール、個人の生産性ツールなどで稼働する 。
• エンタープライズ向け（企業向け）AIエージェントは、同期間に月間約56京トークンを消費し、24倍の増加が見込まれている 。

この需要を支える原動力は、AIクエリ総数の飛躍的な増加予測である。ゴールドマン・サックスは、1日のAIクエリが2025年の約50億件から2030年には230億件にまで増加し、その最大30％にあたる約69億件が自律的に動作する非人間エージェントによって処理されると予想している 。

2040年の展望とコストの罠

ゴールドマン・サックスは、2030年の数字を単なる通過点と見なしている。同行の長期分析によれば、エンタープライズ向けAIエージェントがAI経済の最大の乗数となり、企業導入がピーク速度に達した場合、トークン消費量は2040年までに55倍にまで拡大する可能性がある 。

しかし、このレポートは手放しの強気一辺倒ではない。ゴールドマン・サックスは、データ品質の問題がエージェンティックAIへの期待された利益を損なう可能性があると明確に警告している 。さらに、コストの罠も迫っている。AI推論のトークン単価が下落し続けたとしても、自律型エージェントが24時間365日稼働することで消費されるトークンの絶対量があまりにも多いため、企業にとってのAI総コストは急激に上昇する可能性がある 。

この「巨大な可能性と重大な実行リスク」という二面性は、他の主要機関の見解とも一致している。モルガン・スタンレーは、2026年のAI市場見通しにおいて、AIの変革的な可能性を認めつつも、「過剰の兆候が現れており」、市場は「創造的破壊の時期を迎える機が熟している可能性がある」と警告した 。ヘッジファンドにとって、このような環境は、アクティブ運用者が超過収益（アルファ）を生み出すために必要とするボラティリティと銘柄間の格差を生み出すのである 。