ゴールドマン・サックス ジム・コヴェロ氏が斬る「AIの収益化問題」

コストとリターンの深刻な乖離

コヴェロ氏が問題視する根本は、AIインフラに注ぎ込まれる数兆ドル単位の資金と、そこから生み出される実際の利益との間にある深刻な断絶だ。このギャップは、以下の要因により拡大し続けている。

• 企業レベルでの投資収益率（ROI）はほぼゼロ: コヴェロ氏の分析で最も衝撃的なデータは、生成AIに投資している組織の実に95％が何のリターンも得ておらず、多くの企業が平均440万ドルの財務損失を被っているという推定だ 。業務現場におけるAI導入のビジネスケースは未証明であるどころか、明らかに損失を垂れ流している。
• 「目覚ましい」普及と、収益化されない消費者: ChatGPTなどのツールが消費者レベルで「目覚ましい」スピードで普及していることはコヴェロ氏も認める。しかし、ユーザーの大半は無料版を利用しているため、利用量の急増がサービス提供企業の収益に結びついていない。この「無料の普及」は、持続可能なビジネスモデルには直結しない 。
• 偏った経済的恩恵: 歴史的に新たなテクノロジーが台頭する際は、「つるはしとシャベル」を供給する側と顧客側の双方が繁栄する。コヴェロ氏は、AIブームではこれが起きていないと主張する。むしろ、AIブームによる経済価値のほぼすべては、NVIDIAのような半導体メーカーという単一のセグメントに集中している。これらのチップの主要顧客である巨大テック企業やクラウド事業者は、巨額支出に見合うリターンをいまだ実証できていない 。コヴェロ氏は「本来、半導体企業は顧客が栄えて初めて栄えるべきだ。顧客を犠牲にして繁栄すべきではない」と喝破する 。
• 実需ではなくFOMOが駆動する支出: 2026年にはハイパースケーラー（超大手クラウド事業者）の設備投資が5270億ドルを超えると予測されるが、この巨額資本支出は、実証された収益性の高い需要に基づいているわけではない 。むしろ、「AIが最終的に収益化した場合に取り残されるリスク」への強迫観念、すなわち「FOMO（Fear Of Missing Out、機会損失への恐怖）」によって引き起こされる縄張り争いである。この心理は、現在の経済的実態から完全に遊離した支出サイクルを生み出している 。
• 価格に見合わない技術的ミスマッチ: コヴェロ氏の懐疑論の核心には、技術そのものに対する構造的批判がある。約1兆ドル規模の開発・インフラコストを正当化するためには、AIは複雑で高価値な問題を解決できなければならない。しかし、現在のAIはそのために設計されていないと彼は論じる。ここには致命的なパラドックスが存在する。AIは（ハルシネーション（もっともらしい嘘）のために）複雑な問題を解くには信頼性が低すぎる一方、単純な作業を置き換えるにはコストが高すぎるのだ 。彼はこれを「トースターの電源を入れるために原子炉を建設しているようなものだ」と表現している 。

次のフェーズ：なぜ「半導体」より「ハイパースケーラー」なのか

初期の手堅い利益が半導体に集中した今、コヴェロ氏はどこに機会を見出しているのか。彼のチームは現在、半導体株から、アマゾン、マイクロソフト、アルファベット（グーグル）という三大ハイパースケーラーへの「相対的価値」トレードを推奨している 。

ロジックはシンプルだ。フィラデルフィア半導体指数（SOX指数）は過去1年で約150％も急騰しており、チップメーカーの株価には、その顧客企業の誰も達成できていない完璧な未来がすでに織り込み済みとなっている 。対照的に、AI投資のリターンに対する市場の懐疑的な見方から、ハイパースケーラーのバリュエーションは圧縮されており、ゴールドマンはここに投資妙味を見出している 。

コヴェロ氏のハイパースケーラー投資理論は、投資家にとって異なる二つの「勝ち筋」を内包する点で極めて強靭である 。

1. 強気シナリオ: AIが最終的にその約束を果たせば、ハイパースケーラーは投資収益率（ROI）の改善を示せる。これは投資家の不安を解消し、現在のバリュエーションの再評価につながる。
2. 現実的シナリオ: 仮にAIが十分なリターンを生まなければ、ハイパースケーラーは巨額の設備投資の削減を余儀なくされる。この支出の即時削減はフリーキャッシュフローを劇的に改善させ、これもまた株主に利益をもたらす。

このトレードの主なリスクは、第三の、より苦いシナリオだ。それは、ハイパースケーラーが明確なリターンを示せないまま、終わりの見えない軍拡競争に資金を垂れ流し続けるケースである 。

チップとクラウドの先へ：波及するインフラ投資

中核的な株式投資のストーリーが「チップからクラウドへ」のローテーションである一方、ゴールドマン・サックスのより広範なリサーチは、AIの設備投資スーパーサイクルが、従来型インフラへの投資機会をも再形成していることを示している。AIの膨大な消費電力とデータ接続のニーズは、エネルギー、電力送電網、データセンターといった基盤産業の急速な拡張を不可避のものとしている 。このテーマの部分については、AIを動かし格納するための物理的インフラ需要は現在進行形の計算可能な結果であり、異論は少ない。

ジム・コヴェロ氏の全体的なメッセージは明快だ。投資家は誇大広告に惑わされず、金融の重力に従うべきである。長年にわたり、その重力は利益をすべてシリコン（半導体）へと引き寄せてきた。彼の賭けは、次のサイクルでは、テクノロジーに最終的な収益性をもたらさなければならない「ソフトウェア・プラットフォーム」へと、価値が回帰し始めるという点にある。