VCG/Getty ImagesAIの進歩があまりに速いため、インフラに投じられた数十億ドルが、投資を回収する前に時代遅れになる可能性がある。アマゾンは、急速な技術の進歩を理由に、一部の設備の想定耐用年数をすでに短縮している。専門家は、AIによる最大の金銭的恩恵を受ける企業は、そのインフラ整備に資金を投じている企業とは限らないと警告している。
投資家は数十億ドルをAIインフラに投じているが、テクノロジーの進化があまりに速いため、現在の投資が回収される前に時代遅れになる可能性がある。
「このテクノロジーが大きな成功を収めることに疑いの余地はないだろう。テクノロジーは広く導入されるが、だからといって投資収益が人々の期待どおりになるとは限らない」と、世界的な金融アドバイザリー企業、クロール（Kroll）でリスクアドバイザリー部門のプレジデントを務めるブレント・トムリンソンはBusiness Insiderに語った。
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重要な課題の一つはタイミングだ。データセンターの建設には数年かかることがある一方、コンピューティング技術の進歩によって、内部にあるハードウェアの商業的価値が損なわれる可能性がある。
「投資家は、経済的な耐用年数が大きく異なる資産に資金を投じている」と、経営コンサルティング会社アーサー・ディ・リトル（Arthur D. Little）のパートナー、フォルカー・フィルシングはBusiness Insiderに語った。
「建物や電力接続は何世代ものテクノロジーを支えられる一方で、コンピューティング・ハードウェアは商業的価値をはるかに早く失う可能性がある」と、同氏は述べた。
投資家にとって問題となるのは、ハードウェアをどの程度の頻度で交換する必要があるのか、また交換までにどれだけの利益を生み出せるのかという点だ。
財務面への影響は、すでに企業の会計上の判断に表れている。
アマゾン（Amazon）は2025年、AIや機械学習を中心とする技術開発の加速を理由に、サーバーとネットワーク機器の一部について、見積耐用年数を6年から5年に短縮した。
同社の年次報告書によると、この会計変更により、減価償却費と償却費は14億ドル（約2170億円、1ドル=155円換算：以下同）増加し、同年の純利益は10億ドル（約1550億円）減少した。主な影響を受けたのはAWSだった。
AIに賭けるコスト
賭けられている金額は途方もない規模だ。
アマゾン、マイクロソフト（Microsoft）、アルファベット（Alphabet）、メタ（Meta）は、2026年に合計で最大7250億ドル（約112兆円）の設備投資を計画していた。
その拡大に向けた資金調達が、すでに投資家を不安にさせている。10月には、金利上昇への観測がセクター全体の重荷となり、AIインフラプロバイダーのコアウィーブ（CoreWeave）とネビウス（Nebius）の株価が急落した。
資金調達コストに加え、業界が最終的にどれほどのインフラを必要とするのかについても不確実性がある。
ゴールドマン・サックスの最高経営責任者（CEO）であるデービッド・ソロモンは、最終的なインフラ整備の規模に疑問を呈している。
同氏は、「インフラ整備に5兆ドル（約775兆円）を費やすのか、10兆ドル（約1550兆円）を費やすのか、それ以上になるのか、実際のところ誰にも分からないだろう」と、同行が10月27日に公開したポッドキャスト「エクスチェンジ（Exchanges）」で述べた。
ソロモンはAIの長期的な可能性について楽観的な見方を維持しており、現在はコンピューティング能力への需要が供給を上回っていると述べたものの、業界がどれほどのデータセンター容量を必要とするのかについては、依然として疑問が残っている。
時間との競争
問題は、AI技術が急速に進化する中で、何年も前に下されたインフラに関する決定が、今もなお影響を及ぼし続けているという点にある。
トムリンソンによると、AI技術が進化し続けるなかでも、2年前に計画されたデータセンターの建設プロジェクトが、現在も進められている。
「テクノロジーの変化のペースとタイミングは、設備投資やインフラ投資のペースやタイミングとは大きく異なるため、ある時点で両者がどのようにかみ合うのかを十分に理解するのは難しい」と同氏は述べた。
「テクノロジーが改善を続けている間にも、過剰建設は起こり得るだろう」と、同氏は付け加えた。
しかし、より効率的なAIは、需要を損なうどころか、需要を押し上げる可能性がある。
フィルシングは、AIの低コスト化と効率化によって利用が広がり、モデルのリソース消費が減少しても、全体としてのコンピューティング需要は増える可能性があると述べた。
「インフラ投資家にとって、リターンは、有料利用の伸びが価格低下を補い、電力費、資金調達費、設備更新費を賄えるかどうかにかかっている」と同氏は述べた。
本当に勝つのは誰か
このため、AIブームの中で適切な分野を見極めようとする投資家にとって、その重要性はさらに高まっている。
フィルシングは、安定した電力供給、信用力のある顧客、そして資金調達に伴う返済などの義務を果たす裏付けとなる契約を有するインフラ事業社に投資機会があると見ている。
しかし、AI分野で最大の経済的恩恵を受けるのは、インフラ企業ではないかもしれない。
ステート・ストリート・インベストメント・マネジメント（State Street Investment Management）は10月のレポートで、1990年代後半の光ファイバー網の拡大との類似点を指摘した。
こうしたネットワークはインターネット経済に不可欠なものとなったが、その建設に資金を拠出した企業の一部は財務面で苦戦した。
同社のストラテジストは、AIインフラも同様のパターンをたどる可能性があり、コンピューティング能力をより低コストで利用できるようになるにつれ、それを活用する企業が、生み出される経済的価値のより大きな割合を獲得する可能性があると記した。
トムリンソンは、投資家の目がますます厳しくなっており、AIエコシステムの各部分を個別に評価するようになり、この業界を単一の投資機会として捉えることはなくなっていると述べた。
投資家の選別姿勢が強まり、金利上昇によって投資に求めるリターンも高まるなかでも、AI関連企業の多くはインフラや研究開発への支出を続ける必要があるため、こうした見極めは特に重要だとトムリンソンは述べた。
フィルシングは、投資家は、顧客による導入が想定より遅れることや、レンタル料金の下落、ハードウェアの更新時期が想定より早まる可能性についても考慮すべきだと述べた。
「最もリスクが大きいのは、多額の借り入れでハードウェアを購入し、ごく少数の顧客に依存し、現在のレンタル価格が今後も続くと想定することだ」と彼は述べた。
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