キャサリン・ウラーは、最先端の銀行および金融サービス技術の著名な評論家です。
最新のフィンテックニュースとイベントをチェック！
FinTech Weeklyのニュースレターに登録しましょう
JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます
近頃、多くの議論やコラムがAIへの投資が現実を超えているのか、またはAIが崩壊寸前のバブルなのかについて費やされています。
他の投資サイクルと比べて過熱しすぎていると指摘されることもあります：1636年のチューリップバブルや新世紀のドットコムブームです。確かに、AIの巨人企業に早期に投資できた幸運な投資家には大きなリターンがありました：NvidiaのIPO前に1,000ドルを投資していれば、ピーク時には830万ドルの価値になったとされ、AIブルズは—当然ながら—このリターンは今後も繰り返される可能性は低いと感じています！ 表面上、AIに投じられる資金の多さは、単なる一過性の流行ではないことを示唆しています。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetなどの巨大テック企業は大量投資を行っており、2025年のAIインフラへの支出は約4000億ドルに達し、史上最大級の投資サイクルの一つとなっています。 現在のサイクルにおける資金の投資方法については多く語られています。多くの民間AI企業は、実際にはMVPや製品を持たず、アイデアと宣伝だけで数十億ドルを調達しています。
また、AI企業が相互投資やパートナーシップに投資する循環型の資金流も興味深いもので、投資の流れを示す図はスパゲッティのように複雑で、どこに資金が流れたかを追うと頭が痛くなることもあります。これにより、相互依存のリスクが生じ、また投資額の巨大さが評価額を人工的に膨らませるリスクもあります。
さらに、AIの評価額を支えているのは誰なのかという疑問もあります。大手テック企業の中には、支出をオフバランスシートに隠す不透明な構造を作り出しているところもあり、もし失敗した場合に誰がリスクを負うのかという問題も浮上しています。 また、AIの普及率についても疑問があります。確かに、ベンダーの状況は複雑で、統合も必要とされており、多くのプロジェクトはPoC段階で停滞し、ROIの把握も難しいことが多いです。しかし、これは新技術に共通する現象であり、AIの潜在能力についてよりバランスの取れた見方をすべきです。最終的には、投資サイクルは中長期的に技術がどこに向かうかへの慎重な賭けに依存しています。 もちろん、これには顧客が技術導入から価値を得ることも前提です。FTSEやNASDAQの企業の中でAIを排除した戦略を持つ企業はほとんどなく、多くの業界でコストとリスクを削減できると期待されています。実際、金融サービスはAIによる破壊の最も可能性の高い業界の一つとされており、2025年のSoftcatの調査では、技術リーダーの48％がAIを優先事項とし、GartnerはAI関連の支出が88％増加したと報告しています。 AIがもたらす巨大な変革を過小評価してはいけません。これは本物の技術革新であると反論しにくいものです。ChatGPT（ただし利益は生まないとしても！）は、学校の子供からCEOまで、ほぼすべての業界やビジネス機能で生産性向上のツールとして広く受け入れられています。正直なところ、わずかでも生産性向上を正当化できれば、多くの企業の収益にプラスの影響を与え、現在のAI評価を支えることになるでしょう。さらに、GPUやカスタムチップ、モデルの効率化の進歩により、将来の実用性は確実なものとなっています。インフラが貧弱であれば、AIの理論的な利用が妨げられることになり、これは大きな災害です。市場の需要に先行して投資することは、現実的には良いことです。 ただし、採用を妨げる重要な障壁も存在します。特に私たちの業界にとって重要なのは、規制の問題です—あるいはその欠如です！世界中で、AIの利用にルールを適用する方法やその枠組みは、まだ初期段階にあります。
倫理の問題も大きく、AIを責任を持って使うためのガバナンスや保証のための専門的な技術ソリューションも登場しています。ESGの観点からも重要な課題があり、特にAIの環境負荷、電力消費の増大や物理インフラの劣化といったコストが問題視されています。これらの課題が存在する限り、多くの企業はAIの全面的な導入を控え、「様子見」の姿勢を取っています。私の2000年代の金融サービス支援の仕事の中でも、AIレースで最初でも最後でもないことを望む企業の不安を多く見てきました。 技術は本質的に循環的であり、投資の仮説は常に「最善の推測」に基づいています。私たちは1637年のチューリップ危機から脱却しました—幸いにも、需要のほとんどない球根の先物を買った素人投資家には存在しなかった、ほぼ無限のAI市場があります。 最近の例として、暗号通貨の古参たちは、AIの過熱について読むと少し笑います。2018年にビットコインは80％の価値を失い、19,783ドルから3,200ドルに下落、その後2025年には史上最高の126,000ドルに達しました。技術自体は衰えず、評価額が現実を超えただけです。
実際、暗号通貨が死んだと何度も聞いたら、私はずっと前に引退しているでしょう。今のAIに関する否定派も同じだと思います。AI技術株の調整は悪いことではありませんが、それは技術が失敗したことや、将来の需要が弱いことを意味しません。量子コンピューティングの登場は、AIにロケット燃料を投下し、恩恵を受ける企業の株価も押し上げるでしょう。
291.99K 人気度
23.35K 人気度
39.81K 人気度
11.93K 人気度
448.87K 人気度
AIは過大評価されているのか？
キャサリン・ウラーは、最先端の銀行および金融サービス技術の著名な評論家です。
最新のフィンテックニュースとイベントをチェック！
FinTech Weeklyのニュースレターに登録しましょう
JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます
近頃、多くの議論やコラムがAIへの投資が現実を超えているのか、またはAIが崩壊寸前のバブルなのかについて費やされています。
他の投資サイクルと比べて過熱しすぎていると指摘されることもあります：1636年のチューリップバブルや新世紀のドットコムブームです。確かに、AIの巨人企業に早期に投資できた幸運な投資家には大きなリターンがありました：NvidiaのIPO前に1,000ドルを投資していれば、ピーク時には830万ドルの価値になったとされ、AIブルズは—当然ながら—このリターンは今後も繰り返される可能性は低いと感じています！
表面上、AIに投じられる資金の多さは、単なる一過性の流行ではないことを示唆しています。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetなどの巨大テック企業は大量投資を行っており、2025年のAIインフラへの支出は約4000億ドルに達し、史上最大級の投資サイクルの一つとなっています。
現在のサイクルにおける資金の投資方法については多く語られています。多くの民間AI企業は、実際にはMVPや製品を持たず、アイデアと宣伝だけで数十億ドルを調達しています。
また、AI企業が相互投資やパートナーシップに投資する循環型の資金流も興味深いもので、投資の流れを示す図はスパゲッティのように複雑で、どこに資金が流れたかを追うと頭が痛くなることもあります。これにより、相互依存のリスクが生じ、また投資額の巨大さが評価額を人工的に膨らませるリスクもあります。
さらに、AIの評価額を支えているのは誰なのかという疑問もあります。大手テック企業の中には、支出をオフバランスシートに隠す不透明な構造を作り出しているところもあり、もし失敗した場合に誰がリスクを負うのかという問題も浮上しています。
また、AIの普及率についても疑問があります。確かに、ベンダーの状況は複雑で、統合も必要とされており、多くのプロジェクトはPoC段階で停滞し、ROIの把握も難しいことが多いです。しかし、これは新技術に共通する現象であり、AIの潜在能力についてよりバランスの取れた見方をすべきです。最終的には、投資サイクルは中長期的に技術がどこに向かうかへの慎重な賭けに依存しています。
もちろん、これには顧客が技術導入から価値を得ることも前提です。FTSEやNASDAQの企業の中でAIを排除した戦略を持つ企業はほとんどなく、多くの業界でコストとリスクを削減できると期待されています。実際、金融サービスはAIによる破壊の最も可能性の高い業界の一つとされており、2025年のSoftcatの調査では、技術リーダーの48％がAIを優先事項とし、GartnerはAI関連の支出が88％増加したと報告しています。
AIがもたらす巨大な変革を過小評価してはいけません。これは本物の技術革新であると反論しにくいものです。ChatGPT（ただし利益は生まないとしても！）は、学校の子供からCEOまで、ほぼすべての業界やビジネス機能で生産性向上のツールとして広く受け入れられています。正直なところ、わずかでも生産性向上を正当化できれば、多くの企業の収益にプラスの影響を与え、現在のAI評価を支えることになるでしょう。さらに、GPUやカスタムチップ、モデルの効率化の進歩により、将来の実用性は確実なものとなっています。インフラが貧弱であれば、AIの理論的な利用が妨げられることになり、これは大きな災害です。市場の需要に先行して投資することは、現実的には良いことです。
ただし、採用を妨げる重要な障壁も存在します。特に私たちの業界にとって重要なのは、規制の問題です—あるいはその欠如です！世界中で、AIの利用にルールを適用する方法やその枠組みは、まだ初期段階にあります。
倫理の問題も大きく、AIを責任を持って使うためのガバナンスや保証のための専門的な技術ソリューションも登場しています。ESGの観点からも重要な課題があり、特にAIの環境負荷、電力消費の増大や物理インフラの劣化といったコストが問題視されています。これらの課題が存在する限り、多くの企業はAIの全面的な導入を控え、「様子見」の姿勢を取っています。私の2000年代の金融サービス支援の仕事の中でも、AIレースで最初でも最後でもないことを望む企業の不安を多く見てきました。
技術は本質的に循環的であり、投資の仮説は常に「最善の推測」に基づいています。私たちは1637年のチューリップ危機から脱却しました—幸いにも、需要のほとんどない球根の先物を買った素人投資家には存在しなかった、ほぼ無限のAI市場があります。
最近の例として、暗号通貨の古参たちは、AIの過熱について読むと少し笑います。2018年にビットコインは80％の価値を失い、19,783ドルから3,200ドルに下落、その後2025年には史上最高の126,000ドルに達しました。技術自体は衰えず、評価額が現実を超えただけです。
実際、暗号通貨が死んだと何度も聞いたら、私はずっと前に引退しているでしょう。今のAIに関する否定派も同じだと思います。AI技術株の調整は悪いことではありませんが、それは技術が失敗したことや、将来の需要が弱いことを意味しません。量子コンピューティングの登場は、AIにロケット燃料を投下し、恩恵を受ける企業の株価も押し上げるでしょう。