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解説者です。
最新のフィンテックニュースとイベントを発見しよう！
FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう
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過熱しているのか、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較して、過剰な期待や誇大宣伝があった例として、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が挙げられます。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ブルズはこれを非常に高いリターンと感じているのは当然です。 表面上、AIに投じられる莫大な資金は、一時的な流行ではなく、強い勢いが続いていることを示しています。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetといった巨大テック企業は多額の投資を行っており、2025年のAIインフラへの支出は約4000億ドルに達すると見込まれ、これは史上最大級の投資サイクルの一つです。 現在のサイクルにおいて、資金の投資方法について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を通じて資金を循環させる仕組みもあり、その投資の流れはまるでスパゲッティのように複雑で、どこに資金が流れたのか追跡すると頭が痛くなるほどです。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。一部の大手テック企業は、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おり、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の普及速度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、多くのプロジェクトはPoC段階にとどまり、ROIの見極めも難しいのが現状です。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、技術が中期・短期的にどこに向かうかへの慎重な賭けが投資サイクルの基盤となります。 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の企業の戦略にはAIを排除するものはほとんどなく、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言わざるを得ません。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、少しでも生産性向上の効果を証明できれば、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、これは大きな損失です。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。世界中で、AIの利用に関するルールの適用方法についてはまだ初期段階であり、どう進めるか模索している段階です。
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や環境負荷の観点からも、AIの電力消費や物理インフラの劣化といったコストが大きな課題です。これらの問題が存在する間、多くの企業はAIの本格的な導入を控え、「様子見」の姿勢を取っています。私の仕事で金融サービス企業のイノベーション支援をしている中でも、AIの軍拡競争で最初でも最後でもないことに神経を尖らせる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」に過ぎません。私たちは1637年のチューリップ危機から脱却し、幸いにもAIにはほぼ無限の市場があり、需要のほとんどない球根先物を買った素人投資家の時代は終わっています。
最近の例として、暗号通貨の古参たちは、AIの過熱についての記事を読むと少し笑います。ビットコインは2018年に80％の価値を失い、19,783ドルから3,200ドルに下落した後、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としても、その潜在力は失われていません。
実際、暗号通貨が死んだと何度も聞いたら、私はとっくに引退しているでしょう。同じことが現在のAI反対派にも当てはまると思います。AI技術株の調整は悪いことではありませんし、技術自体が失敗したわけでもありません。未来の需要は依然として強いままです。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、それに伴う技術企業の株価も上昇する可能性が高いです。
16.77M 人気度
29.15K 人気度
15.49K 人気度
1.17M 人気度
4.99M 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解説者です。
最新のフィンテックニュースとイベントを発見しよう！
FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう
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過熱しているのか、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較して、過剰な期待や誇大宣伝があった例として、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が挙げられます。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ブルズはこれを非常に高いリターンと感じているのは当然です。
表面上、AIに投じられる莫大な資金は、一時的な流行ではなく、強い勢いが続いていることを示しています。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetといった巨大テック企業は多額の投資を行っており、2025年のAIインフラへの支出は約4000億ドルに達すると見込まれ、これは史上最大級の投資サイクルの一つです。
現在のサイクルにおいて、資金の投資方法について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を通じて資金を循環させる仕組みもあり、その投資の流れはまるでスパゲッティのように複雑で、どこに資金が流れたのか追跡すると頭が痛くなるほどです。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。一部の大手テック企業は、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おり、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の普及速度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、多くのプロジェクトはPoC段階にとどまり、ROIの見極めも難しいのが現状です。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、技術が中期・短期的にどこに向かうかへの慎重な賭けが投資サイクルの基盤となります。
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の企業の戦略にはAIを排除するものはほとんどなく、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言わざるを得ません。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、少しでも生産性向上の効果を証明できれば、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、これは大きな損失です。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。世界中で、AIの利用に関するルールの適用方法についてはまだ初期段階であり、どう進めるか模索している段階です。
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や環境負荷の観点からも、AIの電力消費や物理インフラの劣化といったコストが大きな課題です。これらの問題が存在する間、多くの企業はAIの本格的な導入を控え、「様子見」の姿勢を取っています。私の仕事で金融サービス企業のイノベーション支援をしている中でも、AIの軍拡競争で最初でも最後でもないことに神経を尖らせる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」に過ぎません。私たちは1637年のチューリップ危機から脱却し、幸いにもAIにはほぼ無限の市場があり、需要のほとんどない球根先物を買った素人投資家の時代は終わっています。
最近の例として、暗号通貨の古参たちは、AIの過熱についての記事を読むと少し笑います。ビットコインは2018年に80％の価値を失い、19,783ドルから3,200ドルに下落した後、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としても、その潜在力は失われていません。
実際、暗号通貨が死んだと何度も聞いたら、私はとっくに引退しているでしょう。同じことが現在のAI反対派にも当てはまると思います。AI技術株の調整は悪いことではありませんし、技術自体が失敗したわけでもありません。未来の需要は依然として強いままです。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、それに伴う技術企業の株価も上昇する可能性が高いです。