AIの行き詰まりは資金不足？アルファベットの一手を読み解く

人工知能（AI）競争で優位に立ち続けられるかどうかは、技術力と資金調達の規律によって決まる。

生成AIブームの第1段階では、勝利の戦略は明快であった。半導体など物理的なボトルネックを押さえることであった。先日アルファベットが発表した800億米ドルの資金調達計画は、次の段階に必要な戦略といえよう。すなわちAI能力にさらに差をつけるために、大規模な資金調達をしつつ、かつリターンを損なうことなく運営していくファイナンス力を必要とすると言える。

これまでのAI時代を定義してきたのは、物理的な希少性である。各社は画像処理装置（GPU）、先進パッケージング、メモリ、データセンターの建屋の確保に奔走した。送電網への接続、電力設備、さらには安価な電力が得られる土地さえも不足する中、市場は旺盛なインフラ需要の真っ只中にいる企業に報いた。

その段階はまだ終わっていない。しかし、限界的なボトルネックは変化しているとアライアンス・バーンスタイン（以下、「AB」）では考えている。

AIにおける希少な対象は、もはやGPUだけではない。それは「メガワット」であり、それをマネージメントする「ファイナンス力」にある。すなわち、エネルギー、土地、冷却、アクセラレーター、ネットワーキング、そして確かな需要に裏付けられたAI演算能力の強化であり、それを支えるバランスシート、資本構造によって支えられている。

グーグルのシグナル：苦境ではなく持久力

グーグルの親会社であるアルファベットは、世界で最も収益性の高い企業の1つである。同社は、支配的な流通、スケールアップされたクラウドプラットフォーム、独自のモデルに支えられた巨額の営業キャッシュフローを有している。

では、なぜアルファベットは健全なバランスシートを活用する代わりに、外部からの株式資本の調達を選択したのだろうか。ABの見解では、これは苦境のシグナルではなく、むしろ、アルファベットは事実上、機会があまりにも大きく、支出曲線があまりにも急勾配で、不確実性がある程度高いため、内部キャッシュフローと追加債務だけでAI構築全体を賄うことはできないと謳っていると思われる。

過去10年間、大手テクノロジー企業は、比較的資本計量型で、成長、投資、買収、資本還元を同時に行え、並外れた利益率と巨額の余剰キャッシュフローを持て、独自の自己資金調達力を有してきた。一方、AIは、多くの資本を有する資本集約型ビジネスでもあり、これまでの大手テクノロジー企業のアセットライト型ビジネスに挑戦している。

AIの機会は依然としてアプリケーション主導かもしれないが、競争に必要なインフラは資本集約的である。ABの見解では、アルファベットの資金調達は、AI構築が通常の企業設備投資サイクルから真の資本形成サイクルへと変化していることを示唆している。

なぜバークシャー・ハサウェイが重要なのか

今回の資金調達の一環として、バークシャー・ハサウェイはアルファベットに100億米ドルを投資する。これにより、バークシャー・ハサウェイはAI開発にとってますます希少になっているもの、すなわち「忍耐強い」長期資本を提供している。

バークシャー・ハサウェイをアンカー投資家とすることは、今回の資金調達が単なる希薄化を伴う株式発行ではないことも示唆している。バークシャー・ハサウェイは、自社のバランスシートの希少性価値を収益化しながら、認識される資本コストを引き下げた。

資金調達の形態も重要である。

もしAIインフラが予測可能な公益事業プロジェクトのようなものであれば、信頼できる将来のキャッシュフローを調達するための明らかな手段は債務となるだろう。

しかし、AIは異なる。物理的資産の多くは長寿命かもしれないが、コンピューティング層は急速に進化し、技術は陳腐化する可能性がある。これにより、長期の物理的資産と短期の技術リスクとの間にミスマッチが生じる。

エクイティ・ファイナンスは不確実性の吸収に役立つ

株式は、そのような不確実性に対処するうえで債務よりも適している。固定的な返済義務なしに、事業の遅延、低い稼働率、変動するリターンを吸収できる。

そのため、アルファベットによる株式及び株式類似資本の活用は非常に興味深いとABでは考えている。これは、AIインフラがテクノロジー、エネルギー、インフラの交差点に位置し、ベンチャーリスクの要素を含んでいることを示唆している。

第2段階を定義するものは何か

AI構築の第1段階が演算能力へのアクセスによって定義されたとすれば、次の段階は資金調達力が鍵になるとABでは考えている。

物理的なボトルネックは消えない。しかし、コストの上昇と持続的な不確実性は、最終的に企業のバランスシートに重くのしかかる資金調達上の制約を生み出す。したがって、今日、投資家にとっての重要な問題は、企業が設備増強に動く際、魅力的なリターンを示しつつ資金調達できるかどうかである。

希少性から資本効率性へ

最初のAIトレードは希少性に報いた。しかし、次の段階では資本効率性が報われる可能性がある。株式投資家は「この企業は、収益を生み出し、生産性を向上させ、より持続可能な経済性を育むことで、AIエコシステムが有用な演算能力のコストを下げるのに役立っているかどうかを検討すべきである。

これはAI市場の評価方法における転換点となる。ABの見解では、出資者は技術力と資金調達の規律のバランスをますます取る必要があり、投資家はこの変化するダイナミクスが様々なAIエンドマーケットにどのように浸透するかにより注意を払う必要がある。

質の高いAI能力の創出

設備などの物理的な制約はもはや競争のポイントではなくなる。第2段階では、AI能力の質がより重要になる可能性が高い。

すべてのメガワットが等しいわけではない。信頼性の高い電力、高い稼働率、効率的な資金調達がなければ、設備能力は許容可能なリターンを生み出せない可能性がある。対照的に、高い需要に対して低コストの資本に支えられたメガワットはより価値が高いはずである。AI市場はより選別的になる可能性がある。資本が豊富な世界では、顧客はスピードと可用性を優先する。資本が制約された世界でもそれは依然として重要だが、AI顧客は1米ドル当たりのパフォーマンス、1ワット当たりのパフォーマンス、投資の回収期間などにはるかに注意を払うようになる。

同じ論理がAI市場全体に当てはまる。有用な演算能力の単位当たりコストを下げる企業が優位に立つはずである。

需要も重要である

最終的に、AIインフラを収益に転換できるかどうかにもかかっている。市場は、どの企業が演算能力を実際のユースケース、顧客需要、生産性向上に転換できるかにますます注目する、とABでは予想している。

長期資本へのアクセスの重要性が高まる可能性が高いため、それを支える金融も恩恵を受けるだろう。AI構築の次の段階では、具体的な支出目標に応じて、幅広い資本市場の活動がより多く必要となる。これは、金融業界全体でバランスシートとストラクチャリング能力への需要が高まることを意味するとABでは考えている。これらは、継続的な陳腐化リスクによって形成される業界において、しばしば競争優位性を決定づけるものである。

では、株式投資家はアルファベットの資金調達から何を学ぶべきだろうか。ABの見解では、これはAI構築における資金調達ボトルネック段階の始まりを示しており、テクノロジーと資金調達の両方が成功を決定づける。投資家はハードルレートについて新たな問いを発し、AI構築の経済性を改善する企業を発見するためにバリュエーションのフレームワークをそれに応じて見直す必要がある。

ABの見解では、AIの勝者は持続的なリターンを生み出すために、インフラ、需要、資本構造を組み合わせる必要がある。そして次の段階では、優れたテクノロジーのストーリーを持ちながらも欠陥のある資金調達モデルを持つ企業が敗者に含まれる可能性がある。両者を見分けられる株式投資家は、AIの罠を回避し、AI革命の次の段階のポテンシャルを捉えることができるポートフォリオを構築できるとABでは考えている。