キャサリン・ウラーは、最先端の銀行業務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ましょう！
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、多くの憂慮とコラムが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較して、過剰な期待だけで実体のないものとされる例として、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引き合いに出されています。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ドルを投資していた場合、ピーク時には830万ドルの価値になっていた可能性があります。AIの強気派は、これほど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年までの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、実用的な最小限の製品（MVP）や実際の製品を持たず、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興味深い循環金融も存在します。投資の流れを示す図はスパゲッティのように複雑で、資金の行き先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収益ループを生み出す可能性もあります。
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ために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います。多くのプロジェクトはPoC段階にとどまり、ROIの算出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持つべきです。最終的に、投資サイクルは、技術が中期・短期的にどこに向かうかへの慎重な見積もりに依存しています。
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、AIはコスト削減やリスク低減に大きな可能性を秘めていると考えられています。実際、金融サービスはAIによる最も破壊的な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評価額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、将来の持続可能性も確保されています。理論上のAIの利用がインフラの不足で妨げられることは、非常に残念なことです。市場の需要に先行して投資することは、現実の世界では良いことです。
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であり、特にAIの環境負荷、膨大な電力消費や物理インフラの劣化に関する問題があります。これらの課題が存在する限り、多くの企業はAIの全面的な解放には慎重にならざるを得ません。むしろ、彼らは「様子見」のpragmatistなアプローチを取り、早期採用者の流れに乗っています。2000年代の金融サービス企業のイノベーション支援の仕事をしてきた私としては、企業が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ているのを見ることが多いです。
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、AIにはほぼ無限の市場があり、これは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ませんでした。
最近の例として、暗号通貨の古参たちは、AIが過熱しているという話を聞くとやや笑います。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。今のAI否定派も同じだと思います。AI関連の株価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、恩恵を受けるテック企業の株価を押し上げる可能性があります。
317.17K 人気度
101.56K 人気度
418.4K 人気度
3.56K 人気度
117.46K 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、最先端の銀行業務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ましょう！
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、多くの憂慮とコラムが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較して、過剰な期待だけで実体のないものとされる例として、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引き合いに出されています。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ドルを投資していた場合、ピーク時には830万ドルの価値になっていた可能性があります。AIの強気派は、これほど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年までの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、実用的な最小限の製品（MVP）や実際の製品を持たず、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興味深い循環金融も存在します。投資の流れを示す図はスパゲッティのように複雑で、資金の行き先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収益ループを生み出す可能性もあります。
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ために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います。多くのプロジェクトはPoC段階にとどまり、ROIの算出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持つべきです。最終的に、投資サイクルは、技術が中期・短期的にどこに向かうかへの慎重な見積もりに依存しています。
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、AIはコスト削減やリスク低減に大きな可能性を秘めていると考えられています。実際、金融サービスはAIによる最も破壊的な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評価額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、将来の持続可能性も確保されています。理論上のAIの利用がインフラの不足で妨げられることは、非常に残念なことです。市場の需要に先行して投資することは、現実の世界では良いことです。
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であり、特にAIの環境負荷、膨大な電力消費や物理インフラの劣化に関する問題があります。これらの課題が存在する限り、多くの企業はAIの全面的な解放には慎重にならざるを得ません。むしろ、彼らは「様子見」のpragmatistなアプローチを取り、早期採用者の流れに乗っています。2000年代の金融サービス企業のイノベーション支援の仕事をしてきた私としては、企業が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ているのを見ることが多いです。
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、AIにはほぼ無限の市場があり、これは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ませんでした。
最近の例として、暗号通貨の古参たちは、AIが過熱しているという話を聞くとやや笑います。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。今のAI否定派も同じだと思います。AI関連の株価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、恩恵を受けるテック企業の株価を押し上げる可能性があります。