AIへの楽観は、昔ながらの市場警告サインと衝突している
J.P.モルガンは、AI取引が過熱の兆候を示している可能性があると警告している。市場の上昇が少数の企業にますます集中し、半導体をめぐる投機的な動きも強まっているからだ。The Decoder が報じた同行の懸念は、直ちに崩壊するという予測ではない。しかし、同じ銘柄、同じ金融商品、同じ前提に資金が集まり続けることで、市場で最も称賛されてきた成長ストーリーが脆弱になりつつあることを示唆している。
この警告は、生成AIがテック業界全体の設備投資、製品ロードマップ、株式市場の物語を塗り替えてきた数年の後に出てきた。2022年の ChatGPT 発表以来、AIインフラへの熱狂は、特に半導体メーカーやハードウェア供給業者にとって、近年の市場史でも屈指の強い上昇局面を後押ししてきた。J.P.モルガンの主張は、この上昇の規模と構造がいまやより厳密な検証に値するというものだ。
少数の企業が市場の大部分を支えている
報告書で最も鋭い警告の一つが集中度だ。元記事によると、S&P 500 の中の AI 関連企業わずか42社が、2022年以降に同指数の利益、売上、投資のおよそ65%から80%を生み出してきた。つまり、市場のAIストーリーは広く分散しているわけではない。比較的少数の企業群に強く依存している。
集中は上位でさらに顕著だ。J.P.モルガンによれば、米国の時価総額上位10銘柄は現在、S&P 500 の時価総額の約40%を占めており、2015年の17%から大きく上昇している。こうした集中は必ずしも割高を意味しないが、賭け金は確実に高くなる。上昇が狭いリーダー群によって牽引されると、基調の広がりが弱まっていても指数は健全に見えることがある。また、数社の支配的企業の失速が広範なポートフォリオに波及するリスクも高まる。
同行は、世界的な文脈では米国は依然として最も集中した市場ではないと指摘しているという。それでも、集中度の上昇はAI投資をめぐる議論の重要な要素になるほど十分に大きくなっている。投資家は単に技術採用に賭けているのではない。誰が利益を取るのかに対して、ますます大きく、ますます相関した賭けをしている。
半導体の取引は、過去のバブルに最も近い比較対象だ
報告書で最も強い比較対象は半導体だ。J.P.モルガンは、半導体ラリーのテクニカルなパターンがドットコム時代に見られたものに似ていると述べている。実務的には、価格が長期トレンドラインを大きく先行し、投資家のポジショニングがより攻撃的になっている可能性を意味する。
元記事は、同行が挙げた4つの警戒シグナルを列挙している。半導体株は、ドットコムバブル時と同じほど急激に200日移動平均線から乖離している。ヘッジファンドはこれまでになく半導体株に資金を投じている。韓国証券取引所の信用取引は2020年以降3倍になった。そして半導体株のオプション取引は現在、2020年の5倍の水準にある。
これらは落ち着いた市場のシグナルではない。レバレッジ、過密化、短期的な投機を示しており、特にAIに不可欠なインフラ層とみなされているセクターで顕著だ。報告書はまた、レバレッジ型の半導体ETFが2024年初頭以降、世界の株式市場への影響力を5倍に拡大したとも述べている。価格変動を増幅する商品は、上昇局面も反落局面も強めるため、センチメントが変われば不安定さをさらに増す可能性がある。
Nvidiaは依然として中心だが、競争環境は変化している
J.P.モルガンの慎重姿勢はバリュエーションだけの問題ではない。現在の支配的な経済性が、市場が想定するほど持続的ではない可能性も問題にしている。Nvidia は依然として AI アクセラレータ市場で最大のシェアを持つが、同行はそのシェアが2023年の85%から2026年までに75%へ低下する可能性があると見積もっている。
それでも Nvidia は支配的な地位を維持するだろうが、方向性は重要だ。元記事によれば、Google の TPU や Amazon の Trainium のような大手クラウド事業者のカスタムチップは、Nvidia の GPU と比べて運用コストを30%から40%削減できるという。ハイパースケーラーや大規模モデル提供者が、自社開発または代替ハードウェアで学習・推論コストを下げられるなら、既存供給業者の競争上の堀は時間とともに狭まる可能性がある。
報告書は、Anthropic が今後10年間 Claude を Amazon の Trainium で動かすと約束したことを、買い手が代替手段を探る意思を示す一つの兆候として挙げている。これは、Nvidia のエコシステムと性能優位がAI構築全体を形作ってきたことを考えれば、短期的な置き換えを意味するものではない。しかし、インフラ層での価格決定力が無期限に持続するのか、市場が検証を始めていることは示している。
高成長は収益性の問題を解決しない
J.P.モルガンは、モデル提供層における緊張も指摘している。OpenAI や Anthropic のような主要AIラボは急速な売上成長を示しているが、計算コストは依然として巨大で、長期的な収益性はまだ不透明だ。このギャップは重要だ。なぜなら、現在のAI投資サイクルは、採用拡大だけでなく、ソフトウェアとサービス全体での持続的な収益化も前提としているからだ。
元記事は別の圧力点も挙げている。トークン価格が上がりすぎれば、顧客はより安いオープンソースモデルへワークロードを移す可能性がある。また、すでに企業がより低コストのシステムへ作業を移している兆候があり、平均トークン価格は下がっているとも述べている。こうした動きは、需要が伸びる一方で価格競争が激化し、モデル提供者の利益率に圧力がかかる可能性を示している。
言い換えれば、AI市場は過去のプラットフォーム転換でおなじみのパターンに直面しているのかもしれない。インフラの勝者は爆発的な需要を享受し、アプリケーション層は規模を追い、投資家は成長を積極的に評価する。しかし、競争が広がり、買い手がコストに敏感になると、当初の物語が示したほど経済性は単純ではなくなる。
これは警告であって、判決ではない
J.P.モルガンの評価の重要性は、AIブームをテクノロジーの物語であると同時に市場構造の物語として捉え直している点にある。同行はAIに実体がないと言っているのではない。真に重要な技術的変化と、投資家の熱狂、集中したエクスポージャー、不安定な価格形成は両立し得ると主張しているのだ。
この違いは重要だ。空虚なアイデアの周りに形成されるバブルもあれば、短期的なバリュエーションが行き過ぎても長期的な影響が本物である、実際の変革の周りに形成されるバブルもある。現在のAIサイクルは、最終的にコンピューティング、企業向けソフトウェア、産業生産性に長期的な変化をもたらすかもしれない。しかし J.P.モルガンの警告は、投資家が戦略的重要性と投機的過剰への免疫を混同してはならないということだ。
今のところ、AI市場は強い需要、大規模な資本コミットメント、そして勝者が次世代のコンピューティングを定義するという信念によって動いている。同行の報告書は、その自信の下でより厳しい問いが浮かび上がりつつあることを示唆している。AIが重要かどうかではなく、市場がその賭けの狭く、ますますレバレッジの効いた形に依存しすぎていないか、という問いだ。
この記事は The Decoder の報道に基づいています。元記事を読む。
Originally published on the-decoder.com