概要
- BNPパリバはAI関連投資がドットコムバブルと異なり大部分が自己資金で行われ、企業の財務構造が非常に健全だと述べた。
- ウォール街のアナリストたちはCapExの集中とオフバランスでの資金調達など一部のリスク要因に言及したが、AIハイパースケーラーの堅固な財務構造により短期間でシステムリスクに広がりにくいと伝えた。
- AIインフラ投資の過熱懸念にもかかわらず、技術普及速度、バリュエーション、供給のボトルネックなどがバブルの可能性を低減していると評価した。
BNPパリバ、10日ニューヨークで投資見通し懇談会
"電力·設備のボトルネックはAI過熱の緩衝の役割"
"AI企業は負債ではなく自己資金で投資"
"インターネット、クラウドなどAIインフラはすでに構築済み"
"AI企業も 'too important to fail' の原理が適用される"
ハイパースケーラーが保有する現金での投資、企業の迅速な導入速度、ドットコムバブルと異なりスマートフォンやノートパソコンなど既に整っているAIインフラ…
BNPパリバは10日（現地時間）の『2026 グローバル投資見通し』懇談会で、最近の米国の人工知能（AI）投資はバブルではないと主張する例として挙げた。特にウォール街で30年の経験を持つベテランのテクノロジーセクターアナリストとして認められているパム・ヘガティ BNPパリバ リード・ポートフォリオ・マネージャーはこの場で「AIエコシステムの相互接続構造を地図を見るように詳しく見れば、その中でいくつかの企業は事実上『失敗させるにはあまりに重要な（too important to fail）』位置に置かれていることがわかる」と述べ、いくつかのAIバブルがシステムリスクに広がりにくいと説明した。
AI投資は軍拡競争のように展開
ヘガティは1995年からテクノロジー分野を分析してきたベテランで、インターネット発生期とドットコム崩壊の一連の過程を経験した。彼はAIの資本支出(CapEx)、プライベートクレジットの拡大、不透明な資金調達構造、インフラのボトルネックなど最近の論争の核心的な課題を具体的に指摘した。
ヘガティはまずAI分野で現れているバブルリスクを指摘した。彼は "AIインフラ構築競争が '軍拡競争(arms race)' のように展開している" とし、"莫大な CapEx が短期間に集中することで過剰建設(overbuild)の可能性がある" と述べた。投資対比収益(ROI)がまだ不確実である点もドットコム時代と似た構造であると指摘した。
また一部の企業がプライベートクレジット、ジョイントベンチャー(JV)、SPVなど、企業の資産·負債が公式の財務諸表に完全に反映されない会計·金融構造であるオフバランス(off-balance)方式で資金調達を行っている点をリスク要因として挙げた。彼は "過去にベンダーファイナンスがドットコム崩壊の火種になった事例がある" とし、"最近のAI部門でも似た構造が現れている" と述べた。
特定の企業が供給網·需要網を同時に結びつける循環的依存構造も言及した。こうした構造では一社のショックがエコシステム全体に波及する可能性があるという説明だ。
マッキンゼーによれば2030年までに必要なグローバルAIインフラ投資は6.7兆ドルに達する。ヘガティは "性格が似た1996~2001年の米国通信インフラ投資(現在価値で約1兆ドル)の6~7倍程度" だとし、"この規模ならバブル懸念が出るのは自然だ" と述べた。
"ドットコムとは異なる構造…バブル断定は時期尚早"
ヘガティはしかしバブルとは見なせないと線を引いた。彼は "現在のビッグテック企業は大半の CapEx を負債ではなく自己現金で賄っている" とし、"財務構造はドットコム時代と比べ物にならないほど健全だ" と説明した。
企業のAI導入スピードも予想より速く進んでいる。彼は "AIはインターネット以降で最も根本的な技術革新" とし、自動運転、ロボット、産業の自動化、新薬開発などへ広がる応用範囲を示した。
また "ドットコム時代と異なり、すでにグローバルなインターネット·クラウドインフラが構築されている" とし、技術の普及速度も比較にならないと説明した。実際に ChatGPT は3年足らずで週次ユーザー8億人を確保した。
バリュエーションもドットコムと比べて穏やかな水準だ。ヘガティは "1999~2000年のテックIPOの売上対株価(PSR)は40~50倍だったが最近のIPO平均は11倍" と述べた。MSCIワールドIT指数のフォワードPERは2000年の60倍から現在30倍未満に下がった。フォワードPERは今後12か月の予想利益を基に算出したバリュエーション指標だ。
特に極端なバリュエーションの事例は大部分がプライベート市場で形成されており、上場企業の株式市場に直接的な衝撃を与えないという分析も付け加えた。
ヘガティは過剰な投資速度にブレーキをかける要因もあると評価した。彼は "AIデータセンターの構築は電力·冷却·機器供給など物理的制約を大きく受ける" とし、"このボトルネックが CapEx サイクルを自然に緩和する役割を果たす" と述べた。
AIのレバレッジはシステムリスクに広がりにくい
ヘガティはAIエコシステムには 'あまりに重要で失敗しにくい' 企業が確かに存在すると認めた。現時点では大手ハイパースケーラーの財務構造が非常に堅固であるため、短期間にシステムリスクに広がる可能性は大きくないと評価した。続けて "リスクは存在するが現段階では個別の不良が直ちにシステム問題に繋がるとは思えない" とし、"特に一部の未上場AI企業の債務拡大の速度を厳格に注視している" と付け加えた。
ダニエル·モリス市場戦略家は指数·マクロの観点を提示した。彼は "ナスダック上場企業の CapEx は大きく増えたがアナリストが示した2年後の利益見通しは過熱した水準ではない" と述べた。これは2000年のドットコムバブル当時とは異なり利益期待自体が異常に膨らんでいないという説明だ。モリスはAI関連の CapEx 増加率は今後徐々に鈍化すると予想され、"現時点の指標だけで見るとシステム崩壊リスクが大きく浮上する状況ではない" と分析した。
クレジット·債券担当パネルのクリスは "クレジット市場の観点でもシステムリスクの懸念は限定的" と診断した。彼は現在最も多く資金を執行している企業がハイパースケーラーと超優良テック企業で、レバレッジ比率が低く信用格付けが非常に高いと強調した。プライベートローン市場も全体の資本市場に対して規模が小さく投資家構成が分散しているためリスクが特定の機関に集中しない構造だと説明した。
ニューヨーク=パク・シンヨン特派員 nyusos@hankyung.com
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