原文タイトル：AIインフラはバブルか、それとも「団結して時間を買う」ことか？3兆ドルの背後にある金融構造を解明する
原著者:Distill AI
オリジナルソース:
転載:デイジー、マーズファイナンス
テクノロジー大手が今年、AIコンピューティング能力に3000億ドル以上を投資し、今後3年間の総投資が3兆ドルを超えると予測される中で、一つの疑問が浮上しています：これは2000年のインターネットバブルの再現なのか、それとも人類史上最大規模の生産性への賭けなのか？
これは単純な「バブル vs 非バブル」の二元論ではなく、答えはあなたが考えているよりも複雑で精緻かもしれません。私は未来を予知する水晶玉を持っていません。しかし、この盛宴の根底にある金融構造を深く分析し、一つの分析フレームワークを構築しようと試みました。
記事は長く、詳細が多いため、まず結論を述べます：
方向に関しては、これは大きなバブルだとは思いません。しかし、個別の部分には高リスクがあります。
より正確に言えば、現在のAIインフラは「団結 + 時間を買う」という長征のようです。大手(Microsoft、Google、Meta、Nvidiaなどは、財務工学を利用して巨額のレバレッジを引き出していますが、主要な信用リスクを特別目的会社（SPV）や資本市場にアウトソーシングし、すべての参加者の利益を密接に結びつけています。
いわゆる「時間を買う」というのは、彼らが自分のキャッシュフローと外部リソースの忍耐を賭けて、「AIが本当に生産性を向上させる」その日が来るまで耐えられるかどうかを意味します。
もし賭けに勝てば、AIは約束を果たし、大手企業が最大の勝者となります。もし賭けに負けた場合（AIの進展が期待通りでないか、コストが高すぎる場合）、最初に影響を受けるのは資金提供を行った外部リソースです。
これは2008年のような「銀行のレバレッジ過剰、単点爆発」のバブルではありません。これは、地球上で最も賢く、現金を豊富に持つ企業によって主導される直接金融の巨大な実験であり、複雑な「オフバランスシートファイナンス」戦略を用いてリスクを多くの取引可能な部分に分解し、異なる投資家に消化させるものです。
バブルでないとしても、すべてのAIインフラ投資が良いROIを得られるわけではありません。
01 コアを理解する：「抱団」の利益結びつきメカニズム
いわゆる「抱団」とは、このAIインフラが五者の利益を密接に結びつけることを指します：
テクノロジー大手（Meta、Microsoft、Google）とそれらの大規模モデルのパートナー（OpenAI、xAI)：計算能力が必要だが、一度に大金を支払いたくない。
チップ供給業者（Nvidia）：評価を支えるためには継続的な大口注文が必要です。
プライベートファンド（ブラックストーン、ブルーオウル、アポロ）：資産管理規模を拡大し、より多くの管理手数料を徴収するために新しい資産クラスが必要です。
Neocloud（CoreWeave、Nebius）およびハイブリッドクラウドサービスプロバイダー（Oracle Cloud Infrastructure）：インフラストラクチャと計算能力を提供するが、同時に大手企業との長期契約が必要で、資金調達を促進する。
機関投資家（年金基金、政府系ファンド、伝統的なファンド、例えばブラックロック）：公債よりも高い安定した収益を必要とする。
そしてこの五者は「利益共同体」を形成しました。例えば：
NvidiaはCoreWeaveを優先し、その株式に投資します
マイクロソフトは CoreWeave に長期契約を提供し、資金調達を支援します。
ブラックストーンは、債務ファイナンスを提供し、年金基金から資金を調達します。
MetaはBlue Owlと共同でSPVを設立し、リスクを共有します。
OpenAIは他の大規模モデルのメーカーとともに、モデルのパラメータ、推論能力、トレーニング規模の基準を継続的に引き上げており、これは全体の産業における計算力の需要のハードルを高めることに等しい。特にMicrosoftとの深い結びつきの下、この「技術アウトソーシング、圧力の内面化」の協力構造により、OpenAIは資金を出さないにもかかわらず、世界的な資本支出競争の点火者となっている。彼らは出資者ではないが、全体のレバレッジの強化を推進する実際のキュレーターである。
誰もが独りで自分を守ることはできない、これが「団結」の本質である。
02 資本の構造 — 誰が資金を出しているのか？お金は誰に流れているのか？
全体の構造を理解するために、まずは下の資金の流れ図から始めましょう。
テクノロジーの巨人は天文学的な計算能力を必要とし、2つの道があります：
自社データセンター：これは従来のモデルです。利点は完全にコントロールできることですが、欠点は構築が遅く、すべての資本支出とリスクが自社のバランスシートに圧迫されることです。
外部供給を求める：大手企業は単にサーバーを借りるのではなく、2つの核心的な「外部供給者」モデルを生み出しました。これは現在の新しいトレンドであり、私たちの分析の焦点でもあります。
第一種は SPV (Special Purpose Vehicle) / 特殊目的実体で、これは純粋な金融ツールです。あなたはこれを「単一プロジェクト、単一顧客」のために設立された特殊な実体として想像できます。
ビジネスモデル：例えば、Metaがデータセンターを建設したいが、一度に大金を支出したくない場合、資産管理会社と共同でSPVを設立します。SPVの唯一の任務は、Meta専用のセンターを建設し、運営することです。投資家は、賃料のキャッシュフローを基にした高品質な債権（社債+プロジェクトファイナンスの混合）を手に入れます。
顧客タイプ：極端に単一、通常は1つだけ（例：Meta）。
リスクの程度：死活が完全に単一の顧客の信用に依存している。
2つ目は、CoreWeave、Lambda、Nebius(などのNeocloud )で、これらは独自の運用戦略と完全な意思決定力を持つ独立した事業会社(OpCo)です。
ビジネスモデル：例えば、CoreWeaveは自己資金調達（株式および債権）を行い、大量のGPUを購入し、複数の顧客にサブリースし、「保底/予約」契約を締結します。柔軟ですが、株式の価値は大きく変動します。
顧客タイプ：理論的には多様ですが、実際には大手企業（例えば、MicrosoftのCoreWeaveへの初期サポート）に高く依存しています。規模が小さいため、SPVのように単一の富裕な親に依存していないため、Neocloudは上流の供給者（Nvidia）への依存度が高くなっています。
リスクの程度：リスクは多くの顧客に分散されていますが、運営能力、技術、株式の価値が存続に影響を与えます。
法律や運営構造は全く異なるが、両者のビジネスの本質は同じ道を辿る：どちらも巨大企業の「計算能力外部供給業者」であり、巨額のGPU調達とデータセンターの構築を巨大企業のバランスシートから「移す」ことだ。
では、これらのSPVとNeocloudsのお金はどこから来るのですか？
答えは伝統的な銀行ではなく、プライベートクレジットファンドです。なぜですか？
これは2008年以降、《バーゼル合意III》が銀行の資本適合率に対して厳しい要求をしているためです。銀行はこのような高リスク、高集中度、長期の巨額貸付を引き受けるため、必要な準備金がコストに見合わないほど高くなります。
銀行が「できない」、「やりたくない」ビジネスが巨大な空白を生み出しました。Apollo、Blue Owl、Blackstoneといったプライベートエクイティの巨頭がその空白を埋めています。彼らは銀行の規制に縛られず、より柔軟で迅速な、しかし金利も高い資金を提供できます。プロジェクトの賃料やGPU/設備との長期契約を担保としています。
彼らにとって、これは非常に魅力的な大きなケーキです - 伝統的なインフラファイナンスの経験を持つ多くの人々がいて、このテーマは資産の規模を数倍に成長させるのに十分であり、管理手数料と付随する権益 (Carried Interest) が大幅に増加します。
では、これらのプライベートクレジットファンドの資金は最終的にどこから来ているのでしょうか？
答えは機関投資家（LPs）であり、年金基金（Pension Funds）、政府系ファンド、保険会社、さらには一般投資家（例えば、BlackRockが発行するプライベートクレジットETFを通じて - その中にはMetaプロジェクトの144Aプライベート債であるBeignet Investor LLC 144A 6.581% 05/30/2049が含まれています）です。
リスクの伝播パスが確立された：
(最終リスク負担者)年金基金/ETF投資家/主権ファンド → (仲介機関)プライベートクレジットファンド → (資金調達エンティティ) SPVまたはNeocloud (例えばCoreWeave) → （最終使用者）テクノロジー大手(例えばMeta)
03 SPVケーススタディ — MetaのHyperion
SPVモードを理解するには、Metaの「Hyperion」プロジェクトが素晴らしいケーススタディです（十分な公開情報があります）：
ストラクチャー/エクイティ:MetaとBlue OwlがファンドグループJV(Beignet Investor LLC)を管理しました。 Metaは20%、Blue Owlは80%の株式を保有しています。 SPV144A構造の債券発行。 JVは資産をカバーし、Metaは長期リース契約を結んでいます。 工事期間中の設備投資はJVで、ファイナンスリース開始後、資産は徐々にMetaのバランスシートに振り込まれました。
規模：約 273 億ドルの債券（144A プライベート債）＋約 25 億ドルの株式で、アメリカ史上最大の単一企業債／プライベートクレジット型プロジェクトファイナンスの一つです。そして満期日は2049年で、この長期の償還構造は、本質的に「最も難しい時間リスクを先にロックする」ことです。
利率/格付け: この債券は、S&P A+ 格付け (保険会社がそれを配分できる高い格付け) で、クーポン率は約 6.58% です。
投資家の構成：PIMCOは180億ドルを引き受け；BlackRock傘下のETFは合計で30億ドルを超える。この投資家グループにとって、これは非常に魅力的な高品質で安定した収益である。
キャッシュフローとリース：Blue Owlが注目しているのは、価値が下がる可能性のあるGPUではなく（現在市場にはGPUの減価償却期間が長すぎるのではないかと心配している人がいますが、GPUはハードウェア部分に過ぎず、AIの全体的な価値はハードウェア+モデルにあります。旧型ハードウェアの価格はイテレーションにより下がりますが、最終的なAIモデルの応用の価値も下がるわけではありません）、Metaの長期リースに支えられたSPVキャッシュフロー（2029年以降）です。建設資金はアメリカ国債に配分され、リスクを低減しています。この構造は企業債の流動性とプロジェクトファイナンスの保護条項を融合させ、同時に144A-for-life（投資家の圈子は制限されています）です。
では、なぜこのようなアーキテクチャの短期的なリスクが非常に低いのですか？
これは、この構造の下で、Hyperionのタスクが単純だからです：左手でMetaの家賃を受け取り、右手でBlue Owlの利息を支払います。Metaが倒れない限り（予見可能な未来の確率は極めて低い）、キャッシュフローは岩のように安定しています。AIの需要の変動やGPUの価格下落を心配する必要はありません。
この25年の超長期、賃料返済型の債権構造は、賃料が安定して入ってきて、利息が正常に支払われる限り、すべての最近の再融資リスクをロックします。これが「時間を買う」本質です（AIアプリケーションが生み出す価値が財務構造に徐々に追いつくように）。
同時に、Metaは自社の信用と強力なキャッシュフローを利用して、従来の資本支出を回避する巨額の長期資金調達を行っています。現代の会計基準（IFRS 16）において、長期リースは最終的に「リース負債」として表に出ますが、利点は、前期の建設期間に数十億ドルの資本支出の圧力や関連する建設リスク、資金調達業務がすべてSPVに移転されることです。
一度の巨額な資本支出を、今後25年間の分割払いのリース費用に変換し、キャッシュフローを大幅に最適化します。そして、これらのAI投資が10～20年の間に本利を支払うのに十分な経済的利益を生むかどうかを賭けます（債券の6.58%の表面利率を考慮すると、運営費用を考慮に入れたEBITDAでのROIは少なくとも9～10%でなければ、株主にとってかなり良いリターンを得ることができません）。
04 Neocloud のバッファパッド — OpCo の株式リスク
もしSPVモードが「信用の移転」であるなら、CoreWeaveやNebiusのようなNeocloudモードは「リスクのさらなる層分け」です。
CoreWeaveを例に取ると、資本構造はSPVよりも遥かに複雑です。複数回の株式および債権の資金調達が行われており、投資家にはNvidia、VC、成長ファンド、プライベートデットファンドが含まれており、明確なリスクバッファーの順序が形成されています。
AIの需要が予想よりも低下した場合や新たな競合者が現れた場合、CoreWeaveの収入が大幅に減少し、高額な利息を支払えなくなったらどうなるか：
第一歩は株式価値の蒸発：CoreWeaveの株価が暴落しました。これが「株式バッファー」——最初に衝撃を吸収します。会社は割引で資金調達を余儀なくされる可能性があり、既存の株主の権利は大幅に希薄化し、場合によっては全てを失うことになります。それに対してSPVの株式バッファーは薄く、公開市場で直接資金調達ができないためです。
第2ステップは債権者の損失です：株式が完全に「焼失」した後、CoreWeaveがまだ債務を返済できない場合にのみ、Blackstoneのようなプライベート債権者が損失を被ることになります。しかし、これらのファンドは融資を行う際、通常は非常に優れた担保（最新のGPU）と厳格な返済優先権を要求します。
CoreWeaveとNebiusは「先に長期契約を確定し、その後長期契約を担保に資金調達を行う」方式を採用しており、資本市場での再融資を通じて急速に拡張しています。この構造の巧妙さは、大手顧客がより良い資金運用効率を達成できることにあります。出資せずに将来の購買契約を利用してより多くの資本支出を引き出すことができ、リスクが金融システム全体に感染する可能性は限られています。
逆に、Neocloudの株主は、自分がこのギャンブルの中で最も揺れ動くが最も刺激的なポジションにいることに注意しなければならない。彼らが賭けているのは急成長であり、経営陣の財務操作（債務の延長、株式の増発）がほぼ完璧であることを祈らなければならない。さらに、債務の期限構造、担保の範囲、契約の更新ウィンドウ、顧客の集中度にも注意を払うことで、株式リスクのリターン比をより良く評価することができる。
私たちも、もし本当にAIの需要が比較的遅く成長するとしたら、誰が最も簡単に見捨てられる生産能力になるかを考えてみることができますか？SPVですか、それともNeocloudですか？なぜですか？
05 オラクルクラウド：非典型的なクラウドプレイヤーの逆襲
皆がCoreWeaveと三大クラウド巨人に注目しているとき、予想外の「クラウドダークホース」が静かに台頭しています：Oracle Cloud
それはNeocloudに属しておらず、三大テクノロジー巨頭の一線の陣営でもないが、高度な弾力性のあるアーキテクチャ設計とNvidiaとの深い協力によって、Cohere、xAI、さらにはOpenAIの一部の計算負荷の契約を獲得した。
特に、Neocloudのレバレッジが徐々に厳しくなり、従来のクラウドスペースが不足しているとき、Oracleは「中立」と「代替可能」というポジションで、第二波のAI計算力サプライチェーンの重要なバッファー層となっています。
その存在は、我々にこの計算能力の競争が三強の対決だけではなく、Oracleのような非典型的だが戦略的に重要な供給者が静かにポジションを奪っていることを見せている。
しかし、このゲームのテーブルはシリコンバレーだけではなく、世界の金融市場全体に広がっていることを忘れないでください。
みんなが狙っている政府の「隠れた保証」
最後に、テクノロジーの巨人とプライベートファイナンスが主導するこのゲームには、潜在的な「切り札」がもう一つある - 政府です。OpenAIは最近、「政府がデータセンターに対して融資保証を提供することはなく、望んでもいない」と公に発表しましたが、政府との議論はデータセンターではなく、チップ工場の潜在的な保証についてです。しかし、私は彼ら（または類似の参加者）の元々の計画には、「政府を引き込んで団結する」という選択肢が含まれていると考えています。
なんと言いますか？もしAIインフラの規模がプライベート債権さえも担えないほど大きくなれば、唯一の出口は国力争奪戦にアップグレードされることです。一旦AIのリーダーシップが「国家安全保障」または「21世紀の月面着陸競争」として定義されれば、政府の介入は必然となります。
この介入の最も効果的な方法は、直接お金を出すのではなく、「保証」を提供することです。この方法には決定的な利点があります：資金調達コストを大幅に削減することができます。
私と同じくらいの年齢の投資家は、Freddie Mac (ファニーメイ)/Fannie Mae (ファニーメイ)をまだ覚えているはずです。この2つの「政府スポンサー企業」（Government Sponsored Enterprises；GSEs）は、アメリカ政府の正式な部門ではありませんが、市場は一般的に彼らに「隠れた政府保証」があると信じています。
彼らは銀行から住宅ローンを購入し、MBSにパッケージ化して担保し、公開市場で販売した後、資本を住宅ローン市場に再投入し、貸出可能資金を増やします。彼らの存在によって、2008年の金融危機の影響がより大きくなりました。
未来に「国家AI計算力会社」が現れると想像してみてください。政府が隠れた保証を提供します。その発行する債券は準主権債と見なされ、金利はアメリカ国債に非常に近くなります。
これは前述の「時間を買って生産性の向上を待つ」という考え方を根本的に変えるでしょう。
融資コストは非常に低い：借入コストが低いほど、「AI生産性向上の速度」に対する要求は低くなる。
時間が無限に延長される：さらに重要なのは、非常に低コストで延長（ロールオーバー）し続けることができ、ほぼ無限の時間を手に入れることができるということです。
言い換えれば、この方法は賭けが直接「爆発」する確率を大幅に減少させます。しかし、一度爆発すると、その影響範囲は数十倍に拡大する可能性があります。
06兆ドルの賭け — 真の鍵となる「生産性」
前述のすべての金融構造 - SPV、Neocloud、プライベート債権 - どれほど巧妙であっても、「どのように支払うか」という問いに答えているだけである。
AIインフラがバブルになるかどうかの根本的な問題は、「AIは本当に生産性を向上させることができるのか？」および「その速度はどれくらいか？」です。
すべての10年、15年にわたる資金調達の取り決めは、本質的に「時間を買う」ことです。金融工学は巨人たちに一息つく時間を与え、すぐに効果を見せる必要はありません。しかし、時間を買うことには代償があります：Blue OwlとBlackstoneの投資家（年金基金、主権ファンド、ETF保有者）が必要とするのは安定した利息のリターンであり、Neocloudの株式投資家が必要とするのは数倍の評価の成長です。
これらの資金提供者の「期待リターン」は、AIの生産性が越えなければならないハードルです。もしAIによる生産性向上の速度が高額な資金調達コストをカバーできない場合、この精巧な構造は最も脆弱な部分から崩れ始めます（「株式バッファー」）。
したがって、今後数年間は以下の2つの側面に特に注目する必要があります。
各分野における「アプリケーションソリューション」の導入速度：強力なモデル（LLM）だけでは不十分です。企業が実際にお金を払うことができる「ソフトウェア」と「サービス」を見る必要があります。このようなアプリケーションが大規模に普及し、発生するキャッシュフローが巨額のインフラコストの元本と利息を返済できるほど大きくなる必要があります。
外部制約の制約：AIデータセンターは電力のモンスターです。我々は指数関数的に増加する計算能力の需要を支えるための十分な電力を持っていますか？電力網のアップグレードの速度は追いついていますか？NvidiaのGPUや他のハードウェアの供給はボトルネックに直面し、「金融契約が要求するスケジュール」に「遅れる」ことになるのでしょうか？供給側のリスクは、すべての「買った時間」を使い果たす可能性があります。
要するに、これは金融（資金調達コスト）と物理（電力、ハードウェア）、およびビジネス（アプリケーションの実装）との競争です。
私たちはまた、定量的な方法を用いて、AIがバブルを避けるためにどれだけの生産性向上をもたらす必要があるかを大まかに推定することができます：
モルガン・スタンレーの予測によれば、2028年までにこのAI投資は3兆ドルに達する見込みです。
前述 Meta の SPV 発債コストは約 6-7% ですが、Fortune の報道によれば、CoreWeave の現在の平均債務利率は約 9% です。産業の大多数のプライベート債権が要求するリターンが 7–8%、株債比率が 3:7 だと仮定すると、これらの AI インフラの ROI (（EBITDA と総資本支出を計算した場合）は、株主のリターンが 20% 以上になるためには 12-13% である必要があります。
したがって、必要なEBITDAは3兆×12%=3,600億ドルです。EBITDA利益率65%で計算すると、対応する収益は約5,500億ドルになります。
アメリカの名義でのGDPは約29兆ドルと推定され、約1.9%のGDPに相当する新たな生産はAIによって長期的に支えられる必要があります。
この敷居は低くはないが、夢物語ではない。(年には、世界のクラウド産業の総収入は約4000億ドルであり、言い換えれば、少なくともAIが力を与えて1つまたは2つのクラウド産業を再構築するのを見なければならない。重要なのは、アプリケーションの収益化のスピードと物理的なボトルネックが同時に解消できるかどうかだ。
リスクシナリオストレステスト：時間が足りないときは？
前述すべての金融構造は、生産性が資金調達コストを上回ることを賭けています。AI生産性の実現速度が予想より遅い場合の連鎖反応をシミュレーションするために、2つのストレステストを使わせてください：
第一種の場合、私たちはAIの生産性が「緩やかに」実現すると仮定します（例えば、15年でスケール化が実現しますが、多くの資金調達は10年の期間かもしれません）：
Neocloudが最初に倒れた：CoreWeaveのような高レバレッジの独立運営者は、収入が高い金利をカバーできず、その「株式バッファ」が焼失し、債務不履行またはリストラにつながった。
SPVは期限延長リスクに直面しています：HyperionのようなSPV債務が期限を迎えると、Metaはより高い金利（市場はNeocloudの失敗を目撃しています）で再融資するかどうかを決定しなければならず、コアビジネスの利益を侵食します。
プライベートクレジットファンドのLPは巨額の損失を被り、テクノロジー株の評価が大幅に引き下げられました。これは「高価な失敗」でありますが、システミックな崩壊を引き起こすことはありません。
第二のシナリオでは、AIの生産性が「反証」されたと仮定します（技術の進展が停滞するか、コストが削減できず、規模化ができない場合）：
テクノロジー大手は「戦略的デフォルト」を選択する可能性がある：これは最悪のシナリオです。Metaなどの大手は「賃料の支払いを続ける」ことが無限の穴であると判断し、賃貸契約を強制的に中止し、SPVの債務再編成を迫る可能性があります。
SPV債券の崩壊：HyperionのようにA+級と見なされる債券は、その信用が瞬時にMetaと切り離され、価格が急落します。
それはプライベートクレジット「インフラファイナンス」市場を根本的に破壊する可能性があり、前述の連動性を通じて金融市場の信頼危機を引き起こす可能性が非常に高い。
これらのテストの目的は、「バブルであるかどうか」という曖昧な問題を具体的な状況分析に変換することです。
07 リスク温度計：投資家のための実務観測チェックリスト
そして、市場の信頼の変化について、私は自分自身で五つの事柄を注視し、リスクの温度計として使用します：
AIプロジェクトの生産性の実現速度：大規模モデルのベンダーによる予想収入の加速または減速(線形成長または指数的成長）、さまざまなAI製品とプロジェクトの適用状況。
Neocloud の株価、債券利回り、公告：大口注文、デフォルト/修正、債務の再資金調達（特定のプライベート債は2030年頃に満期を迎えるため、特に注目が必要）、増資のペース。
SPV債の二次価格/利ざや：Hyperionのような144Aプライベート債は額面を上回って維持されているのか、取引は活発か、ETFの保有は増加しているか。
長期契約の品質変更：テイク・オア・ペイの比率、最短保持年数、顧客集中度、価格調整メカニズム（電気料金/金利/インフレに対する価格設定の調整）。
電力の進捗と可能な技術革新：ボトルネックとなる可能性のある外部要因として、変電所、送配電、および電価メカニズムの政策信号に注目する必要があります。また、電力消費を大幅に削減できる新しい技術があるかどうかも重要です。
なぜこれは2008年の繰り返しではないのか？
一部の人々は、2008年のバブルに類似していると比較するかもしれません。私は、このような行為は誤った判断を生む可能性があると思います：
第一点はコアアセットの本質の違いにあります：AI対住宅
2008年のサブプライム危機の核心資産は「住宅」である。住宅自体は生産性の貢献を持たない（家賃収入の増加は非常に遅い）。住宅価格が住民の収入の基本面から乖離し、複雑な金融派生商品に層状にパッケージ化されると、バブルの崩壊は時間の問題である。
AIの核心資産は「計算力」です。計算力はデジタル時代の「生産ツール」です。もしあなたがAIが将来のある時点で、実質的に社会全体の生産性（ソフトウェア開発、医薬品開発、顧客サービス、コンテンツ制作）を高める可能性が高いと信じるなら、それほど心配する必要はありません。これは未来の生産性の「前払い」です。実際の基本面がアンカーとなっており、まだ完全には実現されていません。
第二のポイントは、金融構造の重要なノードが異なることです：直接資金調達 vs. 銀行
2008年のバブルは、重要なノード（銀行）を通じて大幅に拡散しました。リスクは「銀行間接融資」を通じて伝播しました。一つの銀行が倒産すると（例えばリーマン）、すべての銀行に対する信頼危機が引き起こされ、銀行間市場が凍結し、最終的にはすべての人に影響を及ぼすシステミックな金融危機（流動性危機を含む）が引き起こされました。
現在、AIインフラの資金調達構造は「直接投資」が主流です。もしAIの生産性が証明されなかった場合、CoreWeaveが倒産し、ブラックストーンが750億ドルの債務不履行を起こすと、これはブラックストーンの投資家（年金基金）にとって大きな損失となります。
2008年以降、銀行システムは確かにより強固になったが、リスクがプライベートマーケットに完全に「封じ込められる」と単純化することはできない。例えば、プライベートクレジットファンド自体も銀行のレバレッジを利用してリターンを増幅させる可能性がある。もしAI投資が一般的に失敗した場合、これらのファンドの巨額損失は以下の2つのルートを通じて外部に影響を及ぼす可能性がある：
レバレッジデフォルト：ファンドの銀行に対するレバレッジファイナンスのデフォルトは、リスクを銀行システムに戻します。
LPsの衝撃：年金基金や保険会社が投資の巨額損失によりバランスシートが悪化し、公開市場で他の資産を売却することを引き起こし、連鎖反応を引き起こしています。
したがって、より正確な表現は「これは2008年のような単点爆発による全面的な銀行間流動性危機ではない」ということです。最悪のシナリオは「高価な失敗」であり、感染性は低く、速度も遅いです。しかし、プライベートマーケットの不透明性を考慮すると、この新たなタイプの低速感染リスクには引き続き高い警戒が必要です。
投資家へのメッセージ：あなたはこのシステムのどのレベルにいますか？
最初の問題に戻りましょう：AIインフラはバブルですか？
バブルの形成と崩壊は、期待される利益と実際の結果の巨大な乖離から生じます。私は大きな方向性としてはバブルではなく、むしろ精密な高レバレッジの金融配置に似ていると思います。しかし、リスクの観点から見ると、特定の段階に特に注意が必要なだけでなく、小規模なバブルがもたらす「負の富の効果」にも軽視してはいけません。
投資家にとって、この数兆ドルのAIインフラ競争において、異なる対象を保有する際に何を賭けているのかを知っておく必要があります：
テクノロジー大手株：あなたが賭けているのは、AIの生産性が資金調達コストを上回ることです
プライベートクレジット：あなたが得るのは安定した利息ですが、「時間が足りない可能性」のリスクを負います。
Neocloud の株式：あなたは最高のリスクと最高のリターンの最初のバッファです。
このゲームでは、位置がすべてを決定します。この一連の金融構造を理解することが、自分の位置を見つける第一歩です。そして、このショーを「キュレーション」している人を理解することが、このゲームがいつ終わるかを判断する鍵となります。
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AIコンピューティングパワーバブル？それとも人類史上最大の「生産性レバレッジ実験」？——3兆ドルの金融長征を解体する
原文タイトル：AIインフラはバブルか、それとも「団結して時間を買う」ことか？3兆ドルの背後にある金融構造を解明する
原著者:Distill AI
オリジナルソース:
転載:デイジー、マーズファイナンス
テクノロジー大手が今年、AIコンピューティング能力に3000億ドル以上を投資し、今後3年間の総投資が3兆ドルを超えると予測される中で、一つの疑問が浮上しています：これは2000年のインターネットバブルの再現なのか、それとも人類史上最大規模の生産性への賭けなのか？
これは単純な「バブル vs 非バブル」の二元論ではなく、答えはあなたが考えているよりも複雑で精緻かもしれません。私は未来を予知する水晶玉を持っていません。しかし、この盛宴の根底にある金融構造を深く分析し、一つの分析フレームワークを構築しようと試みました。
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方向に関しては、これは大きなバブルだとは思いません。しかし、個別の部分には高リスクがあります。
より正確に言えば、現在のAIインフラは「団結 + 時間を買う」という長征のようです。大手(Microsoft、Google、Meta、Nvidiaなどは、財務工学を利用して巨額のレバレッジを引き出していますが、主要な信用リスクを特別目的会社（SPV）や資本市場にアウトソーシングし、すべての参加者の利益を密接に結びつけています。
いわゆる「時間を買う」というのは、彼らが自分のキャッシュフローと外部リソースの忍耐を賭けて、「AIが本当に生産性を向上させる」その日が来るまで耐えられるかどうかを意味します。
もし賭けに勝てば、AIは約束を果たし、大手企業が最大の勝者となります。もし賭けに負けた場合（AIの進展が期待通りでないか、コストが高すぎる場合）、最初に影響を受けるのは資金提供を行った外部リソースです。
これは2008年のような「銀行のレバレッジ過剰、単点爆発」のバブルではありません。これは、地球上で最も賢く、現金を豊富に持つ企業によって主導される直接金融の巨大な実験であり、複雑な「オフバランスシートファイナンス」戦略を用いてリスクを多くの取引可能な部分に分解し、異なる投資家に消化させるものです。
バブルでないとしても、すべてのAIインフラ投資が良いROIを得られるわけではありません。
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いわゆる「抱団」とは、このAIインフラが五者の利益を密接に結びつけることを指します：
テクノロジー大手（Meta、Microsoft、Google）とそれらの大規模モデルのパートナー（OpenAI、xAI)：計算能力が必要だが、一度に大金を支払いたくない。
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機関投資家（年金基金、政府系ファンド、伝統的なファンド、例えばブラックロック）：公債よりも高い安定した収益を必要とする。
そしてこの五者は「利益共同体」を形成しました。例えば：
NvidiaはCoreWeaveを優先し、その株式に投資します
マイクロソフトは CoreWeave に長期契約を提供し、資金調達を支援します。
ブラックストーンは、債務ファイナンスを提供し、年金基金から資金を調達します。
MetaはBlue Owlと共同でSPVを設立し、リスクを共有します。
OpenAIは他の大規模モデルのメーカーとともに、モデルのパラメータ、推論能力、トレーニング規模の基準を継続的に引き上げており、これは全体の産業における計算力の需要のハードルを高めることに等しい。特にMicrosoftとの深い結びつきの下、この「技術アウトソーシング、圧力の内面化」の協力構造により、OpenAIは資金を出さないにもかかわらず、世界的な資本支出競争の点火者となっている。彼らは出資者ではないが、全体のレバレッジの強化を推進する実際のキュレーターである。
誰もが独りで自分を守ることはできない、これが「団結」の本質である。
02 資本の構造 — 誰が資金を出しているのか？お金は誰に流れているのか？
全体の構造を理解するために、まずは下の資金の流れ図から始めましょう。
テクノロジーの巨人は天文学的な計算能力を必要とし、2つの道があります：
自社データセンター：これは従来のモデルです。利点は完全にコントロールできることですが、欠点は構築が遅く、すべての資本支出とリスクが自社のバランスシートに圧迫されることです。
外部供給を求める：大手企業は単にサーバーを借りるのではなく、2つの核心的な「外部供給者」モデルを生み出しました。これは現在の新しいトレンドであり、私たちの分析の焦点でもあります。
第一種は SPV (Special Purpose Vehicle) / 特殊目的実体で、これは純粋な金融ツールです。あなたはこれを「単一プロジェクト、単一顧客」のために設立された特殊な実体として想像できます。
ビジネスモデル：例えば、Metaがデータセンターを建設したいが、一度に大金を支出したくない場合、資産管理会社と共同でSPVを設立します。SPVの唯一の任務は、Meta専用のセンターを建設し、運営することです。投資家は、賃料のキャッシュフローを基にした高品質な債権（社債+プロジェクトファイナンスの混合）を手に入れます。
顧客タイプ：極端に単一、通常は1つだけ（例：Meta）。
リスクの程度：死活が完全に単一の顧客の信用に依存している。
2つ目は、CoreWeave、Lambda、Nebius(などのNeocloud )で、これらは独自の運用戦略と完全な意思決定力を持つ独立した事業会社(OpCo)です。
ビジネスモデル：例えば、CoreWeaveは自己資金調達（株式および債権）を行い、大量のGPUを購入し、複数の顧客にサブリースし、「保底/予約」契約を締結します。柔軟ですが、株式の価値は大きく変動します。
顧客タイプ：理論的には多様ですが、実際には大手企業（例えば、MicrosoftのCoreWeaveへの初期サポート）に高く依存しています。規模が小さいため、SPVのように単一の富裕な親に依存していないため、Neocloudは上流の供給者（Nvidia）への依存度が高くなっています。
リスクの程度：リスクは多くの顧客に分散されていますが、運営能力、技術、株式の価値が存続に影響を与えます。
法律や運営構造は全く異なるが、両者のビジネスの本質は同じ道を辿る：どちらも巨大企業の「計算能力外部供給業者」であり、巨額のGPU調達とデータセンターの構築を巨大企業のバランスシートから「移す」ことだ。
では、これらのSPVとNeocloudsのお金はどこから来るのですか？
答えは伝統的な銀行ではなく、プライベートクレジットファンドです。なぜですか？
これは2008年以降、《バーゼル合意III》が銀行の資本適合率に対して厳しい要求をしているためです。銀行はこのような高リスク、高集中度、長期の巨額貸付を引き受けるため、必要な準備金がコストに見合わないほど高くなります。
銀行が「できない」、「やりたくない」ビジネスが巨大な空白を生み出しました。Apollo、Blue Owl、Blackstoneといったプライベートエクイティの巨頭がその空白を埋めています。彼らは銀行の規制に縛られず、より柔軟で迅速な、しかし金利も高い資金を提供できます。プロジェクトの賃料やGPU/設備との長期契約を担保としています。
彼らにとって、これは非常に魅力的な大きなケーキです - 伝統的なインフラファイナンスの経験を持つ多くの人々がいて、このテーマは資産の規模を数倍に成長させるのに十分であり、管理手数料と付随する権益 (Carried Interest) が大幅に増加します。
では、これらのプライベートクレジットファンドの資金は最終的にどこから来ているのでしょうか？
答えは機関投資家（LPs）であり、年金基金（Pension Funds）、政府系ファンド、保険会社、さらには一般投資家（例えば、BlackRockが発行するプライベートクレジットETFを通じて - その中にはMetaプロジェクトの144Aプライベート債であるBeignet Investor LLC 144A 6.581% 05/30/2049が含まれています）です。
リスクの伝播パスが確立された：
(最終リスク負担者)年金基金/ETF投資家/主権ファンド → (仲介機関)プライベートクレジットファンド → (資金調達エンティティ) SPVまたはNeocloud (例えばCoreWeave) → （最終使用者）テクノロジー大手(例えばMeta)
03 SPVケーススタディ — MetaのHyperion
SPVモードを理解するには、Metaの「Hyperion」プロジェクトが素晴らしいケーススタディです（十分な公開情報があります）：
ストラクチャー/エクイティ:MetaとBlue OwlがファンドグループJV(Beignet Investor LLC)を管理しました。 Metaは20%、Blue Owlは80%の株式を保有しています。 SPV144A構造の債券発行。 JVは資産をカバーし、Metaは長期リース契約を結んでいます。 工事期間中の設備投資はJVで、ファイナンスリース開始後、資産は徐々にMetaのバランスシートに振り込まれました。
規模：約 273 億ドルの債券（144A プライベート債）＋約 25 億ドルの株式で、アメリカ史上最大の単一企業債／プライベートクレジット型プロジェクトファイナンスの一つです。そして満期日は2049年で、この長期の償還構造は、本質的に「最も難しい時間リスクを先にロックする」ことです。
利率/格付け: この債券は、S&P A+ 格付け (保険会社がそれを配分できる高い格付け) で、クーポン率は約 6.58% です。
投資家の構成：PIMCOは180億ドルを引き受け；BlackRock傘下のETFは合計で30億ドルを超える。この投資家グループにとって、これは非常に魅力的な高品質で安定した収益である。
キャッシュフローとリース：Blue Owlが注目しているのは、価値が下がる可能性のあるGPUではなく（現在市場にはGPUの減価償却期間が長すぎるのではないかと心配している人がいますが、GPUはハードウェア部分に過ぎず、AIの全体的な価値はハードウェア+モデルにあります。旧型ハードウェアの価格はイテレーションにより下がりますが、最終的なAIモデルの応用の価値も下がるわけではありません）、Metaの長期リースに支えられたSPVキャッシュフロー（2029年以降）です。建設資金はアメリカ国債に配分され、リスクを低減しています。この構造は企業債の流動性とプロジェクトファイナンスの保護条項を融合させ、同時に144A-for-life（投資家の圈子は制限されています）です。
では、なぜこのようなアーキテクチャの短期的なリスクが非常に低いのですか？
これは、この構造の下で、Hyperionのタスクが単純だからです：左手でMetaの家賃を受け取り、右手でBlue Owlの利息を支払います。Metaが倒れない限り（予見可能な未来の確率は極めて低い）、キャッシュフローは岩のように安定しています。AIの需要の変動やGPUの価格下落を心配する必要はありません。
この25年の超長期、賃料返済型の債権構造は、賃料が安定して入ってきて、利息が正常に支払われる限り、すべての最近の再融資リスクをロックします。これが「時間を買う」本質です（AIアプリケーションが生み出す価値が財務構造に徐々に追いつくように）。
同時に、Metaは自社の信用と強力なキャッシュフローを利用して、従来の資本支出を回避する巨額の長期資金調達を行っています。現代の会計基準（IFRS 16）において、長期リースは最終的に「リース負債」として表に出ますが、利点は、前期の建設期間に数十億ドルの資本支出の圧力や関連する建設リスク、資金調達業務がすべてSPVに移転されることです。
一度の巨額な資本支出を、今後25年間の分割払いのリース費用に変換し、キャッシュフローを大幅に最適化します。そして、これらのAI投資が10～20年の間に本利を支払うのに十分な経済的利益を生むかどうかを賭けます（債券の6.58%の表面利率を考慮すると、運営費用を考慮に入れたEBITDAでのROIは少なくとも9～10%でなければ、株主にとってかなり良いリターンを得ることができません）。
04 Neocloud のバッファパッド — OpCo の株式リスク
もしSPVモードが「信用の移転」であるなら、CoreWeaveやNebiusのようなNeocloudモードは「リスクのさらなる層分け」です。
CoreWeaveを例に取ると、資本構造はSPVよりも遥かに複雑です。複数回の株式および債権の資金調達が行われており、投資家にはNvidia、VC、成長ファンド、プライベートデットファンドが含まれており、明確なリスクバッファーの順序が形成されています。
AIの需要が予想よりも低下した場合や新たな競合者が現れた場合、CoreWeaveの収入が大幅に減少し、高額な利息を支払えなくなったらどうなるか：
第一歩は株式価値の蒸発：CoreWeaveの株価が暴落しました。これが「株式バッファー」——最初に衝撃を吸収します。会社は割引で資金調達を余儀なくされる可能性があり、既存の株主の権利は大幅に希薄化し、場合によっては全てを失うことになります。それに対してSPVの株式バッファーは薄く、公開市場で直接資金調達ができないためです。
第2ステップは債権者の損失です：株式が完全に「焼失」した後、CoreWeaveがまだ債務を返済できない場合にのみ、Blackstoneのようなプライベート債権者が損失を被ることになります。しかし、これらのファンドは融資を行う際、通常は非常に優れた担保（最新のGPU）と厳格な返済優先権を要求します。
CoreWeaveとNebiusは「先に長期契約を確定し、その後長期契約を担保に資金調達を行う」方式を採用しており、資本市場での再融資を通じて急速に拡張しています。この構造の巧妙さは、大手顧客がより良い資金運用効率を達成できることにあります。出資せずに将来の購買契約を利用してより多くの資本支出を引き出すことができ、リスクが金融システム全体に感染する可能性は限られています。
逆に、Neocloudの株主は、自分がこのギャンブルの中で最も揺れ動くが最も刺激的なポジションにいることに注意しなければならない。彼らが賭けているのは急成長であり、経営陣の財務操作（債務の延長、株式の増発）がほぼ完璧であることを祈らなければならない。さらに、債務の期限構造、担保の範囲、契約の更新ウィンドウ、顧客の集中度にも注意を払うことで、株式リスクのリターン比をより良く評価することができる。
私たちも、もし本当にAIの需要が比較的遅く成長するとしたら、誰が最も簡単に見捨てられる生産能力になるかを考えてみることができますか？SPVですか、それともNeocloudですか？なぜですか？
05 オラクルクラウド：非典型的なクラウドプレイヤーの逆襲
皆がCoreWeaveと三大クラウド巨人に注目しているとき、予想外の「クラウドダークホース」が静かに台頭しています：Oracle Cloud
それはNeocloudに属しておらず、三大テクノロジー巨頭の一線の陣営でもないが、高度な弾力性のあるアーキテクチャ設計とNvidiaとの深い協力によって、Cohere、xAI、さらにはOpenAIの一部の計算負荷の契約を獲得した。
特に、Neocloudのレバレッジが徐々に厳しくなり、従来のクラウドスペースが不足しているとき、Oracleは「中立」と「代替可能」というポジションで、第二波のAI計算力サプライチェーンの重要なバッファー層となっています。
その存在は、我々にこの計算能力の競争が三強の対決だけではなく、Oracleのような非典型的だが戦略的に重要な供給者が静かにポジションを奪っていることを見せている。
しかし、このゲームのテーブルはシリコンバレーだけではなく、世界の金融市場全体に広がっていることを忘れないでください。
みんなが狙っている政府の「隠れた保証」
最後に、テクノロジーの巨人とプライベートファイナンスが主導するこのゲームには、潜在的な「切り札」がもう一つある - 政府です。OpenAIは最近、「政府がデータセンターに対して融資保証を提供することはなく、望んでもいない」と公に発表しましたが、政府との議論はデータセンターではなく、チップ工場の潜在的な保証についてです。しかし、私は彼ら（または類似の参加者）の元々の計画には、「政府を引き込んで団結する」という選択肢が含まれていると考えています。
なんと言いますか？もしAIインフラの規模がプライベート債権さえも担えないほど大きくなれば、唯一の出口は国力争奪戦にアップグレードされることです。一旦AIのリーダーシップが「国家安全保障」または「21世紀の月面着陸競争」として定義されれば、政府の介入は必然となります。
この介入の最も効果的な方法は、直接お金を出すのではなく、「保証」を提供することです。この方法には決定的な利点があります：資金調達コストを大幅に削減することができます。
私と同じくらいの年齢の投資家は、Freddie Mac (ファニーメイ)/Fannie Mae (ファニーメイ)をまだ覚えているはずです。この2つの「政府スポンサー企業」（Government Sponsored Enterprises；GSEs）は、アメリカ政府の正式な部門ではありませんが、市場は一般的に彼らに「隠れた政府保証」があると信じています。
彼らは銀行から住宅ローンを購入し、MBSにパッケージ化して担保し、公開市場で販売した後、資本を住宅ローン市場に再投入し、貸出可能資金を増やします。彼らの存在によって、2008年の金融危機の影響がより大きくなりました。
未来に「国家AI計算力会社」が現れると想像してみてください。政府が隠れた保証を提供します。その発行する債券は準主権債と見なされ、金利はアメリカ国債に非常に近くなります。
これは前述の「時間を買って生産性の向上を待つ」という考え方を根本的に変えるでしょう。
融資コストは非常に低い：借入コストが低いほど、「AI生産性向上の速度」に対する要求は低くなる。
時間が無限に延長される：さらに重要なのは、非常に低コストで延長（ロールオーバー）し続けることができ、ほぼ無限の時間を手に入れることができるということです。
言い換えれば、この方法は賭けが直接「爆発」する確率を大幅に減少させます。しかし、一度爆発すると、その影響範囲は数十倍に拡大する可能性があります。
06兆ドルの賭け — 真の鍵となる「生産性」
前述のすべての金融構造 - SPV、Neocloud、プライベート債権 - どれほど巧妙であっても、「どのように支払うか」という問いに答えているだけである。
AIインフラがバブルになるかどうかの根本的な問題は、「AIは本当に生産性を向上させることができるのか？」および「その速度はどれくらいか？」です。
すべての10年、15年にわたる資金調達の取り決めは、本質的に「時間を買う」ことです。金融工学は巨人たちに一息つく時間を与え、すぐに効果を見せる必要はありません。しかし、時間を買うことには代償があります：Blue OwlとBlackstoneの投資家（年金基金、主権ファンド、ETF保有者）が必要とするのは安定した利息のリターンであり、Neocloudの株式投資家が必要とするのは数倍の評価の成長です。
これらの資金提供者の「期待リターン」は、AIの生産性が越えなければならないハードルです。もしAIによる生産性向上の速度が高額な資金調達コストをカバーできない場合、この精巧な構造は最も脆弱な部分から崩れ始めます（「株式バッファー」）。
したがって、今後数年間は以下の2つの側面に特に注目する必要があります。
各分野における「アプリケーションソリューション」の導入速度：強力なモデル（LLM）だけでは不十分です。企業が実際にお金を払うことができる「ソフトウェア」と「サービス」を見る必要があります。このようなアプリケーションが大規模に普及し、発生するキャッシュフローが巨額のインフラコストの元本と利息を返済できるほど大きくなる必要があります。
外部制約の制約：AIデータセンターは電力のモンスターです。我々は指数関数的に増加する計算能力の需要を支えるための十分な電力を持っていますか？電力網のアップグレードの速度は追いついていますか？NvidiaのGPUや他のハードウェアの供給はボトルネックに直面し、「金融契約が要求するスケジュール」に「遅れる」ことになるのでしょうか？供給側のリスクは、すべての「買った時間」を使い果たす可能性があります。
要するに、これは金融（資金調達コスト）と物理（電力、ハードウェア）、およびビジネス（アプリケーションの実装）との競争です。
私たちはまた、定量的な方法を用いて、AIがバブルを避けるためにどれだけの生産性向上をもたらす必要があるかを大まかに推定することができます：
モルガン・スタンレーの予測によれば、2028年までにこのAI投資は3兆ドルに達する見込みです。
前述 Meta の SPV 発債コストは約 6-7% ですが、Fortune の報道によれば、CoreWeave の現在の平均債務利率は約 9% です。産業の大多数のプライベート債権が要求するリターンが 7–8%、株債比率が 3:7 だと仮定すると、これらの AI インフラの ROI (（EBITDA と総資本支出を計算した場合）は、株主のリターンが 20% 以上になるためには 12-13% である必要があります。
したがって、必要なEBITDAは3兆×12%=3,600億ドルです。EBITDA利益率65%で計算すると、対応する収益は約5,500億ドルになります。
アメリカの名義でのGDPは約29兆ドルと推定され、約1.9%のGDPに相当する新たな生産はAIによって長期的に支えられる必要があります。
この敷居は低くはないが、夢物語ではない。(年には、世界のクラウド産業の総収入は約4000億ドルであり、言い換えれば、少なくともAIが力を与えて1つまたは2つのクラウド産業を再構築するのを見なければならない。重要なのは、アプリケーションの収益化のスピードと物理的なボトルネックが同時に解消できるかどうかだ。
リスクシナリオストレステスト：時間が足りないときは？
前述すべての金融構造は、生産性が資金調達コストを上回ることを賭けています。AI生産性の実現速度が予想より遅い場合の連鎖反応をシミュレーションするために、2つのストレステストを使わせてください：
第一種の場合、私たちはAIの生産性が「緩やかに」実現すると仮定します（例えば、15年でスケール化が実現しますが、多くの資金調達は10年の期間かもしれません）：
Neocloudが最初に倒れた：CoreWeaveのような高レバレッジの独立運営者は、収入が高い金利をカバーできず、その「株式バッファ」が焼失し、債務不履行またはリストラにつながった。
SPVは期限延長リスクに直面しています：HyperionのようなSPV債務が期限を迎えると、Metaはより高い金利（市場はNeocloudの失敗を目撃しています）で再融資するかどうかを決定しなければならず、コアビジネスの利益を侵食します。
プライベートクレジットファンドのLPは巨額の損失を被り、テクノロジー株の評価が大幅に引き下げられました。これは「高価な失敗」でありますが、システミックな崩壊を引き起こすことはありません。
第二のシナリオでは、AIの生産性が「反証」されたと仮定します（技術の進展が停滞するか、コストが削減できず、規模化ができない場合）：
テクノロジー大手は「戦略的デフォルト」を選択する可能性がある：これは最悪のシナリオです。Metaなどの大手は「賃料の支払いを続ける」ことが無限の穴であると判断し、賃貸契約を強制的に中止し、SPVの債務再編成を迫る可能性があります。
SPV債券の崩壊：HyperionのようにA+級と見なされる債券は、その信用が瞬時にMetaと切り離され、価格が急落します。
それはプライベートクレジット「インフラファイナンス」市場を根本的に破壊する可能性があり、前述の連動性を通じて金融市場の信頼危機を引き起こす可能性が非常に高い。
これらのテストの目的は、「バブルであるかどうか」という曖昧な問題を具体的な状況分析に変換することです。
07 リスク温度計：投資家のための実務観測チェックリスト
そして、市場の信頼の変化について、私は自分自身で五つの事柄を注視し、リスクの温度計として使用します：
AIプロジェクトの生産性の実現速度：大規模モデルのベンダーによる予想収入の加速または減速(線形成長または指数的成長）、さまざまなAI製品とプロジェクトの適用状況。
Neocloud の株価、債券利回り、公告：大口注文、デフォルト/修正、債務の再資金調達（特定のプライベート債は2030年頃に満期を迎えるため、特に注目が必要）、増資のペース。
SPV債の二次価格/利ざや：Hyperionのような144Aプライベート債は額面を上回って維持されているのか、取引は活発か、ETFの保有は増加しているか。
長期契約の品質変更：テイク・オア・ペイの比率、最短保持年数、顧客集中度、価格調整メカニズム（電気料金/金利/インフレに対する価格設定の調整）。
電力の進捗と可能な技術革新：ボトルネックとなる可能性のある外部要因として、変電所、送配電、および電価メカニズムの政策信号に注目する必要があります。また、電力消費を大幅に削減できる新しい技術があるかどうかも重要です。
なぜこれは2008年の繰り返しではないのか？
一部の人々は、2008年のバブルに類似していると比較するかもしれません。私は、このような行為は誤った判断を生む可能性があると思います：
第一点はコアアセットの本質の違いにあります：AI対住宅
2008年のサブプライム危機の核心資産は「住宅」である。住宅自体は生産性の貢献を持たない（家賃収入の増加は非常に遅い）。住宅価格が住民の収入の基本面から乖離し、複雑な金融派生商品に層状にパッケージ化されると、バブルの崩壊は時間の問題である。
AIの核心資産は「計算力」です。計算力はデジタル時代の「生産ツール」です。もしあなたがAIが将来のある時点で、実質的に社会全体の生産性（ソフトウェア開発、医薬品開発、顧客サービス、コンテンツ制作）を高める可能性が高いと信じるなら、それほど心配する必要はありません。これは未来の生産性の「前払い」です。実際の基本面がアンカーとなっており、まだ完全には実現されていません。
第二のポイントは、金融構造の重要なノードが異なることです：直接資金調達 vs. 銀行
2008年のバブルは、重要なノード（銀行）を通じて大幅に拡散しました。リスクは「銀行間接融資」を通じて伝播しました。一つの銀行が倒産すると（例えばリーマン）、すべての銀行に対する信頼危機が引き起こされ、銀行間市場が凍結し、最終的にはすべての人に影響を及ぼすシステミックな金融危機（流動性危機を含む）が引き起こされました。
現在、AIインフラの資金調達構造は「直接投資」が主流です。もしAIの生産性が証明されなかった場合、CoreWeaveが倒産し、ブラックストーンが750億ドルの債務不履行を起こすと、これはブラックストーンの投資家（年金基金）にとって大きな損失となります。
2008年以降、銀行システムは確かにより強固になったが、リスクがプライベートマーケットに完全に「封じ込められる」と単純化することはできない。例えば、プライベートクレジットファンド自体も銀行のレバレッジを利用してリターンを増幅させる可能性がある。もしAI投資が一般的に失敗した場合、これらのファンドの巨額損失は以下の2つのルートを通じて外部に影響を及ぼす可能性がある：
レバレッジデフォルト：ファンドの銀行に対するレバレッジファイナンスのデフォルトは、リスクを銀行システムに戻します。
LPsの衝撃：年金基金や保険会社が投資の巨額損失によりバランスシートが悪化し、公開市場で他の資産を売却することを引き起こし、連鎖反応を引き起こしています。
したがって、より正確な表現は「これは2008年のような単点爆発による全面的な銀行間流動性危機ではない」ということです。最悪のシナリオは「高価な失敗」であり、感染性は低く、速度も遅いです。しかし、プライベートマーケットの不透明性を考慮すると、この新たなタイプの低速感染リスクには引き続き高い警戒が必要です。
投資家へのメッセージ：あなたはこのシステムのどのレベルにいますか？
最初の問題に戻りましょう：AIインフラはバブルですか？
バブルの形成と崩壊は、期待される利益と実際の結果の巨大な乖離から生じます。私は大きな方向性としてはバブルではなく、むしろ精密な高レバレッジの金融配置に似ていると思います。しかし、リスクの観点から見ると、特定の段階に特に注意が必要なだけでなく、小規模なバブルがもたらす「負の富の効果」にも軽視してはいけません。
投資家にとって、この数兆ドルのAIインフラ競争において、異なる対象を保有する際に何を賭けているのかを知っておく必要があります：
テクノロジー大手株：あなたが賭けているのは、AIの生産性が資金調達コストを上回ることです
プライベートクレジット：あなたが得るのは安定した利息ですが、「時間が足りない可能性」のリスクを負います。
Neocloud の株式：あなたは最高のリスクと最高のリターンの最初のバッファです。
このゲームでは、位置がすべてを決定します。この一連の金融構造を理解することが、自分の位置を見つける第一歩です。そして、このショーを「キュレーション」している人を理解することが、このゲームがいつ終わるかを判断する鍵となります。