AIインフラはバブルなのか、それとも「団結して時間を買う」ものなのか？3兆ドルの背後にある金融構造を解明する

これは単純な「バブル vs 非バブル」の二元的な議論ではなく、答えはあなたが思っているよりも複雑で、より精密である可能性があります。私は未来を予知するクリスタルボールを持っていません。しかし、この宴会の背後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しています。

文章は長く、詳細が多いので、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」という長征のようなものです。大手(Microsoft、Google、Meta、Nvidiaなどが、財務工学を利用して巨額のレバレッジを引き出し、主要な信用リスクを特別目的会社（SPV）と資本市場に外注し、すべての参加者の利益を緊密に結びつけています。

いわゆる「時間を買う」とは、彼らが自分たち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」その日が来るまで持ちこたえられるかどうかを指します。

もし賭けに勝てば、AIは約束を果たし、大手が最大の勝者となります。もし賭けに負ければ（AIの進展が期待外れであるか、コストが高すぎる場合）、最初に傷つくのは資金提供を行う外部リソースです。

これは2008年の「銀行の過剰レバレッジ、単点爆発」のバブルとは異なります。これは、地球上で最も賢く、現金に余裕のある企業によって主導される直接金融の巨大実験であり、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断片に分解し、異なる投資家に分散して消化させるものです。

泡沫でなくても、すべてのAIインフラ投資が良いROIを得られるわけではない。

01 コア理解：「抱団」の利益バインドメカニズム

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)：計算力が必要だが、一度に大金を投じたくない。

チップサプライヤー（Nvidia）：その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）：資産運用規模を拡大し、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力を提供するが、同時に大手企業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、ソブリンファンド、伝統的なファンドは BlackRock のような）：公債よりも高い安定した収益が必要。

そしてこの五つの方は「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に長期契約を結び、資金調達を支援しました

ブラックストーンは、債務ファイナンスを提供すると同時に、年金基金から資金を調達します。

MetaとBlue Owlが共同で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共に、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引き上げ続けており、これは全体の産業の計算能力の需要のハードルを絶えず引き上げることを意味します。特に Microsoft との深い結びつきの下で、この「技術アウトソーシング、圧力の内在化」という協力構造は、OpenAI が資金を出さなくても、世界的な資本支出競争を加速させる点火役となることを可能にしています。彼らは出資者ではありませんが、全体のレバレッジを強化する実際のキュレーターです。

誰もが独りで善を成すことはできない、これが「団結」の本質です。

02 資本の構造 — 誰が出資しているのか？お金は誰の元に流れているのか？

全体のアーキテクチャを理解するために、まずは下の資金の流れを示す図から始めることができます。

テクノロジーの巨人は天文学的な計算力を必要とし、二つの道がある：

自社データセンター：これは従来のモデルです。利点は完全なコントロールができることですが、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：巨人たち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、私たちの分析の重点でもあります。

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「単一のプロジェクト、単一の顧客」のために設立された特殊な実体として想像することができます。

ビジネスモデル：例えばMetaはデータセンターを建設したいが、一度に多額の資金を出したくない場合、資産運用会社と共同で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の債権（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：極端に単一で、通常は1つだけ（例えばMeta）。

リスクレベル：生死は完全に単一の顧客の信用に依存します。

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（株式と債権）を使って大量のGPUを購入し、複数の顧客に再賃貸し、「保証/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：理論的には多様だが、実際には初期段階で大手企業（例えば、Microsoft の CoreWeave に対する初期支援）に高度に依存している。規模が小さいため、SPVのように単一の富豪に依存することはなく、Neocloud は上流の供給者（Nvidia）への依存度がより高い。

リスクの程度：リスクは多数の顧客に分散されていますが、運営能力、技術、株式価値が存続に影響します。

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：どちらも巨頭の「計算力外部供給者」として、大規模なGPU調達とデータセンターの建設を巨頭のバランスシートから「移転」させる。

では、これらのSPVとNeocloudsのお金はどこから来るのですか？

答えは従来の銀行ではなく、プライベートクレジットファンド（Private Credit Funds）です。なぜですか？

これは2008年以降、《バーゼル規制III》が銀行の資本充足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「できない」、「怖くてできない」ビジネスが巨大な真空を生み出した。Apollo、Blue Owl、Blackstoneといったプライベートエクイティの巨人たちがその空白を埋めている——彼らは銀行の規制に縛られず、より柔軟で迅速な、しかし金利も高いファイナンスを提供できる。プロジェクトの賃料やGPU/設備と長期契約で担保を取る。

それらにとって、これは非常に魅力的な大きなケーキです - 多くは伝統的な基盤融資の経験があり、このテーマは資産規模を数倍に成長させるのに十分で、管理料と付随する権益(キャリードインタレスト)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るのですか？

答えは機関投資家（LPs）であり、例えば年金基金（Pension Funds）、ソブリンウェルスファンド、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プロジェクトの下にある144Aプライベート債Beignet Investor LLC 144A 6.581% 05/30/2049が含まれています）

リスクチェーンの伝導パスが確立された。

(最終的なリスクステークホルダー )年金基金/ETF投資家/政府系ファンド→ (仲介者)民間クレジットファンド→ ( SPV )金融機関、または CoreWeave( →(エンドユーザー)などのNeocloud ) Meta(などのテクノロジーの巨人)

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」プランが絶好の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 億ドルの株式であり、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年であり、この長期返済構造は本質的に「最も困難な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。

投資家の構造：PIMCOは180億を引き受け、BlackRock傘下のETFは合計で30億を超えます。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す。

キャッシュフローとリース契約：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（現在市場では一部の人々が GPU の減価償却期間が長すぎることを心配していると思いますが、それは本質を見誤っています。なぜなら、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 + モデルにあるからです。古いハードウェアの価格はイテレーションによって下がりますが、それが最終的な AI モデルの応用価値が下がることを意味するわけではありません）、Meta の長期リース契約に支えられた SPV キャッシュフロー（2029 年から）です。建設資金は米国債に配分され、リスクを軽減します。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ており、同時に 144A-for-life（投資家のサークルが制限されています）。

では、なぜこのようなアーキテクチャの短期リスクが非常に低いのでしょうか？

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（予見できる未来の可能性は極めて低い）、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、賃料返済による債権構造は、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、すべての最近の再資金調達リスクをロックします。これが「時間を買う」ことの本質です（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ことを可能にする）。

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）では、長期リースは最終的に「リース負債」として表に表示されますが、その利点は、初期の建設期間に数十億ドルの資本支出のプレッシャー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年以内に十分な経済的利益を生み出し、元本と利息を支払えるかどうかに賭けます（債券の6.58％の表面利率を考慮すると、運営費用を考慮したEBITDAでのROIは少なくとも9〜10％でなければ、株主にとって良好な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「リスクのさらなる階層化」である。

CoreWeaveを例に挙げると、資本構造はSPVよりもはるかに複雑です。複数回の株式および債権ファイナンスが行われており、投資者には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、明確なリスクバッファーのシーケンスが形成されています。

AIの需要が予想よりも低かったり、新しい競争者が現れたりした場合、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、どうなるでしょうか:

第一歩は株式価値の蒸発：CoreWeaveの株価が暴落しました。これは「株式バッファ」——最初に衝撃を吸収します。会社は割引での資金調達を余儀なくされる可能性があり、既存の株主の権益が大幅に希薄化し、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の株式バッファはより薄く、公開市場で直接資金調達ができないためです。

第二段階は債権者の損失：株式が完全に「焼かれ」た後に、CoreWeave がまだ債務を返済できない場合、初めてBlackstoneなどのプライベートエクイティ債権者が損失を被ることになる。しかし、これらのファンドは融資を行う際、通常は非常に良い担保（最新のGPU）と厳格な返済優先権を要求する。

CoreWeave と Nebius は「まず長期契約を確定し、それから長期契約を担保にして資金調達を行う」という方式を採用し、資本市場での再融資を迅速に拡大しています。この構造の巧妙さは、大手顧客が資金の運用効率を向上させ、出資せずに将来の調達長期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が限られている点にあります。

逆にNeocloudの株主は、自分がこの賭けの中で最も不安定でありながらも最も刺激的な位置にいることに注意する必要があります。彼らは急成長に賭けており、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りません。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ます。

私たちも、もし本当に AI の需要がゆっくりと成長する場合、誰が限界的に最も簡単に見捨てられる生産能力になるのかを考えてみることができますか？ SPV それとも Neocloud？なぜですか？

05 Oracle Cloud:非定型クラウドプレーヤーの反撃

皆がCoreWeaveと三大クラウド巨頭に注目している中、意外な「クラウドのダークホース」が静かに台頭している：Oracle Cloud

それはNeocloudに属しておらず、三大テクノロジー企業の一線の陣営にも入っていないが、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」というポジショニングで、第2波のAI計算力供給チェーンの重要なバッファ層となる。

その存在は、我々にこの算力争奪戦が三強の対決だけではなく、Oracleのような非典型的でありながら戦略的意義のある供給者が静かにポジションを奪っていることを示しています。

しかし、このゲームのテーブルはシリコンバレーだけでなく、世界中の金融市場に広がっていることを忘れないでください。

多くの人が羨む政府の「隠れ担保」

最後に、このテクノロジー大手とプライベートファイナンスが主導するゲームにおいて、潜在的な「ワイルドカード」がある。それは政府だ。OpenAIは最近「政府にデータセンターのローン保証を求めていないし、望んでもいない」と公言したが、政府と話し合っているのはチップ工場の潜在的な保証に関してであり、データセンターについてではない。しかし、私は彼ら（または類似の参加者）の元々の計画には、「政府を巻き込む」という選択肢が必ず含まれていると考えている。

どう言うことですか？もしAIインフラの規模が私募債権も耐えられないほど大きくなったら、唯一の解決策は国家の力を争うことにアップグレードすることです。一旦AIのリーダーシップの地位が「国家安全保障」や「21世紀の月面着陸競争」として定義されれば、政府の介入は当然のこととなります。

この介入の最も効果的な方法は、直接お金を出すことではなく、「担保」を提供することです。この方法は、決定的な利点をもたらします：資金調達コストを大幅に削減することができます。

年齢が私と同じくらいの投資家は、Freddie Mac (ファニーメイ)/Fannie Mae (ファニーメイ)を覚えているはずです。この2社は「政府支援企業」（Government Sponsored Enterprises；GSEs）ですが、アメリカ政府の正式な部門ではありません。しかし、市場では一般的に彼らには「隠れた政府保証」があると信じられています。

彼らは銀行から住宅ローンを購入し、MBSとしてパッケージ化し、担保を付けて、公開市場で販売した後に再び資本を住宅ローン市場に導き、貸出資金を増加させます。彼らの存在が、2008年の金融危機の影響範囲をさらに広げました。

想像してみてください。将来「国家AI算力会社」が登場し、政府が隠れた保証を提供する場合です。この会社が発行する債券は準主権債と見なされ、利率はアメリカ国債に無限に近いものになるでしょう。

これは前述の「時間を買うことで生産性が向上する」を根本的に変える。

資金調達コストが非常に低い：借入コストが低いほど、「AI生産性向上の速度」に対する要求が低くなる。

時間が無限に延長される：さらに重要なのは、非常に低コストでロールオーバーを繰り返すことができ、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「罠」にかかる確率を大幅に減少させる。しかし、一度罠にかかると、その影響範囲は数十倍に拡大する可能性がある。

06 万億ドルの賭け — 真の重要な「生産性」

前述のすべての金融構造 - SPV、Neocloud、私募債権 - どれほど巧妙であっても、「どうやって支払うか」という問題にしか答えていない。

そして、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？」と「その速度はどのくらいか？」です。

すべての10年、15年にわたる資金調達のアレンジメントは、本質的に「時間を買う」ことにあります。金融工学は巨人に一息つく期間を与え、即座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伴います：Blue OwlとBlackstoneの投資家（年金基金、主権基金、ETF保有者）が求めているのは安定した利息収益であり、Neocloudの株式投資家が求めてい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スピードが高い資金調達コストをカバーできない場合、この巧妙な構造は最も脆弱な部分から崩壊し始めます（「株式バッファー」）。

したがって、今後数年間は以下の2つの側面に特に注意を払う必要があります：

各分野の「アプリケーションソリューション」のリリース速度：強力なモデル（LLM）だけでは不十分です。企業が投資する「ソフトウェア」と「サービス」を実際に見る必要があります。この種のアプリケーションが大規模に普及し、生成され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怪物です。指数関数的な計算能力の需要を支えるのに十分な電力はありますか？電力網のアップグレード速度は追いついていますか？NvidiaのGPUやその他のハードウェアの供給は、金融契約が要求するタイムテーブルに「遅れ」をもたらすボトルネックに直面するでしょうか？供給側のリスクは、すべての「買った時間」を枯渇させる可能性があります。

簡潔に言えば、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用化）との間の競争です。

私たちは定量的な方法を使って、AIがどれだけの生産性向上をもたらさなければバブルを回避できないかを大まかに推定することもできます：

モルガン・スタンレーの予測によれば、このAI投資のラウンドは2028年までに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% であり、Fortune の報道によると、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%、株債比が 3:7 と仮定すると、これらの AI インフラの ROI (（EBITDA と総資本支出で計算）を考慮すると、株式収益率を 20%以上にするには 12-13% が必要です。

したがって、必要なEBITDA = 3兆 × 12% = 3,600億ドル；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；

アメリカ名義のGDPは約29兆ドルと推定されており、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。

このハードルは低くありませんが、夢物語ではありません (2025年の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、私たちは少なくともAIによる再構築が1つか2つのクラウド産業を生み出すのを目にする必要があります）。鍵は、アプリケーションの収益化の速度と物理的なボトルネックが同期して解消できるかどうかです。

リスクシナリオストレステスト：時間が足りないとき？

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期待以下の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用います：

第一種の場合、我々はAI生産性が「緩やか」に実現する（例えば、15年でようやく規模化されるが、多くの資金調達は10年の期間かもしれない）:

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、収入が高額な利息をカバーできず、その「株式バッファ」が焼失し、債務不履行またはディスカウント再編を引き起こした。

SPVは延長リスクに直面しています：HyperionのようなSPV債務が満期を迎える際、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、規模化できない場合）：

テクノロジーの巨人たちが「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などの巨人たちは「賃貸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終了させ、SPVの債務再編を強いる可能性があります。

SPV債券崩壊：Hyperionのような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、価格が崩落する。

それはプライベートクレジット「インフラファイナンス」市場を完全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：投資家の実務観察チェックリスト

そして、市場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います。

AIプロジェクトの生産性の実現速度：大規模モデルメーカーの予想収入の加速または減速(線形成長か指数成長か、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、特に注視が必要）、増資のペース。

SPV債の二次価格/利差：Hyperionのような144Aプライベート債は額面を上回っているか、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の調整）。

電力の進捗と可能な技術革新：ボトルネックになる可能性が最も高い外部要因として、変電、輸配および電価格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年のコピーではないのですか？

一部の人々は2008年のバブルに類似したものを引き合いに出すかもしれません。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。

1つ目のポイントは、AIと住宅というコアアセットが根本的に異なることです

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（賃料収入の成長は非常に遅い）。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層包まれたとき、バブルの崩壊は時間の問題である。

AIのコア資産は「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が将来的に全社会の生産性（ソフトウェア開発、医薬品開発、顧客サービス、コンテンツ創作）を実質的に向上させる高い可能性があると信じているなら、あまり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。これには実際のファンダメンタルがアンカーとして存在しますが、まだ完全には実現されていません。

第二点は金融構造の重要なノードが異なることです：直接ファイナンス 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」によって広がりました。ある銀行が倒産すると（リーマンのように）、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々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）が引き起こされます。

そして現在、AIインフラの資金調達構造は「直接資金調達」が主流です。もしAIの生産性が否定され、CoreWeaveが倒産し、Blackstoneが750億ドルの債務不履行に陥った場合、これはBlackstoneの投資家（年金基金）にとって大損失となるでしょう。

2008年以降の銀行システムは確かにより強固になりましたが、リスクが完全に「封じ込められる」と考えるのは単純化しすぎです。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使ってリターンを増幅する可能性があります。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依然として二つの経路を通じて外部に影響を及ぼす可能性があります：

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返送します。

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引き金となり、連鎖反応を引き起こす。

したがって、より正確な表現は「これは2008年のような単一ポイントの引き金を引く、全面的な凍結の銀行間流動性危機ではない」ということです。最悪の状況は「高価な失敗」であり、感染力は低く、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、この新しいタイプの遅い感染リスクには引き続き高い警戒が必要です。

投資家への示唆：あなたはこのシステムのどの層にいますか？

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と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近いと考えています。しかしリスクの観点から見ると、特に注意が必要な部分を除いても、小規模なバブルがもたらす「負の富の効果」についても軽視してはいけません。

投資家にとって、この数兆ドル規模のAIインフラ競争において、異なる対象を保有する際に賭けているものを知っておく必要があります：

テクノロジー大手の株：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」リスクを負っています。

Neocloud 株式：あなたは最高のリスクと最高のリターンの第一の緩衝材です。

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、誰がこのショーを「キュレーション」しているのかを理解することが、このゲームがいつ終わるかを判断する鍵となります。