キャサリン・ウーラーは、最先端の銀行業務および金融サービス技術の尊敬される解説者です。
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近頃、多くの憂慮とコラムのスペースが、AIへの熱狂的な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を考えることに費やされてきました。
指摘の比喩は、より誇大宣伝だった投資サイクルと比較されます：1636年のチューリップや新千年紀のドットコム時代です。確かに、AIの巨人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1000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でしょう。これはAIブルズが - 非常に理解できることに - このセクターで繰り返される可能性の低いリターンだと感じています！ 表面上、AIに投じられる莫大な資金は、それが一時的な流行ではなく、持続的な勢いを持っていることを示唆しています。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetのような巨大テック企業は多額の投資を行っており、2025年のAIインフラへの支出は約4000億ドルに達する見込みで、これは史上最大級の投資サイクルの一つです。 現在のサイクルで資金がどのように投資されているかについて、多くの議論がなされています。多くの民間AI企業は、実際にはMVPや製品すらなく、アイデアと宣伝だけで何十億も調達しています。
また、AI企業が相互投資やパートナーシップに投資する循環型の資金調達も興味深いものであり、その投資の流れはスパゲッティの皿のように見え、資金の行き先を追うと頭痛がするほどです。これにより、相互依存から大きなリスクが生まれ、また、投資の膨大な額が収益ループを生み出し、評価額を人工的に膨らませる可能性もあります。
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、支出をバランスシート外に隠す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の採用率に関する問題もあります。確かに、ベンダーの状況は複雑で、統合が必要な段階にあり、多くのプロジェクトはPOC段階で停滞し、ROIの把握も難しいです。しかし、私の見解では、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すべきです。最終的には、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賭けに依存しています。 もちろん、これは顧客が技術の導入から価値を得ることにかかっています。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、コストとリスクを削減する大きな可能性を秘めているようです。実際、金融サービスはAIによる最も破壊されやすい業界の一つと考えられており、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がもたらす巨大な破壊について軽視してはいけません。これは本物の技術的ブレークスルーであると反論しにくいです。ChatGPT（利益を生まなくても！）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、わずかな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、モデルの効率性の進歩により、将来の実現可能性は確実です。理論上のAIの利用がインフラの不足によって妨げられることは、災害です。市場の需要に先行して投資することは、日常の現実において良いことです。 採用を妨げる重要な障壁もあります。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の使用にルールを適用する方法やその必要性について、まだ初期段階にあります。
倫理の問題もあり、AIを責任を持って使用する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の問題や、AIの環境コスト、特に必要な電力や物理インフラの劣化に関する問題も深刻です。これらの問題が存在する間、多くの企業はAIのスロットルを完全に解放することに消極的であり、むしろ「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。私の仕事で2000年代の金融サービス企業のイノベーション支援をしている中で、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質になっているのを多く見てきました。 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なかったものです。 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読むと、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です。
実際、暗号通貨が死んだと何度も聞いたら、私はずっと前に引退しているでしょう。今のAIの否定派も同じことだと思います。AI技術株の調整は悪いことではありませんが、それは技術が失敗したことや、将来の需要が弱いことを意味しません。量子コンピューティングの登場は、AIとそれに恩恵を受ける企業の株価にロケット燃料をもたらす可能性があります。
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AIは過大評価されているのか？
キャサリン・ウーラーは、最先端の銀行業務および金融サービス技術の尊敬される解説者です。
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近頃、多くの憂慮とコラムのスペースが、AIへの熱狂的な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を考えることに費やされてきました。
指摘の比喩は、より誇大宣伝だった投資サイクルと比較されます：1636年のチューリップや新千年紀のドットコム時代です。確かに、AIの巨人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1000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でしょう。これはAIブルズが - 非常に理解できることに - このセクターで繰り返される可能性の低いリターンだと感じています！
表面上、AIに投じられる莫大な資金は、それが一時的な流行ではなく、持続的な勢いを持っていることを示唆しています。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetのような巨大テック企業は多額の投資を行っており、2025年のAIインフラへの支出は約4000億ドルに達する見込みで、これは史上最大級の投資サイクルの一つです。
現在のサイクルで資金がどのように投資されているかについて、多くの議論がなされています。多くの民間AI企業は、実際にはMVPや製品すらなく、アイデアと宣伝だけで何十億も調達しています。
また、AI企業が相互投資やパートナーシップに投資する循環型の資金調達も興味深いものであり、その投資の流れはスパゲッティの皿のように見え、資金の行き先を追うと頭痛がするほどです。これにより、相互依存から大きなリスクが生まれ、また、投資の膨大な額が収益ループを生み出し、評価額を人工的に膨らませる可能性もあります。
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、支出をバランスシート外に隠す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の採用率に関する問題もあります。確かに、ベンダーの状況は複雑で、統合が必要な段階にあり、多くのプロジェクトはPOC段階で停滞し、ROIの把握も難しいです。しかし、私の見解では、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すべきです。最終的には、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賭けに依存しています。
もちろん、これは顧客が技術の導入から価値を得ることにかかっています。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、コストとリスクを削減する大きな可能性を秘めているようです。実際、金融サービスはAIによる最も破壊されやすい業界の一つと考えられており、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がもたらす巨大な破壊について軽視してはいけません。これは本物の技術的ブレークスルーであると反論しにくいです。ChatGPT（利益を生まなくても！）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、わずかな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、モデルの効率性の進歩により、将来の実現可能性は確実です。理論上のAIの利用がインフラの不足によって妨げられることは、災害です。市場の需要に先行して投資することは、日常の現実において良いことです。
採用を妨げる重要な障壁もあります。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の使用にルールを適用する方法やその必要性について、まだ初期段階にあります。
倫理の問題もあり、AIを責任を持って使用する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の問題や、AIの環境コスト、特に必要な電力や物理インフラの劣化に関する問題も深刻です。これらの問題が存在する間、多くの企業はAIのスロットルを完全に解放することに消極的であり、むしろ「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。私の仕事で2000年代の金融サービス企業のイノベーション支援をしている中で、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質になっているのを多く見てきました。
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なかったものです。
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読むと、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です。
実際、暗号通貨が死んだと何度も聞いたら、私はずっと前に引退しているでしょう。今のAIの否定派も同じことだと思います。AI技術株の調整は悪いことではありませんが、それは技術が失敗したことや、将来の需要が弱いことを意味しません。量子コンピューティングの登場は、AIとそれに恩恵を受ける企業の株価にロケット燃料をもたらす可能性があります。