執筆者：赵颖
出典：ウォール街見聞
原油価格が100ドル/バレルを超え、ホルムズ海峡の正常な開放は未だ回復せず、インフレと金利圧力が再び高まりつつある。FRBの利下げ期待はより脆弱になっている。従来のマクロ経済フレームワークでは、これは高評価のテクノロジー株にとって最も快適な環境ではないはずだ。しかし米国株は新高値を更新し、AI関連の資金追跡は続いている。
国金証券のマクロアナリスト宋雪涛は5月25日のレポートで次のように指摘した：「現在のAI市場は理性的な熱狂段階にあり、バブルは既に現れているが制御を失っていない。」この言葉の核心は「バブル」ではなく、「理性的」な熱狂にある：エージェントAIが補助ツールから自律的に実行するツールへと進化し、市場は初めてAIのビジネスサイクルが「資金燃焼」から「収益化」へと変わることをより明確に認識し始めている。
理性的な側面は、エージェントの応用拡散によりトークン消費、推論計算能力の需要、主要企業のARR（年間経常収益）の急速な増加をもたらしている。一方、熱狂的な側面は、評価額がすでに2027〜2028年の成長予想を織り込んでいることだ。5月20日現在、米国株の7大巨頭の先行PERは約35倍、S&P500の残り493社は約25倍となっている。このプレミアムが暗示するのは、普通の成長株の論理ではなく、AIの浸透速度が過去の技術革命の5〜8倍に達する必要があるということだ。
しかし、AIの強気相場が継続できるかどうかを決めるのは、単一四半期の業績やヒットアプリだけではなく、3つの変数にかかっている：短期的には流動性の衝撃、特に油価、インフレ、金利、円のスワップ取引の巻き戻し；中期的には産業の実現度、AI浸透速度が現在の評価に追いつくかどうか；長期的にはエネルギー、電力網、雇用、社会的抵抗、ハードウェア技術の突発的変化といったより硬い制約だ。
エージェントは「副操縦席」から「主操縦席」へと変わり、市場は資本支出を評価し始めている。
過去のAI取引では、市場が最も懸念したのは巨大企業の資金投入の速さだった：データセンター、GPU、クラウドインフラへの投資は巨大だが、収益回収の道筋が不明確だった。エージェントAIの変化は、単なるコパイロット式の補助ツールから、自律的に実行するオートパイロット式へと進化している。
これにより、2つの結果が生じている。
第一に、トークン消費量が再び加速している。GPT登場後の最初の需要はモデル能力の向上から来たが、エージェントの実装後の第二波の需要は推論計算能力の爆発から来ている。自律的なタスク実行は、より長いコンテキスト、より複雑なステップ、より頻繁なモデル呼び出しを必要とし、推論は訓練後の付随作業ではなく、継続的に計算リソースを消費する主要戦場となる。
第二に、収益予想の上方修正だ。OpenclawやClaude Coworkなど代表的なエージェント応用の拡散により、モデルメーカーの年間定期収益（ARR）は急速に増加している。資料中の中期予測によると、Anthropicの年間ARRは年初の90億ドルから440億ドルに引き上げられ、6週間ごとに倍増している。もしこのトレンドが続けば、来年のARRは3000億ドルを超える見込みだ。
これが、市場が資本支出を単純に罰しなくなった理由だ。収益成長率が十分に速ければ、資本支出は負担から防御壁へと変わる。NVIDIAやBroadcom、光モジュール、ストレージなどのハードウェアチェーンも再び支えを得ている。
油価が100ドル超でも、なぜAI資産は上昇し続けるのか？
このAI資産の逆油価上昇は、マクロリスクが消えたからではなく、いくつかの力が一時的にリスクを上回っているためだ。
まずは産業チェーンの需要拡散だ。推論段階ではGPUだけでなく、CPUや光モジュール、ストレージも高景気論理に巻き込まれている。800G/1.6Tの光モジュールは品薄であり、高端ストレージの需要も増加している。Light Countingの予測によると、2026年には800Gの送受信器の出荷量は倍増し、1.6Tポートの出荷量は2025年の小規模な基数から数千万台に増加、2026年には1.6Tチップセットの売上高は20億ドルを超え、今後3年間高い成長を維持すると見られる。
次に、テクノロジー大手の業績が非常に強いことだ。第1四半期のS&P500のEPS成長率は約27.1％で、2021年第4四半期以来の最高を記録し、そのうちMeta、Alphabet、Amazonの3社が指数の利益増加の70％を占めた。これらの重み付け企業が引き続き利益を出し続ける限り、油価の衝撃による指数への圧迫は後ずれする。
第三に、米国の成長がAIインフラへの依存度を高めていることだ。過去数四半期、米国GDP成長の中でAIインフラ投資の寄与は半分以上に達している。非農業や小売などの総量データは堅調であり、雇用構造は分化しているが、総量が明らかに弱まる前に市場はすぐにスタグフレーションに切り替わることは難しい。
もう一つ、より直接的な要因は、大手テック企業は航空、宅配、鉄道、化学、車、観光などの業界ほど油価に敏感ではないことだ。彼らはむしろ電気料金を気にしており、油価よりも電気料金の方を恐れている。伝統的な実体経済が油価の圧迫を受けると、資金はむしろAI資産に集まりやすく、「リスク回避」取引と成長投資を一体化させる。
評価額はすでに2027〜2028年の好景気を先取りしている
AI市場の危険性は、産業の支えがないことではなく、市場の価格付けが速すぎることにある。
米国株の7大巨頭の35倍の先行PER、S&P500の残り493社の25倍。この評価差の背後には、非常にスムーズな未来予想が暗示されている：今後3〜5年、AIインフラは引き続き拡大し、計算能力、クラウド、データセンター、半導体の需要は高水準を維持；AIは広告、検索、クラウドサービス、オフィスソフト、コード生成、金融リスク管理、カスタマーサポート、投資研究、コンテンツなどのシナリオに浸透し続ける；収益と効率化の両面で効果が実現される。
しかし、技術革新は必ずしもこのようにスムーズには進まない。電力の発明から大規模適用まで約40年、コンピュータは約25年かかった。今のAIの評価拡散速度は、これらの汎用技術よりも5〜8倍速く進むことを要求している。
これは不可能ではないが、誤差許容範囲は非常に狭い。AIの商用化が資本支出に追いつかず、推論需要が訓練需要に追いつかず、または減価償却や電力コストが利益率を侵食し始めれば、評価は先に反応する。産業の方向性が正しくても、株価が無制限に先行できるわけではない。
短期最大のリスク：金利がARR（年間経常収益）よりも速く上昇
短期的な圧力は流動性にある。
ホルムズ海峡が長期的に閉鎖され、油価が100ドル超を維持または上昇し続けると、インフレはエネルギー価格からサービス業、輸送、原材料へと拡散する。4月の米国PPIは前年比9.8％に達し、2022年10月以来の高水準だ。インフレが定着すれば、FRBの政策路線は書き換えを余儀なくされる。
スワップ市場はすでに、FRBが今年0.8回の利上げを織り込んでおり、欧州中央銀行や英国中央銀行は2回以上の利上げを見込んでいる。同時に、FRBの人事交代による政策の独立性への疑念やFOMC内の意見対立も、市場の緩和期待を弱めている。
日本もまた、灰色のサイコロのような存在だ。長らく世界のレバレッジ取引の資金源だったが、円安とインフレ圧力により日本銀行は引き締めの兆候を示し始めており、30年国債の利回りは4％を超えている。もし日本の資金調達コストが上昇し続け、グローバルなスワップ取引の巻き戻しが起これば、過大評価されたAI資産も影響を免れない。
5月15日には一度の予行演習があった：10年国債利回りは4.5％を突破し、30年国債は5％を超えた。過度なモメンタム取引の冷却により、フィラデルフィア半導体指数は一日で約4％下落し、ナスダックは約1.5％下落した。これはトレンドの逆転を示す証拠ではないが、利率に対する過剰なポジションの敏感さを示している。
短期的に最も重要な比較はシンプルだ：ARRの上方修正速度が金利上昇速度を上回れるかどうか。できなければ、資金はより確実性の高いハードウェアセクターに先に流れるだろう。流動性がさらに悪化し、AIの収益予想が上方修正できなければ、評価圧力は明らかに拡大する。
中長期的により難しい問題：組織、電力、雇用、ハードウェアのルート
中期的な試練は産業の実現だ。汎用技術革命は通常、直線的な上昇ではなく、「加速、減速、再加速」のパターンをたどる。最初に資本の波が来て、次に組織の調整、最後に生産性の解放が訪れる。インターネットの初期も投資熱、資本支出拡大、資産バブルを経験したが、真の生産性向上は数年後に徐々に現れた。
今のAIの価格設定の難しさは、企業組織の迅速な適応、労働者の再訓練、ビジネスモデルの迅速な立ち上げ、社会的な抵抗の抑制をほぼ同時に求められる点にある。このスピードは人類史上稀だ。
長期的な制約はより硬い。
第一にエネルギーとインフラだ。AIデータセンターは大量の電力と冷却水を必要とし、電力網の拡充や変圧器、蓄電池はPPTの変数ではなく、実際のボトルネックだ。AIインフラが社会全体の電力コストを引き上げ続ければ、規制や社会的反発が高まる。
第二に雇用と消費だ。AIは短期的に企業の効率を高め、エンジニアやカスタマーサポートなどの職を削減できるが、技術的失業が新規雇用創出を上回れば、住民の消費力は弱まる。BtoBの効率向上は最終的にCtoCの購買力に依存し、AI以外の部門が衰退すれば、AIも長期的に一人勝ちできない。
第三に社会の受容度だ。中国では年初にOpenclawの全民導入熱があったが、米国ではデータセンターによる電気料金上昇や技術的失業への抵抗感が高まっている。これがAIの浸透速度に影響を与える。
第四にハードウェア技術の突発的進化だ。もし「DeepSeekの瞬間」のような技術突破があれば、計算能力、ストレージ、伝送効率は大幅に向上し、今日最も不足しているハードウェアの一部が突然過剰になる可能性もある。ハードウェアチェーンの高景気論理もまた、覆され得る。
AI産業の長期展望は依然楽観的だ。技術的失業や生産関係の再構築による社会的矛盾を除けば、AIは全要素生産性を向上させ、経済のスタグフレーションからの脱却を支援する可能性がある。たとえ金融市場が途中でレバレッジを解消しても、データセンターや低コスト技術、実証済みの応用シナリオは、次の産業拡大の基盤となり得る。
しかし、株価の評価は産業のビジョンそのものではない。このAIの強気相場で最も検証すべきは、市場が現在押し込めているARR、ROI、技術浸透速度が、油価、インフレ、金利、社会的制約が硬直化する環境下でも引き続き実現できるかどうかだ。方向性が正しければバブルの理由にはなるが、その実現速度こそが、バブルの暴走を左右する。
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AI ブルマーケットを決定する主要な変数は何ですか？
執筆者：赵颖
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原油価格が100ドル/バレルを超え、ホルムズ海峡の正常な開放は未だ回復せず、インフレと金利圧力が再び高まりつつある。FRBの利下げ期待はより脆弱になっている。従来のマクロ経済フレームワークでは、これは高評価のテクノロジー株にとって最も快適な環境ではないはずだ。しかし米国株は新高値を更新し、AI関連の資金追跡は続いている。
国金証券のマクロアナリスト宋雪涛は5月25日のレポートで次のように指摘した：「現在のAI市場は理性的な熱狂段階にあり、バブルは既に現れているが制御を失っていない。」この言葉の核心は「バブル」ではなく、「理性的」な熱狂にある：エージェントAIが補助ツールから自律的に実行するツールへと進化し、市場は初めてAIのビジネスサイクルが「資金燃焼」から「収益化」へと変わることをより明確に認識し始めている。
理性的な側面は、エージェントの応用拡散によりトークン消費、推論計算能力の需要、主要企業のARR（年間経常収益）の急速な増加をもたらしている。一方、熱狂的な側面は、評価額がすでに2027〜2028年の成長予想を織り込んでいることだ。5月20日現在、米国株の7大巨頭の先行PERは約35倍、S&P500の残り493社は約25倍となっている。このプレミアムが暗示するのは、普通の成長株の論理ではなく、AIの浸透速度が過去の技術革命の5〜8倍に達する必要があるということだ。
しかし、AIの強気相場が継続できるかどうかを決めるのは、単一四半期の業績やヒットアプリだけではなく、3つの変数にかかっている：短期的には流動性の衝撃、特に油価、インフレ、金利、円のスワップ取引の巻き戻し；中期的には産業の実現度、AI浸透速度が現在の評価に追いつくかどうか；長期的にはエネルギー、電力網、雇用、社会的抵抗、ハードウェア技術の突発的変化といったより硬い制約だ。
エージェントは「副操縦席」から「主操縦席」へと変わり、市場は資本支出を評価し始めている。
過去のAI取引では、市場が最も懸念したのは巨大企業の資金投入の速さだった：データセンター、GPU、クラウドインフラへの投資は巨大だが、収益回収の道筋が不明確だった。エージェントAIの変化は、単なるコパイロット式の補助ツールから、自律的に実行するオートパイロット式へと進化している。
これにより、2つの結果が生じている。
第一に、トークン消費量が再び加速している。GPT登場後の最初の需要はモデル能力の向上から来たが、エージェントの実装後の第二波の需要は推論計算能力の爆発から来ている。自律的なタスク実行は、より長いコンテキスト、より複雑なステップ、より頻繁なモデル呼び出しを必要とし、推論は訓練後の付随作業ではなく、継続的に計算リソースを消費する主要戦場となる。
第二に、収益予想の上方修正だ。OpenclawやClaude Coworkなど代表的なエージェント応用の拡散により、モデルメーカーの年間定期収益（ARR）は急速に増加している。資料中の中期予測によると、Anthropicの年間ARRは年初の90億ドルから440億ドルに引き上げられ、6週間ごとに倍増している。もしこのトレンドが続けば、来年のARRは3000億ドルを超える見込みだ。
これが、市場が資本支出を単純に罰しなくなった理由だ。収益成長率が十分に速ければ、資本支出は負担から防御壁へと変わる。NVIDIAやBroadcom、光モジュール、ストレージなどのハードウェアチェーンも再び支えを得ている。
油価が100ドル超でも、なぜAI資産は上昇し続けるのか？
このAI資産の逆油価上昇は、マクロリスクが消えたからではなく、いくつかの力が一時的にリスクを上回っているためだ。
まずは産業チェーンの需要拡散だ。推論段階ではGPUだけでなく、CPUや光モジュール、ストレージも高景気論理に巻き込まれている。800G/1.6Tの光モジュールは品薄であり、高端ストレージの需要も増加している。Light Countingの予測によると、2026年には800Gの送受信器の出荷量は倍増し、1.6Tポートの出荷量は2025年の小規模な基数から数千万台に増加、2026年には1.6Tチップセットの売上高は20億ドルを超え、今後3年間高い成長を維持すると見られる。
次に、テクノロジー大手の業績が非常に強いことだ。第1四半期のS&P500のEPS成長率は約27.1％で、2021年第4四半期以来の最高を記録し、そのうちMeta、Alphabet、Amazonの3社が指数の利益増加の70％を占めた。これらの重み付け企業が引き続き利益を出し続ける限り、油価の衝撃による指数への圧迫は後ずれする。
第三に、米国の成長がAIインフラへの依存度を高めていることだ。過去数四半期、米国GDP成長の中でAIインフラ投資の寄与は半分以上に達している。非農業や小売などの総量データは堅調であり、雇用構造は分化しているが、総量が明らかに弱まる前に市場はすぐにスタグフレーションに切り替わることは難しい。
もう一つ、より直接的な要因は、大手テック企業は航空、宅配、鉄道、化学、車、観光などの業界ほど油価に敏感ではないことだ。彼らはむしろ電気料金を気にしており、油価よりも電気料金の方を恐れている。伝統的な実体経済が油価の圧迫を受けると、資金はむしろAI資産に集まりやすく、「リスク回避」取引と成長投資を一体化させる。
評価額はすでに2027〜2028年の好景気を先取りしている
AI市場の危険性は、産業の支えがないことではなく、市場の価格付けが速すぎることにある。
米国株の7大巨頭の35倍の先行PER、S&P500の残り493社の25倍。この評価差の背後には、非常にスムーズな未来予想が暗示されている：今後3〜5年、AIインフラは引き続き拡大し、計算能力、クラウド、データセンター、半導体の需要は高水準を維持；AIは広告、検索、クラウドサービス、オフィスソフト、コード生成、金融リスク管理、カスタマーサポート、投資研究、コンテンツなどのシナリオに浸透し続ける；収益と効率化の両面で効果が実現される。
しかし、技術革新は必ずしもこのようにスムーズには進まない。電力の発明から大規模適用まで約40年、コンピュータは約25年かかった。今のAIの評価拡散速度は、これらの汎用技術よりも5〜8倍速く進むことを要求している。
これは不可能ではないが、誤差許容範囲は非常に狭い。AIの商用化が資本支出に追いつかず、推論需要が訓練需要に追いつかず、または減価償却や電力コストが利益率を侵食し始めれば、評価は先に反応する。産業の方向性が正しくても、株価が無制限に先行できるわけではない。
短期最大のリスク：金利がARR（年間経常収益）よりも速く上昇
短期的な圧力は流動性にある。
ホルムズ海峡が長期的に閉鎖され、油価が100ドル超を維持または上昇し続けると、インフレはエネルギー価格からサービス業、輸送、原材料へと拡散する。4月の米国PPIは前年比9.8％に達し、2022年10月以来の高水準だ。インフレが定着すれば、FRBの政策路線は書き換えを余儀なくされる。
スワップ市場はすでに、FRBが今年0.8回の利上げを織り込んでおり、欧州中央銀行や英国中央銀行は2回以上の利上げを見込んでいる。同時に、FRBの人事交代による政策の独立性への疑念やFOMC内の意見対立も、市場の緩和期待を弱めている。
日本もまた、灰色のサイコロのような存在だ。長らく世界のレバレッジ取引の資金源だったが、円安とインフレ圧力により日本銀行は引き締めの兆候を示し始めており、30年国債の利回りは4％を超えている。もし日本の資金調達コストが上昇し続け、グローバルなスワップ取引の巻き戻しが起これば、過大評価されたAI資産も影響を免れない。
5月15日には一度の予行演習があった：10年国債利回りは4.5％を突破し、30年国債は5％を超えた。過度なモメンタム取引の冷却により、フィラデルフィア半導体指数は一日で約4％下落し、ナスダックは約1.5％下落した。これはトレンドの逆転を示す証拠ではないが、利率に対する過剰なポジションの敏感さを示している。
短期的に最も重要な比較はシンプルだ：ARRの上方修正速度が金利上昇速度を上回れるかどうか。できなければ、資金はより確実性の高いハードウェアセクターに先に流れるだろう。流動性がさらに悪化し、AIの収益予想が上方修正できなければ、評価圧力は明らかに拡大する。
中長期的により難しい問題：組織、電力、雇用、ハードウェアのルート
中期的な試練は産業の実現だ。汎用技術革命は通常、直線的な上昇ではなく、「加速、減速、再加速」のパターンをたどる。最初に資本の波が来て、次に組織の調整、最後に生産性の解放が訪れる。インターネットの初期も投資熱、資本支出拡大、資産バブルを経験したが、真の生産性向上は数年後に徐々に現れた。
今のAIの価格設定の難しさは、企業組織の迅速な適応、労働者の再訓練、ビジネスモデルの迅速な立ち上げ、社会的な抵抗の抑制をほぼ同時に求められる点にある。このスピードは人類史上稀だ。
長期的な制約はより硬い。
第一にエネルギーとインフラだ。AIデータセンターは大量の電力と冷却水を必要とし、電力網の拡充や変圧器、蓄電池はPPTの変数ではなく、実際のボトルネックだ。AIインフラが社会全体の電力コストを引き上げ続ければ、規制や社会的反発が高まる。
第二に雇用と消費だ。AIは短期的に企業の効率を高め、エンジニアやカスタマーサポートなどの職を削減できるが、技術的失業が新規雇用創出を上回れば、住民の消費力は弱まる。BtoBの効率向上は最終的にCtoCの購買力に依存し、AI以外の部門が衰退すれば、AIも長期的に一人勝ちできない。
第三に社会の受容度だ。中国では年初にOpenclawの全民導入熱があったが、米国ではデータセンターによる電気料金上昇や技術的失業への抵抗感が高まっている。これがAIの浸透速度に影響を与える。
第四にハードウェア技術の突発的進化だ。もし「DeepSeekの瞬間」のような技術突破があれば、計算能力、ストレージ、伝送効率は大幅に向上し、今日最も不足しているハードウェアの一部が突然過剰になる可能性もある。ハードウェアチェーンの高景気論理もまた、覆され得る。
AI産業の長期展望は依然楽観的だ。技術的失業や生産関係の再構築による社会的矛盾を除けば、AIは全要素生産性を向上させ、経済のスタグフレーションからの脱却を支援する可能性がある。たとえ金融市場が途中でレバレッジを解消しても、データセンターや低コスト技術、実証済みの応用シナリオは、次の産業拡大の基盤となり得る。
しかし、株価の評価は産業のビジョンそのものではない。このAIの強気相場で最も検証すべきは、市場が現在押し込めているARR、ROI、技術浸透速度が、油価、インフレ、金利、社会的制約が硬直化する環境下でも引き続き実現できるかどうかだ。方向性が正しければバブルの理由にはなるが、その実現速度こそが、バブルの暴走を左右する。