タイトル：「AI版次貸危機の味？1.8兆ドルの表外リスクがこの熱狂のタイムボムに」著者：卜淑情、ウォール街見聞
著者：律動BlockBeats
出典：
転載：火星财经
AI基盤インフラ建設の熱狂の下、かつてない規模の債務拡大が静かに形成されつつある——その中で最も危険な部分は、いかなる資産負債表にも現れたことがない。
ゴールドマン・サックスの最新レポートは、2027年に超大規模クラウド企業の資本支出が1.1兆ドルから1.4兆ドルに達すると予測し、市場のコンセンサスを大きく上回っている。しかし、モルガン・スタンレーの深度調査によると、この驚くべき数字は氷山の一角にすぎない。
約1兆ドルの調達約束、8000億ドルを超える未発効リース契約、そして数百億ドル規模のサプライヤーファイナンスの取り決めが、合計約1.8兆ドルの表外リスクを構成している——これらの負債は資産負債表の外側に遊離しているが、将来のキャッシュアウトフローを実質的にロックしている。
市場はこれらのリスクを十分に価格付けしていない。
モルガン・スタンレーは警告している。超大規模クラウド企業のレバレッジ比率は、わずか2四半期で0.9倍から1.8倍に急上昇し、資本支出の増加速度は収益とフリーキャッシュフローの増加を上回り続けているが、減価償却の圧力による本当の衝撃はまだ到来していない。
一方、アポロやブラックストーンを代表とするプライベートクレジット機関は、SPV（特殊目的会社）を通じてレバレッジをサプライチェーン層に移し、高度に循環し、透過しにくいファイナンス構造を形成している。もしAIの商業化が予想通り進まなかったり、企業顧客が大規模に安価な代替案に切り替えたりすれば、融資チェーン全体の脆弱性が集中して露呈する。
債務発行の狂乱：AIは公開市場最大の変数に
モルガン・スタンレーの最新「AI債務ファイナンス追跡レポート」によると、2026年5月末までに、世界のAI関連債券発行規模は2360億ドルに達し、2025年同期比で357%増加している。
モルガン・スタンレーは、AI債務の年間発行総量が5700億ドルを突破すると予測し、後半には資本支出の資金調達需要が集中して解放されることで、発行ペースはさらに加速すると見ている。
4月の月間AI関連債券発行額は740億ドルを超え、年内最高を記録した。その中で、プロジェクトファイナンス構造（データセンター建設用）がハイイールド債の供給の85%、投資適格債の供給の40%を占めている。同時に、アマゾン、Meta、グーグル、マイクロソフト、オラクルの超大規模クラウド企業は、現在、投資適格債指数の4%を占めている。
レバレッジの観点から、超大規模クラウド企業の総毛レバレッジ比率は、2025年第3四半期の0.9倍から現在の1.8倍に上昇し、四半期ごとに約0.3倍増加しており、エネルギー業界全体のレバレッジ水準を超えている。
モルガン・スタンレーは指摘している。供給圧力の影響で、信用スプレッドはAAレンジからAレンジに漂移し、さらに拡大する可能性がある。Metaの信用スプレッドは現在、CDX IGの基準より広い。
フリーキャッシュフローの面では、モルガン・スタンレーは、2026年にアマゾンとMetaのフリーキャッシュフローがほぼゼロまたはマイナスに近づき、その時点で増分の資金調達はほぼ新たな債務に依存することになると予測している。
1.8兆ドルの表外リスク：見えない負債、ロックされたキャッシュフロー
モルガン・スタンレーのグローバル評価、会計、税務チームのTodd Castagnoは、レポートの中で、資本支出の数字だけを見ると、AI建設サイクルの実際の財務コミットメントを大きく過小評価してしまうと指摘している。すでに開示されている資本支出のほかに、3つの重要な表外リスクが存在する。
調達約束は約9820億ドル。超大規模クラウド企業とNVIDIAの長期調達契約の合計額はほぼ1兆ドルに達している。会計基準によると、企業が契約損失を見込まない限り、これらの義務は商品引き渡し前に負債として計上されないため、将来のキャッシュ流出約1兆ドルは、現時点ではいかなる資産負債表にも反映されていない。
特に、NVIDIAの在庫と調達義務は、2027会計年度の収益予測の約32%に達し、過去の範囲の15%〜20%を大きく超えており、サプライチェーンの約束リスクはチップ供給側にまで及んでいる。
未発効リース約8220億ドル。契約は締結済みだが未だ実行開始されていないリース契約であり、現在のリース負債には計上されていない。可変リース支払、更新選択権、残存価値保証などの取り決めも負債表の外側に遊離している。
モルガン・スタンレーは、ファイナンスリースを含めて計算した場合、マイクロソフトの資本支出比率は2026年/2027年の売上高比率の33%/50%から、44%/64%に跳ね上がると推定している。オラクルは、76%/115%から101%/189%に上昇する可能性がある。
未払いの資本支出は約1100億ドル。超大規模クラウド企業の買掛金（DPO）は大幅に長くなっており、オラクルは前年比370%、Metaは73%、マイクロソフトは69%増加している。これは、実質的にサプライチェーン全体がAI建設のために資金を先行負担していることを意味し、サプライヤーが本来買い手側が負担すべき流動性圧力を負担している状態だ。
SPVと循環ファイナンス：レバレッジの闇への移転
表外リスクのもう一つの核心は、SPVを通じて構築される循環ファイナンス構造にある。
今週、アポロとブラックストーンは、Anthropicに対して350億ドルの「チップ担保」私募クレジット取引を完了し、このモデルの運用ロジックを象徴している。
BroadcomがこのSPVに保証を提供し、Anthropicは調達資金を使ってBroadcom製のGoogleチップを購入し、GoogleはAnthropicの株式の14%を保有している。この取引を手配したモルガン・スタンレーは、参加投資家に融資も行っている。
モルガン・スタンレーのAIエコシステムの資金調達関連図によると、OpenAI、オラクル、NVIDIA、Microsoft、CoreWeave、AMD、Amazonの間には、顧客、投資家、サプライヤーの資金調達と買戻しの多重循環関係が存在し、少数の主体間で資金が何度も循環している。SPVはこの循環を実現するための中核的なツールだ。
特に、アポロの子会社である保険会社Atheneは、この構造の中で特に活発であり、退職者向けに年金を販売して資金を集め、その資金をAIインフラ資金調達に投入している。
このモデルは、レバレッジを超大規模クラウド企業の資産負債表の見える範囲から、サプライヤーとプライベートクレジットエコシステムに移し、実際のシステムリスクのリスクエクスポージャーを外部の観察者が把握しにくくしている。
減価償却の崖と貨幣化ギャップ：遅延された衝撃
現在の財務データには体系的な楽観バイアスが存在する。多くの資本支出は「建設中の工事」（CIP）として計上されており、減価償却は開始されていないため、既報の利益率は人為的に引き上げられ、将来の費用圧力は過小評価されている。
オラクル、Meta、Googleの建設中工事残高は、それぞれ前年比約200%、90%、55%増加している。
これらの資産が次第に減価償却に移行すれば、衝撃は一気に解放される。
モルガン・スタンレーは、Microsoft、Oracle、Meta、Googleの今後3年間の累積減価償却額は5200億ドルを超えると予測している。例えば、Oracleの場合、減価償却比率は現在の7%から2028年度には28%に上昇する可能性がある。Metaは9%から19%に上昇する見込みだ。
この背景では、利益率を維持する唯一の道は、収益の大幅な増加である——しかし、現行の収益予測の引き上げ幅は、資本支出の引き上げ幅に比べて遅れている。
データによると、Googleの2026年の資本支出のコンセンサス予測は1年前と比べて139%増加し、MetaとAmazonはそれぞれ85%、81%増加、Oracleは最大の175%増となっている。
一方、収益予測の修正幅は明らかに遅れており、資本支出の商業化への先行性と、構造的なミスマッチが明白になっている。
さらに、2兆ドルを超える未履行義務（RPO）は、少数の大規模長期契約に集中しており、取引相手の集中リスクも無視できない——主要な参加者のいずれかに問題が生じれば、連鎖反応を引き起こす可能性がある。
タイミングのミスマッチ、即時支払いの危機ではない
モルガン・スタンレーの結論は、これらのリスクは現時点では差し迫った支払い能力の危機を構成していないということだ。むしろ、タイミングのミスマッチと情報開示のギャップの積み重ねである。減価償却圧力は遅延されており、資本支出は貨幣化の進行を上回り、レバレッジはサプライヤーとプライベートクレジット層に移行し、異なる企業間の資本の強さの比較性は会計分類の違いによって大きく乖離している。
超大規模クラウド企業は、現在の市場のセンチメントの限界を認識し、最大化のために資金調達を急いでいる。
ゴールドマン・サックスのアナリストRyan Hammondは、AIインフラ投資規模がGDPの2%〜3%に達した場合、鉄道や自動車産業の歴史的建設サイクルに例えて、2027年には資本支出が1.1兆ドルに達する可能性があると指摘している。極端なシナリオでは、超大規模クラウド企業のキャッシュフローと投資適格クレジット市場の容量を考慮すると、上限は1.4兆ドルに達する可能性もある。
ただし、これらすべては、大規模言語モデル（LLM）がトークン価格を持続的に向上させ、十分な企業顧客の粘着性を維持できることが前提だ。ますます多くの企業が、性能に近いが価格が大幅に低廉なAI製品に目を向けている。
需要側に構造的なシフトが生じた場合、現在の巧妙に構築されたファイナンスシステムは、根本的な圧力テストに直面することになる。
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AI版「サブプライム危機」？熱狂の中、1兆8000億円の隠れ債務が闇の中で蓄積されている
タイトル：「AI版次貸危機の味？1.8兆ドルの表外リスクがこの熱狂のタイムボムに」著者：卜淑情、ウォール街見聞
著者：律動BlockBeats
出典：
転載：火星财经
AI基盤インフラ建設の熱狂の下、かつてない規模の債務拡大が静かに形成されつつある——その中で最も危険な部分は、いかなる資産負債表にも現れたことがない。
ゴールドマン・サックスの最新レポートは、2027年に超大規模クラウド企業の資本支出が1.1兆ドルから1.4兆ドルに達すると予測し、市場のコンセンサスを大きく上回っている。しかし、モルガン・スタンレーの深度調査によると、この驚くべき数字は氷山の一角にすぎない。
約1兆ドルの調達約束、8000億ドルを超える未発効リース契約、そして数百億ドル規模のサプライヤーファイナンスの取り決めが、合計約1.8兆ドルの表外リスクを構成している——これらの負債は資産負債表の外側に遊離しているが、将来のキャッシュアウトフローを実質的にロックしている。
市場はこれらのリスクを十分に価格付けしていない。
モルガン・スタンレーは警告している。超大規模クラウド企業のレバレッジ比率は、わずか2四半期で0.9倍から1.8倍に急上昇し、資本支出の増加速度は収益とフリーキャッシュフローの増加を上回り続けているが、減価償却の圧力による本当の衝撃はまだ到来していない。
一方、アポロやブラックストーンを代表とするプライベートクレジット機関は、SPV（特殊目的会社）を通じてレバレッジをサプライチェーン層に移し、高度に循環し、透過しにくいファイナンス構造を形成している。もしAIの商業化が予想通り進まなかったり、企業顧客が大規模に安価な代替案に切り替えたりすれば、融資チェーン全体の脆弱性が集中して露呈する。
債務発行の狂乱：AIは公開市場最大の変数に
モルガン・スタンレーの最新「AI債務ファイナンス追跡レポート」によると、2026年5月末までに、世界のAI関連債券発行規模は2360億ドルに達し、2025年同期比で357%増加している。
モルガン・スタンレーは、AI債務の年間発行総量が5700億ドルを突破すると予測し、後半には資本支出の資金調達需要が集中して解放されることで、発行ペースはさらに加速すると見ている。
4月の月間AI関連債券発行額は740億ドルを超え、年内最高を記録した。その中で、プロジェクトファイナンス構造（データセンター建設用）がハイイールド債の供給の85%、投資適格債の供給の40%を占めている。同時に、アマゾン、Meta、グーグル、マイクロソフト、オラクルの超大規模クラウド企業は、現在、投資適格債指数の4%を占めている。
レバレッジの観点から、超大規模クラウド企業の総毛レバレッジ比率は、2025年第3四半期の0.9倍から現在の1.8倍に上昇し、四半期ごとに約0.3倍増加しており、エネルギー業界全体のレバレッジ水準を超えている。
モルガン・スタンレーは指摘している。供給圧力の影響で、信用スプレッドはAAレンジからAレンジに漂移し、さらに拡大する可能性がある。Metaの信用スプレッドは現在、CDX IGの基準より広い。
フリーキャッシュフローの面では、モルガン・スタンレーは、2026年にアマゾンとMetaのフリーキャッシュフローがほぼゼロまたはマイナスに近づき、その時点で増分の資金調達はほぼ新たな債務に依存することになると予測している。
1.8兆ドルの表外リスク：見えない負債、ロックされたキャッシュフロー
モルガン・スタンレーのグローバル評価、会計、税務チームのTodd Castagnoは、レポートの中で、資本支出の数字だけを見ると、AI建設サイクルの実際の財務コミットメントを大きく過小評価してしまうと指摘している。すでに開示されている資本支出のほかに、3つの重要な表外リスクが存在する。
調達約束は約9820億ドル。超大規模クラウド企業とNVIDIAの長期調達契約の合計額はほぼ1兆ドルに達している。会計基準によると、企業が契約損失を見込まない限り、これらの義務は商品引き渡し前に負債として計上されないため、将来のキャッシュ流出約1兆ドルは、現時点ではいかなる資産負債表にも反映されていない。
特に、NVIDIAの在庫と調達義務は、2027会計年度の収益予測の約32%に達し、過去の範囲の15%〜20%を大きく超えており、サプライチェーンの約束リスクはチップ供給側にまで及んでいる。
未発効リース約8220億ドル。契約は締結済みだが未だ実行開始されていないリース契約であり、現在のリース負債には計上されていない。可変リース支払、更新選択権、残存価値保証などの取り決めも負債表の外側に遊離している。
モルガン・スタンレーは、ファイナンスリースを含めて計算した場合、マイクロソフトの資本支出比率は2026年/2027年の売上高比率の33%/50%から、44%/64%に跳ね上がると推定している。オラクルは、76%/115%から101%/189%に上昇する可能性がある。
未払いの資本支出は約1100億ドル。超大規模クラウド企業の買掛金（DPO）は大幅に長くなっており、オラクルは前年比370%、Metaは73%、マイクロソフトは69%増加している。これは、実質的にサプライチェーン全体がAI建設のために資金を先行負担していることを意味し、サプライヤーが本来買い手側が負担すべき流動性圧力を負担している状態だ。
SPVと循環ファイナンス：レバレッジの闇への移転
表外リスクのもう一つの核心は、SPVを通じて構築される循環ファイナンス構造にある。
今週、アポロとブラックストーンは、Anthropicに対して350億ドルの「チップ担保」私募クレジット取引を完了し、このモデルの運用ロジックを象徴している。
BroadcomがこのSPVに保証を提供し、Anthropicは調達資金を使ってBroadcom製のGoogleチップを購入し、GoogleはAnthropicの株式の14%を保有している。この取引を手配したモルガン・スタンレーは、参加投資家に融資も行っている。
モルガン・スタンレーのAIエコシステムの資金調達関連図によると、OpenAI、オラクル、NVIDIA、Microsoft、CoreWeave、AMD、Amazonの間には、顧客、投資家、サプライヤーの資金調達と買戻しの多重循環関係が存在し、少数の主体間で資金が何度も循環している。SPVはこの循環を実現するための中核的なツールだ。
特に、アポロの子会社である保険会社Atheneは、この構造の中で特に活発であり、退職者向けに年金を販売して資金を集め、その資金をAIインフラ資金調達に投入している。
このモデルは、レバレッジを超大規模クラウド企業の資産負債表の見える範囲から、サプライヤーとプライベートクレジットエコシステムに移し、実際のシステムリスクのリスクエクスポージャーを外部の観察者が把握しにくくしている。
減価償却の崖と貨幣化ギャップ：遅延された衝撃
現在の財務データには体系的な楽観バイアスが存在する。多くの資本支出は「建設中の工事」（CIP）として計上されており、減価償却は開始されていないため、既報の利益率は人為的に引き上げられ、将来の費用圧力は過小評価されている。
オラクル、Meta、Googleの建設中工事残高は、それぞれ前年比約200%、90%、55%増加している。
これらの資産が次第に減価償却に移行すれば、衝撃は一気に解放される。
モルガン・スタンレーは、Microsoft、Oracle、Meta、Googleの今後3年間の累積減価償却額は5200億ドルを超えると予測している。例えば、Oracleの場合、減価償却比率は現在の7%から2028年度には28%に上昇する可能性がある。Metaは9%から19%に上昇する見込みだ。
この背景では、利益率を維持する唯一の道は、収益の大幅な増加である——しかし、現行の収益予測の引き上げ幅は、資本支出の引き上げ幅に比べて遅れている。
データによると、Googleの2026年の資本支出のコンセンサス予測は1年前と比べて139%増加し、MetaとAmazonはそれぞれ85%、81%増加、Oracleは最大の175%増となっている。
一方、収益予測の修正幅は明らかに遅れており、資本支出の商業化への先行性と、構造的なミスマッチが明白になっている。
さらに、2兆ドルを超える未履行義務（RPO）は、少数の大規模長期契約に集中しており、取引相手の集中リスクも無視できない——主要な参加者のいずれかに問題が生じれば、連鎖反応を引き起こす可能性がある。
タイミングのミスマッチ、即時支払いの危機ではない
モルガン・スタンレーの結論は、これらのリスクは現時点では差し迫った支払い能力の危機を構成していないということだ。むしろ、タイミングのミスマッチと情報開示のギャップの積み重ねである。減価償却圧力は遅延されており、資本支出は貨幣化の進行を上回り、レバレッジはサプライヤーとプライベートクレジット層に移行し、異なる企業間の資本の強さの比較性は会計分類の違いによって大きく乖離している。
超大規模クラウド企業は、現在の市場のセンチメントの限界を認識し、最大化のために資金調達を急いでいる。
ゴールドマン・サックスのアナリストRyan Hammondは、AIインフラ投資規模がGDPの2%〜3%に達した場合、鉄道や自動車産業の歴史的建設サイクルに例えて、2027年には資本支出が1.1兆ドルに達する可能性があると指摘している。極端なシナリオでは、超大規模クラウド企業のキャッシュフローと投資適格クレジット市場の容量を考慮すると、上限は1.4兆ドルに達する可能性もある。
ただし、これらすべては、大規模言語モデル（LLM）がトークン価格を持続的に向上させ、十分な企業顧客の粘着性を維持できることが前提だ。ますます多くの企業が、性能に近いが価格が大幅に低廉なAI製品に目を向けている。
需要側に構造的なシフトが生じた場合、現在の巧妙に構築されたファイナンスシステムは、根本的な圧力テストに直面することになる。