AI: バブルは実はフライホイールなのか？

MITの経済学者リカルド・カバレロは、最近のワーキングペーパー『投機的成長とAI「バブル」』で魅力的な議論を展開している。
本当の問題はAIがバブルかどうかではなく、バブル自体が未来のファンダメンタルズを生み出せるかどうかだ。
伝統的な金融は、評価額はファンダメンタルズから導かれると想定する。将来のキャッシュフローが今日の価格を決める。もし価格が期待キャッシュフローを大幅に上回れば、それをバブルと呼ぶ。この論理はバリュー投資、割引キャッシュフローモデル、そして効率的市場仮説の多くを支えている。
カバレロはこの因果関係をフィードバックループに拡張する。価格は未来を反映するだけでなく、未来を形成するのに役立つ。高い評価額は企業の資金調達能力を高める。その資金が投資を促進する。投資は生産能力を構築する。生産性の向上は最終的に強力な将来キャッシュフローを生み出す。言い換えれば、当初ファンダメンタルズから乖離して見える評価額が、そのファンダメンタルズそのものを創り出すプロセスの一部になり得る。（これはジョージ・ソロスの再帰性の考え方と類似している。）
この論文は、市場評価が投資判断に影響を与えるときはいつでも、価格上昇が将来の経済ファンダメンタルズを積極的に形成するのに役立つと主張する。
このメカニズムがAIに当てはまる可能性がある重要な理由は、AIが従来の資本とは根本的に異なるからだ。
従来の資本は収穫逓減の影響を受ける。工場を増やせば、やがて需要は飽和し、過剰設備が生まれ、資本収益率は低下する。
カバレロは、AIはスケーラブルな労働的資本の一種として理解されるべきだと論じる。GPU、基盤モデル、AIエージェントは単に機械を増やすだけではない。経済の実効労働供給を拡大する。彼の枠組みでは、AI資本は人間の労働を必要とするタスクを実行する。AI資本が蓄積されるにつれて、生産的労働能力もそれに伴って拡大し、伝統的な収穫逓減の法則を大幅に弱める。
論文はさらに進む。
AI投資は所得分配も変える。
所得の増加するシェアは資本家に流れ、彼らは収入のより多くの割合を貯蓄する傾向がある。貯蓄の増加は長期資本の供給を増やし、長期金利を押し下げ、経済がより大きな資本ストックを維持できるようにする。カバレロはこれを資金調達フィードバックと呼ぶ。より多くの資本形成は将来の資金調達コストを下げ、より低い資金調達コストはさらに多くの資本形成を促す。標準的な成長モデルに組み込まれた負のフィードバックの代わりに、システムは正のフィードバックを示し始める。
これにより、根本的に異なる2つの長期均衡が導かれる。
1つの世界では、AI投資は不十分なままである。資本はゆっくりと蓄積され、生産性の成長は持続的に低迷する。
もう1つの世界では、AIは豊富な資金調達を引き付け続ける。データセンター、GPU、基盤モデル、AIエージェントへの巨額の投資が流れ込み、最終的に高資本・高生産性の均衡が生まれる。
興味深い点は、この優れた均衡が存在するにもかかわらず、合理的な市場がそれに自力で到達できない可能性があることだ。
カバレロは、今日の低資本均衡から出発すると、完全に合理的な投資家でさえ、より良い成果に協調できない可能性があることを示している。論理は循環的である。今日十分な資本がなければ、将来の生産性は加速できない。将来の生産性が高くなければ、今日の評価額は低いままになる。高い評価額がなければ、企業は必要な投資を資金調達できない。経済は自己強化的な均衡に閉じ込められる。
ここにこそバブルの重要性がある。
高い評価額により、企業は資金を調達できる。その資金はより多くのGPU、より大規模なモデル、より自律的なエージェントを賄う。それらの投資は最終的に経済の生産能力を向上させる。
バブルは目的地ではない。
それは橋である。
これこそが、論文が繰り返し脆弱性を強調する理由でもある。
本当の危険はバブルが最終的に弾けることではない。危険は、それが早すぎるタイミングで弾けることだ。
十分なAIインフラが構築される前に資金調達が枯渇すれば、投資は停滞し、AI開発は鈍化し、期待される生産性向上は実現しない。しかし、評価額が正常化する前に十分なデータセンター、計算インフラ、モデル、AIエージェントがすでに整っていれば、投機的プレミアムが消えた後でも高資本均衡は持続できる。
調整のタイミングは調整自体よりもはるかに重要である。
インターネットは典型的な例を提供する。
ドットコムバブルは2000年に劇的に崩壊した。しかし、光ファイバーネットワーク、サーバー、ソフトウェア、データセンター、エンジニアリング人材は残った。バブルは消えたが、インターネット革命は始まったばかりだった。
AIも同様の道をたどるかもしれない。
違いは、今回生き残るものが単なるデジタルインフラではなく、知性そのものである可能性があることだ。
**一歩先へ進む**
私はカバレロの枠組みをさらに拡張できると信じている。
彼の論文はAIを複製可能な労働としてモデル化している。
実際には、AIはますます複製可能な研究者になりつつある。
もしAIが労働を実行できるだけでなく、科学研究を遂行し、ソフトウェアを書き、チップを設計し、新しい材料を発見し、より優れたAIモデルを発明できるなら、それは生産関数を変えるだけでなく、イノベーション関数そのものを変える。
歴史的に、イノベーションは科学者、エンジニア、並外れた才能のある個人の数に依存してきた。その結果、主要な技術革命は通常、数十年かけて展開してきた。これはコンドラチェフ波動の長期持続の根本的な理由の1つである。経済は自然に50年か60年ごとに技術革命を生み出すわけではない。むしろ、イノベーション資源自体が歴史的に非常にゆっくりと拡大してきた。
AIはこの制約を打ち破ることができる最初の技術かもしれない。
将来のイノベーションはもはや人間の知性だけに依存しない。
代わりに、人間と何百万ものAIエージェントの組み合わせによる成果になるかもしれない。
最終的には、その多くは主にAI自身によって駆動され、拡大し続ける計算能力によって支えられるようになるかもしれない。
計算能力が成長し続けるにつれて、経済のイノベーション能力も成長する。
初めて、イノベーション自体が資本化、スケーリング、継続的拡大が可能な生産要素になる。
ここにコーディングエージェント、研究エージェント、自律的な科学的発見、そして再帰的自己改善の急速な進歩を組み合わせる。
フィードバックループは劇的に強くなる。
より多くのAIが研究を加速する。
より速い研究がより良いモデルを生み出す。
より良いモデルがさらに研究を加速する。
これは真の知性フライホイールになる。
イノベーションの速度自体が加速し始める。生産の効率だけでなく。
「ゆっくりと、そして突然に」
これが、私が長い間、AIの経済的見返りは「ゆっくりと、そして突然に」というパターンに従う可能性が高いと信じてきた理由である。
今日、投資家は主にGPU、モデルトレーニング、データセンターへの支出を見ている。
投資収益率は控えめに見え、多くの人がAIは単なる別のバブルだと結論づける。
しかし、これらの投資は主に今日の利益を購入しているわけではない。
それらは明日の知性資本を購入している。
モデルの能力が特定の臨界水準を超えると、AIエージェントが企業全体で稼働し始め、労働代替が加速し、生産性は非線形の跳躍を経験する可能性がある。
その時点で、かつて過剰に見えた評価額が突然完全に正当化されるように見えるかもしれない。
カバレロの元のフィードバックループは以下の通りである：
評価額 → 投資 → 資本形成 → ファンダメンタルズ
私はAIが最終的にさらに強力な何かに進化する可能性があると推測する：
評価額 → 投資 → 計算能力 → 知性 → イノベーション → より多くのアイデア → より高い生産性 → より高い利益 → より高い評価額
正のフィードバックを生み出す対象はもはや単なる資本ではない。
それは社会全体のイノベーション能力である。
このプロセスが正しければ、AIは単なる別の技術革命以上のものを表すことになる。
それは技術革命そのものがどのように生み出されるかを根本的に変えるだろう。
歴史的に、コンドラチェフの長期波動は40年から50年続いたが、それは経済がそのようなタイミングを要求したからではなく、イノベーション資源が希少だったからである。科学者は限られ、R&D能力はゆっくりと拡大し、知識は徐々に拡散した。
AIはこれらの前提を変えている。
漸進的に短くなる技術サイクルの代わりに、私たちは共通のAIプラットフォーム上で複数の産業革命が同時に展開するのを目撃するかもしれない：
AI駆動の創薬
AI設計の材料
AIが作った半導体
AI搭載のロボティクス
AI対応のバイオ製造
...そしてさらに多くのもの。
イノベーション自体が産業化される。
技術革命は断続的ではなく継続的になる。
もしシュンペーターがイノベーションを経済成長のエンジンにし、ローマーが知識を成長のエンジンにしたのであれば、RSIとカバレロを合わせると、成長理論の次のフロンティアを指し示しているのかもしれない：
シュンペーターの経済サイクルは破壊的イノベーションに依存し、破壊的イノベーションは人間の知性に依存していた。そして時折、稀な天才にも依存していた。
AIは天才そのものを資本の一形態に変える最初の技術かもしれない。資金調達が可能で、大規模に複製でき、継続的に改善でき、最終的に自分自身を改善できるものだ。
この議論に基づけば、今日のAIバブルがどれほど大きく見えようとも、イノベーションの指数関数的成長により、経済はそれをほとんどの人が予想するよりもはるかに速く吸収できるかもしれない。