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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」ことなのか？3兆ドルの背後にある金融構造を解剖する

COINVOICE（链声）

2025-11-14 03:32:16

これは単純な「バブル vs 非バブル」の二項対立の議論ではなく、答えはあなたが思っているよりも複雑で精緻かもしれません。私は未来を予知する水晶玉を持っていません。しかし、私はこの宴会の根底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ました。

文章は長く、詳細が多いので、まず結論を述べます：

方向において、私はこれが大きなバブルだとは思わない。しかし、個別の部分には高いリスクが存在する。
より正確に言うと、現在のAIインフラは「団結 + 時間を買う」という長征のようです。大手(Microsoft、Google、Meta、Nvidia…などは、財務工学を利用して巨額のレバレッジを引き出していますが、主な信用リスクを特別目的会社（SPV）と資本市場にアウトソーシングし、すべての参加者の利益を密接に結び付けています。
所謂の「時間を買う」とは、彼らが自分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。
勝てば、AIは約束を果たし、大手が最大の勝者となります。負けた場合（AIの進展が期待よりも遅いか、コストが高すぎる場合）、最初に傷つくのは資金を提供した外部リソースです。
これは2008年の「銀行の過剰レバレッジ、単一の引爆点」によるバブルではありません。これは直接資金調達の巨大な実験で、地球上で最も賢く、現金が豊富な企業が主導し、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。
泡沫ではないにしても、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 コアを理解する：「抱団」の利益結びつけメカニズム

いわゆる「抱団」とは、このAIインフラが五つの利益を密接に結び付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)：計算能力が必要だが、一度に大金を投じたくない。
チップサプライヤー（Nvidia）：評価を支えるために継続的な大口注文が必要です。
プライベート・エクイティファンド（ブラックストーン、ブルー・オウル、アポロ）：資産管理規模を拡大し、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）：インフラと計算力を提供しますが、大手企業との長期契約が必要で、融資を引き出すことが求められます。
機関投資家（年金基金、ソブリンファンド、伝統的なファンドのような BlackRock）：公債よりも高い安定した収益を必要とする。

そしてこの五つの方が「利益共同体」を形成しています。例えば：

※NvidiaはCoreWeaveを優先的に出資し、その株式に投資している

MicrosoftはCoreWeaveに長期契約を結び、資金調達を支援します
ブラックストーンは債務ファイナンスを提供し、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、リスクを分担します。
OpenAIは他の大規模モデル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、それは全体の産業の計算能力需要のハードルを絶えず高めている。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、プレッシャーの内部化」という協力構造により、OpenAIは資金を出さないにもかかわらず、世界的な資本支出競争を加速させる火付け役となっている。出資者ではなく、全体のレバレッジを強化する実際のキュレーターである。

誰も独りでは生きられない、これが「団結」の本質です。

02 資本の構造 — 誰が金を出しているのか？お金はどこに流れているのか？

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能力を必要としており、2つの道があります：

自前のデータセンター：これは従来のモデルです。利点は完全に管理できることですが、欠点は構築が遅く、すべての資本支出とリスクが自分のバランスシートに圧し掛かることです。
外部供給を求める：巨人たちは単にサーバーをレンタルするのではなく、2つのコア「外部供給業者」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、私たちの分析の焦点でもあります。

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「単一プロジェクト、単一顧客」のために設立された特殊な実体として想像できます。

ビジネスモデル：例えばMetaがデータセンターを建設したいが、一度に大金を出したくない場合、資産管理会社と共同でSPVを設立する。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。投資家は、賃料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）を得る。
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する。

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）を調達して大量のGPUを購入し、複数の顧客に再賃貸し、「最低保証/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、実際には初期の段階で大手企業（例えば、MicrosoftによるCoreWeaveへの初期支援）に高度に依存している。規模が小さいため、SPVのように単一の裕福なパパに依存しているわけではなく、Neocloudは上流の供給業者（Nvidia）への依存度が高い。
リスクの程度：リスクは多くの顧客に分散されていますが、運営能力、技術、株式の価値が存続に影響を与えます。

法律や運営構造はまったく異なるが、両者のビジネス本質は同じ道を歩んでいる：どちらも巨人の「算力外部供給者」であり、巨額のGPU調達とデータセンターの建設を巨人のバランスシートから「移し出す」ことにある。

では、これらのSPVとNeocloudsのお金はどこから来るのでしょうか？

答えは伝統的な銀行ではなく、プライベートクレジットファンド（Private Credit Funds）です。なぜ？

これは2008年以降、《バーゼル合意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、長期の巨額融資を引き受けるために、必要な準備金がコストに見合わないほど高くなります。

銀行が「できない」、「怖がっている」ビジネスは、巨大な真空を生み出しました。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ます——彼らは銀行の規制に縛られず、より柔軟で迅速な、しかし金利も高い資金提供が可能です。プロジェクトの賃料またはGPU/設備と長期契約を担保として提供します。

彼らにとって、これは非常に魅力的な餌です - 多くは伝統的なインフラファイナンスの経験を持っており、このテーマは資産管理規模を数倍に成長させるのに十分で、管理手数料と付随する権益(キャリードインタレスト)が大幅に増加します。

それでは、これらのプライベートクレジットファンドのお金は最終的にどこから来るのでしょうか？

答えは機関投資家（LPs）、例えば年金基金（Pension Funds）、政府系ファンド、保険会社、さらには一般投資家（例えばBlackRockが発行したプライベートクレジットETF - 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が含まれている）です。

リスクチェーンの伝達経路が確立されました:

(最終リスク担い手)年金基金/ETF投資家/主権基金 → (仲介機関)プライベートクレジットファンド → (ファイナンスエンティティ) SPV または Neocloud (例: CoreWeave) → （最終使用者）テクノロジー大手 (例: Meta)

03 SPVのケーススタディ - MetaのHyperion

SPVモードを理解するために、Metaの「Hyperion」プロジェクトは素晴らしい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が運用するファンドグループJV(Beignet Investor LLC)。 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。

スケール：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、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案件の一つです。そして、満期日は2049年で、このような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。 *金利/格付け:債務のS&P A+格付け(保険会社がそれを設定できる高い格付け)があり、クーポンレートは約6.58%です。
投資家構造：PIMCOが180億を引き受け；BlackRock傘下のETF合計で30億を超える。このグループの投資家にとって、これは非常に魅力的な高品質の安定収益である。
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、GPU の減価償却年数の仮定が長すぎることを懸念している人がいると思いますが、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 + モデルにあります。旧型ハードウェアの価格はイテレーションにより下がりますが、それが最終的な AI モデルの応用価値の低下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。建設期間の資金はアメリカ国債でリスクを低減するために事前に配分されています。この構造は、社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的なリスクが極めて低いのですか？

これは、この構造の下でHyperionのタスクが単純であるためです：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（近い未来にそ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、賃料償還に基づく債権構造は、賃料が安定的に入ってきて金利が正常に支払われる限り、すべての最近の再融資リスクを固定します。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した価値が徐々に財務構造に追いつくように）。

同時にMetaは自社の信用と強力なキャッシュフローを使って、従来の資本支出を回避するための巨額の長期融資を得ています。現代の会計基準（IFRS 16）に基づいて、長期リースは最終的には「リース負債」として表に出ますが、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や融資業務がすべてSPVに移転されることです。

一時的な巨額な資本支出を、今後25年間にわたる分割払いの賃料に変換し、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を賭けます（債券の6.58%の表面利率を考慮すると、運営費用を考慮に入れたEBITDAベースのROIは少なくとも9〜10%でなければ、株主にとって満足のいくリターンをもたらすことはできません）。

04 Neocloud のバッファ — OpCo の株式リスク

もしSPVモードが「信用の移転」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を例にすると、資本構造はSPVよりも遥かに複雑です。複数回の株式および債権の資金調達が行われ、投資家にはNvidia、VC、成長基金、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、新たな競合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か：

第一步は株式価値の蒸発：CoreWeaveの株価が暴落しました。これは「株式バッファー」——最初に衝撃を吸収します。会社は割引融資を強いられる可能性があり、既存の株主の権益が大幅に希薄化し、さらには元本を失うことさえあります。それに対して、SPVの株式バッファーはより薄く、公開市場で直接資金調達できないためです。
第二のステップは債権者の損失：株式が完全に「焼かれ」た後に、CoreWeaveが依然として債務を返済できない場合、初めてBlackstoneのようなプライベートデット債権者が損失を被ることになります。しかし、これらのファンドは融資を行う際、通常は極めて良好な担保（最新のGPU）と厳格な返済優先権を要求します。

CoreWeave と Nebius は「まず長期契約を確定し、その後長期契約を担保に融資を受ける」という形を採用し、資本市場での再融資を通じて迅速に拡張しています。この構造の巧妙な点は、大手顧客が資金運用の効率を高められることであり、資金を提供せずに将来の購入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伝染する可能性が限られていることです。

逆にNeocloudの株主は、自分がこの賭けの中で最も波乱に満ちた、しかし最も刺激的なポジションにいることに注意する必要がある。彼らは高速成長に賭けており、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らない。また、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、株式リスクの報酬比をより良く評価できる。

私たちも、もし本当にAIの需要が成長が遅い場合、誰が限界的に最も簡単に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、予想外の「クラウドダークホース」がひっそりと台頭しています：Oracle Cloud

それはNeocloudに属さず、三大テクノロジー巨頭の一線の阵营にもありませんが、高度な弾力性のあるアーキテクチャデザインとNvidiaとの深い協力により、Cohere、xAI、さらにはOpenAIの一部の計算負荷の契約を獲得しました。

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時に、Oracle は「中立」と「代替可能」というポジションで、第二波のAI計算力サプライチェーンの重要なバッファー層となる。

その存在は、我々にこの計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を持つ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、忘れないでください。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ます。

皆が羨望する政府の「隠れた保証」

最後に、このテクノロジーの巨人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「ジョーカー」がもう一枚ある - 政府だ。OpenAIが最近「政府がデータセンターにローン保証を提供することはないし、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データセンターではなくチップ工場の潜在的な保証についてだ。しかし、私は彼ら（または類似の参加者）の元々の計画には、「政府を引き込んで団結する」という選択肢が必ず含まれていると思う。

どう言うのでしょうか？もしAIインフラの規模が私募債権では賄いきれないほど大きくなるなら、唯一の解決策は国力の争いにアップグレードすることです。一旦AIのリーダーシップが「国家安全保障」や「21世紀の月面競争」として定義されると、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低下させることです。

年齢が私とほぼ同じの投資家は、Freddie Mac (ファニーメイ)/Fannie Mae (ファニーメイ)をまだ覚えているはずです。この二つの「政府スポンサー企業」（Government Sponsored Enterprises；GSEs）は、アメリカ政府の正式な部門ではありませんが、市場は一般的に彼らに「隠れた政府保証」があると信じています。

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て保証し、公開市場で販売した後、再び資本を住宅ローン市場に導入し、貸出可能な資金を増やします。つまり、彼らの存在が2008年の金融危機の影響をより大きくしたのです。

想像してみてください、将来的に「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。彼らが発行する債券は準主権債と見なされ、その利率はアメリカ国債に無限に近くなるでしょう。

これは前述の「時間を買うことで生産性が上がる」を根本的に変えるでしょう：

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、非常に低コストで延長（Roll over）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」になる確率を大幅に下げます。しかし、一旦罠に嵌まると、その影響範囲は数十倍に拡大する可能性があります。

06 万億ドルの賭け — 真の鍵となる「生産性」

前述すべての金融構造 - 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」という問題に対する答えに過ぎない。

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取り決めは、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提供し、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あります：Blue Owl と Blackstone の投資家（年金基金、 sovereign fund、ETF保有者）が必要とするのは安定した利息回りであり、Neocloud の株式投資家が必要とするのは数倍の評価の成長です。

これらの資金調達側の「期待リターン率」は、AIの生産性が乗り越えなければならないハードルです。もしAIによる生産性の向上が、そのスピードで高額な資金調達コストをカバーできない場合、この精巧な構造は最も脆弱な部分から崩れ始めます（「株式バッファー」）。

したがって、今後数年間は、以下の二つの側面に特に注目する必要があります：

各分野の「アプリケーションソリューション」の提供速度：強力なモデル（LLM）だけでは不十分です。企業が支払うことができる「ソフトウェア」と「サービス」を実際に見なければなりません。このようなアプリケーションが大規模に普及し、発生す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。指数関数的に増加する計算能力の需要を支えるのに十分な電力があるのでしょうか？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や他のハードウェアの供給はボトルネックに直面し、「金融契約」要求のスケジュールよりも「遅れる」可能性があります。供給側のリスクはすべての「買った時間」を使い果たす可能性があります。

簡単に言えば、これは金融（融資コスト）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装）との間の競争です。

私たちは定量的な方法を用いて、AIがバブルを回避するためにどれほどの生産性向上をもたらす必要がある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 の報道によれば、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）は 12-13% でなければ、株式収益率が 20% 以上になることはありません。 *つまり、必要なEBITDA=3兆×12%=3,600億ドル。 EBITDAマージンが65%の場合、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、これは約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 の力を借りて一つまたは二つのクラウド産業を再構築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突破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る。AIの生産性が予想よりも実現速度が遅い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使わせていただきます：

第一種の場合、私たちはAI生産性が「緩やか」に実現することを仮定します（例えば、15年かかってスケール化されるが、多くの資金調達は10年期限かもしれません）：

Neocloud が最初に倒れた：CoreWeave のような高レバレッジの独立オペレーターは、収入が高額な利息をカバーできず、その「株式バッファ」が焼き尽くされ、債務不履行または割引再編を引き起こした。
SPVは期限延長リスクに直面しています：HyperionのようなSPV債務が期限を迎えると、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、それがコアビジネスの利益を侵食することになります。
プライベートクレジットファンドのLPs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。しかし、システム的崩壊を引き起こすことはありません。

第二のケースでは、AIの生産性が「反証」された（技術の進展が停滞するか、コストが低下せず、規模化できない）と仮定します:

テクノロジーの巨人は「戦略的デフォルト」を選ぶ可能性がある：これは最悪のシナリオである。Metaなどの巨人は「賃料を払い続ける」ことが無限の穴であると判断し、強制的に契約を中止し、SPVの債務再編を強いる可能性がある。
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、価格が崩壊する。
それはプライベートクレジット「インフラファイナンス」市場を完全に壊滅させる可能性があり、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えることです。

07 リスク温度計：投資家の実務観測チェックリスト

そして市場の信頼の変化について、私は自分自身で5つのことを継続的に注視し、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：大規模モデルのメーカーの期待収入の加速または減速(線形成長か指数成長か、異なる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、債務の再融資（特定のプライベート債は2030年頃に満期を迎えるため、特に注意が必要）、増資のペース。
SPV債の二次価格/利ザヤ：Hyperionのような144Aプライベート債は額面以上を維持しているか、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設定の調整）。
電力の進捗と可能な技術革新：最もボトルネックになる可能性のある外部要因として、変電所、送配電、および電価メカニズムの政策シグナル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年の繰り返しではないのか？

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。私はこのような行為が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的な資産は「住宅」です。住宅自体は生産性の寄与を持たず（賃貸収入の成長は非常に遅いです）、住宅価格が住民の収入の基本に大きく乖離し、さらに複雑な金融派生商品として何重にもパッケージ化されると、バブルの崩壊は時間の問題に過ぎません。

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。AIが将来のある時点で、社会全体の生産性（ソフトウェア開発、薬剤開発、顧客サービス、コンテンツ制作）を実質的に向上させる可能性が高いと信じる限り、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「前借り」です。実際のファンダメンタルズをアンカーポイントとしていますが、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ポイントが異なることです：直接金融 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」を通じて伝播します。1つの銀行の倒産（リーマンのように）は、すべての銀行に対する信頼危機を引き起こし、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）を引き起こします。

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生産性が否定され、CoreWeaveが倒産し、Blackstoneが75億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）にとって大きな損失となるでしょう。

2008年以降、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過度に単純化することです。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。もし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2つの経路を通じて外部に波及する可能性があります：

レバレッジデフォルト：ファンドによる銀行へのレバレッジファイナンスデフォルトは、リスクを銀行システムに返す。
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年のような単点引爆、全面凍結の銀行間流動性危機ではない」ということです。最悪のシナリオは「高コストの失敗」であり、感染性は低く、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依然として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？

最初の質問に戻りましょう：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レイアウトに近いと思います。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、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、この数兆ドルのAIインフラ競争において、異なる対象を保有する際に何に賭けているのかを理解する必要があります：