金融大手ゴールドマン・サックスの調査レポートが警告を発しています。大手テクノロジー企業は、生成AIの開発に巨額の資本支出を増やしていますが、持続可能なビジネスモデルはまだ示せていません。同投資銀行は、今後数年でデータセンター、半導体、送電網のアップグレード、その他のAIインフラに約1兆ドルが投入されると推定しています。
画像出典：AI生成、画像ライセンスプロバイダーMidjourney
レポートは、「キラーアプリ」が登場したとしても、生成AIが投資家の期待するような財務的リターンをもたらすかどうかは不明確だと指摘しています。同時に、この技術開発をリードしてきた米国などは、ハードウェア不足に直面しており、さらに懸念されるのは、電力制約と不足により、大規模な送電網改修が必要になる可能性があることです。
ゴールドマン・サックスのグローバル株式調査責任者ジム・コビロ氏は、「そのため、重要な問題は、AIが1兆ドルの問題をどのように解決するかということです。非常に高価な技術で低賃金労働者を置き換えることは、私が30年近くテクノロジー業界を綿密に見てきた中で、技術革新の逆行と言えるでしょう。多くの人が、現在の人工智能をインターネットの初期段階と比較しようと試みています。しかし、初期段階においてさえ、インターネットは低コストの技術ソリューションであり、高価な既存のソリューションに取って代わる電子商取引を可能にしました。」と述べています。
コビロ氏は、AIチップの製造の複雑さと、NVIDIAの市場支配的地位を考慮すると、コストが自然に低下する保証はないと述べています。「市場はコスト低減の確実性について過度に楽観的です。」
MITの経済学者ダレン・アセモグル氏は、「今後10年間で、AI関連タスクの4分の1しか費用対効果がなく、これはAIがすべてのタスクの5％未満にしか影響を与えないことを意味します。」と述べています。また、時間の経過とともにAIモデルが安価になるかどうかは、現時点では断定できないとも述べています。さらに、AIは米国の生産性レベルを0.5％向上させ、GDP成長率を0.9％向上させるだけだと推定しています。
コビロ氏はさらに、「今後12～18ヶ月以内に重要なアプリケーション事例がより明確にならない場合、投資家の熱意は徐々に薄れる可能性があります。しかし、さらに重要なのは企業の収益性です。持続的な企業収益は、負の収益率のプロジェクトを継続的に実験することを可能にします。企業利益が堅調な限り、これらの実験は継続されます。したがって、景気循環のより困難な局面に入る前に、企業がAIインフラと戦略への支出を削減することはないと予想しています。」と述べています。
要点：
📌 データセンター、半導体、送電網のアップグレード、その他のAIインフラに、今後数年で約1兆ドルが投入されると推定。
📌 ゴールドマン・サックスは、生成AIの開発に巨額の資金が投入されているにもかかわらず、持続可能なビジネスモデルはまだ存在しないと警告。
📌 米国などでは、ハードウェア不足、電力制約と不足に直面しており、大規模な送電網改修が必要になる可能性がある。
