AIバブルは本当に存在するのでしょうか？もしそうなら、私たちはそれをどう理解すべきでしょうか？ — アンドリュー・ングの手紙より OpenAIが1兆4000億ドルという驚異的なインフラ計画を提案し、Nvidiaの時価総額が5兆ドルの天井に達したことで、「AIバブル」に対する市場の懸念はかつてないほど高まっている。 アンドリュー・ン氏はこの記事で、「強気派」と「弱気派」のどちらかに単純に肩入れするのではなく、重要な視点を提示しています。AIは単一で均質な市場ではない、という点です。いわゆる「バブル」を見抜くには、AIを3つの異なる構成要素、つまりアプリケーション層、推論基盤、そして学習基盤に分解する必要があります。そうすることで初めて、真実が見えてくるのです。 I. 過小評価されている潜在力: AI スタートアップに対する一般的な認識とは反対に、Andrew Ng 氏は、AI のアプリケーション層への投資は実際には不足していると考えています。 ここでの論理は非常にハードコアかつ直感的です。経済的な観点から言えば、テクノロジーエコシステムにおいては、アプリケーションによって創出される総価値が、それを支えるインフラのコストを上回らなければなりません。そうでなければ、ビジネスモデル全体を完結させることはできません。しかし現状では、基盤となるチップやモデルに多額の資本が流入している一方で、真に価値を生み出すことができるトップレベルのアプリケーションが不足しています。 多くのベンチャーキャピタリストは現在、大手モデルベンダーが「独占」し、アプリケーション開発者を締め出すのではないかと懸念し、傍観者的な立場を取っています。しかし、アンドリュー・ン氏は異なる見解を持っています。彼は、AIが徐々に「インテリジェントエージェントワークフロー」の段階へと進化し、自律的にタスクを計画・実行できるようになるにつれて、アプリケーション層の潜在能力が飛躍的に発揮されると指摘しています。これは今後10年間で最大の成長ポイントとなるだけでなく、現在著しく過小評価されている分野でもあります。 II. 供給不足の原動力：推論インフラ 「アプリケーション」から「コンピューティングパワー」に移ると、状況は変わります。Andrew Ngは、コンピューティングパワーを「推論」と「トレーニング」の2つの部分に分解します。 推論インフラの現状は「供給制約」と言えるでしょう。AIの世界的な導入はまだ初期段階ですが、コンピューティングパワーに対する需要はすでに非常に高まっています。今後、GPT-5やGemini 3といったより強力なモデルのリリースや、AIエージェントがコードを記述し、複雑なタスクを処理できるようになると、トークンの消費量は爆発的に増加するでしょう。 たとえ市場が過度の楽観主義によって過剰な推論コンピューティング能力を構築したとしても、アンドリュー・ン氏は、それは必ずしも悪いことではないと考えています。開発者とユーザーにとって、それは実際にはコンピューティングコストの低下を意味し、より革新的なアプリケーションの創出を促進するでしょう。したがって、このセクターのファンダメンタルズは依然として堅調です。 III. 真のリスクの中心：トレーニング インフラストラクチャ AI 分野にバブルが実際に存在する場合、Andrew Ng 教授が最も懸念している隠れた危険は、トレーニング インフラストラクチャにあります。 これは極めて資本集約的な分野です。多くの企業は、競争優位性を築くために、独自のベースモデルのトレーニングに多額の投資を行っています。しかし、大規模なオープンソースモデルの台頭により、この幻想は打ち砕かれつつあります。オープンソースモデルの性能が急速に向上するにつれ、「大規模モデルを所有している」というだけでビジネス上の障壁を築くことはますます困難になりつつあります。 アルゴリズムの最適化とハードウェアの進歩により、同等の能力を持つモデルの学習コストは年々低下しています。これは、今日巨額の投資によって築き上げた優位性が、来年にはより低コストの技術ソリューションによって帳消しになる可能性があることを意味します。そのため、この分野は財務的なリターンに対する大きなプレッシャーに直面しており、現在最もリスクの高い分野となっています。 著名な経済学者アンドリュー・ン氏は、記事の最後で、市場はしばしば非合理的であるという合理的な懸念を表明した。「トレーニング側」が投資過熱によって崩壊すれば、このパニックは容易に連鎖反応を引き起こし、健全な基礎構造を持ち、投資増加を受け入れるべき「応用側」から資金が誤って引き出されてしまう可能性がある。 ウォーレン・バフェットの言葉を借りれば、「市場は短期的には投票機であり、長期的には計量機である」ということです。短期的な価格変動は感情を反映しますが、長期的な価値はファンダメンタルズに依存します。 実務家、開発者、そして政策立案者すべてにとって、アンドリュー・ン氏のアドバイスは明確かつ力強いものです。短期的なノイズを無視し、長期的な価値創造に焦点を当てましょう。AIが人類に計り知れない実用的価値をもたらすと確信している限り、バブルに対処するための最善の戦略はただ一つ、構築を続けることだけです。 AIバブルを理解する（もしあるとすれば）
