【柴田尚樹】AIバブルは続くのか？注目企業とリスクを徹底分析

AIバブルは続くのか？

トウシル編集部（以下、トウシル）：生成AI企業の株価は利益に対してかなり割高になっています。どこかで大きな調整局面を迎えるのでしょうか？

柴田尚樹氏（以下、柴田）：正確な予測はできませんが、バブル的な側面は確かにあると思います。

柴田尚樹（しばた・なおき）

NSV Wolf Capital マネージングパートナー。シリコンバレーの新興VCへのファンド投資、スタートアップへの直接投資を担う。楽天執行役員、東京大学助教を経て、スタンフォード大学の客員研究員として渡米。AppGrooves共同創業者、「決算が読めるようになるノート」創業者（2022年に事業譲渡）。東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻 博士課程修了（工学博士）。著書に『アフターAI 世界の一流には見えている生成AIの未来地図』『テクノロジーの地政学 シリコンバレー vs 中国、新時代の覇者たち』（日経BP）など

    これは、AIがもたらす結果を信じる投資家が多いが故でしょう。しかし、AIといってもひとくくりにはできないものであり、多様なレイヤーで構成されています。

    生成AIビジネスの現状をレイヤーごとに整理します。

1. 業界特化型のアプリケーション：特定の業界の課題解決に特化したAIソリューションを提供しています。多くのスタートアップが参入しています。
2. 汎用型のアプリケーション：特定の業界に限定されず、どの業界でも使えるツールです。もともとSaaS（Software as a Service）として多くのユーザーを抱えていた企業が、AI機能を統合していくケースが目立ちます。例として、プログラマー向けのGitHub Copilotやクリエイター向けのAdobe Firefly、マーケティングや営業向けのセールスフォース（Salesforce）などが含まれます。
3. LLM（大規模言語モデル）：このレイヤーには、OpenAIやアンソロピック（Anthropic）とった企業が該当します。ソフトバンクグループがOpenAIに大規模な投資をしていることや、OpenAIとAnthropicの上場観測報道もあり、この領域は成長が急加速しています。
4. データセンターやインフラサーバー：物理的な設備を保有する企業群です。アマゾン（AWS）、マイクロソフト（Azure）、グーグル（Google Cloud）といったハイパースケーラーと呼ばれる企業が強く、新興企業ではデータブリックス（Databricks）、上場企業ではスノーフレイク（Snowflake）などが存在感を増しています。
5. 画像処理半導体（GPU）やチップ：生成AIの基盤となる部分で、NVIDIAの独占状態にあります。

　おおむね、全てのレイヤーで投資が過熱し、上場企業の株価や未上場株式の評価額が高騰しています。

　ただし、2000年前後のドットコムバブルのころに比べると、現在のAI企業は実際に売り上げを出して顧客を獲得している実態のあるビジネスが多い印象です。

　バブルが仮に弾けても、ドットコムバブル後のように価値が激減する可能性は低いと私は考えています。

GPU資産の「会計リスク」が浮上

トウシル編集部：AIバブルの崩壊が懸念される中で、投資家として特に注意すべき危険な兆候やポイントはありますか。

柴田：大きく二つの注意点があります。

　まず一つは、データセンターやインフラ系の企業です。現在、生成AIの需要拡大に伴い、データセンターの不足が叫ばれ、多くの新しいデータセンターが建設中です。

　しかし、ここで会計上の償却ルールと現実の技術進化のスピードに大きな乖離（かいり）が生じる可能性があります。

　例えば、GPUなどの償却期間は会計上5～7年とされています。しかし、5年前のGPUが今の最先端のAI開発で使えるかというと、多くの場合、使えないのが実情です。会計上の資産価値と実際の技術的な価値が「大きく乖離している」と指摘する人もいます。

トウシル：なるほど。バランスシート上は資産として残っていても、実際にはすでに陳腐化してしまっているのですね。

柴田：その通りです。あるいは、会計上は5年償却なので3年目でまだバランスシートにアセットが残っていても、実際にはそのGPUはもう誰も使っていない、という状態になりかねません。

　そうなると、減価償却費はあと2年間計上され続けるのに、そこからほとんど売り上げが上がらない、という事態に陥る可能性があります。

　必ずそうなるわけではありませんが、そうなりかねないため、データセンターやインフラ系の企業に投資する際は、会計上の数字だけでなく、実態までしっかり見極める必要があります。

OpenAI「120兆円」の妥当性

柴田：もう一つは、LLMやアプリケーション系の企業の評価額についてです。

　特に、評価額が7,500億ドル（約118兆円）に達したと報じられたOpenAIについては、「評価額が高すぎる」という声が聞かれます。

　確かに、売り上げに対する評価倍率（マルチプル）で見れば30倍、40倍のため、「高すぎる」という見方もできます。しかし、これほど速いスピードで成長している企業はほかに類を見ません。

　もっと成長スピードが遅い会社が売り上げに対して8倍や10倍の評価を受けていることもあり、私としては大きな違和感はありません。

　ただし、今後という視点で見ると、LLMやアプリケーション系の会社全般に言えることですが、高い成長率をどこまで維持できるかが重要です。

　前年同期比で売り上げが5倍、10倍といった速いスピードで伸びている間は高い評価を得ますが、その成長率をどこまで維持できるかを見極める必要があります。