先週、主要テクノロジー株が1兆ドル規模で下落したことに既視感を覚えたなら、それは私たちが以前にも同じ場所にいたからである――イノベーションへの誇大宣伝が経済的現実に真っ向からぶつかった時のことだ。
人工知能(AI)企業の急騰する評価額をめぐる投資家の不安を背景に市場が低迷する中、評論家たちは25年前のドットコムバブルの崩壊の時と同じ問いを投げかけている。
テクノロジーは本当に基本的な経済原則を無視できるのだろうか?
これは、インターネット株が急落し、数百のドットコム企業が破綻していた2000年8月、オタゴ大学での私の教授就任講演で議論した問いである。
当時、私は多くのインターネット企業が「裸」だと主張した。なぜなら、彼らのビジネスモデルは誰の目にも明らかだったからだ。彼らは利益への信頼できる道筋もなく、顧客を引き付けるために莫大な資金を費やした。
一世代後、同じ論理がAIブームを推進している。
異なる指標、同じ物語
2000年、インターネットは商取引に革命を起こすと約束され、成功は利益ではなく「閲覧数」と「クリック数」で測定された。今日、これらの指標は「処理されたトークン数」と「モデルへのクエリ数」になっている。
言葉は変わったかもしれないが、規模が自動的に利益につながるという信念は変わっていない。
インターネットが仲介者を排除する――小売業者やブローカーのような従来の仲介者を排除する――と聞かされたのと同じように、AIが認知労働を排除するという約束がなされてきた。
両者とも、投資家に対して長期的な支配を追求するために損失を見過ごすよう促してきた。
ドットコムの熱狂の最盛期には、オンライン小売業者のeToysのような企業が顧客獲得のためにマーケティングに惜しみなく費やした。今日、AI開発者は計算能力、データ、エネルギーに数十億ドルを投資しているが、依然として利益を上げていない。
NVIDIAの数兆ドル規模の評価額、OpenAIの収益急増にもかかわらず続く損失、そしてAIスタートアップへのベンチャー資金の流入は、すべて1999年のバブルを彷彿とさせる。
当時も今も、支出が投資と混同されている。
ドットコムバブルが私たちに教えるべきだったこと
2000年当時、私はインターネット企業がブランド価値、顧客関係、データなどの市場ベースの資産を構築していると提案した。これらは、忠実で収益性の高い顧客を生み出した場合にのみ、真の価値を創造できるものである。
問題は、投資家が支出を成長の証拠として扱い、マーケティングをそれ自体がビジネスモデルであるかのように扱ったことだった。
AI経済はこのパターンを繰り返している。
データセット、モデルアーキテクチャ、ユーザーエコシステムは、まだプラスのリターンを生み出していない場合でも、資産として扱われている。
それらの価値は、収益化が最終的にコストに追いつくという信念に基づいている。論理は同じままであり、変わったのは物語だけである。
ドットコムブームは、ベンチャーキャピタルと大衆の熱狂によって支えられた脆弱なスタートアップによって推進された。
今日のAIサージは、Microsoft、Google、Amazon、NVIDIAのような強力な既存企業によって主導されている。これらの企業は支配を追求しながら何年もの損失に耐えることができる。これによりシステミックリスクは減少するが、市場支配力が集中する。
資金の行き先も変わった。インターネット企業はかつて広告に現金を燃やした。AI企業は計算能力とデータにそれを燃やしている。
支出はマーケティング代理店からデータセンターに移ったが、問いは残る:それは真の価値を創造しているのか、それとも進歩の幻想だけなのか?
AIはインターネットよりも深く浸透している。Webは私たちのコミュニケーションや買い物の方法を変革したが、AIは私たちの思考、学習、意思決定の方法を形成している。
クラッシュが来れば、テクノロジー自体に対する公衆の信頼を侵食し、何年もイノベーションを遅らせる可能性がある。比較的低い実質金利と豊富な資本も、現在のテクノロジー投資の波を煽ることに貢献してきた。
1990年代後半のブームとよく似ており、当時は好ましい金融政策がテクノロジー評価額の急騰を支える助けとなったが、今回のサイクルは、マクロ経済・金融の背景がいかにテクノロジー楽観主義を増幅できるかを示している。
無形資産マニアの再来
これらの違いにもかかわらず、評価のパターンは馴染み深い。投資家は再び、実績よりも潜在性に価格を付けている。
2000年には、アナリストは企業がいつの日か収益化できるかもしれないユーザー数を数えることで評価額を正当化した。2025年には、彼らは「推論需要」と「データ優位性」をモデル化している。両者とも想像上の未来についての推測である。
物語が資本となり、市場は証拠よりも確信に報いる。危険はテクノロジーの失敗ではなく、ストーリーテリングが支払能力を上回るときの経済的歪みである。
利益を上げている企業でさえ、下降気流に巻き込まれる可能性がある。
2000年、Yahoo!やeBayのようなリーダー企業は、長期的には存続したにもかかわらず、バブル崩壊時に市場価値の大部分を失った。同じことが今日のAI大手にも起こり得る。
2つの教訓は今も有効である。第一に、収益性のない拡張性はビジネスモデルではない。指数関数的な成長は損失を減らすのではなく、深める可能性がある。
各追加のAIクエリには実際の計算コストがかかるため、成長が持続可能なマージンにつながる場合にのみ意味を持つ。
第二に、無形資産は測定可能な価値を創造しなければならない：マーケティング、データ、アルゴリズムは、持続的なキャッシュフローや明確な社会的利益を生み出す場合にのみ資産となる。
政策立案者にとって、含意は明確である：単に誇大宣伝を煽るのではなく、具体的な生産性や社会的利益をもたらすAIプロジェクトに資金を提供すべきである。
AIは私たちの働き方や思考方法を変革するだろうが、コスト、価値、顧客ニーズの間のつながりを廃止することはできない。持続的な価値は、人々に真の利益を提供することから生まれる。
今問われているのは、AIの真の生産性向上が最終的に今日の評価額を正当化するかどうかである――インターネットが、痛みを伴う調整の後、最終的にそうしたように。