AI投資の経済的影響：複雑な全体像

世界の主要なテクノロジー大手企業は、人工知能に前例のない巨額の資金を投入しており、この支出の急増が世界経済に与える真の影響について、経済学者たちの間で熱烈な議論を巻き起こしています。膨大なクラウドインフラを持つことから「ハイパースケーラー」と呼ばれることが多いマイクロソフト、アマゾン、メタ・プラットフォームズ、アルファベットは、今年だけで合計3400億ドルという驚異的な額をAIデータセンターの構築と新製品の開発に投資すると予測されています。さらに先を見据えると、最近のマッキンゼーの報告書は、AIへの高まる需要を満たすには、今後5年間で合計7兆ドルもの巨額な支出が必要になる可能性があると推定しています。

これらの目を見張るような数字にもかかわらず、AIの経済的な波及効果に関する合意された見解は依然として曖昧です。一部の分析では、AI関連の設備投資が第2四半期の経済成長を著しく押し上げ、米国の国内総生産（GDP）拡大のほぼ半分を占めた可能性があると示唆しています。カーネギー投資カウンセル（Carnegie Investment Counsel）のポートフォリオマネージャーであるデビッド・レイドロー氏のようなこの見解の支持者は、AIによってもたらされる生産性向上が、初期の設備投資をはるかに上回る可能性があると主張しています。彼は、AIデータセンターの大規模な構築によって生み出される経済刺激が、今後数年間にわたって米国経済を牽引する世俗的なトレンドであると主張しています。

経済分析局の第2四半期GDP報告のデータは、この見解を裏付けているようです。経済学者のポール・ケドロスキー氏は、アマゾン、マイクロソフト、アルファベット、メタ・プラットフォームズが6月までの3ヶ月間で合計約690億ドルを費やしたと指摘しました。この年換算で2760億ドルという数字は、国内IT機器総支出の約半分に相当します。ケドロスキー氏は、AIの設備投資だけで第2四半期のGDP成長率の3%という先行推定値に約1.3パーセントポイント貢献し、第1四半期よりも大きな割合を占めたと推定しています。彼の評価では、この投資が当該四半期の経済的進展の大部分を効果的に支えました。

しかし、すべての専門家がそのような無制限の楽観論を共有しているわけではありません。パンテオン・マクロエコノミクス（Pantheon Macroeconomics）の米国担当チーフエコノミストであるサミュエル・トムズ氏は、IT投資の急増から決定的な結論を導き出すことは、過去の貿易政策を含む広範な経済的要因によって複雑化していると重要な注意を促しています。彼は、最近の投資の飛躍がAIインフラ開発によるものなのか、それとも潜在的な関税を先取りするために企業がテクノロジー関連商品を在庫として積み上げたことに関連する一時的な増加なのかを疑問視しています。

リトホルツ・ウェルス・マネジメント（Ritholtz Wealth Management）のチーフマーケットストラテジストであるカリー・コックス氏もまた、注意を促しています。彼女は、上半期のAI支出が1520億ドルも急増したこと（同時期の消費者支出の増加額770億ドルの2倍以上）を認めつつも、重要な背景を強調しています。コックス氏は、AI投資が活況を呈している一方で、伝統的に米国経済の主要な構成要素である消費者支出が停滞しているように見えると指摘しています。「AIの設備投資は絶好調ですが、それが経済を支えることができるでしょうか？私はあまり確信が持てません」とコックス氏は述べ、堅調な消費者部門なしには米国経済が繁栄することは unlikely であると強調しました。

懐疑論に拍車をかけるように、BCAリサーチ（BCA Research）のチーフグローバルストラテジストであるピーター・ベレジン氏は、AI投資による経済的利益の多くは米国内に留まらない可能性があると主張しています。彼は、過去1年間の4つのテクノロジー大手の合計支出が国内GDPの約1%に相当する一方で、この設備投資の大部分はNvidiaのチップやその他の技術機器といった部品に費やされており、その多くは海外で製造されていると指摘しています。ベレジン氏は、この生産の一部を国内に戻す可能性を認めつつも、そのようなシフトにはかなりの時間がかかると警告しています。さらに彼は、テクノロジー関連の製造業やデータセンターの国内建設支出の減少傾向と、コンピューター製造および関連部門の雇用がほぼ過去最低水準にあることを指摘しています。

ベレジン氏の懐疑論は、ノーベル賞受賞経済学者ロバート・ソローが1987年に提唱した有名な「ソロー・パラドックス」を彷彿とさせます。ソローは、「コンピューター時代はどこにでもあるが、生産性統計にはない」と有名に述べ、情報技術への大規模な投資が労働者の効率の測定可能な改善に直ちには結びつかなかったことを強調しました。この歴史的先例は、根本的な疑問を提起します。現在のAI投資の波は異なるものになるのか、それとも生産性と経済成長へのその深い影響は、はるか先になって初めて明らかになるのか？