AI基盤維持に年2.6兆ドル、企業予算に依存

BCGの分析は、AI構築の費用のうちどれだけを最終的に技術ベンダーではなく企業バイヤーが負担しなければならないかを数字で示している。2兆6000億ドルは中国を除く世界の支出で、インフラコストは主に新規capacityの大半が建設される米国に集中している。その内訳では企業が最大の出所で1兆8000億ドル、以下、消費者が3660億ドル、ハイパースケーラーの内部利用が2040億ドル、物理AIなどの新興技術が2000億ドルと続く。

BCGは企業がこの水準に到達するための例示的な道筋も示す。既存の技術予算から8570億ドルを振り向け、新規支出として9370億ドルを上乗せする。これにより企業の技術予算はInternational Data CorporationのIT支出予測を約13%上回り、AIの比率は現在の5%から2030年に25%へ上がる。この枠組みでは、業界の成長は予算の単なる組み替えではなく、企業予算の拡大に大きく依存することになる。

BCGは、この構築は過去のインフラブームより底堅いと論じる。ハイパースケーラーが投資の多くを負債ではなくキャッシュフローで賄ってきたためだ。一方で、インフラを資金調達できる能力が十分なリターンを保証するわけではないとも警告する。O’Niell氏は注視すべき2つの指標を挙げる。インフラ投資の資金調達方法であり、負債への持続的な移行はリスク増大を示す。もう一つは、配備されたコンピュートが十分な収益を生むかどうかだ。フロンティアラボが公開市場に参入すれば、その開示情報から収益がコンピュートコストに追いついているかが明らかになる。需要が予想を下回れば価格競争が起き、モデル提供者やデータセンター運営者が損失を被る可能性があるため、これは重要だ。