ウォクター氏、AIデータセンター生産性2.7倍必要

AIの経済的見返りをめぐる議論は、主にモデルがどれほど有用で広く普及するかという点に集中してきた。ウォクター氏の手法はその問いを回避する。同氏は争いのない唯一の「顕著な事実」——一握りのハイパースケーラーがデータセンターに巨額を注ぎ込んでいること——から出発し、2027年までの支出を正当化するにはどれだけ速く利益が伸びる必要があるかを逆算する。

同氏の答えは他の推計と同じ領域に着地する。コロンビア大学のスタイン・ファン・ニーウベルブルフ氏は、計画中のAI計算能力約183ギガワットが1ギガワットあたり約410億ドルで、10%のリターンを仮定すると2032年までに年間約3兆7000億ドルの収益が必要になると計算する。MITのゲイリー・ゲンスラー氏は全体を「資本市場と経済による連鎖賭博」と表現する。ハイパースケーラーが巨額の収益を生み、AIが幅広い経済成長を押し上げ、高価なフロンティアモデルが安価な代替品を退ける——すべて同時に求められる賭けだ。

今年リスクを際立たせるのは資金調達の方法だ。モルガン・スタンレーは、ハイパースケーラーが2025年から2028年の間に費やす2兆9000億ドルの半分以上が「外部資本」で調達されると計算する。メタのブルー・アウル・キャピタルとのベニエ合弁事業のような複雑な仕組みは、年金基金や保険を通じてリスクを広げ、一般には見えにくい。結果は、貸し手の忍耐が尽きる前に測定可能な生産性向上が訪れるかどうか、そしてデータセンターと発電所の誘致を求められた地域社会が利益を分かち合っていると感じるかどうかにかかっている。