ウォチター氏：AI投資の採算には2.7倍の生産性が必要

ペンシルベニア大学ウォートン校の金融学教授で元SECチーフエコノミストのWachter氏は、疑いの余地がないと同氏が呼ぶ「驚くべき事実」から出発する。一握りのハイパースケーラーがAIデータセンター建設に巨額を投じているという事実だ。同氏と共著者は、AIモデルがどこまで普及するかを予測するのではなく、ハイパースケーラーの利益がこの支出を正当化するにはどれだけ速く伸びる必要があるかを問うた。

結果は、1990年代半ばから約10年間にわたる米国のITブームで見られたような経済成長に似たものになる。しかしWachter氏は、それを数年で圧縮するのは「大きな成長」だと述べる。生産性ブームが「実現しなければ」、「現在の建設は史上最大の資本の誤配分になる」と同氏と共著者は結論づける。

この慎重な見方は、記事が提起するより広い資金調達の問題にもつながる。ハイパースケーラーはこれらのデータセンターの資金を借り入れにますます依存しており、生産性の問題は、この建設が債権者やより広い経済にとって持続可能かどうかを左右しそうだ。