「作れば、彼らはやってくる（If you build it, they will come）」という古い格言がある。アイオワ州のトウモロコシ畑には素敵な響きかもしれないが、バージニア州北部のデータセンターとなると話は別だ。私なら、まずは署名済みの契約書を見せてもらわないことには安心できない。
なぜ私がこれほど不安を感じるのか、その理由を説明する前に、まずは数字を並べてみよう。Dell’Oroグループによると、世界のデータセンター設備投資（CapEx）は2024年に51%急増して4,550億ドルに達し、2025年には前年比57%増へと加速した。MUFGは、ハイパースケーラー（巨大クラウド事業者）の設備投資が2026年には2025年比36%増の6,000億ドルを超えると予測している。また、Dell’Oro自身は、2026年には世界全体で1兆ドルを突破すると見ている。この数字を実感しやすくするために例えると、スウェーデンとノルウェーのGDPを合計した額とほぼ同じだ。どうやら私たちは、その上で動くソフトウェアが最終的に元を取ってくれるという前提のもと、1年間でこれだけの巨額をコンピューティング・インフラに投じようとしているらしい。
個別企業の投資額を見ると、眩暈がするほどだ。アルファベットは2026年の設備投資額を1,750億〜1,850億ドルと示唆しており、2025年の914億ドルから倍増する可能性がある。アマゾンは主にAWSのAIデータセンター向けに最大2,000億ドルを見込む。メタは1,150億〜1,450億ドルで推移しており、これも2025年のほぼ2倍だ。マイクロソフトに至っては、四半期だけで375億ドルの投資を報告した。このゴールドラッシュで「つるはし」を売る側の親玉、ジェンスン・フアン氏は、今年2月に立ち上がり、6,600億〜7,000億ドル規模のインフラ構築は持続可能であり、今後7〜8年はその勢いが続くと宣言した。彼の誠実さを疑うつもりはない。ただ、彼がその結論に到達することに対して、極めて具体的な経済的利害関係を持っていることだけは指摘しておきたい。
この状況で私が最も懸念しているのは、以下の点だ。フォーチュン誌が引用した約6,000人の経営陣を対象とした調査によると、89〜90%の企業が、過去3年間でAIによる生産性や雇用への測定可能な影響は「皆無」だったと回答している。少しの影響ではない。影響ゼロだ。その一方で、2023〜2026年のAIサイクルにおける生産性向上を分析すると、伸び率はわずか0.4〜0.8%に留まる。これは、「AIブーム」という壮大な物語において、端数処理の誤差にもならない数字だ。2025年第4四半期の米GDP成長率は下方修正され、「AIによる生産性爆発」という物語は、いつの間にか「AI設備投資の話」へと静かにすり替えられてしまった。ここには大きな違いがある。設備投資は将来のリターンに対する「賭け」であり、リターンそのものではないからだ。
企業による試験導入（パイロット）も、世間で騒がれているほど順調にスケールしているわけではない。フォーブス誌の引用データによれば、AIパイロットの約95%は実運用に至っていない。同ソースによれば、管理された環境下ではタスクレベルで14〜55%の生産性向上が見込めるという（全労働時間のうち、そのタスクが占める割合を考えれば驚くような数字ではないが）、マクロ経済全体の数字は頑として動こうとしない。さらに厄介なデータもある。AI活用による生産性向上が最も高いと報告する労働者ほど、同時に「燃え尽き症候群」も最も深刻だと報告しているのだ。より速いアウトプット、変わらない人員、増えるストレス。これは生産性の革命などではなく、単なる労働の過酷化（スピードアップ）に過ぎない。
私はこれまで十分な数のテクノロジーサイクルを目の当たりにしてきたので、このパターンはよく知っている。1840年代の「鉄道狂時代（Railway Mania）」は、最も歴史的な教訓に近い事例だろう。狂乱のピークだった1846年、英国議会はわずか1年で9,500マイルもの新規路線建設を許可する263もの法案を可決した。初期の成功と「鉄道が商取引を変える」という合理的な予測を背景に、鉄道株は1844年から1846年の間に倍増した。そして、その予測通り鉄道は社会を変えたのだ。しかしその後、イングランド銀行が利上げに踏み切り、資金が枯渇。1850年までに株価は50%暴落し、多くの企業が破綻するか、二束三文で吸収合併された。レールは敷かれた――許可された9,500マイルのうち約6,220マイルは完成し、インフラは生き残った。だが、投資家のほとんどは生き残れなかった。フォーチュン誌の分析によれば、AIハードウェアは3年以内に事実上無価値になり、あるモデルでは4年目には34%の投資収益率（ROI）のマイナスを示すというデータを読むたび、私はその「空白期間」のことを考えずにはいられない。実体のあるものを作り上げたとしても、それによって資本を破壊することは可能なのだ。
より広い投資環境を見れば、この集中リスクを無視するのはさらに難しくなる。IBMのCEOは、AIデータセンターへの支出計算は割に合わないと公言した。パンテオン・マクロの分析がフォーチュン誌で引用した内容には、背筋が凍るような事実がある。AI関連の支出を除外すると、米国の企業設備投資は現在マイナスであり、それは「懸念すべき広範な」低迷を意味しているという。よく読んでほしい。アメリカの他の企業は、投資を行っていないのだ。一部の巨大テック企業だけが重い荷物を持ち上げており、その正当性はゴールドマン・サックスが2023年のリサーチで「GDPや労働生産性に測定可能な形で表れるのは2027年以降」と予測したリターンによって支えられている。私たちは投資を前倒しし、正当化を後回しにしている。その差額は今や年間数千億ドルにも達しているのだ。
公平を期すために言っておくが、反対意見を無視するのは怠慢というものだ。JPモルガン・アセット・マネジメントは、2025年上半期の米GDP成長率のうち1.1ポイントはAI関連の設備投資による寄与であり、個人消費を上回っていると試算した。IMPLANの分析では、巨大テック企業によるAI投資が9,230億ドルの米経済効果と270万人の雇用を生み出しているとしている。IMFは、AIが長期的に世界のGDPを7兆ドル押し上げると予測している。これらは決して無視できる数字ではないし、テクノロジー導入の歴史には真の革命が存在してきた。ただ、それらは資本が期待するよりも時間がかかるというだけだ。航空業界で言えば、1903年12月のライト兄弟の初飛行から、本格的な民間普及まで約60年を要した。生産性向上は本物だ。ただ、そのタイムラインが初期の投資論理通りに進むことは滅多にない。
私が懐疑的な見方を改める条件は明確だ。パイロット期間を終えた企業において、AI導入が測定可能な形での「収益全体の押し上げ」に繋がり始めた時だ。タスクレベルの効率性向上という主張ではなく、複数の業界の財務諸表上で目に見える「従業員一人当たりの売上高」や「利益率の拡大」だ。そうなれば、AIへの投資話は投機的なものではなく、構造的な意味を持ち始める。LinkedInのデータによれば、2025年に88〜90%の組織が「AIを使っている」と回答しているが、67%は依然として試験運用（パイロット）段階にある。これこそが答えだ。「導入ごっこ（Adoption theater）」は、産業化とは別物である。
正直なところ、私が夜も眠れなくなる数字は、7,000億ドルではない。67%という数字だ。いわゆるAI経済の3分の2は、依然として概念実証（PoC）の域を出ておらず、一方でインフラへの請求書は年率57%で膨らみ続けている。どこかのタイミングで、「フィールド・オブ・ドリームス」の論理は決算発表という現実の壁にぶつかるだろう。そして、「作れば彼らはやってくる」という言葉は、戦略としての寿命を終えるのだ。