ソフトバンクと米OpenAIは、日本国内で法人向けAI事業を展開する合弁会社「SB OAI Japan」を設立しました。両社が50%ずつ出資し、OpenAIの先進技術を日本市場向けに最適化して提供することで、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させる狙いです。
新会社は「Crystal intelligence」と名付けられたパッケージ型の法人向けAIソリューションを提供します。これは、日本の企業経営や業務に特化し、生産性や経営効率の向上を支援するものです。導入から運用まで一貫したサポートも特徴と言えるでしょう。
最初の顧客はソフトバンク自身です。グループ内で250万件のカスタムChatGPTを作成するなどAI活用を推進しており、自社での実践で得た知見を、新会社を通じて他の顧客企業へ還元し、事業変革を後押しします。
この提携は、投資家が投資先企業の顧客にもなる「循環型」のAI投資モデルの一例です。AI分野への巨額投資が続く中、一部ではドットコムバブルとの類似性を指摘し、市場の過熱を懸念する声も上がっています。
MicrosoftやAmazonなど巨大テック企業が2025年、米国でAIデータセンターに記録的な投資を行っています。この投資は米国経済の成長を牽引する一方で、電力インフラの逼迫、将来的なコスト急騰、他産業での雇用停滞といった深刻な経済の歪みを生み出しています。AIによる生産性向上という明るい面の裏で、その持続可能性が問われる事態となっています。
ハーバード大学の経済学者ジェイソン・ファーマン氏の試算によると、2025年上半期の米国GDP成長のほぼ全てが、データセンター関連投資によるものでした。これは、AIという単一技術に資本が異常に集中していることを示唆します。その結果、製造業など他の重要セクターへの投資が滞り、経済全体の健全な成長を阻害する懸念が高まっています。
AIの膨大な計算処理を支えるデータセンターは、凄まじい量の電力を消費します。しかし、米国の電力網の増強が全く追いついていないのが現状です。電力需給の逼迫はすでに各地で電気料金の高騰を招いており、OpenAIは「電力不足が米国のAIにおける優位性を脅かす」と政府に警告する書簡を送りました。
現在のAIサービス利用料は、テック企業の補助金によって安価に抑えられています。しかし専門家は、いずれ需要に応じて価格が変動する「サージプライシング」が導入されると予測します。そうなれば、AIの推論コストは急騰し、多くの企業のAI活用戦略の前提が覆される可能性があります。収益化への道はまだ見えていません。
米国の株式市場はAI関連銘柄が牽引し、活況を呈しています。しかしその裏では、GPUなどの資産の耐用年数を長く見積もる会計処理によって、利益が実態より大きく見えている可能性が指摘されています。一部の企業は巨額の債務を抱え始めており、AIバブル崩壊のリスクも囁かれています。
巨額の投資が行われる一方で、ハイテク大手は人員削減を進めています。データセンターへの資本集中は、本来であれば雇用を生み出すはずの他分野への投資機会を奪っています。AIが一部の職を代替し始めている兆候もあり、AIブームが必ずしも雇用市場全体にプラスに作用していない現実が浮き彫りになっています。
AIの導入を急ぐ企業にとって、このブームの裏にあるリスクを直視することが不可欠です。リーダーは、目先の性能だけでなく、エネルギー効率や単位あたりの経済性（ユニットエコノミクス）を重視し、持続可能なAI戦略を構築する必要があるでしょう。コスト構造の変動に備え、より賢く、より効率的なAI活用が求められています。
生成AI開発をリードするOpenAIは2025年11月3日、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）と複数年にわたる戦略的パートナーシップを締結したと発表しました。契約総額は380億ドル（約5.7兆円）に上り、OpenAIはAWSの高性能なクラウドインフラを利用して、次世代AIモデルの開発と運用を加速させます。これはAI業界の計算資源確保競争を象徴する動きです。
この7年契約に基づき、AWSはOpenAIに対し、NVIDIA製の最新GPU「GB200」や「GB300」を数十万個規模で提供します。Amazon EC2 UltraServers上に構築されるこのインフラは、数千万のCPUにも拡張可能で、ChatGPTの応答生成から次世代モデルのトレーニングまで、幅広いAIワークロードを効率的に処理するよう設計されています。
今回の提携は、OpenAIがマイクロソフトのAzureに依存する体制から、マルチクラウド戦略へ移行する姿勢を鮮明にするものです。OpenAIのサム・アルトマンCEOは「最先端AIのスケーリングには、大規模で信頼性の高い計算能力が不可欠だ」と述べ、AWSとの連携がAIの普及を後押しするとの期待を示しました。
一方、AWSにとってもこの契約は、急成長するAIインフラ市場での優位性を確固たるものにする大きな一歩です。長年のライバルであるマイクロソフトの牙城を崩す一手となり、市場はこの提携を好感。発表を受けてAmazonの株価は史上最高値を更新し、投資家の高い期待が示されました。
AI業界では、モデルの性能向上に伴い、計算能力の需要が爆発的に増加しています。今回の巨額契約は、AI開発の前提となるインフラ確保競争の激しさを物語っています。一方で、一部の専門家からは、実用化や収益化の道筋が不透明な中での巨額投資が続く現状に、「AIバブル」への懸念も指摘されています。
Amazon、Google、Microsoft、Metaのビッグテック4社が、AI分野での巨額の設備投資を加速させています。2025年の投資総額は4000億ドル（約60兆円）を超える見通しですが、明確な収益モデルは確立されていません。専門家は、この過熱する投資の背景には「FOMO（取り残されることへの恐怖）」があると指摘し、AI業界のバブル化への懸念を強めています。
4社の設備投資額は、2024年だけで3500億ドルを上回りました。各社の決算発表では、来年の投資額はさらに「増加する」「大幅に増加する」との見通しが示されています。これらの投資は主に、AIモデルの学習や運用に不可欠な半導体チップやデータセンターの確保に充てられています。
一方で、巨額投資に見合うリターンは不透明なままです。例えばChatGPTを開発するOpenAIは、年間収益120億ドルを達成したと報じられる一方、2029年までに1150億ドルを消費するとの予測もあります。投資家からは「この支出に見合うリターンは得られるのか」という当然の疑問が投げかけられています。
業界内でもバブルを認める声は少なくありません。OpenAIのCEOサム・アルトマン氏でさえ「AIの一部はバブル的だ」と語ります。しかし、各社はAIエージェントなどの新サービスを次々と発表し、コストを削減してでもAIへの資源配分を優先する「使うために使う」戦略を続けているのが現状です。
この投資競争を煽っているのがFOMOに他なりません。VC専門家によれば、企業の取締役会ではCEOに対し「AIに何をしているのか」という問いが常に投げかけられるといいます。明確な収益予測がなくても、競合に遅れを取るリスクを避けるため、各社は投資を続けざるを得ない状況に追い込まれているのです。
もしこのバブルが弾けたとしても、業界が崩壊するわけではないとの見方が主流です。むしろ、資金力のある少数のプレイヤーへの集約・統合が進むと予測されます。成功するのは、必ずしも華やかな消費者向けサービスではなく、コーディング支援や顧客サービスなど、地道に収益を上げる分野かもしれません。
米TechCrunchのイベントで、現在のAI市場がバブル状態にあるかどうかが議論されました。企業価値が数ヶ月で3倍になるなど、異例の規模の資金が急速に動いており、市場の過熱感を指摘する声が上がっています。多くの企業がAIデータセンターを中核的なビジネスモデルと見なしており、インフラ投資が活発化しています。
現在のAI市場には、バブルの兆候が明確に現れています。一部のスタートアップは数ヶ月で企業価値が3倍に跳ね上がり、シードラウンドで3億ドルもの資金を調達する事例も出てきました。1000億ドル規模の投資コミットメントも飛び交い、資金の動きは「速すぎる」との見方も出ています。
この熱狂の中で、多くの企業が事業モデルの核としてAIデータセンターに賭けています。AIの計算能力を支えるインフラへの投資が活発化しており、これまで予期されなかった業界からの新規参入も目立ちます。これは、AIの収益化が不透明な中で、確実な需要が見込める分野へ資金が集中していることを示しています。
一方で、こうしたスケールアップ競争に疑問を呈する動きもあります。例えば、AI研究の著名企業であるCohereの元研究リーダーは、大規模化だけを追求する流れに逆行するアプローチを提唱。また、バイラルに成功したデモがそのまま事業モデルとなってしまうことの持続可能性も問われています。
AI業界は巨額の資金流入によって急速な発展を遂げていますが、その一方で市場の過熱感や持続可能性への懸念も高まっています。経営者や投資家は、この「バブル」とも言える状況を冷静に分析し、本質的な事業価値を見極めることが求められるでしょう。
イーロン・マスク氏率いるxAI社が公開したオンライン百科事典「Grokipedia」が、物議を醸しています。Wikipediaの代替として「真実の追求」を掲げるものの、その実態は人種差別やトランスフォビア、創業者自身への好意的な偏向など、深刻なバイアスを内包していることが明らかになりました。AIが生成する情報の信頼性が改めて問われる事態となっています。
Grokipediaの最大の特徴は、マスク氏とその事業へのあからさまな忖度です。マスク氏の経歴から不都合な情報が削除され、TeslaやSpaceXといった関連企業の記事では批判的な内容が削られています。一方でWikipediaから多くの記事を複製している疑いも指摘されており、その編集方針の不透明さが際立ちます。
科学的なトピックにおいても、その偏向は顕著です。気候変動やワクチンの安全性など、科学界で広く合意が得られている定説を軽視。代わりに、懐疑論や「論争がある」かのような記述を増幅させ、読者に誤った印象を与える可能性が懸念されます。これは「真実の追求」という理念とは大きくかけ離れたものです。
特に深刻なのは、人種やジェンダーに関する差別的な記述です。「人種と知能」の項目では、科学的に否定された人種による知能差があるかのような主張を展開。また、トランスジェンダーの著名人を蔑称で呼ぶなど、社会規範を逸脱した差別的な表現が散見され、強い批判を浴びています。
ジョージ・フロイド氏殺害事件やアメリカ連邦議会議事堂襲撃事件といった政治的に重要な出来事についても、Grokipediaの記述は偏っています。フロイド氏の犯罪歴を不必要に強調したり、襲撃事件の暴力を矮小化したりするなど、特定の政治的立場を擁護する内容となっています。
Grokipediaは「もう一つのWikipedia」ではなく、特定のイデオロギーを反映した巨大なフィルターバブルとなりかねません。AIが生成する情報が社会に与える影響は計り知れません。私たちは情報の出所とその背景にあるバイアスを、これまで以上に注意深く見極める必要があるのではないでしょうか。
半導体大手NVIDIAが29日、株式市場で時価総額5兆ドル（約750兆円）を史上初めて突破しました。生成AIブームを背景に同社のGPU（画像処理半導体）への需要が爆発的に増加。CEOによる強気な受注見通しの発表や、米中間の取引協議への期待感が株価を押し上げ、4兆ドル達成からわずか3ヶ月で新たな大台に乗せました。
株価上昇の直接的な引き金は、ジェンスン・フアンCEOが発表した複数の好材料です。同氏は、最新AIチップ「Blackwell」と次世代「Rubin」について、2026年末までに累計5000億ドルの受注を見込むと表明。さらにアメリカ政府向けに7つのスーパーコンピュータを構築する計画も明らかにしました。
トランプ大統領の発言も市場の追い風となりました。同大統領は、中国の習近平国家主席とNVIDIAの高性能チップ「Blackwell」について協議する意向を示唆。これにより、現在輸出規制の対象となっている中国市場への販売再開に対する期待感が高まり、投資家の買いを誘いました。
NVIDIAの成長スピードは驚異的です。2022年末にChatGPTが登場して以降、同社の株価は約12倍に急騰しました。時価総額4兆ドルを突破したのが今年7月。そこからわずか3ヶ月で5兆ドルに到達し、AppleやMicrosoftといった巨大テック企業を突き放す形となっています。
同社は事業領域の拡大にも余念がありません。フィンランドの通信機器大手Nokiaに10億ドルを投資し、AIをネイティブに活用する次世代通信規格「5G-Advanced」や「6G」ネットワークの共同開発で提携。半導体事業に留まらない成長戦略を描いています。
一方で、市場ではAI関連株の急激な上昇を「バブルではないか」と懸念する声も根強くあります。しかし、フアンCEOは「我々が利用するAIモデルやサービスに対価を払っている。バブルだとは思わない」と述べ、実需に裏打ちされた成長であることを強調しました。
米国のテクノロジーメディア「WIRED」は2025年10月27日、特集号「AIの千の顔」を発刊しました。社会のあらゆる場面に浸透し、数億人が利用する大規模言語モデル（LLM）の現状について、17の多様な視点から分析。制御や規制がほぼない中で進むこの「壮大な社会実験」がもたらす未来を読み解こうと試みています。
AIは今や、私たちの学校や家庭、さらには政府機関のコンピューターにまで浸透しています。数兆ドル規模の資金が流れ込み、我々は日々データをAIに供給し、個人的な秘密さえも打ち明けるようになりました。これはもはや一部の技術の話題ではなく、社会基盤そのものの変革と言えるでしょう。
WIRED誌はこの状況を、制御や規制がほとんどない「壮大な社会実験」と表現しています。AIがもたらす未来は、最良のシナリオと最悪のシナリオの両極端な可能性をはらんでおり、私たちの惑星が永遠に変貌を遂げることは避けられないと指摘します。
特集ではAIを「兵器」「母」「教師」「セラピスト」「宗教」など、17の異なる側面から捉え直します。これにより、AIが一義的な存在ではなく、私たちの社会や文化を映し出す複雑な鏡であることが浮き彫りになります。ビジネスリーダーは、この多面性を理解することが不可欠です。
この特集は未来を予言するものではありません。しかし、AI時代の最先端で何が起きているのかを理解するための貴重な羅針盤となります。経営者やエンジニアは、自社の戦略や製品開発において、AIのどの「顔」と向き合うべきかを問われているのではないでしょうか。
OpenAIやマイクロソフトなど巨大テック企業が、AIの計算基盤であるデータセンターへ数千億ドル規模の投資を加速させています。しかしその裏では、膨大な電力消費による環境負荷や地域社会との軋轢、供給過剰によるAIバブルの懸念といった問題が深刻化。AIの急成長を支えるインフラの持続可能性が今、問われています。
データセンターは、AIモデルを動かすためのサーバーが詰まった巨大な倉庫です。ユーザーからの指示（クエリ）は「トークン」と呼ばれる小さなデータに分解され、GPU（画像処理半導体）が並列処理で高速に応答を生成します。この一連のプロセスと、サーバーを冷却し続けるために膨大な電力が必要となります。
そのエネルギー消費量は桁外れです。例えば、Meta社が計画する新施設は、ニューヨーク市のピーク時電力の約半分に相当する電力を消費する見込みです。アイルランドでは、データセンターがすでに国の総電力の20%以上を消費。しかし、多くの企業は環境負荷に関する詳細なデータを公開しておらず、実態の把握は困難を極めます。
市場ではOpenAIの「Stargate」プロジェクトのように、数千億ドル規模の投資計画が次々と発表されています。一方で、AIサービスへの消費者支出はまだ限定的であり、供給が需要を大幅に上回るリスクが指摘されています。一部では、インフラ費用を過小に報告し、利益を水増ししているとの見方さえあります。
データセンター建設は、政治的な対立も生んでいます。政府が国策としてAI産業を後押しする一方、地域レベルでは住民の反対運動が激化。電力料金の高騰、水資源の枯渇、騒音などが主な理由です。テネシー州メンフィスでは、イーロン・マスク氏のxAIが無許可でガスタービンを設置し、地域社会から厳しい批判を浴びました。
現在の巨大投資は、「大規模モデルがAIの主流であり続ける」という前提に基づいています。しかし、より少ない計算資源で動く効率的な小型モデルや、新たなチップ設計、量子コンピューティングといった技術革新が、現在のインフラを陳腐化させる可能性も否定できません。AI業界の急激なスケール競争は、大きな不確実性をはらんでいるのです。
テック業界の著名な批評家エド・ジトロン氏は、Ars Technicaが主催したライブ対談で、現在の生成AI業界は実態とかけ離れたバブル状態にあると警鐘を鳴らしました。同氏は、生成AIが「1兆ドル産業のふりをした500億ドル産業」に過ぎないと指摘。OpenAIの巨額な赤字などを例に挙げ、その経済的な持続可能性に強い疑問を呈しています。
ジトロン氏の批判の核心は、AIの実力と宣伝の間に存在する大きな乖離です。「誰もがAIを、ソフトウェアやハードウェアの未来を担う万能薬であるかのように扱っている」と述べ、現状の熱狂は実態を反映していないと主張します。市場の期待値は1兆ドル規模にまで膨らんでいますが、実際の収益規模はその20分の1に過ぎないというのが同氏の見立てです。
その主張を裏付ける具体例として、ジトロン氏はOpenAIの厳しい財務状況を挙げました。報道によれば、OpenAIは2025年の上半期だけで推定97億ドルもの損失を計上しています。この莫大なコスト構造は、現在の生成AI技術が持続可能なビジネスとして成立するのか、という根本的な問いを突きつけています。
ビジネスモデルにも脆弱性が見られます。AIのサブスクリプションサービスでは、ユーザー1人あたりのコンピューティングコストが月2ドルで済むのか、あるいは1万ドルに膨れ上がるのかを予測することが極めて困難です。このコストの不確実性は、安定した収益モデルの構築を阻む大きな障壁となり得ます。
さらにジトロン氏は、AIの技術的能力そのものにも踏み込みます。特に、自律的にタスクをこなすとされる「AIエージェント」については、「テクノロジー業界が語った最も悪質な嘘の一つ」と断じ、「自律エージェントは存在しない」と断言しました。技術的な限界を無視したマーケティングが、市場の過熱を招いていると批判しています。
AI導入を進める経営者やリーダーにとって、ジトロン氏の指摘は冷静な視点を与えてくれます。熱狂的な市場の雰囲気に流されることなく、自社の課題解決に本当に貢献するのか、費用対効果は見合うのかを厳しく見極める必要がありそうです。AIの真価を見極める目が、今まさに問われています。
マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが、AI業界の主流であるモデルの巨大化戦略が近く「収益逓減の壁」に直面する可能性を指摘する研究を発表しました。計算資源の拡大による性能向上と、アルゴリズムの効率化による性能向上を比較分析したもので、現在の巨大なインフラ投資ブームに一石を投じる内容となっています。
研究によると、今後5年から10年の間に、アルゴリズムの効率化が進むことで、より少ない計算資源で動く小規模なモデルが、巨大モデルの性能に追いつき始めると予測されています。特に、推論能力を重視する最新モデルにおいて、この傾向は顕著になると分析。単純な規模拡大だけでは、競争優位性を保つのが難しくなるかもしれません。
この予測は、OpenAIなどが進める数千億ドル規模のAIインフラ投資とは対照的です。業界は計算能力のさらなる増強を目指していますが、専門家からはその持続可能性を疑問視する声も上がっています。特に、投資の大部分を占めるGPUは技術の進歩が速く、資産価値が急速に下落するリスクを抱えています。
もちろん、巨大テック企業の投資には、生成AIツールの需要爆発を見越した先行投資や、特定の半導体メーカーへの依存度を下げたいといった戦略的な狙いもあります。しかし、MITの研究は、業界がスケール一辺倒の戦略を見直す時期に来ていることを示唆しています。
これからのAI開発では、計算資源の拡大と並行して、より効率的なアルゴリズムを開発することの重要性が増すでしょう。ハードウェアへの投資だけでなく、ソフトウェアやアルゴリズムの革新にも目を向けることが、長期的なイノベーションの鍵を握ることになりそうです。
OpenAIが開発者会議でChatGPTのアプリ連携機能を発表し、AIの「OS化」を本格化させています。この動きは、社内ツールの公開だけでSaaS企業の株価が急落するなど、ソフトウェア市場に大きな地殻変動を引き起こしています。AI時代の新たなプラットフォーマーの誕生は、既存ビジネスを根底から揺るがす号砲となるかもしれません。
戦略の核心は、ChatGPTを単なる対話型AIから、あらゆるサービスが連携するプラットフォームへと進化させることです。CanvaやZillowといった身近なアプリがChatGPT上で直接使えるようになり、ユーザーはシームレスな体験を得られます。これはかつてのスマートフォンOSがアプリストアを通じてエコシステムを築いた動きと酷似しています。
この戦略がもたらす影響は絶大です。OpenAIが「DocuGPT」という社内ツールについて言及しただけで、競合と目されたDocuSignの株価は12%も下落しました。これは、OpenAIの実験的な取り組み一つが、確立されたSaaS企業の市場価値を瞬時に毀損しうるという現実を突きつけています。
一方で、OpenAIとの連携は強力な追い風にもなります。CEOのサム・アルトマン氏がFigmaに言及すると、同社の株価は7%上昇しました。市場はOpenAIとの距離感に極めて敏感に反応しており、提携はプラスに、競合はマイナスに作用する二面性を示しています。もはやOpenAIの動向は無視できない経営指標と言えるでしょう。
既存のSaaS企業は、単に自社製品にAIを組み込むだけでは不十分です。OpenAIという巨大な重力源の周辺で、いかに独自の価値を提供し、共存あるいは対抗するかの戦略が問われています。あなたのビジネスは、このAIによる市場再定義の波にどう立ち向かいますか。
ただし、こうした熱狂には冷静な視点も必要です。AIインフラへの投資額が5000億ドルに達すると予測される一方、消費者のAIへの支出は120億ドルに留まるとの指摘もあります。この巨額投資と実需の乖離が「AIバブル」ではないかとの懸念も高まっており、今後の動向を慎重に見極める必要があります。
イングランド銀行（BoE）は、AI関連株の過熱感が2000年のドットコムバブルのピークに匹敵する水準にあると警告しました。過去の収益に基づく株価評価が25年ぶりの最高に達しており、市場インデックス内での集中度が増加している点を特に懸念しています。これはAIへの楽観的な期待が後退した場合、市場が極めて脆弱になることを示唆しています。
BoEの分析によると、現在の株価は投資家が抱く将来の利益期待によって大きく押し上げられています。過去の収益基準で見れば過熱感は明らかですが、将来の期待を織り込むとまだ極端ではないという見方も存在します。しかし、この期待先行型の投資姿勢こそがバブルの温床です。
ドットコムバブルの崩壊は、現在の状況に示唆を与えます。1990年代後半、インターネット企業に資金が殺到しましたが、収益経路のない企業も多かったため、センチメント変化後、ナスダック指数はピークから78%の大幅下落を記録しました。
現在の市場における論点は、AI技術の有用性そのものではありません。インターネット技術と同様にAIも極めて有用です。問題は、AI関連企業に投じられている資金量が、将来的にその技術改善がもたらすであろう潜在的な利益に見合っているかどうかという点に集約されます。
経営層や投資家は、AIブームが継続する中で、企業の成長性に対する冷静な分析が不可欠です。AI関連のディール規模が今後も拡大し続ける場合、さらなる警告サインが出る可能性が高く、過度な楽観主義は避けるべきであるとBoEは訴えています。
米メディアArs Technicaは、著名なAI評論家エド・ジトロン氏を招き、生成AIを巡る投資ブームの持続可能性について議論するオンラインイベントを10月7日（米国時間）に開催します。ChatGPTの登場以来、AI分野への投資は過熱していますが、その実態はバブルではないかとの懸念が浮上。今回の討論会は、AIの将来性を見極める上で重要な機会となりそうです。
ライブ討論会は、Ars TechnicaのシニアAIレポーターであるベンジ・エドワーズ氏が司会を務め、YouTubeで生配信されます。ゲストとして登壇するジトロン氏は、ポッドキャストや自身のメディア運営を通じて、AI業界の動向に鋭い批評を加えることで知られています。
ジトロン氏はこれまで、OpenAIの巨額な資金需要やGPUレンタルの経済性など、AI企業の財務状況に疑問を呈してきました。また、現在のAI製品が生み出す実用的な価値についても懐疑的な見方を示しており、その批判的な視点が今回の討論会でどのように展開されるか注目されます。
討論会では、現在のAI投資熱狂と、実際に生み出されているビジネス価値との乖離が主要テーマです。企業がAI投資から期待したリターンを得られない場合、市場にどのような影響が及ぶのか。AIハイプサイクルがピークに達している兆候はあるのか、といった点も深掘りされます。
生成AIの活用は、多くの企業にとって喫緊の課題です。しかし、その一方で市場の過熱感を冷静に分析することも不可欠でしょう。今回の討論会は、AI技術の導入や投資を検討する経営者やリーダーにとって、市場の持続可能性を見極め、自社の戦略を再考する上で貴重な洞察を提供してくれるはずです。
生成AI分野で、トップクラスの技術者を巡る人材獲得競争が熱狂の域に達しています。特に資金力のあるスタートアップでさえ、OpenAIやAnthropicといった巨大AI企業が提示する破格の報酬の前に、優秀な人材を確保することに苦戦を強いられています。各社はユニークな採用戦略を打ち出すものの、決定打とはならず、厳しい状況が続いています。
サンフランシスコに謎の暗号を記したビルボード広告を掲出したListen Labs社。見事解読した候補者と面接を重ねましたが、多くは結局、Anthropicのような大手を選びました。同社のCEOは「何時間も話した相手に断られるのは、非常につらい」と語ります。候補者の気を引くために高価な自転車をプレゼントして、ようやく採用にこぎつけたケースもあるほどです。
報酬格差は深刻です。AI営業プラットフォームを手がけるUnify社は、ある候補者のために特注の絵画を贈りました。しかし、OpenAIが同社の提示額の3倍の報酬をオファー。候補者は絵画を受け取ったまま、OpenAIに入社しました。この採用熱は、時価総額15億ドルと評価される急成長スタートアップDecagon社でさえ例外ではありません。
では、どのような採用手法が有効なのでしょうか。派手なイベントや贈り物よりも、創業者や従業員の個人的な人脈が最も信頼できると、多くの経営者は口を揃えます。Unify社では、社員全員のLinkedInの連絡先を共有シートにまとめ、候補者との共通のつながりを探し出す地道な努力を続けているといいます。
各社が追い求めるのは、「AIプロダクトエンジニア」と呼ばれる人材です。彼らは最新のAIツールを高速で使いこなし、高品質な製品を開発する技術力と、プロダクトマネージャーとしての視点を兼ね備えています。この条件を満たす人材は世界に数千人程度とされ、常に10社以上からオファーが殺到しているのが現状です。
こうした状況下で、スタートアップが大手と差別化する武器は「裁量権」です。製品開発の全工程に携われる「ミニ創業者」のような経験を提供できることをアピールしています。現在の採用バブルはいずれ終わるとの見方もありますが、それまでは各社の知恵を絞った人材獲得競争が続きそうです。
クラウド大手のオラクルが、150億ドル（約2.1兆円）規模の社債発行を計画していることが報じられました。これはAI開発をリードするOpenAIとの年間300億ドル規模の歴史的なインフラ契約などに対応する動きです。一連の巨額取引は、投資資金が還流する「循環投資」の様相を呈しており、その実効性やリスクについて専門家から疑問の声が上がっています。 なぜこれほど巨額の資金が必要なのでしょうか。オラクルはOpenAIに対し、次世代AIモデルの訓練と運用に必要な計算資源を供給します。さらに、メタとも200億ドル規模の同様の契約について交渉中と報じられており、AIインフラの需要は爆発的に拡大しています。今回の資金調達は、こうした巨大な需要に応えるための設備投資を賄うことが目的です。 この取引はオラクルだけではありません。半導体大手NVIDIAも、OpenAIに最大1000億ドルを投資すると発表しました。注目すべきは、OpenAIがその資金を使ってNVIDIAのシステムを導入する点です。つまり、NVIDIAが投じた資金が、巡り巡って自社の売上として戻ってくるという構造になっています。 このような「循環投資」モデルは、業界関係者の間で議論を呼んでいます。インフラ提供者がAI企業に投資し、そのAI企業が最大の顧客になるという構図です。これは真の経済的投資なのでしょうか、それとも巧妙な会計操作なのでしょうか。その実態について、多くの専門家が疑問の目を向けています。 取引の仕組みはさらに複雑化する可能性があります。NVIDIAは自社製チップをOpenAIに直接販売するのではなく、別会社を設立して購入させ、そこからリースする新事業モデルを検討中と報じられています。この手法は、循環的な資金の流れをさらに何層にも重ねることになり、関係性の不透明さを増すとの指摘もあります。 OpenAIのサム・アルトマンCEO自身も、先月「AIはバブルだ」と認め、「誰かが驚異的な額の金を失うだろう」と警告しています。AIへの期待が天文学的な予測に達しない場合、何が起こるのでしょうか。現在の巨額投資が過剰だったと判明するリスクは、認識すべき課題と言えるでしょう。 もしAIバブルが崩壊した場合、建設された巨大データセンターはすぐには消えません。2001年のドットコムバブル崩壊後、敷設された光ファイバー網が後のインターネット需要の受け皿となったように、これらの施設も他用途に転用される可能性はあります。しかし、その場合でも投資家はAIブームの価格で投資した分の巨額損失を被る可能性があります。
OpenAI会長のブレット・テイラー氏が、現在のAI市場はバブル状態にあると認めました。しかし、長期的には巨大な経済価値を生み出す可能性があり、1990年代のdot-comバブルと状況は似ているとの見解を示しました。
テイラー氏は、OpenAIのサム・アルトマンCEOが示した「AIで誰かが膨大な額の資金を失う」との見解に同意。多くの人が資金を失う可能性を指摘しつつも、それだけが全体像ではないと強調しました。
「AIは経済を変革し、将来にわたって巨大な経済価値を創造する」とテイラー氏は述べます。バブル期には多くの企業が倒産したものの、インターネットという基盤技術が社会を変えた事実を重ね合わせました。
この発言は、目先の投資熱の行方に一石を投じるものです。しかし、その本質は、AIという技術そのものが持つ潜在的な力を信じ、バブル期を乗り越えた未来を見据えるものであると言えるでしょう。
