ブラックロック、AIインフラ投資はGDP比0.8%とまだ初期段階と指摘

米国のAIインフラ支出は国内総生産（GDP）のわずか0.8%に達したに過ぎず、過去の変革的投資の一部に過ぎない。このことは、AI構築がまだ初期段階にあることを示唆している。

ブラックロックの2026年テーマ別見通しによると、米国の生成AIインフラ支出はGDPの約0.8%で、1860年代の英国の鉄道（約4.5%）、1920年代の米国の電力（約2%）と比較される。11兆ドル以上を運用するこの資産運用会社は、この比較が現在のAI設備投資サイクルには今後も数年分の余裕があることを示していると主張する。

「米国内の他の主要な変革的事象の規模と比較すると、AIへの設備投資は依然としてその種の投資の上位層には達していない」と、ブラックロックの米国株式ETF責任者であるジェイ・ジェイコブズ氏は、5月31日に収録されたThe Motley Foolのポッドキャストインタビューで述べた。「この国は過去にも変革を経験してきた。それぞれの変革には膨大な投資が必要だった」

ジェイコブズ氏によると、AIモデルの使用量を示す指標であるトークン消費量は昨年、17%ではなく17倍に増加した。大規模言語モデルプロバイダーやエンタープライズ顧客からのコンピュート需要が供給を上回っているためだ。同氏は、過剰投資への懸念から過小投資のリスクへと議論がシフトしており、最も強力なモデルの一部が容量制約によって制限される可能性があると付け加えた。

需要が設備投資を支える

現在のAI構築は、GDPの約1.5%を費やした後に崩壊した1990年代のテクノロジーブームとは異なり、AIコンピュートがほぼ即座に収益化されているとジェイコブズ氏は述べた。「これは投機的に通信インフラを建設し、『作れば、彼らは来る』というシナリオと同じではない。これはリアルタイムの実際の需要に応えているものだ」

エージェンティックワークロード（自律的に複数ステップのタスクを完了するAIシステム）は、コンピュート強度を1000倍に引き上げる可能性があると、リポートは指摘した。その急増は、電力やデータセンターインフラ、GPUやメモリチップを含む半導体、独自のトレーニングデータ、大規模言語モデル、アプリケーション層の製品に至るまで、AIテクノロジースタック全体に波及する。

マッキンゼーは、AIコンピュート、国家安全保障、サプライチェーンの回復力を原動力に、累計の世界インフラ投資が2040年までに100兆ドルを超えると予測している。これにもかかわらず、S&P500における平均的なインフラ配分はわずか約3%であり、長期的な投資家にとって配分ギャップが生じる可能性があるとジェイコブズ氏は述べた。

テーマ別ETFという精密なツール

ブラックロックのデータによると、テーマ別上場投資信託（ETF）は過去10年間で11倍に成長したが、米国のアドバイザーポートフォリオのうちテーマ別ETFを保有するのはわずか約12%で、平均的な中程度の配分は3.6%である。同社の社内モデルポートフォリオではテーマ別配分は7.5%となっている。

ジェイコブズ氏は、セクターファンドでは構造的成長テーマへの不正確なエクスポージャーしか得られないと主張した。「多くの人はテクノロジーセクターに配分することでAIへのエクスポージャーを得ていると考えている」と同氏は述べた。「しかし、今年見られたように、テクノロジーセクターには人工知能の台頭によって不釣り合いに打撃を受けたソフトウェア銘柄も含まれている」

今後3〜5年に向けて、ジェイコブズ氏はAIとヘルスケアの交差点を過小評価された機会として挙げ、創薬による収益加速と臨床開発におけるコスト削減の両方の可能性があると指摘した。また、デジタルAIから物理的AI（ロボティクスや自動運転車）への移行が、ますます重要な議論の一部になっていると述べた。

これらのテーマを評価する投資家に対し、ジェイコブズ氏は3つの質問に焦点を当てたフレームワークを推奨した。すなわち、技術の状態、そのユースケースの背後にある機会の大きさ、そしてそれが実現する確率である。「今日の人工知能の状況は、まだ非常に初期段階にあるという絶好のポジションにある」と同氏は述べた。「しかし、これが定着するものであると信じるに足る十分な証拠がある」

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。