民主労総傘下の民主労働研究院は10月1日、イシューペーパー『AI投資の過熱、どう見るか？』を発表し、人工知能（AI）インフラへの投資が負債やレバレッジに支えられて急速に拡大しており、収益が期待を下回った場合、損失が金融市場全体に波及する恐れがあると警告した。

このイシューペーパーを執筆したリュ・スンミン研究委員は、2022年末のChatGPTリリース以降、AI投資競争が急激に拡大したと分析した。 報告書が引用したスタンフォード大学人間中心AI研究所（HAI）の資料によると、世界中の企業のAI投資は2025年に5,817億ドルとなり、前年比で約130％増加し、このうち民間投資は3,447億ドルだった。 マッキンゼーは、2025～2030年のAI関連資本支出が、基本シナリオでは5兆2,000億ドル、需要が加速した場合、7兆9,000億ドルに達すると予測した。 モルガン・スタンレーは、2026～2028年の全世界のデータセンターの資本支出を約3兆2,100億ドルと推定した。報告書は、こうした投資のペースが、過去の運河・鉄道・電化・ドットコム・ブームと比較しても極めて急激であると分析した。

問題は収益だ。ベンチャーキャピタルのセコイア・キャピタルは、現在の投資傾向を正当化するには、AI産業がエンドユーザーから年間6,000億ドルの売上を上げなければならないと試算したが、実際の売上はこれに大きく及ばない。 米国マサチューセッツ工科大学（MIT）のプロジェクト「ナンダ（NANDA）」による2025年の報告書は、企業が生成AIに300億～400億ドルを投資したにもかかわらず、調査対象組織の約95％で測定可能な損益の改善が見られなかったと分析した。 ただし、研究員は、この調査が全企業を代表する標本調査ではないため、慎重に解釈すべきだと付け加えた。

研究員は、投資拡大を支える金融構造を3つの側面から指摘した。第一に、チップメーカーとデータセンター事業者、AIモデル企業が互いに投資し、さらに相手の製品やサービスを購入するという循環型金融である。 独立した最終需要と、バリューチェーン内部の資金によって生み出された需要を区別しにくくし、設備投資が需要を先取りする事態を招きかねない。 1990年代末のドットコムバブル当時、通信機器メーカーが顧客企業に機器購入資金を貸し付けたものの、顧客企業の倒産に伴い損失を被った「サプライヤーファイナンス」に似ていると説明している。

第二に、グラフィックス処理装置（GPU）を担保とした融資や、特別目的事業体（SPV）を活用したオフバランスシート金融、データセンター関連の融資・キャッシュフローの流動化である。 GPUの価値が予想より早く下落すれば、担保価値が一気に下落する可能性があり、SPVによる借入は実際のレバレッジを隠蔽する。流動化商品は保険会社や年金基金、資産運用会社に売却され、リスクを排除するどころか拡散させてしまう。第三に、規制や開示が銀行よりも緩い私募債の役割拡大だ。

AIのバリューチェーンは少数の企業に集中している。報告書によると、NVIDIAがGPU市場の約90％、TSMCが最先端プロセス市場の約90％を占めており、高帯域幅メモリ（HBM）はSKハイニックスとサムスンが売上高ベースで約80％を占めている。 同研究所は、韓国経済が半導体を通じてAIバリューチェーンと密接に結びついているだけに、AI投資がバブルであることが明らかになり、調整が本格化すれば、国内への衝撃も大きくなる可能性があると指摘した。

データセンターの電力・水消費や環境問題も深刻化している。米国では今年7月、42の州でデータセンターの拡大に反対するデモが同時に開かれた。 同研究所は、AI投資をめぐる議論はバブルの有無を超え、誰が利益を得て、誰が経済的・環境的・社会的なコストを負担するかを検討すべきだとし、投資の規模や方向性、負の影響を精査し、必要な規制を整備すべきだと主張した。同研究所は、この刊行物が民主労総の公式見解とは異なる場合があることを明らかにした。

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