答えは：AIテクノロジースタックを下に流れたということです。

フロー：

・Microsoft Azure（OpenAI は協定に基づき2032年までにMicrosoftに収入の20%を支払う必要があります）

・NvidiaのGPU

・データセンターを構築するエンジニアリング企業

・および電力を提供するエネルギー企業

このシステムをもう少し見ていると、ほぼ循環的な構造が見えてきます：

・MicrosoftがOpenAIに投資

・OpenAIはそのお金でAzureクラウドサービスを購入

・Azureは収入でNvidiaチップを購入

・Nvidiaは過去最高の利益を公表

皆が拍手喝采

そして、資金は引き続き下方に流れます。

AIテクノロジースタックには、非常に重要な構造上の事実があります：

ほとんどのユーザーはトップレベル（アプリケーションレベル）にいます

ほとんどの利益はボトムレベル（インフラストラクチャレベル）にあります

そして、ユーザーの位置と利益の位置の不一致は、全体のAI投資ロジックの核心です。

これがAIバリューチェーンの最初の法則です：収入は上方に流れ、資本は下方に沈殻します。

3. このシーン、あなたは実際に見たことがあります

人類のすべての問題は根本的にはエンジニアリングの問題であり、エンジニアリングの問題は最終的に解決できます。—バックミンスター・フラーラー

AIの進行中の出来事を本当に理解したいのであれば、1880年から1920年までの電力革命の歴史を振り返ってみてください。

1882年、トーマス・エジソンはニューヨークのパールストリートに商業用発電所を建設しました。当時、多くの人々は電力を単なる新奇なもの、より「高度な」照明手段と見なしていました。なぜなら、カーボンランプは十分に機能していたからです。だれがそんなものを本当に必要とするでしょうか？

しかし、たった40年の間に電力はほぼすべての産業を根本的に変えてしまいました：製造業、交通、通信、医療、エンターテイメント

この革命に真に勝利を収めたのは、電球を発明した人ではなく、基盤を構築した人々でした：ゼネラル・エレクトリック、ウェスティングハウス・エレクトリック、電力会社、銅鉱山企業、エンジニアリング会社。

今日、AIは同じパターンを繰り返しており、ただし速度は数年で、数十年ではなく圧縮されています。

2つのチェーンを比較してみてください：

· AIエコシステム：AI → データセンター → チップ → 原材料 → エネルギー

· 電力エコシステム：電力 → 工場 → 機械 → 原料 → 石炭/水力

2つのパスはほぼ同じです。そして、再び勝者は、主にアプリケーションレイヤーではなく、インフラストラクチャレイヤーにあります。

私は、この現象を「Infrastructure Gravity」（インフラストラクチャ引力）と呼んでいます。新しい計算プラットフォームが現れるたびに、最初に富を生み出すのは常に「シャベルを売る人たち」です。

アプリケーションは後から追いつき、アプリケーションがすべてのメディアの注目を浴びます。しかし、インフラストラクチャがほとんどの利益を持っていきます。

例を挙げると、Nvidia は2026会計年度（2026年1月まで）の年間収入が2159億ドルで、前年比65%増加しました。そのうち、データセンター事業だけが最終四半期に623億ドルの収入を上げ、前年比75%増加しました。この事業は現在、Nvidiaの総収入の91%を占めています。

つまり、1社が1四半期に680億ドルの収入であり、そのうち90%が同じ事業ラインから来ています。

次に、チップ製造を見てみましょう。 TSMC は2025年に世界のウエハファブ市場の約70%のシェアを占め、1225億ドルの売上高を上げました。2位のSamsung Electronicsはわずか7.2%です。このような独占度合いは、かつてのスタンダード・オイルですらそれほど誇張されていないように見えます。

インフラは常に先んじます。真の問題は、このウィンドウ期がどれくらい続くかです。

誰にでもインターネット革命が何かを尋ねると、彼らはGoogle、Amazon、Facebookと言うでしょう

しかし、最初のお金がどこで稼がれたかを尋ねると、答えは実際にはCisco Systems、Corning、光ファイバーネットワークを展開した会社です

同じ物語ですが、時代が変わりました。

四、誰も聞きたがらない部分

株式市場は、お金を持たぬ忍耐力のない人から、持続する忍耐力を持つ人へとお金を移す機械です。——Charlie Munger

私は正直に言わなければなりません。最初に投資家としてAIに注目したとき、私もほとんどの人と同じ間違いを犯しました。私はアプリケーションレイヤーに注目しました。ChatGPTの成長を見ました。Anthropicが何十億ドルも調達しているのを見ました。だからAI企業が勝つだろうと思い、AI企業に投資しました。

後で、3つのことが私の見解を変えました、そしてそれらは順番に発生しました。

第一のこと：最も人気のある企業はお金を使い果たしている

私はほとんどすべての「AI企業」が狂ったようにお金を使っていることに気づきました。OpenAI、Anthropic、Mistral AI、xAI。すべてが収益よりもはるかに速いペースでお金を使っています。原因はビジネスモデルが悪いわけではなく、算力のコストが構造的なものであるためです。

AI に質問するたびに、システムは実際の計算を行う必要があります。計算には GPU が必要で、GPU には電力が必要です。そして、モデルが強力であればあるほど、計算能力の要求も高くなります。そのため、ランニングコストはますます高くなります。

言い換えると：AI の勝者と思われている人は、実際には最も多くのお金を使っている人です。

第二のポイント：利益を最も上げているのは基盤の企業

私は、基盤企業がお金を印刷しているのに気づきました。Nvidia の粗利益率は 75% 近く、TSMC は需要が供給を遥かに上回るため、増産と同時に値上げを行っています。

これらの企業には「利益が出るのはいつか」という問題はありません。彼らの問題は、私たちがそれ以上に早く建設できないことです。これらの2つの問題はまったく異なります。

第三のポイント：「消費者」として考えないこと（最も不快なことでもあります）

私は気づきました。私は、AI を消費者のように考えていました。

消費者が見るのはアプリケーションです。エンジニアが見るのはテックスタックです。一旦テックスタック全体を見ると、それを無視することはできなくなります。

AI のリリースごとに、それは資本支出（CapEx）の発表となります。モデルのアップグレードごとに、新しいチップの注文となります。新機能ごとに、新しいデータセンターのリースとなります。

業界全体が同心円を描くように始まりました：中心に近いほど利益が集中します。

あなたがAIモデルに焦点を当てるソフトウェアエンジニア、Nvidia を 300 ドルで購入する小口投資家、またはこの革命を遠くから見守るインドの人であろうとも（そしておそらくあなたはこれら3つのポジションを同時に持っているかもしれませんが、それは最も面白いポジションです。）

どのようなポジションにいるにせよ、原則は同じです。消費者は製品を見、投資家はサプライチェーンを見ます。そして、最高の投資家は、製品がリリースされる前にすでに形成されていたサプライチェーンを見ます。

5. 投資家マップ：AI テックスタックの分解

記事は長くなってきたので、ペースを速めます。

以下は、AI スタックの各レイヤーの構造、主要な参加者、および潜在的な機会です。

Layer 1：エネルギー

AI データセンターは非常に電力を消費します。大規模なモデルトレーニングは、1つの町の1年分の電力を消費するかもしれません。2026 年までに、世界の AI データセンターは年間約 90 テラワット時の電力を消費すると予想されています。これは 2022 年と比較して約 10 倍増です。

これは非常にシンプルな投資論理をもたらし、データセンターに安定した電力を提供できる者が恩恵を受けます。これには原子力会社、天然ガス会社、再生可能エネルギー会社、電力会社が含まれます、特にデータセンタークラスター近くのエネルギー会社。

Jensen Huang は 2025 年 10 月に述べた：データセンターが自己発電を開始する速度は、電力ネットワークへの接続よりも速いかもしれません。実際、多くのテクノロジー企業は既にデータセンターの隣に発電施設を直接建設し、電力ネットワークをバイパスしています。

この点について私は驚いています。これらのテクノロジー企業は、自社の電力会社に変貌しています。

受益者には公益事業会社、独立系発電事業者、電力機器メーカー（トランスフォーマ、スイッチ機器など）が含まれます。アジアでは、インドなど、ハイパースケーラーデータセンターの拡大に伴い、電力機器メーカーや送電企業も恩恵を受けることになります。

Layer 2: チップ

これは一般の人々が最も馴染みがあるレイヤーです。なぜなら Nvidia があるからです。しかし、実際には、このレイヤーは1つの企業よりもはるかに複雑です。

チップ層はいくつかのサブレイヤーにさらに分割できます：

デザイン企業

・Nvidia（GPU）、AMD、Broadcom、Qualcomm

・および増え続けている クラウドプロバイダの独自チップ：Google TPU、Amazon Trainium、Microsoft Maia

製造企業

TSMC にほぼ独占され、市場シェアは約70％で、第2位は Samsung Electronics（7.2％）です。Intel は現在代工ビジネスの再構築を試みていますが、数年かかる見通しです。

装置企業

チップを製造するための機器は ASML（唯一の EUV リソグラフ機メーカー）、および Applied Materials、Lam Research、Tokyo Electron から供給されます

メモリ企業

AI モデルには大容量の高帯域幅メモリ（HBM）が必要です。主要なプレーヤー：SK Hynix、Samsung、Micron Technology

エンベデッド テクノロジー

先端のエンベデッド テクノロジー（例：TSMC の CoWoS）は、新たなボトルネックとなっています。

この領域で最も驚くべき点は、集中度です：

・NVIDIA：約 92% の AI GPU 市場シェア

・TSMC：ほぼすべての AI チップを製造

・ASML：唯一の EUV 機器サプライヤー

1 つの企業が設計し、1 つの企業が製造し、1 つの企業が製造プロセスを支える機器を提供しています。このような集中度は、投資機会であり同時に地政学的リスクでもあります。

第 3 層：クラウドとデータセンター

ここがチップが実際に動作する場所です。

巨大なウェアハウス型施設：

・数千台のサーバー

・高速ネットワーク接続

・液体冷却システム（選択肢から標準へ）

市場は主に 3 大クラウド プロバイダーによってリードされています：

・Amazon Web Services（31%）

・Microsoft Azure（24%）

・Google Cloud（11%）

Oracle も急速に拡大中で、2026 年までに 500 億ドルのキャピタル支出を計画しています。しかしこの層には hyperscaler だけでなく、例えば以下のような企業も存在します：

・Foxconn は AI サーバーの 40% を組み立て

・Arista Networks はネットワーク機器を提供

・Credo Technology（2025 年に株価が 117% 上昇）

・Vertiv は液体冷却を提供

データセンター関連の企業：

・Equinix

・Digital Realty

・混凝土サプライヤーさえも含まれており、各層には完全なサプライチェーンがあります。

バンク オブ アメリカの推定によると、2026 年までに hyperscaler は運用キャッシュフローの 90% をキャピタル支出に投入する見込みです。2025 年の比率は 65% でした。

モルガン スタンレーによると、これらの企業は今年、データセンターの構築に 4000 億ドルを超える債務を発行する見込みです。2025 年には 1650 億ドルでした。

この数字を初めて見たとき、私は立ち止まりました。1年間で4000億ドルの負債、ただコンピュータでいっぱいの倉庫を建設するためだけに。

Layer 4：モデル

このレイヤーは「ブレーンレイヤー」であり、真のAIモデルを訓練および構築する企業が担当しています。

主要なプレイヤーには次のものが含まれます：

·OpenAI（GPTシリーズ、年間収益200億ドル以上）

·Anthropic（Claude、2026年初頭の推定年間収益約190億ドル）

·Google DeepMind（Gemini）

·Meta AI（Llama、オープンソースモデル）

·Mistral AI

·xAI（Grokを開発）

このレイヤーは私を魅了しました。それは最も注目されるだけでなく、最も利益を上げていないからです。

例えば：

·OpenAIの収益成長率は前例のないものですが、2026年までに引き続き170億ドルの現金を燃焼する見込みです。

·Anthropicも同様に急成長していますが、非常に資金調達に依存しています——2026年初頭に50億ドルの資金調達を実施し、時価総額は約1700億ドルです。

問題は、このレイヤーのビジネスモデルに構造的な矛盾が存在することです。モデルが強力になるほど、より多くの計算リソースが必要とされ、その計算リソースの増加率はしばしば収益の成長率よりも速いです。

これは、レストランを経営しているようなもので、新しい料理ごとにより高価な食材が必要ですが、顧客は価格を同じままにしてほしいと望んでいます。

その結果、利益率は常に圧縮されています。

いつ変わるのでしょうか？私にはよくわかりませんが、おそらく近い将来には変わらないでしょう。

投資家にとって、このレイヤーは高リスクで高リターンです。問題は、ほとんどの企業がまだ非公開企業であることです。

したがって、公開市場での投資リスクは、主に2つのチャネルから来ています：

クラウドコンピューティング企業

例えば、MicrosoftはOpenAIに多額の株式を保有しており、Microsoft Azureを通じて計算リソースを提供しています。

チップ企業

モデルトレーニングプロセス中に彼らのハードウェアを大量消費するため。

Layer 5: アプリケーション

これはあなたが毎日見ることができるレイヤーです。例えば、ChatGPT、Gemini の Google 検索駆動、Office での Microsoft Copilot 機能、銀行の AI 不正防止システム、Netflix の推奨アルゴリズム、スマートフォンの AI 画像補正

アプリケーションレイヤーは最も広く、密集したレイヤーです。何千ものベンチャー企業や大手企業がここで競争しています。長期的には、これが最も大きな市場規模のレイヤーになる可能性があります。2030年代初頭までに、アプリケーションレイヤーの市場規模が2兆ドルを超える可能性があるという予測もあります。

ただし、現在の段階では、このレイヤーは利益率が最も低く、競争が最も不確かなレイヤーでもあります。

このレイヤーでは、真の差別化はデータから来ます。ユニークで独自のデータを持つ企業は、持続的な優位性を築くことになります。

例：

・Salesforce——企業 CRM データ

・Bloomberg——金融市場データ

・エピック・システムズ——医療記録データ

このようなデータの要塞を所有している企業は、AIモデルを深く微調整できます。これは一般的なチャットボットでは実現できないことです。

投資家にとって、アプリケーションレイヤーは最終的に最大のリターンをもたらす可能性がありますが、最も多くの資本を破壊することにもなります。

ほとんどのAIスタートアップは失敗し、指数関数的な成長を遂げるのはわずかな生存者だけです。

今後3〜5年で最も適切な投資論理は、今基盤に賭け、将来アプリケーションに賭けることです。そして、実際、最も賢い資金は既にそのように配置されています。

Layer 5で真に成功する企業は、おそらく他社が入手できないデータを持つ企業です。

興味深いのは、その中には自社をAI企業とはまだ呼んでいない企業が多いことです。

六、AIリスク：「これはただのバブルでは？」

投資家の最大の敵は、おそらく彼自身です。——ベンジャミン・グラハム

さて、最も一般的な質問に直面しましょう。「インターネットバブルはどうですか？これは同じことではありませんか？大規模なインフラ投資、利益が生まれておらず、すべての人がハイプに夢中になっていました。」

これは非常に妥当な質問であり、真剣に考える価値があります。

重要な違いは、インターネットバブルの時代には、企業がインフラを構築する際に、実際には需要が存在していなかったという点です。当時、企業は光ファイバーネットワークを狂気的に敷設し、サーバールームを建設していましたが、本当のインターネットユーザーはまだダイヤルアップ接続を使用していました。

結果として、インフラが整備されましたが、需要が実際に現れるまで5〜7年かかりました。その間に、多くの企業が直ちに破綻し清算されました。

一方、2026年には、AIの需要は既に存在しています。Nvidiaのチップの需要が供給を上回り、TSMCの先進的なパッケージング能力が完全に売り切れ、クラウドコンピューティングの賃料が下がるのではなく上昇しています。同時に、OpenAIは2025年3月から10月の間に4億の週間アクティブユーザーを獲得しました。モデルが使用されています。

計算能力が消費されています。顧客が支払っています。これはリスクがないことを意味するわけではありません。実際、リスクは非常に大きく、この問題を考える頻度は、自分が認めるよりも高いかもしれません。

特に注意すべき点が3つあります。

キャピタルミスアライメントリスク

2026年、テクノロジー企業はデータセンターに6500億ドル以上を投資する予定です。

AIサービスの収入増加がこれらの投資を支えるのに十分な速度でない場合、多くの企業が重大な利益率の圧縮に直面することになります。さらに、Amazonのフリーキャッシュフローは今年マイナスに転じる可能性があります。

これは、ほぼクラウドコンピューティングビジネスモデルを発明したAmazonです。

サプライチェーンの集中リスク

AIサプライチェーンは非常に集中しています。

・TSMCが世界の約70%のチップを製造

・ASMLは唯一のEUV露光装置サプライヤです

・NvidiaがAIデータセンターGPUの92%を設計

重大な衝撃、地政学的な変化、自然災害、競争構造の変化など、どんな影響もAI産業チェーン全体に及ぼす可能性があります。

例えば、台湾の新竹での大地震は、世界のAI開発を数年間後退させる可能性があります。この考えは人々を不安にさせるはずです。

DeepSeek 変数

2025年1月、中国のAI研究所DeepSeekがモデルをリリースしました。その性能は先端モデルに匹敵しますが、トレーニングコストは以前のごく一部です。

これは、より多くの計算リソースを投入すれば必ずしもより優れたAIが開発されるという中心的な前提に挑戦します。

将来、オープンソースモデルと効率的なモデルの差が縮まり続ければ、インフラ投資の論理性は弱体化します。

私はDeepSeekがAI投資の論理性を覆すとは考えていません。しかし、これには以前に存在しなかった変数が導入されています。そして、このような変数は一旦出現すると消えません。

しかし、私は常により大きな枠組みに戻ります。

コンサルティング会社による長期予測は次のとおりです：McKinsey & Companyによると、2030年までに世界のデータセンターへの投資が累計で67兆米ドルに達すると予想されます。PwCによると、2030年までにAIが世界GDPに157兆米ドルを貢献すると予想されます。International Data Corporation（IDC）によると、AI関連ソリューションの累計経済影響は22.3兆米ドルに達すると予測されています。

これらの数字が50％過大評価されていたとしても、私たちはインターネット以来の規模の最大級の技術主導型経済変革に直面しています。問題は方向ではなく、スケールです。

私はよく「AIには疑念を持っています」と言われます。

もちろんですが。

モデルの能力や開発タイムラインに疑念を持つことはできますが、サプライチェーン構造を無視してはいけません。

これはまったく異なる2つのことです。1つは健全な理性的疑念であり、もう1つは機会を逃すことにつながります。

5年後、このサイクルの勝者は非常に明らかになるでしょう。

歴史は常にそうでした。そして今、ゲームの鍵は、他の人が構造を理解する前に、構造を理解することです。

第7章：正しいレベルでこのゲームに参加する

AIを5段階のゲームとして想像してみてください。各レベルは異なるステージです。

レベル1：エネルギー

これは初心者向けチュートリアルです。重要で素朴であり、正常な操作さえすればほとんど損失することはありません。リスクが低く、利益が安定しています。

ゲーム内のNPCクエストのよう：死ぬことはありませんが、常に報酬を提供します。

Level 2: チップ

これはボス戦です。権力は最も集中し、利益は最大です。しかし、技術的リスクや地政学リスクも最も高いです。

報酬は大きいですが、難易度はハードモードです。

Level 3: クラウドコンピューティング

これはマルチプレイヤーサーバーで、すべてのプレイヤーがここで活動しています。ハイパースケーラーはサーバー管理者のようであり、彼らはすべての取引から手数料を徴収します。

Level 4: モデル

これはPVPアリーナです。競争は非常に過酷で、革新のスピードは非常に速いです。

ほとんどのプレイヤーは淘汰され、最高の装備を持つ者だけが生き残れます。

Level 5: アプリケーション

これはオープンワールドマップです。可能性は無限ですが、固定された報酬はありません。任務を自分で見つけなければなりません。

真のメタ戦略は非常にシンプルです。すべてのレベルをプレイする必要はありません。

ほとんどの人がレベル5をプレイするでしょう、なぜならそれが最も目立つからです。しかし、今最も賢い資金はレベル2とレベル3で経験を積んでいます。現時点では、最も高いリターンがそこにあります。

あなたの技術スタック内の位置が、あなたが注意を払うべきことを決定します。

非技術者向け

あなたはGPUの動作原理を理解する必要はありません。あなたは、GPUを製造する人がいなければならず、データセンターを構築する人がいなければならず、それらに電力を供給する人がいなければなりません。そして、これらの企業はすべて上場企業です。彼らの財務諸表を読むことができます。

技術者向け

あなたはすでにモデルがより強力になっていることを知っています。ただし、真のボトルネックは、物理世界へと変化しつつあることを過小評価しているかもしれません。電力、冷却、チップパッケージングなどが将来10年のAI競争で、論文のモデルアーキテクチャの問題ではなく、より多くのエンジニアリング問題になる可能性があります。

投資家向け

AI 価値チェーンは実際には異なる五つの取引です。リスクが異なり、時間経過が異なり、勝者も異なります。AI を単一の業界として扱うことは、まるで1998年に「テクノロジー」として扱ったかのようです。内部の違いは巨大です。

この状況は永遠に続くわけではありません。いつかインフラ整備が進み、アプリケーション層が統合され、価値が再び上に移動するでしょう。

インターネット時代も同様でした。最終的に最も多くのお金を稼いだのは、Amazon、Google、Facebookであり、光ファイバー会社やサーバーメーカーではありませんでした。

しかし、AI はまだその段階には達していません。今はまだインフラ段階であり、シャベルを売る段階です。

そして今、シャベルは狂ったようにお金を稼いでいます。完全なテックスタックを理解している人々は、転機が訪れる前にシグナルを見るでしょう。

他の人々は何度も驚き、お金が一体どこに流れているのかと疑問に思うことでしょう。

10年後、AI テックスタックを理解することは、貸借対照表を理解することと同様に基本的なことになります。

覚えておくべき3つのこと：テックスタックを理解する。階層構造を描く。資本の流れを追跡する。

これがこのゲームです。

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