動画タイトル：Kevin O'Leary Reveals His Next Big Bet

動画作者： Stock Sharks

編集者注：AI投資がモデル競争からインフラ拡張段階に入ると、市場の議論の焦点は「誰が最強のモデルを開発できるか」から「誰がAI産業全体に持続的に稼働する基盤を提供できるか」へと移りつつある。チップ、計算能力、モデル能力は依然として重要だが、データセンターの規模拡大に伴い、電力供給、エネルギーコスト、長期的なインフラ契約が、AI投資収益に影響を与える重要な変数になり始めている。技術の進歩が次第に市場のコンセンサスとなる中、より根本的な問題が浮上している。技術競争の最終的な勝者を事前に判断できないなら、投資家は産業全体の拡大がもたらす収益をどのように分かち合うべきか？

Stock Sharks傘下のポッドキャストThe Deep Endのインタビューで、カナダの著名投資家でありShark Tankの常連出演者であるKevin O'Leary（愛称「Mr. Wonderful」）が、AI、エネルギー、Crypto、量子コンピューティング、資産配分に関する最新の判断を共有した。O'Learyは若い頃にソフトウェア会社SoftKeyを創業して富を築き、現在の投資ポートフォリオはテクノロジー、エネルギー、暗号資産などの分野に及んでいる。単一の人気資産を追い求めるよりも、彼は技術拡張の背後にある資源制約、ビジネスモデル、そして成長が最終的に持続可能な資本収益に転換できるかにより注目している。

この対談で、O'Learyは実質的に「次の段階で何に投資すべきか」を、より根本的な構造的疑問の一群に分解している。技術拡張はどのような資源に依存するのか？産業価値は最終的に誰が獲得するのか？新技術はどのようにキャッシュフローに転換されるのか？市場が最終的な勝者を特定できないとき、投資リスクをどのように管理すべきか？

第一に、AI投資の論理が技術的優位性から資源制約へと移行していることだ。過去数年間、AI投資は主に大手テクノロジー企業、先端チップ、モデル能力を中心に展開され、投資家は技術的優位性を持つ企業を特定しようとしてきた。しかし計算能力の需要増加に伴い、電力がデータセンター拡張に影響を与える重要な条件になりつつある。そのためO'Learyは今後3年間の投資重点をエネルギーに置き、特に天然ガス、電力インフラ、ウラン鉱山、そして低コストの電力資源を持つカナダと北欧地域に注目している。彼が採用しているのは典型的な「シャベル売り戦略」だ。どのAI企業が最終的に勝つかを予測する必要はなく、業界全体に重要な資源を提供できる企業を探すのである。これは、AI産業の投資機会がテクノロジー企業からエネルギーおよびインフラ段階へさらに広がる可能性があることを意味するが、資源の優位性が超過収益に転換できるかどうかは、プロジェクトのコスト、契約価格、実行能力にかかっている。

第二に、Cryptoの評価ロジックが市場取引から実際の採用へと移行しつつある。これまで機関資金は主にBitcoinとEthereumに注目し、他の暗号資産は流動性の集中、規制の不確実性、明確な商業需要の欠如という問題に直面してきた。しかしO'Learyは、短期的な価格動向ではなく、企業が金融、物流、スポーツ資産、契約管理などの分野で異なるタイプのブロックチェーンインフラを必要とする可能性があるという理由から、Avalancheなどのパブリックチェーンを再調査し始めた。そこから生じる問いは、将来のブロックチェーン応用が少数の汎用ネットワークに集中するのか、それとも異なる産業にサービスを提供する複数の専門化されたネットワークが形成されるのか、という点である。この変化は他のパブリックチェーンに機会を生み出す可能性があるが、企業がブロックチェーン技術を採用することは、必ずしも関連トークンが対応する経済的価値を獲得できることを意味しない。真正性を検証する必要があるのは、ネットワーク使用量、商業収入、そして価値がトークン保有者に伝達されるメカニズムである。

第三に、量子コンピューティングが暗号資産に新たな長期的セキュリティ変数を導入しつつある。従来、Bitcoinの主な市場リスクは価格変動、規制、資金フローに集中していた。量子コンピューティングの発展に伴い、既存の暗号体系が将来の潜在的な攻撃に耐えられるかどうかが、もう一つの議論に値する問題となりつつある。O'Learyは、実際に解読能力を持つ量子コンピュータがまだ出現していなくても、市場のこのリスクに対する期待が資産価格に先行して影響を与える可能性があると指摘する。ただし、いわゆるQ-Dayには依然として確定したタイムテーブルがなく、量子技術の進展はブロックチェーンのセキュリティメカニズムの失效と直接同一視することはできない。Bitcoinがいつ脅威に直面するかを予測するよりも、彼は同時にIBM、Googleなどの企業が量子コンピューティングとセキュリティ技術の分野で展開する布石に注目している。ここで関わるのはCryptoのリスクだけでなく、金融システムが将来直面する可能性のある暗号インフラのアップグレードである。

第四に、投資手法が勝者への賭けから不確実性の管理へと移行しつつある。O'Learyは高成長資産の魅力を否定しないが、若き日にYahooを空売りした経験から、ポジション制限をより重視するようになった。彼は単一銘柄がポートフォリオの5%を超えず、単一業種が20%を超えないことを堅持し、段階的な縮小を通じて集中度リスクを管理している。この方法は、エネルギー、Crypto、量子コンピューティングへの投資ロジックと一致している。技術経路がまだ不明確な中で、分散配置を通じて潜在的な成長に参加し、一つの予測がポートフォリオ全体のパフォーマンスを決定づけることを避けるのである。同時に、彼の私人企業に対する分析は常に顧客獲得コスト、継続率、キャッシュフローを中心に展開され、技術が最終的に真の経営改善として具現化されなければならないことを強調している。

この対談を一つの判断に圧縮するならば、それはこうなるだろう。次段階の投資競争は、もはや技術能力が最も強い企業を探すことだけではなく、技術が持続的に拡張する過程で安定的に価値を獲得できる資源、インフラ、ビジネスモデルを見極めることにあるのかもしれない。

この意味で、O'Learyが議論しているのはもはやAI、Crypto、エネルギーといった具体的な資産だけではなく、テクノロジー産業がナラティブ主導から商業的実現へと移行した後、市場がいかに資本を再配分し、リスクを測定し、資産価値を決定するかという問題である。長期的なリターンを本当に決めるのは、誰が最も早く技術トレンドに賭けたかとは限らず、産業発展の過程で持続的にキャッシュフローを獲得し、まだ実現していない成長に対して過大な価格を支払うことを避けられる者であるかどうかだ。

以下が原文の内容である（読みやすさのため、原内容は一部整編している）：

もし今後3年間で一つの投資テーマしか選べないなら、Kevin O'Learyの答えはエネルギーだ。

これは、テクノロジー投資家に対する市場の期待とは異なるかもしれない。過去数年間、AI投資の核心はNVIDIA、モデル企業、大手テクノロジー企業であった。投資家は、誰が最も先進的なチップを持ち、最も強力なモデルを持ち、そして未来を支配する可能性が最も高い技術プラットフォームを持つかを見極めようとしてきた。

しかしO'Learyは、AI産業が拡大を続けるにつれて、投資家は価値が一体どこから来るのかを再考する必要があると考えている。

彼の考え方は、テクノロジー投資から撤退することではなく、単一の技術的勝者への依存を減らすことである。最終的にどの企業がモデル競争に勝つとしても、電力、土地、データセンター、その他のインフラが必要となる。

これが、彼が投資の重点をエネルギーに移した理由である。

そしてCrypto市場において、O'Learyは同様の再評価を行っている。過去に主に市場取引と資金流入によって評価を得てきたブロックチェーン資産は、将来、実際の商業応用を通じて、自らが持続可能な経済的価値を持つことを証明できるのか？

AIの次のチャンスはモデルになく、モデルに電力を供給することにある

O'LearyはAIの長期的見通しについて悲観的ではない。

彼は、大手テクノロジー企業が前回のAI投資サイクルで相当なリターンを生み出し、関連株や指数を保有する投資家がすでに恩恵を受けていることを認めている。しかし次の段階の投資について、彼は一つの問題により注目している。最終的にどのモデル企業が勝つかが不確実であるなら、それでもAI産業の成長に参加できるのか？

彼の答えはエネルギーへの投資である。

O'LearyはこれをPicks and Shovels（売鏟人戦略）と呼ぶ。ゴールドラッシュでは、誰が金を掘り当てられるかを予測するよりも、掘削者に道具を提供する企業に投資する方がよい。

AI産業にも同様の商業構造が存在する。モデル企業はチップを必要とし、チップはデータセンターで稼働する必要があり、データセンターは大量かつ安定した電力を必要とする。したがって、OpenAIであれAnthropicであれ、あるいは他のテクノロジー企業がより多くの市場シェアを獲得しても、電力需要は計算インフラの拡大に伴って増加する可能性がある。

オリアリー氏は、今後36か月間、エネルギー企業、特に天然ガス発電、タービン、電力インフラ、ウラン鉱山などの分野に注目していると述べた。彼が重視しているのは、これらの資産がAIの概念を持っていることではなく、産業全体の発展に必要な投入要素となり得る点である。これは彼がカナダと北欧を有望視する理由でもある。

インタビューの中で、オリアリー氏はフィンランド、ノルウェー、カナダのアルバータ州のエネルギー優位性に何度も言及した。これらの地域は比較的低コストの電力資源を有しており、一部の長期電力供給契約の価格は1キロワット時あたり6セントを下回る可能性があると彼は考えている。

長期的に稼働する大規模データセンターにとって、電力コストはプロジェクトの利益率に直接影響を与える可能性がある。たとえモデル企業間の競争環境が変化しても、土地、送電網へのアクセス条件、長期電力契約を有する企業は、異なる顧客にサービスを提供し続けることが可能である。

彼が投資するBitzeroは、まさにこの考え方を具体化したものである。オリアリー氏の説明によれば、BitzeroはかつてBitcoinマイニングを利用してキャッシュフローを生み出していたが、彼がより重視しているのは、この企業がノルウェーとフィンランドで獲得した長期電力契約とインフラ資源である。

彼にとって、マイニングは既存事業の一つに過ぎず、真に長期的価値を持つ可能性があるのは企業のエネルギー調達能力である。将来、クラウドコンピューティングやAI企業が現地にデータセンターを建設する必要が生じた場合、Bitzeroは既存の資源を活用して関連プロジェクトに参画する機会がある。このビジネスモデルの魅力は、インフラプロバイダーが顧客が最終的にどのAIモデルを使用するかを判断する必要がない点にある。

もちろん、電力資源を掌握しているからといって、安定した利益を既に得ているわけではない。プロジェクトは依然として送電網へのアクセス、設備調達、顧客契約、資本支出などの問題を解決する必要があり、長期電力契約の価格優位性は総合的な建設・運営コストをカバーできなければならない。しかしオリアリー氏は、モデル競争の中で唯一の勝者を探すよりも、エネルギーインフラがAI成長に参加する別の方法を提供すると考えている。

AI需要の成長は、テクノロジー企業の収益だけでなく、上流のエネルギー、設備、インフラの経済的価値にも反映される可能性がある。

電力からさらにウラン鉱山へ

オリアリー氏のエネルギー投資は既存の電力供給にとどまらない。彼は今後7、8年のエネルギー構造も研究しており、特に小型モジュール炉（Small Modular Reactor、SMR）の発展ポテンシャルを有望視している。

SMRはより小さな原子炉モジュールを採用する核エネルギー技術路線であり、一部の設計ではモジュール式の製造と展開により原子力プロジェクトの柔軟性を高めることを目指している。オリアリー氏の見解では、AIデータセンターの電力需要が長期的に増加すれば、核エネルギーが安定した電力供給の重要な選択肢となる可能性があり、ウラン鉱山は関連産業チェーンにおける上流資源である。

そのため、彼はウラン鉱山投資への注目を高め始めた。この判断は依然として原子力発電技術の商業化の進展に依存している。SMRが予想期間内に競争力のある発電コストを実現できるかどうかは、依然として工事建設、規制承認、資金調達、燃料供給にかかっている。

しかし、O'Learyの投資ロジックは一貫している。どの技術が最終的に市場の勝者になるかに急いで賭けるのではなく、技術拡大が依存する基礎資源を事前に研究することだ。

カナダはまさにこの考え方の重要な構成要素である。彼は、カナダが天然ガス、ウラン、カリ肥料、アルミニウム、その他の戦略的資源を有し、同時に大規模なエネルギー消費市場である米国に隣接していると考えている。北米が今後も計算能力および電力インフラへの投資を増やし続けるならば、カナダはそこから恩恵を受ける可能性がある。

O'Learyは、自身のチームがカナダ大型株ETF XIUを通じて、約10％のカナダ市場配分エクスポージャーを構築したと明らかにした。この取引は当初、チームの一致した支持を得られなかった。当時、米加貿易摩擦がカナダ経済への懸念を高めていたからだ。

しかし、O'Learyはこうした悲観的な感情を逆張り投資の機会と見なした。彼は、カナダの政策環境の変化と資源開発プロジェクトの進展に伴い、市場が現地資産の価値を再評価する可能性があると考えている。

彼はインタビューで、この投資が一時、S&P 500指数を158ベーシスポイント、つまり1.58パーセントポイント上回ったと述べた。ただし、インタビューでは完全な比較期間および価格基準は開示されていないため、この数字は彼個人の投資パフォーマンスの説明としてのみ扱うべきである。

カナダが長期的にアウトパフォームできるかどうかは、依然としてエネルギー事業の実現、商品価格、貿易関係、政策執行の効率にかかっている。O'Learyにとって、カナダへの賭けは単なる経済回復の判断ではなく、世界的な技術拡大がエネルギーと天然資源の戦略的価値を再び高める可能性への賭けである。

Cryptoはもはや資金だけで動くことはできない。本当の問題はパブリックチェーンが収益を生み出せるかどうかだ

AI投資がモデルからエネルギーへ移行しているのなら、O'LearyによるCryptoの再評価は、金融市場取引から実際の商業需要へ移行している。

過去のCrypto投資フレームワークでは、重要な前提の一つは、機関資金が市場に流入すれば、業界全体により広範な資産配分需要がもたらされるというものだった。しかしO'Learyは、機関資金が必ずしもすべての暗号資産に均等に流れるわけではないことに気づいた。

彼は、多数の機関投資家が参加した業界会議で、一部のアナリストが、BitcoinとEthereumを通じて、彼らが研究する暗号市場の価格変動エクスポージャーの約97％を得ることができると考えていたと回想している。

この数字は彼が伝えた研究判断であり、BTCとETHの時価総額比率ではないが、その背後にある配分ロジックは注目に値する。大規模機関にとって、少数のトップ資産が主要なCrypto配分ニーズをすでに満たせるなら、多数の中小型トークンを購入する必要性は低下する可能性がある。これにより、Crypto市場ではより顕著な資金分化が生じるだろう。

O'Leary氏は、自身のポートフォリオが過去に27のCrypto関連ポジションを保有していたが、その後一部の資産を売却し、残りの一部の投資も大きな損失を経験し、最終的に主に保持した主要資産にはBitcoinとEthereumが含まれると述べた。

しかし、それによって他のパブリックチェーンが完全に投資価値を失ったと判断したわけではない。むしろ、彼は新たな判断基準を探し始めた。Crypto市場全体の上昇に頼らなくなった場合、他のパブリックチェーンは一体どのように自らの経済的価値を証明するのか、という基準である。

彼は、その答えは企業によるブロックチェーン技術の実採用から来る可能性があると考えている。

過去の市場ナラティブでは、Ethereumは汎用ブロックチェーン基盤になる最も可能性の高いネットワークの一つとしばしば見なされてきた。しかしO'Leary氏は、将来すべての産業が本当に同じパブリックチェーンを採用するのか疑問を持ち始めた。金融、物流、不動産、契約管理、スポーツ資産などの業界では、ブロックチェーンに対するニーズは完全には同じではない。

金融機関はステーブルコイン決済や資産移転に関心を持つ可能性があり、物流企業はサプライチェーン管理と契約執行をより重視し、スポーツクラブはブロックチェーンを利用してコレクティブルやデジタル資産を管理したいと考えるかもしれない。

異なる業務ニーズは、異なる技術アーキテクチャを生み出す可能性がある。これもO'Leary氏がAvalancheを再調査する理由である。彼は特に、Avalancheが企業によるカスタマイズされたブロックチェーンの展開を支援する能力に言及し、このモデルがスポーツ資産、コレクティブル、その他独立した業務ネットワークを必要とするシナリオに適する可能性があると考えている。

彼の見方では、企業はすべての業務を同一のパブリックネットワーク上に置く必要はもはやなく、業界のニーズに応じて異なるブロックチェーン基盤を選択する可能性がある。これは、将来のブロックチェーン競争が二つの経路を形成する可能性を意味する。一つは少数の汎用ネットワークが支配的地位を占める経路であり、もう一つは複数のネットワークがそれぞれ異なる産業にサービスを提供し、技術インターフェースを通じて相互接続する経路である。

現時点では、どちらのモデルが最終的に勝つかはまだ確定できない。さらに重要なのは、商業採用率とトークン投資リターンの間には必然的な関連は存在しないということである。ある企業がAvalanche技術を採用しても、AVAXトークンの需要が必ず同時に増加することを意味するわけではない。投資家は、企業がどのようにネットワーク手数料を支払うのか、商業収入がどのように生まれるのか、そしてそれらの経済的価値がトークンに伝達され得るのかを研究する必要がある。

したがって、O'Learyはアルトコインを再び大規模に買い戻すと述べたのではなく、具体的な応用を研究した上で、小規模なパブリックチェーンのポジションを構築することを検討している。過去に市場の流動性に依存して推進されたCrypto投資とは異なり、彼は企業が本当にこれらのブロックチェーンを必要としているか、そして需要が持続的な商業収入を形成できるかに注目し始めている。

この観点から見ると、Cryptoの次の段階の競争は、もはや投資家の取引資金を奪い合うだけでなく、実在する企業のビジネス需要を奪い合うものになるかもしれない。

量子コンピューティングがCryptoの長期的リスク判断を変えつつある

O'Learyがパブリックチェーンの商業的価値を再び研究し始めたとき、彼はCrypto業界全体に影響を与えうる別のリスクも提起した。それが量子コンピューティングである。

これまで、投資家がBitcoinのリスクを評価する際には、主に市場価格、流動性、政策規制、そしてマクロ経済環境に注目してきた。しかし、量子コンピューティング技術の発展に伴い、既存の暗号学的メカニズムを将来的にアップグレードする必要があるかどうかも、研究に値する問題となり始めている。

O'Learyは、将来の量子コンピューティングが既存の暗号アルゴリズムの一部を突破する可能性のある時点をQ-Dayと呼んでいる。

彼の判断は、Bitcoinが現在すでに量子攻撃を受けたということではなく、潜在的な脅威に対する市場の期待が、技術的突破に先立って価格に影響を与える可能性があるというものである。機関投資家が将来の量子コンピュータが既存のデジタル署名体系を攻撃できると懸念し始めれば、実際の攻撃がまだ発生していなくても、資産配分の意欲が低下する可能性がある。

彼個人の推測では、一部の機関投資家は量子リスクのために長期的にBitcoinを配分しない可能性がある。しかしこの割合は公開統計で検証されておらず、あくまで彼の個人的な判断である。

技術的な面でも区別が必要である。量子コンピューティングが一部の公開鍵暗号アルゴリズムに対して潜在的な脅威となるからといって、Bitcoinのすべてのセキュリティメカニズムがある時点で同時に無効になるわけではない。関連ネットワークもプロトコルのアップグレードを通じてポスト量子暗号技術を採用する可能性がある。

O'Learyにとって、この種のリスクは別の投資機会を引き出している。将来、金融機関がセキュリティシステムをアップグレードする必要が生じれば、量子コンピューティング技術や耐量子攻撃ソリューションを提供できる企業が新たなビジネス需要を得る可能性がある。彼はそのため、IBM、Googleなどの企業の量子コンピューティング事業に注目し始めている。

しかし、量子コンピューティングの研究開発能力、商業化収入、そしてポスト量子セキュリティ製品の間には依然として差異があり、投資家は技術の進展を単純に企業の利益成長と同一視することはできない。

エネルギーから量子コンピューティングまで、O'Learyは実際には同じ種類の問題を研究している。ある技術が大規模に普及すると、しばしば新しい製品を生み出すだけでなく、既存のインフラストラクチャにもより高い要求を突きつける。AIはより多くのエネルギーを必要とし、エンタープライズブロックチェーンは実際のビジネスニーズを満たせるネットワークを必要とし、量子コンピューティングの発展は暗号学と情報セキュリティシステムのアップグレードを促す可能性がある。

産業の変化がもたらす投資機会は、必ずしも新技術そのものにのみ存在するとは限らず、新技術に適応するためにアップグレードが必要なインフラストラクチャにも存在し得る。

技術の勝者への賭けから投資リスクの管理へ、最終的にはやはりキャッシュフローに戻る

O'Learyはエネルギー、ブロックチェーン、量子コンピューティングについて多くの前向きな判断を示しているが、投資家が大量の資金を特定の技術トレンドに集中して賭けるべきだとは考えていない。むしろ、分散投資を最も重要な投資規律の一つと見なしている。

彼のルールは、単一銘柄がポートフォリオに占める割合は5%を超えず、単一業種は20%を超えないというものだ。

このルールは彼の初期の投資経験に関係している。インターネットバブル期、O'LearyはYahooを空売りしたことがある。株価が上昇し続けるにつれ、彼は絶えず追証プレッシャーに直面した。彼の回想によれば、この取引は彼の純資産に約40%から50%の大幅なドローダウンをもたらした。Yahooは後に株価下落を経験したが、長期間にわたって含み損と追証に耐えた経験から、彼は株式の空売り取引を行わないことを決意した。これは彼のポートフォリオ管理の方法も変えた。

現在、彼はインデックスファンドを通じて基本ポジションを構築し、その後、自身が有望と見なす企業に対して適切に配分を増やすが、常に単一銘柄のウェイトを制御している。

Teslaはその一例だ。O'Learyは、当初Teslaの高いバリュエーションを認めていなかったが、息子が提示した見解が彼の判断を変えたと回想している。Teslaは単なる自動車メーカーではなく、車両を通じて大量のデータを蓄積するテクノロジー企業でもあるというのだ。彼は最終的にポジションを構築し、株価上昇に伴い何度か売却し、Teslaがポートフォリオに占める割合が高くなりすぎるのを避けた。

この方法は、その後の上昇の一部を逃す可能性がある一方で、単一銘柄が資産全体のパフォーマンスに与える影響を軽減する。彼はインタビューで、一部の個別株取引について、通常約17%のリターンを最低目標のハードルとし、目標達成後はポジションの半分以上を売却することを検討すると述べている。

これらは彼の個人的な取引ルールであり、固定の利確がより高い長期リターンを保証するわけではない。本当に重要なのは、彼がポートフォリオのパフォーマンスが特定の一企業に対する判断に完全に依存することを望んでいないということだ。

一方、民間企業への投資においても、O'Learyは経営データを用いて投資ロジックを検証することの重要性を強調している。彼は企業を評価する際に、顧客獲得コスト（Customer Acquisition Cost、CAC）と顧客離脱率（Churn Rate）を最も重視すると述べている。前者は企業が顧客を獲得するためにどれだけの資金を投入する必要があるかを示し、後者は既存顧客が継続的に留まるかどうかを判断するために用いられる。

もしある企業が収入の成長を維持するために絶えずマーケティング支出を増やさなければならず、同時に顧客が継続的に離脱しているのであれば、表面的な高成長は良好な経済性を備えていない可能性がある。

O'Learyはまた、企業のキャッシュフロー、負債水準、および過去複数四半期の経営データも調査する。これも彼がAIの企業応用を有望視する理由の一つである。彼が投資する民間企業では、AIツールはすでに財務分析、顧客獲得、日常業務に活用されている。彼は、AIの真の商業的価値の一つは、企業の経営コストを削減し、利益率を向上させることにあると考えている。

彼はまた、自身の企業チームがAnthropicの製品を内部ツールとして選択したことにも言及している。これにより彼は、異なるモデルの企業での実際の使用におけるパフォーマンスは完全に同じではなく、企業の調達は公開されたモデルランキングだけに依存するものではないと気づいた。

しかし、どのベンダーを選択するにせよ、AIツールの価値を測る最終的な基準は依然として経営の改善である。技術が十分に先進的かどうかと、企業がそこから利益を得られるかどうかは、二つの異なる問題である。これもまた、O'Learyが一方でAIの長期的な発展を有望視しながら、他方でエネルギー、インフラ、および企業のキャッシュフローに多大な注意を払っている理由を説明している。

彼が注目しているのはもはや、技術がどれだけ新たな市場需要を創出できるかだけでなく、それらの需要が最終的にどのような商業メカニズムを通じて利益に転換されるかである。

エネルギー企業については、低コストの電力資源が収益性の高い長期契約を形成できるかどうかを観察する必要がある。パブリックチェーンについては、企業の採用が実際のネットワーク収入に転換できるかを検証する必要がある。量子コンピューティングについては、研究の進展と実際の商業製品を区別する必要がある。AI応用については、企業が持続的にコストを削減し、利益率を改善できるかに注目する必要がある。

もしこれらの条件が実現しなければ、産業が長期的に成長したとしても、関連資産が市場の期待に沿ったリターンを得られるとは限らない。

したがって、O'Learyの投資思考全体は一つの判断に集約できる。すなわち、各ラウンドの技術競争の最終的な勝者を予測しようとするよりも、産業全体の拡大過程において、どの企業が必要な資源を継続的に提供し、商業収入を獲得し、成長をキャッシュフローに転換できるかを研究する方がよいということである。

AI電力インフラから、エンタープライズブロックチェーン、量子セキュリティまで、これらの投資テーマは表面上は異なる産業に属しているが、その背後にはいずれも技術普及後に経済価値をいかに分配するかという問題がある。

投資家にとって、次に本当に検証する必要があるのは、技術が進歩し続けるかどうかだけでなく、市場が将来の成長に対してつける価格が、実際の経営成果によって裏付けられるかどうかである。

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