生成AIブームの最大の謎は、技術ではなく会計にある。AIは便利である。使えば確かに仕事は速くなる。企業も個人も、すでに日常的に利用している。にもかかわらず、肝心のビジネスモデルはまだ十分に証明されていない。
AIは膨大な資源を消費する「重厚長大産業」
AIブームの採算性には懐疑的な見方も多い。Anthropicは1ドル稼ぐのに3ドル使っており、Microsoftは3000億ドルの設備投資を投じ、約180億ドルのAI収益を生み出した。OpenAIとAnthropicだけで、Microsoft、Google、Amazon、Oracleの全収益バックログの43-54%を占めているという。
AI企業の売上も拡大している。OpenAIの年換算売上高は2025年に200億ドルを超え、2024年の60億ドルから大きく伸びた。(Reuters)しかし売上の伸び以上に、計算資源、GPU、データセンター、電力、人材への投資が急速に膨らんでいるのだ。
大規模言語モデル(LLM)には、訓練データの規模のべき乗で精度が上がるスケーリングローがあるため、規模の経済が非常に大きい。Microsoftも2026年度第1四半期の設備投資は349億ドルで、データセンターへの支出が大きい。これはソフトウェア企業というより、工場で大きな電力を消費する重厚長大型産業である。
AIのコスト削減には限界がある
AIが黒字になる条件は、単純にいえば3つしかない。
第一に、計算コストが劇的に下がることだ。LLMは文を生成するたびに複雑な行列計算を繰り返すので、大きな計算資源と電力を消費する。検索エンジンやSNSも最初は大きな固定費がかかるが、ユーザーに応答するだけなので限界費用（変動費）はゼロに近い。それに対してLLMは、作業ごとに莫大な資源を消費するのだ。
第二に、B2Bで収益を上げることだ。個人向けの月額20ドル課金だけでは、巨大な設備投資は回収できない。黒字化の本丸は、企業向けの業務自動化、プログラミング支援、コールセンター代替、研究開発支援などである。AIが人件費を削る装置になったとき、初めて大きな利益が見えてくる。
第三に、投資競争が落ち着くことだ。各社が次のモデル競争に追われ、GPUを買い続け、データセンターを建て続ける限り、利益はすぐ再投資に吸い込まれる。これは半導体製造や通信インフラに似ている。市場が拡大しても、競争が激しすぎると利益は半導体などのベンダーに流れてしまう。
生き残るのは少数の巨大企業だけ
もちろん、すべてが悲観的なわけではない。Anthropicについては、2026年第2四半期に売上が109億ドルへ急増し、初の営業黒字になるとの報道もある(WSJ)が、これは電気料金の初期ボーナスの効果だともいわれる。
ただスケーリングローの効果があるので、極端に規模の大きいLLMだけが行き残るだろう。この点でダークホースは、中国政府の支援を受けているDeepSeekである。中国政府の検閲を気にしなければ、企業として生き残る可能性は大きい。
LLMは世界を変える画期的なイノベーションであり、それに投資することは正しい。鉄道も通信もインターネットも、初期には過剰投資とバブル崩壊をともなった。その投資は重要な社会インフラとなったが、投資家のほとんどは消えた。
AIは黒字になるのは利用者が増えたときではなく、AIが人間の仕事を置き換え、そのメリットを企業から料金として回収できたときだ。そこまでは大幅な赤字を出し、資本を食いつぶすことのできる巨大企業だけが生き残るだろう。
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