ブラックストーンAI責任者：AI基盤インフラの債務パニックは誇張されている

編集者注：人工知能がモデル競争から算力（コンピューティングパワー）軍拡競争へと移行するにつれ、データセンターと電力インフラへの設備投資は前例のない速度で膨張している。これに伴い、ウォール街では「債務主導型AIインフラ」への警戒感が高まっている。ブラックストーングループのAI事業責任者Jas Khairaはこれに対し、パニックは誇張されているという異なる見解を示した。

懸念の背景

過去2年間、ハイパースケールクラウド事業者と新興コンピューティング事業者は相次いで設備投資ガイダンスを引き上げた。データセンター、変電所、冷却システム、GPUクラスターの建設資金は、純粋な営業キャッシュフローではなく、債券、資産担保証券、プライベートクレジットに依存する割合が高まっている。市場ではこうした懸念が広がっている――AIアプリケーションの収益化ペースが減価償却費と利息支出に追いつかなければ、この連鎖が断ち切られる可能性があると。一部の投資家は、これを2000年前後の通信光ファイバーバブルと比較している。当時も債務に支えられた過剰建設が、最終的に大量の遊休資産を生み出した。

こうした類比は2025年下半期に市場心理に影響を与え始め、AI関連のクレジットスプレッドが拡大し、一部のデータセンタープロジェクトの資金調達コストが上昇。二次市場では「AIの設備投資がピークを迎えた」との見方に賭ける動きも出ている。

ブラックストーンの反論：レバレッジは管理可能、需要は契約で担保

Khairaの反論の核心は2点ある。第1に、現在のAIインフラの資金調達構造は根拠のない投機ではないという点だ。新たに建設されるデータセンターの多くは、着工前に10年以上の長期賃貸契約を締結しており、賃借人の大半は投資適格の信用力を持つ大手クラウド事業者やテクノロジー企業であり、キャッシュフローの視認性は当時の通信プロジェクトをはるかに上回る。第2に、レバレッジ水準は全体的に管理されており、エクイティ出資比率が高く、ローン・トゥ・バリュー比率と債務返済カバレッジ比率は依然として慎重な範囲内にあるという点だ。

「人々は『規模が大きい』ことを『リスクが高い』と誤読している。リスクを本質的に決めるのは、誰が借りているか、賃貸期間がどれだけ長いか、そして資産がどこにあるかだ。」――Jas Khairaの見解の要旨

通信バブルとの決定的な違い

第1は需要サイドの違いだ。2000年の光ファイバー建設は、まだ存在していなかったトラフィックに賭けていたが、今日の算力拡張は、すでに発生しており今なお成長を続けている推論需要――検索、広告推薦から、コーディングアシスタント、エンタープライズ向けAIエージェントまで――に対応している。第2は供給サイドの物理的制約だ。電力接続、変圧器の納入、土地確保、系統連系の承認がいずれもボトルネックとなっており、新規供給の放出ペースが遅れている。これはむしろ、短期的な供給過剰の確率を低下させる要因となっている。第3は資産の代替可能性だ。標準化されたデータセンターは複数のテナントにサービスを提供でき、専用光ファイバーよりも出口戦略の柔軟性が高い。

リスクは消えていない

ただし、懸念を一括りに「誇張」と切り捨てるのも厳密ではない。金利が長期間高止まりすれば、高レバレッジプロジェクトの借り換えプレッシャーは著しく高まる。また、一部のプロジェクトでは建設期間と賃貸契約の開始時期にミスマッチが生じている。算力技術の進化は極めて速く、今日高価なGPUクラスターが数年後に経済的耐用年数を保てるかどうかは依然として未知数だ。さらに、リスクが少数のハイパースケールテナントに高度に集中しており、そのうちの1社でも拡張ペースを落とせば、サプライチェーン全体が影響を受ける。

ブラックストーンの立場には自社の利益上の考慮が伴っている――世界最大のオルタナティブ資産運用会社の一つとして、同社はAIインフラの資金提供者であると同時に受益者でもある。しかしそれは、同社の判断に価値がないことを意味するわけではない。感情が極端に振れやすい市場において、「レバレッジの構造的リスク」と「規模がもたらす印象的な衝撃」を区別することは、まさにプロの投資家に求められる作業だ。一般の観察者にとって本当に追跡すべき指標は、見出しを飾る設備投資の数字ではなく、賃貸契約の締結率、電力供給の進捗状況、そして推論需要のユニットエコノミクスだ。

本稿はTechCrunchより編訳