UBSグローバル・リサーチが2026年10月26日に示した試算によると、6社の大手ハイパースケーラーによるAI投資は、2026年から2030年にかけて合計7.7兆ドルに達する可能性がある。中心的な論点は、この投資が十分な利益を生み出せるかどうかだ。UBSの計算では、2031年までに投下資本利益率15%を達成するには、利払い・税引き前利益（EBIT）を約1兆ドル追加で生み出す必要がある。
主なポイント
- UBSの試算では、想定される投資額のうち6.8兆ドルは、AI導入前の設備投資実行ペースを上回る。
- 現在のクラウド事業の利益率を前提とすると、目標とする追加利益を達成するには、約3.4兆ドルの増収が必要となる。
- 生産性の向上は需要を下支えする可能性があるが、インフラ提供企業は投資を正当化できるだけの経済価値を獲得しなければならない。
目次
AI投資で変わるリターンの構図
この予測は投資シナリオを示すものであり、実行済みの投資額や6社が共同で発表した確約を表すものではない。同様に、1兆ドルという利益の必要額は、リターン15%という前提に基づく計算であり、報告済みの利益や各社の業績見通しではない。
ハイパースケーラーはこれまで、比較的資産の軽いソフトウェア、ソーシャルメディア、電子商取引事業で、40%を超える税引き前リターンを得てきた。AIインフラの構築により、各社の事業はより資本集約的になる。UBSは、この変化によって投下資本利益率が20～25ポイント低下すると予想している。
リターンの低下を織り込んでも、利益のハードルは依然として高い。推定される追加EBITは、グループ全体の現在のEBIT合計の2倍弱に相当する。また、3.4兆ドルの増収必要額は現在のクラウド事業の利益率にも左右されるため、将来の収益性とは無関係に固定された売上目標ではない。
UBSは別途発表した 10月21日のAI収益性と設備投資リスクに関する見解で、ハイパースケーラーの投資リターンは、資金調達や実行上のリスクとともに市場の評価対象になると述べた。この見解は、より広範な注目の背景を示すものだが、投資額や利益の試算を裏付けるものではない。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 2031年の世界経済のベースライン | UBSの過去の成長率に関する前提では、AIによる押し上げがない場合、約136兆ドル。 |
| 年間生産性向上率0.5% | UBSのシナリオ：2031年の世界GDPはベースラインを約3兆ドル上回る。 |
| 年間生産性向上率1% | UBSのシナリオ：2031年の世界GDPはベースラインを約7兆ドル上回る。 |
| 年間生産性向上率1.5% | UBSのシナリオ：2031年の世界GDPはベースラインを約10兆ドル上回る。 |
経済的な恩恵が企業利益につながるとは限らない
UBSは、許容できるリターンを得るための条件を2つ挙げている。AIが実質的な生産性向上をもたらすこと、そしてテクノロジーを提供する企業がその恩恵の相当部分を収益化できることだ。
同行の試算によると、現在約110兆ドルの世界の名目経済規模は、AIによる追加の押し上げがなくても、過去10年間の成長ペースが続けば2031年までに約136兆ドルに達する可能性がある。UBSの生産性シナリオは、AIがこの経済基盤をさらにどの程度拡大し得るかを示している。
しかし、経済の生産が拡大しても、インフラ所有者の収益に自動的につながるわけではない。UBSは、通信業界やドットコム時代のケーブル投資との比較を示している。この場合、大きな恩恵はネットワークに資金を投じた企業だけでなく、そのネットワークを基盤とする事業にも流れた。
UBSは、ハイパースケーラーには、規制を受ける通信事業者や免許制の通信事業者よりも、事業全体で価値を取り込む手段が多いと指摘する。これは潜在的な優位性であり、必要な収益がすでに実現したことを示す証拠ではない。
信用面の圧力と電力供給が引き続き制約に
UBSの新興市場ストラテジスト、スニル・ティルマライ氏は、CoreWeaveなどのネオクラウド企業の借り手に対する圧力を、より広範な投資サイクルが崩れつつある証拠とみなすべきではないと警告した。UBSの推計では、今後4～5年間に見込まれるAIデータセンター設備投資のうち、ネオクラウドが占める割合はわずか5%～7%だ。
同行によると、2026年にハイパースケーラーの社債利回りが上昇した要因のほぼすべては、米国債利回りの上昇で説明できる。信用ストレスはセクター全体に一様に広がっているのではなく、バランスシートが弱い、または重要な偶発債務を抱えていると見なされる発行体に集中しているとUBSはみている。
電力も実行上のリスクの一つだ。UBSのグローバル半導体チームは、計画されているデータセンターに十分な電力を確保できると考えているが、この評価は、法整備が支援的であること、計画が円滑に実行されること、送電網内外の電力供給能力の増強に遅れがないことを前提としている。
結論
AI投資の試金石は、テクノロジーが経済の生産を拡大するかどうかだけではなく、インフラ提供企業が十分な収益と利益を取り込めるかどうかだ。第3四半期決算シーズンが始まるなか、ハイパースケーラーによる投資、収益化、資金調達に関する開示が、その隔たりを評価する次のチェックポイントとなる。
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