a16z「State of Markets II」を読む ― ハイパースケーラーの設備投資、2026年は7,800億ドルに倍増
ベンチャーキャピタルAndreessen Horowitz(a16z)は、2026年9月30日、半期レポート「State of Markets II」を公開しました。
同日、a16zのPodcastでは、グロースチームのDavid George氏、Sarah Wang氏、Alex Immerman氏、Santiago Rodriguez氏の4人が、レポート内の主要なチャートを選びながら議論を交わしています。本記事は、ブログ記事とPodcastの両方の内容を統合して整理したものです。
なお、本記事は、a16zという投資会社による市場分析・見解であり、同社が投資するポートフォリオ企業の実例も多く含まれています。特定の投資判断を推奨するものではなく、あくまで同社の視点からの分析として紹介します。
1. 「テックがすべてのサイクル」になった
1-1. 設備投資の55%、株式市場価値の40%がテック関連
George氏は、ハイテク機器・ソフトウェア・研究開発が、米国の設備投資全体の約55%を占めるに至ったと指摘しました。テックはソフトウェア・モデル開発から、電力・建設・産業能力まで、経済のあらゆる領域で投資サイクルを牽引しており、米国株式市場全体の時価総額の約40%を占めているといいます。世界の時価総額上位10社のうち8社が米国のテック企業である点にも触れました。
a16zのブログ記事によれば、2026年には米国の株式市場で、テックがS&P500全体の利益成長のうち約76%を牽引しているとされています。かつては住宅・食洗機・自動車といった耐久財がサイクルを規定していましたが、今やテックがその地位を占め、「テックはもはや一つのセクターではなく、あらゆるものの中にある」とレポートは表現しています。
1-2. 鉄道を超えた設備投資規模
George氏は、このAI関連の設備投資(キャパックス)の規模が、GDP比で見て鉄道産業への投資を上回ったと紹介しました。モデル開発企業各社が合計で3,500億ドル超を調達しており、5〜10年後にはこの累積投資額が現在の20倍規模になっているだろうと見立てています。
1-3. 「これはバブルか」という問い
よく聞かれる質問として、「これはバブルなのか」という問いにGeorge氏は言及しました。市場が最高値を更新する一方で、株式の取引倍率(マルチプル)はむしろ下がっているといいます。株価が約20%上昇した一方、マルチプルは約20%低下しており、これは企業業績(ファンダメンタルズ)が上昇を牽引していることを意味すると説明しました。S&P500の益利回り(PER)は20倍を下回っており、ドットコムバブル期のように取引倍率の上昇だけで株価が押し上げられた状況とは異なるとしています。一方でメモリー企業のような景気循環株は、前方利益の6〜7倍程度で取引されているとのことです。
George氏は、ChatGPTが登場してからの約4年間で市場が90%(年率換算17%)上昇した点にも触れ、通常ならこのペースは減速すると予想されるものの、現在のバリュエーション水準(PER20倍未満で利益成長15%)は、2021年や2000年のように成長とマルチプルが乖離していた局面とは明らかに異なると述べました。
2. ハイパースケーラーの設備投資競争:7,800億ドル規模
2-1. 2025年から2026年で倍増近く
Rodriguez氏は、Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft、Oracleの大手5社(ハイパースケーラー)の2026年の設備投資が、約7,800億ドルに達すると説明しました。これは2025年の4,160億ドルから大幅に増加した数字です。市場予想では、2027年以降、各社の年間支出は1兆ドルを超えるとされています。
2-2. 需要が供給を上回り続ける構造
Wang氏は、エージェント型AIの台頭により、並列処理・長時間稼働のタスクが増え、従来の「たまに問い合わせる」モデルを超えた計算資源の需要が生まれていると指摘しました。Immerman氏は、こうした需要予測が短期間で繰り返し上方修正されてきた点に触れ、「かつて天井だと思われていた水準が、今や近未来の通過点になっている」と述べています。
Rodriguez氏は、Sam Altman氏とSarah Friar氏(OpenAI)が1年ほど前、巨額の計算資源コミットメントについて「無謀だ」と批判されていたものの、今では「先見の明があった」と評価されるようになったと振り返りました。それでもなお、OpenAIは2週間前にProプランの新規申込を一時停止せざるを得なかったことに触れ、「月2,000ドルのサービスに対してすら需要が追いつかない」ほどの旺盛さだと述べています。
2-3. クラウドの受注残高は1.7兆ドル
Immerman氏は、データセンターのサプライチェーンの一部では、2028年まで資材や製品にアクセスできない状況もあると説明しました。一方で、Microsoft・Google・Amazonの合計クラウド受注残高は約1.7兆ドルに達しており、これが需要側の質の高さを裏付けているとしています。現在はこの設備投資の最中でフリーキャッシュフローが圧迫されているものの、市場予測では2028年以降に回復し、その後は大幅な成長が見込まれているとのことです。
GPUの実用年数についても、当初想定より長く、予想を上回る経済的耐用年数を持つことが分かってきたとし、AmazonやGoogleが直近の決算説明会で、この「Jカーブ」的な投資回収のダイナミクスを説明していた点を紹介しました。
3. 「原子(atoms)の時代」への回帰
3-1. 世界のインフラ投資需要は90兆ドル
Rodriguez氏は、2040年までの世界のインフラ投資需要が90兆ドルと推計されていると紹介しました。これはAIやデータセンターにとどまらず、電力・水・道路・交通までを含む広範な需要だといいます。a16zのポートフォリオ企業の例として、Andurilの巨大製造施設(サッカー場87個分の規模)、急速に拠点を拡大するWaymo、ルイジアナ州への1,000億ドル投資を行うSpaceXが挙げられました。
3-2. データセンターに関する「3つの誤解」
Rodriguez氏は、データセンターをめぐるよくある誤解として、「米国の水資源を枯渇させている」「富裕層は近くに住みたがらない」「電気代が高騰する」の3点を挙げ、特に電気代については直感に反して、データセンターが電気代を下げる可能性があると説明しました。米国のある調査では、データセンターの容量が10%増加するごとに、住宅用電気料金が40ベーシスポイント下がったとされています。電力網は道路・電柱・変電所といった共有の固定費構造を持つため、データセンターのような大口で安定した顧客がいれば、そのコストをより多くの電力単位に分散できるという理屈です。Metaがルイジアナ州の拠点で、地域と連携して電気代を下げた実例もあると紹介されました。
4. モデル・アプリケーション層のトレンド
4-1. OpenAIとAnthropicの合算収益が、歴代最高のソフトウェア企業を上回るペースで成長
Wang氏は、OpenAIとAnthropicの合算した年換算収益の推移を、過去最高のソフトウェア企業の収益成長と比較するチャートを紹介しました。両社の収益拡大のペースは、歴代最高のソフトウェア企業の新規収益成長予測さえ上回っているといいます。ただし、このAIシフトの特徴は、利用者の「割合」だけでなく、既存利用者内での「財布のシェア」拡大という点でもまだ早期段階にあると指摘しました。
4-2. 企業の導入率は69%、しかし、効果の追跡はわずか2%
Wang氏は、S&P500企業における「ライブ展開」の割合が69%に達している一方、定量化可能な効果の報告は30%、時系列で継続的に追跡している指標はわずか2%にとどまると説明しました。AIは成果を生んでいるものの、組織内での活用を深め、その成果を追跡する余地は非常に大きいという見立てです。実際に対話する企業の多くは、AIへの接点がいまだにMicrosoft Copilotにとどまっているケースが多いとも述べました。
a16zのブログでも同様に、S&P500企業の約30%が「定量化可能な影響」を報告している一方、実際に時系列で追跡している指標を開示しているのはわずか約2%にとどまると指摘されています。
4-3. パワーユーザーは中央値の8〜20倍支出
Immerman氏は、Ramp(文字起こしでは「Yepit」)のデータを引用し、AIベンダーへの支出額上位1%の企業は、上位10%の企業の約8倍を支出していると紹介しました。a16zのポートフォリオ企業内でも、トップユーザーは月額7,500〜9,000ドルを支出する一方、中央値のユーザーは月額200〜400ドル程度にとどまり、その差は20倍以上に達するといいます。
4-4. コスト削減と収益成長の実例
Wang氏は、企業がAI投資をコスト削減に向けるか、新規収益創出に向けるかという論点を紹介し、以下の実例を挙げました。
コスト削減の例: Chimeが、サービス提供コストを年10%超、4年連続で削減(累計で約50%削減)。a16zのポートフォリオ企業Decagonが支援
収益成長の例: Shopifyが導入したAIアシスタント「Sidekick」により、オンボーディング後15日以内に5件の注文に到達する顧客の割合が8%増加
大手企業の例: ServiceNowが、AI関連の年間契約額(ACV)で10億ドル超を計上し、エージェント型デプロイメントが9倍に増加
4-5. エージェントのトークン使用量は14倍に
Rodriguez氏は、OpenRouter上でのエージェント関連トークン使用量が14倍に成長したと紹介しました。処理コストの低下により、エージェントが自分の作業を確認し、やり直すといった、従来はコスト的に実行困難だったタスクが実用的になってきているといいます。キャッシングの活用により、金融チャット業務のコストが10分の1になった事例(Hebia)も紹介されました。
4-6. ルーティングとファインチューニングによるコスト最適化
Wang氏は、Databricksが用途ごとに適切なモデルを自動選択する「スマートルーター」により、最強の単体モデルより35%低コストで、より多くの問題を解決できていると紹介しました。HarveyやEliseAIのようなファインチューニングの事例にも触れ、EliseAIが、小型モデルをファインチューニングした結果、コストが60%削減され、レイテンシーも大幅に改善し、音声でのライブ対応が実用的になったといいます。
5. 消費者向けAI:「まだ非常に早い段階」
5-1. 有料加入率はわずか2%強
Rodriguez氏は、米国の世帯のうち、AIサービスに料金を支払っているのはわずか2%強にとどまるという最近の調査結果を紹介しました。サブスクリプションが消費者マネタイズの主要な手段にならない可能性もあるとしつつ、現時点でのサブスク収益は、消費者向け事業としては過去最高水準の継続率を示しているとも述べています。
Immerman氏は、この数字の規模感について、Amazon Primeが2億世帯超、Netflixが7,000万世帯であることと比較し、AIサブスクの規模はまだ圧倒的に小さいと指摘しました。
5-2. 「消費者向けAI」の定義そのものが変わりつつある
Wang氏は、a16zパートナーのJosh Elman氏の定義として、「消費者向けAIとは、日常生活で使うものであり、必ずしも経費計上するものではない」という見方を紹介しました。この定義に立てば、AIを使う世帯の97%がまだ料金を払っていないことは、それほど驚くことではないという解釈です。
また、従来の大規模消費者向けプラットフォーム(Facebook、Instagram、TikTok、Snap)が1日30〜60分の利用時間を獲得していたのに対し、優れたAIアシスタントは「常時稼働で先回りする」存在を目指すがゆえに、必ずしも「最も時間を使う場所」にはならないかもしれない、という見方も示されました。これにより、従来の「スクリーンタイム」のような指標でエンゲージメントを測ることが難しくなるだろうとも述べています。
6. Amazon対Instacart:AIエージェントへの対応の分かれ道
Rodriguez氏は、前週、AmazonがMuse(Metaのエージェント)との連携を拒否した一方、Instacartは受け入れたというニュースに触れました。Amazon・AWS・Instacartの例を挙げ、広告収益がオペレーティング利益全体を上回るほど重要なAmazonにとって、顧客との直接の関係性を失うことは大きなリスクになる一方、Instacartはオンライン食料品シェアがまだ低く、エージェント経由の追加注文によるメリットの方が大きい可能性があると分析しました。
6-1. 「ゼロサムではなくプラスサムかもしれない」
Wang氏は、Amazonの広告収益(700億ドル超、高マージン)が、消費者がサイトを訪れて広告をクリックすることに依存している点を指摘し、エージェント経由の購買が増えれば、この収益源がどうなるかは未知数だと述べました。GoogleとMetaの広告事業(米国・先進国で1ユーザーあたり200ドル超)を引き合いに、Googleの検索広告は「保険に入りたい」「このホテルを探して」といった、AIがまだ代行購入できない種類の検索に支えられてきた面もあり、これが変化すれば異なるダイナミクスが生じる可能性があるとしています。
一方で、Immerman氏は、前週の報道の論調が「ゼロサム」的すぎたと指摘し、広告予算が別のチャネル(エージェント経由の広告など)に移るだけかもしれない、また、摩擦が減ることで消費そのものが増える可能性もあると述べました。実際、この件をめぐる市場の反応は、時価総額ベースで見ればネットでプラスだったとも付け加えています。
7. SaaSの「二極化」:ポカリプスではなく「証明の時代」
7-1. 公開ソフトウェア企業の75%が黒字、20%超成長は30%のみ
Wang氏は、公開ソフトウェア企業のサンプルのうち、約75%が黒字である一方、年成長率20%以上を達成しているのはわずか**30%**にとどまると指摘しました。非公開市場ではほぼすべての企業が30%超で成長しているのとは対照的な数字です。IT管理者やCIOと話す中では、AI予算の追加分の多くが、新規SaaS導入への支出ではなく、既存予算の振り替えから来ているという実感があるとしています。
a16zのブログは、この状況を「SaaSポカリプス」ではなく「SaaS、証明せよ(SaaS-Prove-It)」と表現しました。2022年には高成長・赤字のソフトウェア企業が市場に溢れていましたが、2026年にはその構図が逆転し、黒字だが成長率の低い企業が主流になったとしています。これはゼロ金利政策終了後の資本コスト上昇を受けた、企業の合理的な戦略転換の結果だと分析しつつ、低成長企業は高いマルチプルを正当化できず、結果としてセクター全体が再評価された、という見立てです。
7-2. 「収益成長率を10%以上加速させる」が合言葉に
Wang氏は、自身が数か月前に書いたブログ記事「Two Paths」に触れ、多くの創業者が「収益成長率を押し上げたい」と話すようになったと述べました。目標として「収益成長率を10%以上加速させる」ことを掲げ、十分なAI予算がある環境であれば、優れたプロダクトを持つ企業にはそれが達成可能だとし、今後12〜18か月でその実例が複数出てくるだろうと予測しています。
7-3. サイバーセキュリティとオブザーバビリティが堅調
Wang氏は、ソフトウェアの中でもサイバーセキュリティとオブザーバビリティ(可観測性)、そして、業種特化型(バーティカル)ソフトウェアが、水平展開型のアプリケーションより堅調に推移していると指摘しました。AIがもたらす新しいセキュリティ・監視ニーズが、CrowdStrikeのような既存企業への需要を押し上げているといいます。一方で、どのソフトウェアがAIの影響を受けやすいかは、Databricks CEOのAli Ghodsi氏が使う「AIのまな板(chopping block)」という表現を引用しつつ、AIによって顧客ニーズそのものがどう変化するかで決まると説明しました。
7-4. バーティカルAI企業は過去最速の成長
Immerman氏は、サイバーセキュリティの文脈で、OpenAIのエージェントが絡んだ「Hugging Face事件」が多くの人にとって目を開かせる出来事だったと述べました。また、Harvey、Bridge(文字起こしでは「a bridge」)、EliseAI(文字起こしでは「a lease」)といったバーティカルAI企業が、各業界の過去のどの先行事例よりも速く成長していると指摘し、これは単にモデルの性能だけでなく、それをどうオーケストレーションし、業種特化型のワークフローに組み込むかが評価されている証拠だと分析しました。
ソフトウェア指数全体では、年初来でほぼ横ばいに戻っているものの、内実は「AIの勝者」と「AIの敗者」に二極化しているとも述べています。
8. Stripeの「ルネサンス」データと非公開市場の拡大
8-1. 非公開市場のSaaS成長が加速
Immerman氏は、Stripeの決済データが示す、2026年に向けた若い企業・成熟企業双方での成長加速について紹介しました。Stripe自身はこれを「ルネサンス」と呼んでいるといいます。
8-2. 上位6社の評価額合計は2.4兆ドル
Rodriguez氏は、直近ラウンドの評価額に基づくと、Anthropic・OpenAI・Databricks・Stripe・Wayland(文字起こしのママ、SpaceXの関連会社または別企業を指すとみられる)・Revolutの上位6社の合計評価額が約2.4兆ドルに達すると紹介しました。これは、SpaceXを除く過去10年間のIPO時価総額の合計(約1.7兆ドル)を上回る規模だとしています。
8-3. 「創業者こそがアセットクラス」
George氏は、非公開のまま留まることの利点として、創業者がより長期的な回収期間を要する大胆な賭けに出やすい点を挙げました。MetaのZuckerberg氏やTeslaのMusk氏が公開企業でありながら例外的に大きな賭けに出られたのに対し、DatabricksやStripeのような非公開企業は、新しい製品領域への大規模な投資とその結果としての収益加速を、公開市場からの厳しい監視を受けずに実行できるとしています。一方で、Navanが上場後、企業顧客からの信頼が高まり再加速した例のように、公開企業であることの利点もあると述べました。
8-4. 従業員は「現金化」より「保有」を選ぶ傾向
Rodriguez氏は、Cartaのデータとして、企業が実施する従業員向けテンダーオファー(株式買取り)への参加率が**58%**にとどまっている点を紹介しました。これは、従業員が自社の将来性に強い確信を持ち、あえて流動性を取らずに株式を保有し続けている表れだと分析しています。セカンダリー市場での直近ラウンド価格に対するディスカウントも、過去数年とは異なりほぼゼロになっているとのことです。
9. 「すべてがAI」:VC投資の86%がAI関連
Rodriguez氏は、2026年の米国VC取引額の86%がAI関連企業向けであり、2025年の65%から大きく上昇したと紹介しました。ただし、その「AI」というラベルの中身は、エンタープライズアプリ・消費者向けアプリだけでなく、サービス業・半導体・電力・防衛まで幅広く広がっているとも述べています。
10. 今後注目される領域
George氏は、今後特に期待している分野として、以下を挙げました。
消費者向け常時稼働エージェント: 自分がやりたくないタスクを代行してもらう用途で、普及が急速に進む可能性
ロボティクス: LLMより市場規模が大きくなる可能性があり、普及は3〜5年遅れるが、今後5年で大きな投資領域になる見通し
自動運転: 現在、米国の総走行距離のうちUber・Lyftが占める割合は約1%にとどまるが、人間より14倍安全とされる自動運転ネットワークの普及により、これが少なくとも1桁拡大すると予想。米国で年間1,700万台売れる新車も、今後10年ですべて自動運転化していく見通し
AI×バイオ: 新薬発見や、これまで治療困難だった疾患への対応
パーソナルヘルス: 個人の健康情報を集約し、高度にパーソナライズされたアドバイスを得られる仕組み
コーディング以外のエンタープライズへの浸透: 実際の普及はまだごく初期段階
アメリカン・ダイナミズム: 国防分野における新興ベンダー(Anduril、Saronic、Castellianなど)への投資。現状は国防支出全体の5%未満にとどまるが、今後大きく成長する見通し
