レイ・ダリオ氏はなぜAIバブルを警戒するのか ― 「The Most Interesting Thing in AI」で語られた、債務・富・地政学の力学
The AtlanticのCEO、Nicholas Thompson氏が司会を務めるポッドキャスト「The Most Interesting Thing in AI」に、世界最大級のヘッジファンドBridgewater Associatesの創業者、Ray Dalio氏が出演しました。Dalio氏は2008年の金融危機を事前に予測したことで知られ、現在はニュースレター「Principled Perspectives」や著書『How Countries Go Broke』を通じて発信しています。約49分の対談の要点を、ビジネスパーソン・投資家向けに整理します。なお、本稿は対談内容の整理であり、投資判断を推奨するものではありません。
1. Dalio氏の枠組み:歴史を動かす「5つの力」
1-1. 5つの力はすべて「メカニズム」で動く
Dalio氏は、歴史を動かす力として次の5つを挙げます。
第1の力:お金・債務・資本の循環
第2の力:国内の政治・社会秩序(貧富や価値観の格差、ポピュリズム)
第3の力:国同士の関係(世界秩序)
第4の力:自然災害(気候を含む)
第5の力:人間の発明力、特に新技術
同氏が強調するのは、これらがすべて「原因があって結果が起きる」メカニズムだという点です。債券を持てば返済を期待し、借りれば返す必要がある。この基本はAIが登場しても変わらず、AIはそれに影響を与える存在にすぎない、という立場です。第1〜第3の力は、特に周期的で、戦争や債務の整理で白紙に戻った後、債務が所得に対して膨らみ、格差が広がって政治の対立が深まる、というサイクルを描くと説明しました。
1-2. 世界秩序は「多国間」から「力がものを言う時代」へ
第3の力について、Dalio氏は、1945年以降に米国が築いた多国間の世界秩序(国連や世界銀行、WHOなど)は終わりつつあると述べます。かつてのように「力が重要になる」世界に戻りつつあり、それが対立を増やす、という見立てです。
2. Bridgewaterの「ルールベース」の意思決定
2-1. 判断基準を言語化し、検証し、コンピュータ化する
Thompson氏は、Bridgewaterが、ルールベースのシステムで運用してきた点に触れました。Dalio氏によれば、手法は次のとおりです。
自分の判断基準を明確に書き出す
過去のデータでバックテストする
それをコンピュータに実装し、あらゆる市場に同じ基準を適用する
例として、失業保険の新規申請件数で測った成長と、商品価格で見た物価の動きを組み合わせ、「成長率が高く、物価が上昇しているなら債券を売るべきか」を検証する、というルールを挙げました。利点は、複雑さと速度に対応でき、感情を排除できることです。同氏はこれを「労働者のいない工場を作るようなもの」と表現しています。
2-2. 人間とシステムの判断を突き合わせる
チェスにたとえると、自分ならどう指すか、システムならどう指すかを比べ、食い違えば理由を探る、という作業を繰り返してきたそうです。食い違いの65〜70%は自分がルールに織り込めなかった複雑さによるもので、残りの約3分の1は新たに体系化すべき知見だったといいます。時間とともに、両者は一致していくとのことです。
Dalio氏は、誰でも同じことができると述べました。自分が何かを決めたときに、その理由と基準を書き出し、体系化して検証する。これが「AIの方向性」でもある、という見方です。
3. なぜ現在を「バブル」と見るのか
3-1. 良い技術と良い投資は別物
Dalio氏は、歴史上、世界を変える発明が現れるたびに、人々がそこに賭けてきたと述べます。1920年代の電気、冷蔵庫、映画、ラジオ、自動車、飛行機がその例です。技術が優れていることと、投資として優れていることは別で、「人々は典型的にそれを混同する」と指摘しました。
企業側は、過小投資も過大投資もリスクがあるため、資本を集めて全力で突き進むしかなくなり、借り入れにも限度があります。
3-2. 「富」はお金ではない
Dalio氏の議論の核は、富とお金の違いです。たとえば、5,000万ドルを調達して評価額が10億ドルになれば、「富」は一気に増えますが、それは使えるお金ではありません。使うには、富を売るか、借りて、いずれ現金を用意する必要があります。
バブルの崩壊は、この「富を現金化せざるをえない局面」で起きます。ここで鍵になるのが、保有者が「強い手」か「弱い手」かという点です。損失に耐えられる保有者なら持ち続けますが、怖くなって売る、あるいは現金が必要になって売る保有者が増えると、価格が崩れます。
3-3. 引き金になりうる要因
Thompson氏が挙げ、Dalio氏も同意した要因は次のとおりです。
富税:カリフォルニア州の億万長者課税案のように、現金で納税を迫られる制度
Anthropicのような企業の上場:従業員が株を売って現金化し、その買い手も別の資産を売る必要が出る
レバレッジをかけた投資家の売り:Thompson氏は、今年7月にSituational Awareness fundのLeopold Aschenbrenner氏が、ポジションを賄うために資金を用意する必要に迫られた例に言及
加えてDalio氏は、国内政治、中国との地政学リスク、台湾をめぐる不確実性、気候(「スーパーエルニーニョ」の可能性)も不安定要因に挙げています。
3-4. 「バブル指標」と集中リスク
Dalio氏は、自身が作った「バブル指標」で見ると、現在は2000年や1929年のバブルと同じ桁の水準だと述べました。2008年は債務の規模では大きかったものの、熱狂の度合いという点では2000年のほうが大きかった、という整理です。
同氏が特に強調したのは集中です。GDPに占める比率、富の比率、株式市場、債券市場、貿易、地政学、雇用まで、「あらゆるものが一つのテーマに賭けられている」状態だと指摘しました。個人への助言は、賭ける側でも賭けない側でも「すべてをAIに集中させない」ことでした。
4. 「まだ崩れていない」ことへの反論:財政の動脈硬化
4-1. これまで崩れなかった理由は「安心材料」ではない
Thompson氏は、関税やイラン戦争などの外的ショックがあっても崩れていないではないか、と問いました。Dalio氏は、病気になっていない人が「まだ心臓発作を起こしていない」ことに安心するのと同じだと答え、「レントゲン(数字)を見て自分で判断してほしい」と述べました。
4-2. 米政府の数字
Dalio氏が挙げた数字は次のとおりです(講演内の概算値)。
支出は年約7兆ドル、収入は約5兆ドルで、赤字は約2兆ドル(収入に対して約40%の過剰支出)
債務は、年間収入の約6倍
利払いは約1兆ドルで、赤字の約半分
毎年、約10兆ドルの債務が償還を迎え、借り換えが必要
国債の買い手の約3分の1が外国で、最大は中国と日本だが、債務への懸念や制裁リスクから需要が弱まっている
同氏は、これを動脈にたまるプラークにたとえました。債務の利払いが支出に占める割合が増えると、使える余地が減る。そして、供給(売らなければならない国債)が増え、需要(買い手)が弱まる。この2つが同時に起きている、という整理です。
4-3. 「AIが生産性を10倍にすれば解決する」という反論
Thompson氏は、AIによる生産性向上で債務を乗り越えられるのではないか、という楽観論をぶつけました。Dalio氏の答えは、条件付きでした。
生産性の向上が、十分な所得として、十分な速さで政府や他者に回らなければならない
生産性の果実は、競争による価格低下で所得に転換されにくい
富の格差が広がるため、政治的にどう分配・課税するかが問題になる
米国の世帯あたり、政府債務の負担は約28万ドル
そのうえで、同氏は「計算を年ごとに確認し、その道筋が実現するかを見てほしい」と述べ、少なくとも懸念すべき水準だと結論づけました。
5. 政策への提言:「3%ソリューション」
5-1. 財政赤字はGDP比3%未満に
もし経済政策の全権を与えられたら何をするか、という問いに、Dalio氏は、著書で述べている「3%ソリューション」を挙げました。財政赤字をGDP比3%未満に抑えなければ、債務は複利的に膨らみ続けるという考えです。左右どちらの手段でも構わず、増税と歳出削減をそれぞれ4〜5%程度ずつ行うような、均等な負担を例にしました。同氏は、この目標は党派を超えて受け入れられつつあるとし、Scott Bessent財務長官ほか多くの人が3%を支持していると述べています。
5-2. 政治的な制約と、AIへの課税
一方で、政治家は「増税しない」「給付を削らない」と約束して当選するため、実行が難しいことも認めました。Dalio氏は、国民の大多数が恩恵を受けられる形でなければ制度が持たないとし、AIが成功し、失業や崩壊を心配せずに済む状態にするには、何らかの税が関わるだろうと述べています。
ただし、AI企業はまだ利益が小さく、株式で納税しても「それは現金ではない」という問題は残ると指摘しました。
5-3. 政府がAI企業の株式を持つ案について
Thompson氏が、米政府がAI企業の株式(インテルのような10%)を持つ案に触れた際、Dalio氏は「新しい世界秩序の下では、自由市場にすべてを任せるのが常に最善とは限らない」と答えました。国際競争で経済・軍事の覇権がかかる局面では、政府が方向づけをする場面があり得る、という立場です。同時に、自身は基本的に自由市場寄りであるとし、「Trump accounts」(子どもへの口座)をコネチカット州で支援していると述べました。株式の取得についても、「それで現金が生まれるわけではない」と、あくまで仕組みの観点から整理しています。
6. 米中でAIの捉え方は異なる
Dalio氏は、中国をよく知る立場から、中国指導部のAIの見方を次のように説明しました。
AIを電気や水道のようなインフラとみなし、利益よりも、誰もが使える効率性を重視する
最先端のフロンティアモデルよりも、安価で簡素なAIを製造業の製品に組み込むことに重点がある
中国は世界の製造業の32%を占め、米国、ドイツ、日本の合計を上回る。世界市場での競争力を高める手段としてAIを使おうとしている
同時に、経済戦争や軍事面で不可欠な技術とも認識している
7. 次世代へのアドバイスと、Dalio氏がいま取り組んでいること
7-1. 「AIの波の頂上に立て」、あとは普遍の原則
若い世代への助言として、Dalio氏は「AIの波の頂上にいなければ溺れる」と述べつつ、基本の原則は変わらないとしました。
自分の性質を知る:冒険的か内向的かなど、自分に合う道を探す
実験し、学ぶ:学びは失敗から生まれる。同氏の原則は「痛み+内省=進歩」
仕事と情熱を一致させる:ただし、お金の面も忘れない
7-2. 投資の知見をAIで誰にでも
Dalio氏が、現在、最優先で取り組んでいるのは、自分の知見を広く渡すことです。教育に加え、AIプラットフォームを通じて、投資判断の体系化を誰でも使えるようにしたいと語りました。同氏自身は12歳で投資を始めており、高価な機関は不要で、頭の中の基準を整理して実行すればよい、という考えです。
