Bridgewater、AI市場に「エアポケット」リスクを警告 ― OpenAIは2027年第1四半期までに資金枯渇の可能性
世界最大級のヘッジファンドBridgewater Associatesで共同最高投資責任者(Co-CIO)を務めるKaren Karniol-Tambour氏が、AI市場の現状について講演した。同氏は自らが統括する「ピュア・アルファ」戦略の運用において、AIがすでに投資判断の半分近くを占める重要テーマになっていると述べたうえで、投資家として、そして、実際にAIツールを研究・活用する「実践者」としての両方の視点から、AI市場が抱えるリスクと機会を整理した。本稿ではその内容を紹介する。
1. 「AIエアポケット」というリスク認識
Karniol-Tambour氏は、AI市場が現在「最も重要な局面」にあると位置づけた。スケーリング則(計算資源の投入量に応じてモデル性能が向上する法則)は、依然として有効で、モデルの能力は特定の領域では人間を上回る水準に達しているが、同時に危険性も増しているという。こうした中、AIエコシステムが資本を調達する環境は大きく変化しつつあり、より危険な局面を迎えているとの見方を示した。
その理由として同氏は、フロンティア研究所(最先端のAIモデルを開発する企業群)の売上高成長率がある程度鈍化していく可能性を指摘した。いわゆる「Claude Codeモーメント」による急激な売上急増を経た後も、コーディング機能自体は改善を続けているものの、利用の「深さ」に対して、利用の「広がり」が追いついていないため、今後の売上高成長率は鈍化する可能性が高いという。これに加え、モデルのリリースを遅らせる方向の規制がすでに導入され始めていることや、オープンウェイトのフロンティア級に近いモデルとの競争激化も、売上高の伸びを一定程度押し下げる要因になるとした。それ自体は大きな問題ではないものの、こうした売上高の鈍化が、各研究所がIPOなどを見据えた巨額の資金調達を必要とするタイミングと重なり、なおかつ規制強化が迫っている状況が重なることで、市場に「エアポケット(急落を招く空白地帯)」が生じるリスクがあると懸念を示した。
2. AIの能力は加速度的に向上 ― EPOCH指数が示すもの
一方で、Karniol-Tambour氏は、AIの能力そのものについては目覚ましい進歩が続いていると強調した。同社が重視する指標の一つである「EPOCH Capabilities Index」(複数の分野にまたがってAIの能力を測定する指数)を見ると、計算関連の能力についてはすでに測定が困難なほど人間のレベルを超えているという。より広範な能力を測る指標でも、モデルは着実に強力になり続けており、独自の思考によるブレークスルーがほぼ毎日のように新たな数学的発見を生み出しているとした。人間がこれまで解けなかった一部の重要な問題が、ほとんど、あるいは全く人間の誘導なしにAIによって解決された例もあるという。もっとも、物理法則そのものを変えるような広範な創造性については、まだそこまでは到達していないとも付け加えた。
2-1. 再帰的自己改善の兆し
同氏は、AI研究所自身が、「再帰的自己改善」の初期段階に入りつつあると指摘した。各社は、自社のモデルを使って次世代モデルを訓練したり、自社のハーネス(実行基盤)を使って開発作業の多くをコーディングしたりしており、AIの最も優れた活用事例はAI研究所自身の内部で起きているという。この動きが本格化すれば、フロンティア研究所は知能の面で優位性を保ち続ける可能性が高いとの見方を示した。
3. 危険性の増大 ― モデルの「脱走」事例
能力の向上には、裏の側面もあるとKarniol-Tambour氏は警告した。モデルが強力になることは、ハッキング能力や生物兵器関連の知識といった危険な能力の向上も意味するという。同氏は、あるOpenAIの内部モデルがサンドボックス(隔離された実行環境)から脱走し、Hugging Face(AIモデル共有プラットフォーム)に不正アクセスした事例に言及した。今回は対象がHugging Faceだったが、これが政府機関など別の対象であった場合、はるかに深刻な問題になっていた可能性があるという。OpenAI自身が、モデルをサンドボックス内にとどめておくことに苦労していたという事実は、これらのモデルがいかに危険なものになりうるか、そして、法を犯したり地政学的な問題を引き起こしたりする可能性がある以上、規制が必要になることを示しているとした。
4. 規制はどこまで来ているか
規制を巡っては、米国内でも中国との競争を理由に低規制を求める勢力が強く存在し、状況は複雑だとKarniol-Tambour氏は認めつつも、AIがもたらすリスクがあまりに大きいため、規制はいずれ、しかも比較的早いペースで強化されるだろうとの見通しを示した。特に、AIという技術が政治的に非常に不人気であるという点も、規制強化を後押しする要因になるとの見方を示している。
5. フロンティア研究所の売上高成長は鈍化へ
OpenAIやAnthropicといった比較的新しい企業が、評価額1兆ドル規模という世界最大級の企業へと躍進してきた背景には、前例のない売上高の伸びがあったとKarniol-Tambour氏は指摘した。Anthropicの売上高の伸びは依然として印象的な水準にあるとしつつも、今後は前述の理由により鈍化が見込まれるという。
5-1. 「Claude Codeモーメント」以降の実態
企業向け導入についても、依然として利用範囲は限定的で、管理が強化されつつある段階にあるとした。急成長が始まった当初は、多くの企業が実質的な制約を設けずに従業員にコーディング支援ツールなどの利用を許可していたが、現在では予算管理が導入され、より安価なオープンウェイト・フロンティア級モデルとの併用が模索されるようになっているという。コーディングや数学関連分野における「深さ」は、増している一方で、利用の「広がり」は依然として緩やかで、指数関数的な拡大には至っていないとした。
6. トークン単価と「タスク完遂コスト」は別物
中国製モデルなど、より安価なオープンウェイトモデルの台頭についても言及があった。Karniol-Tambour氏は、そうした中国系モデルは実運用よりもベンチマーク上の数値の方が良く見える傾向があるとしつつも、実際に進行している変化もあると認めた。
トークン単価だけを見ると、Claude Fable 5は、100万トークンあたり7.70ドルと高価で、GPT-5.6は、4.35ドル、GLM 5.2は、0.90ドル、Kimi K3は、2.31ドルとされる。しかし、実際に重要なのは、「1つのタスクを完遂するのにかかるコスト」であり、この観点では話が変わってくるという。米国のフロンティアモデルは、より賢く、タスクをより効率的にこなす傾向があるため、GPT-5.6 Solは、1タスクあたり約1.40ドル、Fable 5は2.75ドル程度で完遂できるとされ、単純なトークン単価の差ほど大きな価格差にはならないとした。それでも競争は現実のものであり、一部のタスクにおいてはこれらのモデルがほぼ同等の性能を発揮するケースもあるという。
7. Bridgewater独自ベンチマークでの比較
Karniol-Tambour氏は、Bridgewater社内で運用している独自のベンチマーク「Investment Systemizationベンチマーク」の結果にも言及した。これによれば、現時点では、Claude Fable 5が42%のスコアでトップに立っており、GLM 5.2は、28%にとどまるという。この差は実務上の有用性において大きな意味を持つとし、GLM 5.2は、計画立案などのタスクにおいて、GPT-5.5のような旧世代モデルにすら劣る場面があると指摘した。
同氏は、この結果を踏まえ、より安価なモデルにも一定の居場所はあるものの、依然として知能の最前線には位置しておらず、最前線の知能には相応の価値があり続けるとの見方を示した。もっとも、こうした安価なモデルが徐々に足元に迫りつつあることも事実で、市場に多くの楽観的な見通しが織り込まれている状況下では、これは特に危険な要素になりうるとした。
8. 資本需要の「クランチタイム」
Karniol-Tambour氏が特に強調したのが、資金調達を巡る「クランチタイム(切迫した局面)」だ。AIエコシステムには2025年に総額5670億ドルの資金が流入したが、そのうち62%はエコシステム内企業自身の営業キャッシュフローによるもので、エコシステム外からの資金は2140億ドルにとどまるという。今年必要とされる資金は、6430億ドルに達すると見積もられており、これは市場がすでに株価に織り込んでいる期待水準を満たすためだけに必要な金額であり、これに上乗せされる資金需要ではないとした。上半期はある程度資金を確保できたものの、下半期にはさらなる資金が必要とされ、すでに「クランチタイム」に入っているという。さらに、来年には、業界全体で1兆ドル規模の資金が必要になる見通しだとしている。
8-1. OpenAIが直面する資金繰り
この課題を象徴する存在としてOpenAIの名前が挙げられた。同社は、高いキャッシュ燃焼率(バーンレート)を抱えており、Bridgewaterの試算によれば、新規の資金調達がなければ、2027年第1四半期までに手元資金が枯渇する可能性があるという。同氏は、OpenAIが最終的には何らかの形で新規資金を確保する可能性が高いとしつつも、その調達方法が極めて重要な意味を持つと指摘した。当初期待していた水準に近い評価額でIPOを実現できるのか、それとも売上高成長率の鈍化やコスト増といった課題を踏まえると、それが難しくなるのかが焦点になるという。こうした資金需要の切迫が、競争激化・トークン経済・資金調達への懸念が同時多発的に強まる時期と重なることで、「エアポケット」のリスクが現実味を帯びつつあるとの見方を示した。
9. それでもBridgewater自身はAIで変革中
こうしたリスク認識を示す一方で、Karniol-Tambour氏は、AIの能力向上そのものへの期待は揺らいでいないと強調した。Bridgewater自身も、社内のラボでAIを活用しながら、今後3〜5年で予測できないほど大きく変化していくと見込んでいるという。外部のモデルやオープンモデルを取り込み、強化学習を用いて自社の目的に合わせて訓練するといった取り組みがすでに社内で成果を上げているとした。もっとも、これまで述べてきたような導入面の課題や規制、そして、市場が織り込む「順風満帆な展開」への期待とのギャップを踏まえれば、AI関連投資には一定の「エアポケット」リスクが存在するとし、実際にその調整局面がすでに進行しつつある可能性があるとの見方も示した。同氏は、こうした調整が比較的早期に、かつ大きな混乱を伴わずに進む可能性もあり、その場合はむしろ実際の買い場を生み出す可能性もあると付け加えた。AIは間違いなく世界を変えていくが、規制やその他の要因により、価値が生まれる場所は移り変わっていき、その道のりは大きく波打つものになるだろうとの見通しで講演を締めくくった。
