ゴールドマン・サックスがAIコンピューティングの大胆な投資を試算：6大巨頭は2028年から2030年にかけて、15%のROICを維持するために1.42兆ドルの追加収益が必要

ジートンファイナンスAPPによると、Goldman Sachsは最近、米国テクノロジー業界の調査報告を発表し、超大規模クラウドプロバイダーのAI設備投資ROICの合理性を測定するために必要なAI経済規模を試算し、市場の主要な論点に焦点を当てています。すなわち、米国の主要な超大規模クラウドプロバイダーがAIコンピューティングパワーへ大規模な投資を行い、巨額の設備投資が将来的に合理的なリターンを実現できるかどうかという点です。本レポートでは、Google、Amazon、Microsoft、Meta、Oracle、SpaceXの6社における2026-2027年に向けたコンピューティングパワー投資のリターン圧力テストを実施し、AIインフラ投資の収益見通しに対する基準を示しています。

Goldman Sachsは、大規模言語モデルのToken消費量が爆発的に増加していることがコンピューティングパワー需要を押し上げており、米国の各超大規模クラウドプロバイダーの資本集約度が急激に変化していると指摘しています。これはコンピューティングパワー産業の変革に対応するためです。企業による今回の大規模投資は、一方で現実的な需要シグナル（現時点では供給不足に直面している）に由来し、他方でコア顧客の将来にわたるコンピューティングパワー要求に応えるためでもあります。

今年の市場全体を見ても、特に直近終了した第2四半期の決算期を踏まえ、市場参加者の理解は明らかに深化しています。決算データや経営陣の発言によると、投資家の間では次の2つの共通認識が徐々に形成されています。

(a)超大規模クラウドプロバイダーは、前倒しの（2023～2025年の）設備投資により、増加する収益と営業キャッシュフローを通じて、期待を上回るほどの投資リターンを得ることができる；

(b)コンピューティングパワーの供給がひっ迫し、エンド需要が急速に拡大する大きな流れの中で、クラウドプロバイダーは新たな設備投資サイクル（2026～2027年）に突入しており、現時のコンピューティングパワーサービス価格は同行が仮定する長期的な基準価格よりも明らかに高水準に設定されている。

このため、過去数カ月間の市場の論点はより長期的な問題へと移行しています。すなわち、2026〜2027年のこの投資サイクルが、2028〜2030年にどれだけの投資リターンを生み出すか、また、前倒しの設備投資が達成するROICをどう評価基準として用いるかということです。

Goldman Sachsはレポート内で分析フレームワークを構築し、米国の超大規模クラウドプロバイダーが現在の規模の設備投資で基準投資収益率（ROIC）を達成するために、AI経済がどれほどの市場規模の拡大が必要かを試算しました。分析のコアは、米国の主要超大規模クラウドプロバイダーが第2フェーズ（2026-2027年）のAIコンピューティングパワー投資で年率15％のROICを実現するために必要な収益水準を算出することです。

一連の前提条件に基づくと、各ギガワット（GW）あたりのコンピューティングパワーの初期投資は約420億ドル、70％がコンピューティングハードウェア、30％がデータセンタービルへの投資、保守的な減価償却ルールおよび継続的な運用コスト見積もりなどとされています。試算の結果、米国の6大超大規模クラウドプロバイダー（Alphabet、Amazon、Microsoft、Meta、Oracle、SpaceX）は、2028～2030年に合計約1.42兆ドル（ギガワットあたり年間約11.6億ドルの収入が必要）の累積収入を創出する必要があり、これによって15％のROIC基準を超えることができます。

短期的な設備投資の急拡大は当面のリターンを圧迫しますが（短期業績が下押しされる）、同行は、この投資サイクルのROICの水準は魅力的であり、中長期的に経営数値で徐々に表れてくるだろうと考えています。つまり、短期のリターン低下は大規模な先行投資のサイクルの自然な結果であり、AIビジネスモデル自体に構造的な欠陥があることを意味しません。

同行が過去に発表したToken経済、消費者向けAIの発展シナリオ、企業向けAIトラックについての複数レポートでは、市場シェアの変動やToken価格の下落が、むしろAIの浸透率を押し上げ、消費者・企業両サイドのコンピューティングパワーユースケースの拡大をもたらすと述べています。現在の市場の焦点は、最先端大規模基礎モデル企業の進化、すなわち市場シェアやコンピューティングパワー分野のオープンソースモデルとの価格決定力に集まっています。しかし同社の視点では、コンピューティングパワーのコストパフォーマンスがAI経済全体の規模と発展の限界を決定することになります。

市場にはさまざまなモデルと能力レベルのAIエージェントが性価比曲線に沿って展開されており、「コモディティ低価格AI（価格下落圧力が大きい）」から最先端ハイエンドAI（価格弾力性が高い）まで、豊富なユースケースが解放され、これによりコンピューティングパワーインフラ事業者の現在の投資も支えられます。

要するに、すべてのTokenが全く同じ商業的な効果を持つわけではなく、すべての設備投資が均一なリターンをもたらすわけではありません。しかし総じて今後3〜5年の広範囲な市場空間を踏まえると、同行は今後18カ月で実施される投資全体は良好なリターンが得られると判断しています。

この点はGoldman Sachs主催のCommunacopiaテクノロジーカンファレンスでも裏付けられており、参加企業から次の三つのシグナルが発せられました：

(a)業界全体はAIの実験・探求段階から、本格的な実装段階へ移行した；(b)効率化によるリターンと製品のイテレーションサイクルが加速している；(c)企業姿勢はToken消費規模を一方的に追求することから、Token投資収益性の最適化にシフトし、自社リターン水準の改善を目指している――これは企業向けAIの浸透率がさらに高まることを意味し（企業向けAI普及はクラウドプロバイダーの売上高及び初期投資と紐づいた増分営業利益を直接的に押し上げる）。

その他、直近では消費者向けAI製品（とりわけMetaのMuseが代表的）が相次いで正式発表されており、消費者向けAIはパラダイムシフトを迎えています：対話型インターフェース型プロダクトから、エージェント駆動型アクション遂行プロダクト形態へと進化しています。こうしたエージェントプラットフォームの拡大（この後、他の大手も消費者向けAIプラットフォーム領域への参入が予想される）は、中長期的にコンピューティングパワー需要を引き上げるでしょう。今後、サブスクリプション、広告、ECなど多岐にわたる収益化モデルの導入も段階的に進み、これらのビジネスモデル間の境界も絶えず統合され、将来の収益成長の主要なドライバーとなるでしょう。