AIバブルの終わりの始まり：ディープシーショックの衝撃
ディープシーショックはAIバブル崩壊の前哨戦
リーマンショックに学ぶディープシーショック
私はこれまで、エマージングカントリー（新興国）の政情分析、再生可能エネルギー、SDGs、ESG、ICT など、多岐にわたる分野で、国内外の金融・証券業界の方々と仕事をしてきました。
大規模なアグロフォレストリー事業 は、多くのステークホルダーが関与するため、さまざまな立場の人々と話をする必要があります。しかし、特に金融・証券業界の関係者は、プロジェクトのLCA（ライフサイクルアセスメント）全体を知りたがる傾向が強いのです。
他の関係者と比較すると、その傾向は顕著です。
・地元の農民は農作業そのものにしか興味がない。
・種苗業者や農作業業者も、自社のサービスを『いくらで』『いつまでに』提供するかにしか関心がない。
・金融・証券業界は『虚業』であり『実業』に直接関与しないため、とにかく情報を求める姿勢が際立っている。
こうした経験を通じて、私は国内外の金融・証券関係者が『何を把握し、何を把握できていないのか』を熟知しているつもりです。今回は、その視点を基に、金融・証券業界の皆さまに向けた記事をお届けします。
以下のような、金融・証券特有の感覚でAIに投融資を進めてしまったことに心当たりのある方は、AIバブルが完全に崩壊する前に、本記事をご覧いただきたいと思います。
『AIのことは正直分からない。でも、業界全体が投融資しているから乗り遅れたくない。』（昔もITバブルのときに似たようなことを言ってた気がするが、まあいいか）
『他行がやっているなら、うちもやらないとマズい。』（『うちだけやらない』というリスクは絶対避けるべき。何のリスクなのかは分からないけど）
『正直、AIとかITは詳しく分からない。でも、投資しないと立場がない。』（詳しくないのに投資を決めるのはどうなのか？という疑問は心の奥に封印した）
『みんなが失敗するなら仕方ない。でも、自分だけが失敗するのは困る。』（みんなで渡れば怖くない理論最強伝説！）
『なんとなく危ない気がするけど、リスクを取らないとリターンは得られない。』（でもリスクが何なのかは具体的に考えたくない！）
『データや分析よりも空気感が大事。上層部の意向もあるし……』（最重要指標は『KPI（重要業績評価指標）』ではなく、『KY（空気読めない）』と言われないための『KYI（空気を読んだ指標）』、つまり『社内のムード』）
『何かあったら、最終的には国や中央銀行が助けてくれるはず。』（“too big to fail”の精神。いや、too bigじゃないんだけど）
『AIをはじめとする最新テクノロジーを、まずはポジショントークで語りたい。』（技術的な話は分からなくても『時代の流れ』には乗りたい）
『グローバル競争に負けたくはない。でも、本当に勝てるかは自信がない。』（なのでとりあえず投資。『考える』のはそのあと）
『結局、最終的には人間の勘と度胸なんだよね。誰かが何兆円損しても、責任を取る気はないけどな。』（責任はとらないが、成功したら『俺の決断のおかげ』と言えばいい）
『SDGsやESGや、再生可能エネルギーも何だか分からなかったけど……今となっては『それっぽいワード』を並べていれば大丈夫だった。』（AIもその延長線上でいけるだろう。たぶん）
『モラルハザードってナニ？ それ食べれゆの？』（意味は知らないけど『市場原理』って言っておけばなんとかなる）
『AI研究の第一人者である松尾豊教授によれば、『AIで金融の未来は変わる！』……らしい。でも、何がどう変わるのかは正直分からない。』（AI専門家らしき人の意見を聞いても結局よく分からないので、知ったかぶってみた。多分、松尾教授も本当のところは分かっていないのかも知れないが、マスコミが『第一人者』と言っている以上、間違っていたらそれは私の責任ではなく、第一人者の責任だよね）
『バブルって気づいた時にはもう弾けてるものだよね。だから気づかない方が幸せかも。』（問題を直視しないのが最大のリスクヘッジだよね）
『AI企業のバリュエーション？ そんなの考えるだけ無駄でしょ。『将来性』が大事なんだから。』（『将来性』という魔法の言葉で、すべての疑問を無効化できる）
以上のように、金融・証券業界の皆さまが『AIバブル』に対して抱きがちな感覚や思考プロセスをリストアップしました。もし、これらの考え方に心当たりがある場合は、今後のAI関連事業におけるリスクヘッジや意思決定の参考にしていただければ幸いです。
サブプライム問題が顕在化した2007年前後との類似
リーマンショックが起こる前、サブプライムローンの焦げ付きが2007年ごろから市場で懸念されていました。この時期には、アメリカの株式市場が大きく下落したかと思えば、FRB（連邦準備制度）の利下げや政府の緊急対策発表などをきっかけに、急回復する乱高下を繰り返していたのです。
結果的に2008年9月にリーマン・ブラザーズが破綻し、世界的な金融危機へと一気に転落していきますが、その本格的な崩壊に至るまでの1年以上の期間、株価は下落と反発を交互に繰り返していました。
今回のディープシーショックでも、AIブームに乗って急騰していた株式市場が、中国AI企業の台頭や関連銘柄の不安材料をきっかけに急落しました。しかし、これはリーマンショックにおける『サブプライムローン問題が顕在化しはじめた段階』にすぎず、AIバブルの本格的な崩壊の序章に過ぎません。私らしい書き方をすると、『AIバブルの終わりの始まり』なのです。
詳細については本記事の後半や、私が以前に書いた記事もお読みいただきたいのですが、これから始まるAIバブル崩壊は、2001年のインターネット・バブル崩壊と、2007年のリーマンショックが同時発生するような状態だとイメージすると、金融・証券業界の方には分かり易いでしょう。
乱高下の背景：過度な期待の修正
AIがあらゆる産業を根本から変革するという大きな期待が株価に織り込まれていましたが、ディープシーショックによって『不確実性』が再認識され、急激な調整が進みました。
政策介入やビッグテックの動き
リーマンショック前夜と同様に、政府やビッグテック企業の投資判断、金融政策の転換などが報じられるたびに株価の急反発が起きる可能性があります。これが乱高下の要因になり、バブルの緩やかな崩壊を先延ばしすることもあるでしょう。
ディープシーショックの次に来る完全な崩壊
リーマンショックの再来よりも深刻である
リーマンショックは主に金融工学と不動産バブルが招いた危機でした。一方、AIバブルの崩壊は、あらゆる産業でAIを基盤とした自動化や効率化が進んだあとに訪れる危機になる可能性があります。これは製造業、サービス業、金融業など、経済のほぼすべての領域に新しい常識としてAIが取り入れられたのちに、その根幹を揺るがす破綻が起こるリスクを意味します。
アルゴリズム依存のリスク
企業のシステムや社会インフラがAIに依存した段階で、そのAI技術自体が無価値化、あるいは維持不能なコスト高や信用喪失を迎えれば、リーマンショックとは比較にならないレベルで経済活動が混乱に陥る可能性があります。
資金の行き場がなくなる
AI関連銘柄に集まっていた莫大な資金が、どこにも安全な投資先を見いだせずに資本市場から消えていくとき、既存の金融システムや企業のバランスシートもろとも崩壊するおそれがあります。
AIバブル崩壊が資本主義を終焉に導くシナリオ
リーマンショックを乗り越えた資本主義は、皮肉にも株式市場と中央銀行の緩和政策が結びつく形で、さらなる金融化とバブルの膨張を生み出してきました。次に訪れるAIバブルの本格的な崩壊は、以下のシナリオによって資本主義そのものを終焉へと向かわせる可能性が高いと考えられます。
信用不安の連鎖
AI関連テック企業の連鎖倒産や資金繰りの悪化が、従来の金融機関を含む広範な産業に信用不安を波及させます。株式や債券の価値が一気に暴落し、既存のルールで運営されてきた資本主義の仕組みが機能不全に陥るのです。
技術依存型社会のまま残される膨大な負債
AIシステムに投じられた資本や、人々の生活基盤がAIに組み込まれたまま、高リスクな資金供給が途絶えれば、企業も個人も破産や失業のリスクが高まります。社会全体が『立ちすくむ』状況になり、従来型の『需要と供給のマッチングによる経済活動』が崩壊しかねません。
国家による全面救済が不可能な規模
過去の危機では、リーマンショック以降、各国政府や中央銀行が膨大な資金を投入して市場を救済してきました。しかし、AIバブルの崩壊はその規模やスピードがリーマンショックを上回る可能性が高く、政府が救済を講じる以前に世界経済の土台が崩れてしまう恐れがあります。
バブル崩壊が資本主義の終焉を呼ぶ
『ディープシーショック』は、2007年のサブプライムローン問題表面化のように『バブル崩壊の前触れ』に過ぎません。リーマンショック同様、下落と反発の乱高下を経て、いずれ『本丸』であるマイクロソフトやテスラが爆発的に崩れていくでしょう。そのときこそ、現在の資本主義が支えている世界秩序そのものが揺らぐ深刻な局面に突入します。
2023年におけるマイクロソフトの株価反転の主な要因は、AI分野への積極的な取り組みと、投資家の期待感の高まりです。特にOpenAIとの提携強化やAI技術の自社製品への統合が注目を集めました。
マイクロソフトはAI研究開発企業であるOpenAIに多額の投資を行い、同社が開発したChatGPTなどの技術を自社の製品やサービスに組み込むことで、AI分野での競争力を高めています。これにより、投資家の間ではAI技術が同社の収益増加に寄与するとの期待が高まり、株価上昇の一因となりました。つまり、上場していないOpenAIが倒産しなくても、OpenAIに社運を賭けたマイクロソフトは共倒れになるリスクがあるのです。
AIが飽和状態に達したあとに襲う破局
最先端のAIに莫大な投資と期待が集中している現在、このブームが一気に弾けたときの衝撃は、リーマンショックをはるかに超える可能性があります。
リーマンショックの教訓を学べるか
最悪のシナリオを回避するためには、政府・企業・投資家がリーマンショックの経験を教訓とし、短期的な利潤や過度な投機に走るのではなく、健全な産業育成とリスク管理を徹底する必要があります。
今こそ資本主義の在り方を再考する
バブルを繰り返しては崩壊する経済システムの延命が果たして最善なのか。次の大崩壊で資本主義が持つ機能を完全に喪失してしまう可能性に真剣に向き合う時期に来ています。
ディープシーショックはAIバブル崩壊の切っ掛けに過ぎず、破滅的な世界恐慌のメインイベントはこれからやってきます。そのとき、資本主義は歴史的使命を終え、新たな経済・社会システムへの過渡期に突入するかも知れません。繰り返されるバブルと崩壊のサイクルを注視しながら、私たちはどのような社会を選び取るのかを考えなければならない段階にあるのです。
The Big Shortに学ぶ中国のソフトウェア開発力の凄さ
『The Big Short（邦題：『マネー・ショート 華麗なる大逆転』）』は、アメリカの作家マイケル・ルイスが2010年に出版したノンフィクション『The Big Short: Inside the Doomsday Machine』を原作とし、2015年に公開された映画です。金融市場の複雑な仕組み、特に2000年代後半に起きたアメリカの住宅バブル崩壊と、それに伴うリーマンショックの内幕を描いています。
物語の背景：2008年の金融危機
映画や原作の中心となるのは、2008年の金融危機と、その原因となったアメリカの住宅バブル（サブプライムローン問題）です。サブプライムローンとは、返済能力の低い個人向けの住宅ローンのことを指します。銀行はサブプライムローンを高金利で貸し出し、それを証券化した『サブプライム住宅ローン担保証券（MBS）』や『CDO（債務担保証券）』を作り出し、世界中に販売していました。
表面上『住宅価格は上がり続ける』『債券は安全で高利回り』という幻想のもとで、金融機関は大きな利益を得ていました。しかし、実際には多くのリスクが潜んでおり、住宅価格が下落し始めるとバブルは一気に崩壊。リーマン・ブラザーズの破綻を引き金に、世界的な金融危機へと発展していきました。
中国人クオンツとウォール街の変化
この作品には、実話を基にしたフィクションとして、中国人の数学コンペティションのチャンピオン（実際には二位）が登場します。彼は、本当は英語が話せるのに『英語が話せないクオンツ』という設定のキャラクターとして描かれています。この描写はブラックコメディ的な要素を含んでおり、ユーモラスな演出がなされています。
しかし、現実のウォール街では、リーマンショック前後に多くの金融・証券専門のトレーダーやアナリストが解雇され、大量の中国人数学者やプログラマーが採用されるようになりました。彼らは、高度な数学的手法とプログラミング技術を駆使し、従来の人間のトレーダーよりも優れた成績を収めるアルゴリズム取引を実装していきました。さらに、どれだけ利益を上げても成功報酬を求めず、開発・維持コストが低いAI取引システムが導入されることで、ウォール街の構造は大きく変化しました。
DeepSeek創業者・梁文峰の軌跡
こうした背景の中で、現在話題となっているDeepSeekの創業者、梁文峰（Liang Wenfeng）もまた、数学の天才であり、ヘッジファンドマネージャーとしても知られています。彼は1985年に中国の広東省湛江市で生まれ、幼少期から数学の才能を発揮。浙江大学で電子情報工学を専攻し、コンピュータビジョンやAIアルゴリズムに深い関心を持ちました。
大学卒業後、梁氏は2015年に『High-Flyer Quant』というクオンツヘッジファンドを共同設立しました。このファンドは、AIを活用した自動取引戦略によって成功を収め、運用資産を大幅に増加させました。
つまり、金融トレードのクオンツである梁氏が、アルゴリズム取引で使用していた技術を生成AIに応用したのがDeepSeekなのです。
以下の記事で梁文峰の顔写真を確認した後、『The Big Short』に登場するクオンツの説明を見ると、ウォール街が抱くステレオタイプなイメージそのものであることがわかるでしょう。
結局のところ、リーマンショック以前にウォール街のトレーダーやディーラーは中国人クオンツに駆逐され、そして今再び、DeepSeek開発者の梁氏のような中国のクオンツに叩きのめされようとしているのです。
１．効率的なトレーニング手法
DeepSeekは限られた計算資源を最大限に活用するため、効率的なトレーニング手法を採用しました。具体的には、約2,000枚のNVIDIA H800チップを使用し、約560万ドルのコストでモデルをトレーニングしました。これは、他の主要なAI企業が数億ドルを投じているのと比較して、非常に低コストです。
つまり、米国が主導して中国に対して半導体輸出規制を実施したことで、最新のGPUやTPU、AIチップを使用できない状況下でも、高性能なAIモデルを実現するためのソフトウェア（アルゴリズム）の改良が進んだということです。
これはアメリカ型の『大量の計算資源を投入し、ハードウェアと膨大な電力に依存するアプローチ』が、根本的に間違っていたことを示唆しています。DeepSeekは、高性能なアルゴリズムを低消費電力で運用し、高速処理が可能なデータセンターで展開することで、さらなるコスト削減が可能となるのです。
つまり、OpenAIの力業によるAGI開発に社運を賭けたソフトバンクグループ（SBG）と孫正義氏が打ち上げた『スターゲート計画』は、根本的に誤った戦略であったことを示しています。
スターゲート計画は、今後4年間で5,000億ドル（約78兆円）を投じ、米国内に巨大なAIインフラを構築するプロジェクトであり、SBGが財務管理を担当し、OpenAIが運営を担っています。これには、Arm、Microsoft、NVIDIA、Oracle、OpenAI などが参画しており、膨大な計算資源を投入することで、AI分野での覇権を確立しようとしています。
しかし、DeepSeekのように、限られた計算資源を最大限に活用し、効率的なアルゴリズムの改良によって低コストで高性能なAIモデルを実現する手法が台頭していることを考えると、この巨額投資によるアプローチが、必ずしも最適とは言えないことが明らかになりつつあります。
この判断ミスは、SBGおよび孫正義氏にとって致命傷となる可能性があり、最も早く経営危機に陥るのは同社であると考えられます。特に巨額投資を前提としたAI戦略の実現可能性が疑問視される中、資金調達の難航や投資家の信頼低下が重なると、SBGにとって大きなリスクとなるでしょう。
American AI firms try to poke holes in disruptive DeepSeek
２．オープンソース戦略
DeepSeekは、モデルをオープンソースとして公開し、研究者や開発者が自由に利用・改良できるようにしました。この透明性と開放性により、コミュニティからのフィードバックや貢献を迅速に取り入れることが可能となり、モデルの改良サイクルを加速させています。
３．最適化されたアルゴリズム
DeepSeekは、限られたハードウェアリソースでも高い性能を発揮するよう、アルゴリズムの最適化を行いました。これにより、米国の輸出規制による高性能チップの制限を克服し、効率的なモデル開発を実現しています。
これらの技術的背景により、DeepSeekはChatGPTや他の米国製生成AIと同等以上の性能を達成し、AI業界に大きな衝撃を与えています。
このような現象が起こることは、この記事にリンクしてある私の過去の記事で既に予測していました。私が繰り返し説明しているポイントは、以下の通りです。
１．クローズドな開発では、オープンソース開発には勝ち目がない。
２．モデルの大規模化や過剰な計算資源の投入は望ましくない。Transformerのアルゴリズムには、まだ大きな改善の余地がある。
３．中国に経済制裁を加えれば、中国は自国で技術を完成させる方向に進むため、結果として中国に有利に働く。特に半導体の貿易制裁はソフトウェア、ハードウェア、加工技術の進化を著しく加速させる。
『ディープシークショック：中華AIの技術の高さに全米が震えた！』にいただいたコメントの回答
OpenAIやMicrosoft、Nvidea関連への打撃は多くの人が触れていますけど、結局、先行してソース公開していたMeta社のAIは、ほぼ多くの人が振り返る事すら無くて笑ってます。
日本国内ではMeta社の『Llama 2』が失敗と見なされるのは、松尾豊がオープンソースの本質を十分に理解しておらず、日本国内での評価が低いためです。しかし、Meta社は現在『Llama 4』のトレーニングを進めており、2025年初頭のリリースを予定しています。
『Llama 4』は、前世代のモデルと比較して大幅な性能向上が期待されています。具体的には、100,000台以上のNVIDIA H100 GPUを使用した大規模なトレーニング環境で開発が進められており、これにより新しいモダリティの対応、強化された推論能力、そして処理速度の大幅な向上が見込まれています。
ディープシークショック、戦慄が走りますね。
さすがに、その先に何が起こるかを見抜いていらっしゃいますね。ディープシークショックは、リーマンショックに例えるなら、その前兆となったサブプライムローン問題に相当する『さざ波に過ぎない』ということは、この記事でも述べた通りです。
インターネット・バブル崩壊とリーマンショックが同時に発生するような事態になれば、資本主義そのものが終焉を迎える可能性もあります。もっとも、100年後の歴史的視点から振り返れば、『資本主義はすでにリーマンショックの時点で終わっていた』と評価されるかもしれません。
DeepSeek単体が云々ではなくて、AI開発においてというか、ソフトウェア面の情報技術において、米国が圧倒的優位ではないという事が確認できた事のインパクトですね。
この記事にもある通り、実は2008年のリーマンショック以前の段階から、アメリカのソフトウェア開発能力はすでに中国に敗北していました。現在、アメリカのICT業界はインドの影響を大きく受けていますが、実はそのインドもまた、中国の影響を受けているというのが現実です。一見すると、中国とインドの関係は険悪に見えるかもしれません。しかし、モディ首相の卓越した政治手腕により、日本と中国の両国から数兆円規模の資金援助や海外投資を引き出し、インド経済の発展を加速させました。
今までパワーゲームだったAI開発で、省エネと計算負荷軽減を実現した中国。
一体、どんな技術革新が有ったのですか?
記事の最後にも書いた通り、アメリカが中国に対して半導体輸出規制を実施したことで、限られた計算資源でも高速に機能するアルゴリズムが開発されたからです。
うーん、中国春節前の大発表で混乱が生じているのですね。休み明けはどうなるのかしら？
私もマレーシア、ブルネイ、シンガポール、中国で長く過ごしていたので、旧正月の影響に関する『架橋圏あるある』には共感します。2027年には、旧正月とラマダンがほぼ同時に始まりますが、この33年に一度の周期では、カオスな状況が発生するでしょう。
へくすたさん
コメントありがとうございました。
武智倫太郎