米国の経済史において、AIインフラ投資の規模はこれまでにないほどの水準に達しています。私たちは、テック大手や電力会社がデータセンター、発電設備、半導体製造に数千億ドル規模の投資を進めているのを目にしています――すべては、AI需要がこれらの投資を正当化するはずだという前提に基づいています。

これは鉄道ブーム以来最大の設備投資（capex）サイクルです。違いは何か？ レールは初日から明確な用途がありました。AIの場合は、まだ持続可能な収益モデルがどこにあるのかを見極めている最中です。

歴史は、大規模なインフラ投資は、それが経済活動のまったく新しいカテゴリを可能にするときにうまくいくことを示しています。問題はAIが本物かどうかではありません――それは明らかに本物です。問題は、現在の投資ペースが、現実的なマネタイズ（収益化）の時期に見合っているかどうかです。

「作れば彼らは来る」という前提を安易に信じないように注意してください。うまくいくとは限らず、結果として過剰設備や取り残された資産（ストランデッド・アセット）を抱えるだけになることもあります。1990年代の光ファイバー網の整備は、その有用な教訓です。