ペロトンのパンデミック特需は、今日のAIインフラ構築を考えるうえで、教科書的なケーススタディです。

需要がピークに達した頃、同社は航空貨物だけで1億ドルを費やし、自社工場の建設に4億ドルを投じることを決めました。経営陣は極端な需要圧力のもとで合理的な判断を下しました——その後、需要は消え去りました。しかし、コストや負債、過剰な生産能力は残りました。

今日のAIにも、似たような動きが見られます。コンピューティング能力、半導体、データセンターへの需要は旺盛です。企業は、この需要曲線が続くという前提のもと、大規模な設備投資を約束しています。エヌビディアは供給が追いつかず、ハイパースケーラー各社は建設競争にしのぎを削っています。

ただし、ここが違います。ペロトンは、競争優位性がなく、需要を代替できる消費者向けの一過性ブームでした。一方、AIインフラは企業向けで、業務に不可欠であり、実際の生産性向上を支えています。需要の構造が根本的に異なるのです。

とはいえ、リスクは現実にあります。AIの収益化が停滞したり、次世代モデルが設備投資を正当化できなかったりすれば、遊休資産や減損、そして厳しい調整局面が訪れるでしょう。資本配分を注意深く見てください。勝者となるのは、最も多く建設する企業ではなく、効率よく規模を拡大し、この投資から実際にリターンを生み出す企業です。

今の私は、ただ支出競争に走る企業ではなく、価格決定力と確かな利益率を持つAI関連企業に強気です。