「アンソロピック・ショック」と既存ビジネスの共食い

私は、現在のAI市場における資金の動きに「バブル成熟期」特有の危うさを感じている[cite: 9]。
これまでは「AIが便利になれば全ての企業の業績が上がる」という楽観論が支配的だった[cite: 9]。
しかし、2026年2月に起きた「アンソロピック・ショック」は、その前提を覆した[cite: 9]。
Anthropicの最新モデルが既存のSaaSや法務・財務サービスを根底から置き換える可能性が示されたことで、AIが顧客のビジネスモデルを破壊する「共食い（カニバリゼーション）」への懸念が現実のものとなったのである[cite: 9]。

循環型取引が隠す「かさ上げ」された需要の実態

投資家が最も警戒すべきは、大手テック企業間での不透明な資金の回し合い、いわゆる「循環型取引（サーキュラー・ファイナンス）」だ[cite: 9]。
例えば、NvidiaがAnthropicなどのモデル開発企業に巨額出資し、その資金でそれらの企業がNvidiaのチップを購入する[cite: 9]。
この構図は売上高を見かけ上「かさ上げ」している可能性があり、最終需要の実態を不透明にしている[cite: 9]。
これは、ドットコムバブル崩壊直前の光ファイバー網への過剰投資と極めて似た空気である[cite: 9]。

巨額インフラ投資と収益化の致命的なギャップ

Nvidiaの時価総額が5兆ドルを超え、OpenAIが1.4兆ドル規模のデータセンター投資を計画するなど、投資の桁は既に常軌を逸している[cite: 9]。
一方で、現場の企業の9割がいまだに「AI導入による生産性向上を実感できていない」という[cite: 9]。
この「巨額のインフラを建設したが、それを使って利益を出せるプレイヤーが少ない」という需給の致命的なギャップは、どこかで調整を迫られることになるだろう[cite: 9]。

バブル崩壊のトリガー：スケーリング則の限界と物理的制約

では、どこでこの過剰流動性はコケるのか。私は「スケーリング則」の限界に注目している[cite: 9]。
モデルを大きくすれば賢くなるという法則が頭打ちになり、投資効率が悪化した瞬間、資金供給は止まる[cite: 9]。
また、データセンターの消費電力が限界に達するという物理的制約も無視できない[cite: 9]。
もはや「AIなら何でも上がる」フェーズは終わった[cite: 9]。
今後は、実際にAIを駆使してコストを削り、キャッシュフローを生んでいる「実体」のあるセクターへの選別が加速するはずだ[cite: 9]。