今、アメリカでは特に大きな問題になっているのが AIデータセンターの建設による大量の電力消費、騒音問題、大量の水消費の問題です。
そして、それだけ周辺住民に迷惑をかけても、雇用を生み出すことは ほぼない という状態ですので、完全に「迷惑施設」だと言ってよいでしょう。
今回AIデータセンターの建設によって、どれだけ大量の水を消費することになるのか、その懸念を報告している記事をまずはご紹介します。
↓（日本語に変換したもの）
9.3 Trillion Liters of Water: UN Report Exposes Unfathomable Footprint of Data Centers as AI Booms
（和訳開始）
9兆3000億リットルの水：国連報告書がAIブームに伴うデータセンターの計り知れないフットプリントを明らかに
データセンターを一つの国とみなした場合、2030年までに世界の電力消費量で6位にランクインする可能性がある。また、データセンターは13億人の年間必要量に相当する量の水を必要とするだろう。
人工知能（AI）は驚異的なスピードで拡大しており、数億人のユーザーに利用され、毎日数十億件のクエリを処理している。AIは今やデータセンターの成長を牽引する最も重要な要素の一つとなっている。しかし、この成長は計り知れない環境負荷を伴っており、それが国連の新たな報告書の中心テーマとなっている。
国連大学水・環境・健康研究所がまとめ、水曜日に発表したこの報告書は、さまざまな情報源からの一次データを用いて、AIの全世界における電力使用に伴う炭素、水、土地のフットプリントを定量化した。その数値は驚くべきものだ。
AI市場は今後10年間で25倍に成長し、2023年の1,890億ドルから2033年には5兆ドル近くに達すると予測されている。生成型AI（ユーザーの指示に応じてテキスト、画像、動画、音声、コードを自律的に生成するAIの分野）は、すでに世界市場の約20%を占めており、2030年までには40%に達すると見込まれている。
生成型AIが機能するには、学習のための膨大なトレーニングデータセットが必要です。これらのモデルのトレーニングは非常に多くのリソースを必要とするプロセスですが、毎日数十億件のインタラクションを処理するために必要なものに比べれば、まだましです。データセンターの稼働に必要な電力だけでなく、冷却や発電に必要な水の量、データセンター、チップ、冷却システム、土地占有、そして最終的には電子廃棄物を含むエネルギーインフラやサプライチェーンによる土地利用面積など、あらゆる面で膨大なリソースが必要となります。
この報告書によると、世界のデータセンターは2025年に約448テラワット時の電力を消費し、そのうちAIが全体の5分の1を占めると推定されている。もしデータセンターが国だとすれば、世界で11番目に大きな電力消費国となる。また、この電力量は、サハラ以南アフリカに住む13億人の年間家庭用電力需要を2.6年間賄うのに十分な量である。
この量の電力消費は膨大な二酸化炭素排出量を伴い、その量は1億8900万トンのCO2換算量に相当する。これを相殺できるのは、10年間で32億本の苗木を育てた場合のみである。
水に関して言えば、データセンターは昨年、オリンピックサイズのプール180万個分を満たすのに十分な量の水を消費した。これは、サハラ以南アフリカの6億人以上の人々の年間生活用水需要を満たすのに十分な量である。
土地面積に関して言えば、データセンターの電力需要は、グレーター・ロンドンの面積の約4.5倍に相当する。
「世間の議論では、AIは依然としてソフトウェアとして扱われることが多いが、AIはデータセンター、発電、冷却システム、送電網、チップ、鉱物、土地、水といった物理的なインフラでもある」と、同研究所の所長であり、報告書の主執筆者であるカヴェ・マダニ氏は述べた。
しかし、これらの驚異的な数字も、データセンターの電力消費におけるAIの割合が2030年までに40％にまで上昇するというシナリオに比べれば、何でもない。
そうなれば、この技術の電力消費量は世界最大級となり、AI産業は世界の電力消費量の3%を占めることになるだろう。AI関連の水消費量は9兆3000億リットルに達し、これはサハラ以南アフリカの13億人以上の人々の年間生活用水需要を1年間賄うのに十分な量だ。また、AI関連のデータセンターの敷地面積は、世界で最も人口の多い都市圏であり、3200万人以上が暮らすジャカルタ首都圏の約2倍になるだろう。
さらに、同報告書は、AIハードウェアから発生する電子廃棄物が今世紀末までに250万トンに達すると推定している。これは、毎年エッフェル塔250基を廃棄するような量に相当する。
「ここで示しているのは、おそらく氷山の一角に過ぎない」とマダニ氏はAFP通信に語った。「もっと透明性を高める必要がある。プロバイダー側がその情報を提供する必要がある。」
報告書はまた、各国政府に対し、AIプロバイダーに環境負荷の開示を義務付けること、そしてユーザー、組織、公共機関に対し、画像や動画よりもテキスト生成などの環境負荷の低いタスクや従来型の検索ツールを選択することで、AIを賢く利用することを求めている。
報告書によると、生成型AIツールをより持続可能な方法で活用するには、プロンプトと出力を簡潔に保つこと、関連するタスクをまとめて実行すること、過去の結果を再利用すること、不要な反復処理を避けることなどが挙げられる。一方、AIプロバイダーはユーザーに対して透明性を保ち、画像や動画の要求など、ユーザーの選択が大量のエネルギー消費につながる可能性がある場合は、その旨をユーザーに通知すべきである。
（和訳終了）
このように、AIデータセンターは 途方もない電力を使用するので、多くは 隣接してガス火力発電所や原子力発電所の建設と一緒に建設が進められることが多いです。
日本のソフトバンクが米国で建設しようとしているAIデータセンターも ガス発電所併設 という計画のようです。
この10ギガワットというのは 原発換算だと約10基分に相当するほどの巨大さなのですが、これを 日本政府が米国に約束した関税を15%にしてもらう代わりに３年間で米国に投資する5500億ドル(約86兆円相当)の一部にはこのソフトバンクからの投資が含まれているようで、高市の米国訪問に合わせてソフトバンクの孫正義氏も米国に行っていたのは そういうことです。
そして、今のAIブームは 明らかに 「バブル」状態であって、これが はじけるのは 間違いない と言っている経済評論家もいらっしゃいます。
その一人が吉田繁治氏で、下のビデオでは AIデータセンターの巨額な建設コストと運営コスト、そして収益が とても釣り合っていない とおっしゃられています。
（上の写真：AIデータセンターの赤字について説明している吉田繁治氏 元のビデオはこちら）
以下、吉田繁治氏のコメント一部抜粋。
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AIっていうのは、ま、有益 ですよね。役に立ちますね。私も使ってますけど、役に立つと思います。え、 ただしですね、そのAIを提供するAIデータセンターの事業が黒字である、あ、 赤字うん、黒字であるってことは別物でありました。これは今大きな赤字なんです 。え、1箇所2兆円くらいの投資がですね、AIデータセンターにかかるんですが、 大体ですね、そこがですね、6000億、 年間6000億の経費がかかります。で、1000億ぐらいの収入しかないんですよ ね。
え、6倍にユーザーが増やないとですね、黒字にならないということはAI株が 上がっているのはですね、AI期待からなんですが、そのAIデータセンターの事業 利益、事業の利益ですね、利益は、え、ま、今後ですね、永久に上がらないという風 に見解なきゃいけないんですね。ま、そういうことがですね、知られてきたんですね 。で、6月8日の月曜日日本で大きく下がったのはアドバンテスト、日本の アドバンテストです。これ半導体の検査 装置を作るところです。世界に提供してますけどね。これ東京 エレクトロンは半導体そのものではなくて の半導体の製造装置ですね。え、ということを提供するメーカーです。それからSBG はソフトバンクグループでAI関連株に、巨額投資をしてるですね、30数兆円 の投資をしてる、え、ファンドですよね。
孫正義さんです。で、え、このAI 関連株の5家であることは言うまでもない ということですね。これが下がったわけです。
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「AIバブル崩壊」を言っているのは吉田繁治氏だけではありません。
下に記事をご紹介します。
約112兆円がAI計算基盤に流入：バブル崩壊か、それとも夜明け前の淘汰か？
2026-06-07 20:35 (GMT+9)
世界のテクノロジー大手は前例のないAI計算基盤の軍拡競争を繰り広げている。2026年には上位5社のクラウドサービス事業者の設備投資だけで6900億ドル（約110.6兆円）に達する見通しだが、主要AI企業の総収入は400億ドル（約6.4兆円）に満たない。この巨大な投入産出ギャップが、市場でAIバブル論争を激化させている。記事は2000年のインターネットバブルの教訓と比較し、AI推論コストが99.7%急落したにもかかわらず「ジェボンズのパラドックス」により需要が爆発的に増加し、市場ではインフラ層からアプリケーション層への価値移行が進行中だと指摘する。同時に、CoreWeaveに代表される「ネオクラウド」勢力が計算基盤インフラのパラダイムを再構築する一方、参入障壁のないAIラッパー企業が大量に淘汰されている。これはまさにバブル崩壊と市場の自己浄化の兆候である。長期的には、この淘汰を通じて安価で巨大な計算基盤が蓄積され、AIがあらゆる産業を変革する不可逆的な物理的基盤が築かれる。
約112兆円がAI計算基盤に流入：バブル崩壊か、それとも夜明け前の淘汰か？
人工知能（AI）インフラを巡る壮大な賭けは、世界のテクノロジー産業を歴史的な岐路に立たせている。一方で、アマゾン、グーグル、メタ、マイクロソフト、オラクルの上位5社のクラウドサービス事業者だけで、2026年の設備投資は驚異の6,900億ドル（約110.6兆円）に達し、2030年までの総投資額は5.3兆ドルを突破する可能性がある。他方、OpenAIやAnthropicなど主要な純粋AI企業の2026年の総収入は、合わせても400億ドル（約6.4兆円）を超えないと予想されている。基盤層に約7,000億ドル（約112.2兆円）が投じられる一方、アプリケーション層から回収できるのは数百億ドルに過ぎない。この深刻な非対称性が、足元の市場の激しい変動の中で「AIバブル論」を再燃させている。
ブリッジウォーター・アソシエイツ創業者のレイ・ダリオ氏は、AI市場にはバブルが存在し、その水準は「比較的高い」と公然と述べている。一方、エヌビディアのジェンスン・フアンCEOは、AIには巨大な機会があり、計算能力への需要はまさに爆発の初期段階にあると、まったく逆の判断を示す。この二つの声の背後には、天文学的な投資が実際の利益に結実するのかという資本市場の深い焦りと、技術革命の初期に必然的に伴う認識のギャップが存在する。
歴史の鏡：バブルはイノベーションが支払うべき「授業料」
現在のAI熱狂は、しばしば2000年のインターネットバブルと比較される。あの狂乱の時代、社名に「.com」さえ付ければ上場して資金調達ができ、ナスダック指数は1995年から2000年の間に600%近く急騰した。その後、2年半にわたる金融嵐が襲い、ナスダックは78%近く急落、5兆ドル以上の富が蒸発した。ソフトウェア企業MicroStrategyは会計スキャンダルで1日に62%暴落し、Pets.comやWebvanなど一世を風靡した企業は直接倒産した。恐慌の中、ほとんど誰もがインターネットは詐欺だと非難した。
しかし、歴史はまったく異なる答えを示している。バブルが崩壊したのは、インターネット技術そのものに問題があったからではなく、インフラの物理的な整備速度が市場のペースに追いつかなかったからだ。当時、隆盛を極めた通信企業が巨額を投じて敷設した世界の海底光ケーブルや高密度波長分割多重ネットワークは、彼ら自身を破産に追い込んだが、これらの安価な「情報ハイウェイ」は、後にNetflix、Zoom、モバイルインターネットが台頭するための完璧な温床となった。当時の狂気的な投資がなければ、その後の動画ストリーミングの爆発やクラウドコンピューティングのインフラも存在しなかっただろう。
最も典型的な事例はアマゾンである。同社の株価は1999年の最高値107ドル（約1.7万円）から2001年には7ドル（約1,100円）まで90%以上急落した。しかし、同社は生き残った。その基盤となるビジネスロジック――「ネットワークで小売を再構築する」――が先進的な生産力の方向性に合致していたからだ。これはまさに古典的なアマラの法則である。人々は常に新技術の短期的な影響を過大評価し、その長期的な影響を深刻に過小評価する。
計算能力の「ジェボンズのパラドックス」：コスト急落がなぜ需要爆発を引き起こすのか？
2026年に目を戻すと、AI業界のロジックは繰り返されているように見えるが、バブルの構造はより複雑だ。見落とされがちな重要な点がある。AI推論コストは驚異的な速度で低下しているのだ。2023年3月、OpenAIがGPT-4を発表した際、100万トークン入力あたりの混合コストは約30ドル（約4,800円）だった。2025年4月までに、同等の知能レベルのモデルは、100万トークンあたりの価格が0.1～0.15ドル（約24円）にまで急落した。スタンフォード大学の「AI指数レポート」によると、AI推論コストはここ2年で99.7%以上下落した。
従来の線形的思考では、コスト急落は企業のAI支出減少を意味するはずだ。しかし現実は正反対で、企業のAIクラウド支出は2024年から2025年にかけて3倍に増加した。「知能」の限界費用が限りなくゼロに近づくと、AIはもはや単純なテキスト要約ではなく、AIエージェントやマルチモーダル検索拡張生成（RAG）の新時代に突入するからだ。企業はAIエージェントにコードを書かせ、数百万件の法的契約をスキャンさせ、生物学実験をシミュレートさせるために、数千回のタスクを自動でループ実行させるようになった。安価なトークンは、これまでコスト制約のために商業化できなかった膨大なロングテール需要を解き放ったのだ。
これは経済学の「ジェボンズのパラドックス」をまさに裏付けている。技術進歩が効率を向上させると、消費は減少するどころか、コスト低下によって需要がさらに拡大する。いわゆる「DeepSeekショック」を経験しても、市場はすぐに冷静さを取り戻した。アルゴリズムが最適化されればされるほど、企業がAIを採用するハードルは下がり、最終的な計算能力の総消費量は指数関数的に増加する。
バブルはすでに崩壊中：ラッパー企業の大量死とアプリケーション層への価値移行
表面的には、エヌビディアやTSMC、光モジュールやサーバー液冷装置を販売する企業が果実の大部分を享受しているように見える。しかし、市場の深層ロジックは深刻な進化を遂げつつある。AIバブルは実際にはすでに崩壊しつつある。ただ、その形は体系的な崩壊ではなく、市場の自己浄化という形を取っている。過去数年間、大量のベンチャーキャピタルが「逃す恐怖（FOMO）」に駆られ、新興企業が数十ページのPPTを書き、OpenAIのAPIをラップするだけで資金調達できた。今、潮が引くと、参入障壁がなくコンセプトだけの企業が大量に死滅しつつある。
真の超過利潤は、徐々にインフラ層からアプリケーション層へと移行している。計算能力が徐々に「インフラ化」し、水や電気のようになるにつれて、極めて低コストのトークンで垂直産業の課題を解決し、業務プロセスを再構築できるAIネイティブ企業が爆発的に成長するだろう。自動車製造業では、大手企業がエンドツーエンドのAIデジタルツイン技術を導入することで、新製品の研究開発から量産までのサイクルを35%短縮し、ライン全体の設備総合効率を18%向上させた。金融業界では、クオンツ取引、リスク管理、信用評価が完全にマルチモーダルAIエージェントによって主導され、AIはマイクロ秒単位のタイムスタンプでマクロ予測を処理している。法律、医療、監査など、高度な専門知識に依存する業界でも、AIは「ジュニアアシスタント」から「パートナーレベルの専門家」への脱皮を完了した。
新クラウドの台頭：計算基盤インフラのパラダイム再構築
この計算能力の軍拡競争の中で、「ネオクラウド（Neocloud）」と呼ばれる産業の新種が台頭している。これは、AI計算基盤が従来のクラウドコンピューティングのパラダイムから離脱する再構築を象徴している。従来のクラウドの中核的な技術障壁は分散配信と帯域管理だったが、AIクラウド時代の要求は、超大規模な計算密度の集中管理とクラスター相互接続である。何千、何万ものGPUがマイクロ秒レベルの低遅延環境で高頻度の大規模分散協調を行う必要があり、従来のクラウドが汎用業務の互換性のために設計した仮想化レイヤーは、この種のタスクでは顕著なパフォーマンス損失を生じさせる。
CoreWeaveに代表されるネオクラウド企業は、大規模顧客と5～6年の解約不能契約を結んで将来のキャッシュフローを固定し、債券市場でレバレッジ調達を行っている。その資金調達コストの急速な低下は、このモデルが資本市場に受け入れられた最も強力な証拠である。2023年に発行された最初のローンの金利は14.5%と高かったが、今年の新規ローンの金利は6.2%まで低下し、投資適格と評価された。
市場はCoreWeaveのような企業に対して深刻な誤解を抱いている。その決算上の利益率は、2025年第2四半期の12～14%から2026年上半期には1～2%へと崖のように急落した。しかし、これはビジネスモデルの破綻ではなく、古典的なインフラ投資のJカーブ効果である。現在の建設中の規模が賃貸収入を得ている規模の1倍以上であるため、利益率は必然的に圧迫される。賃貸規模の拡大に伴い、利益率は2027年末までに20%以上に回復し、長期的な安定状態では30%に迫ると予想されている。
注目すべきは、AIラボの計算能力戦略も市場構造に深く影響を与えていることだ。OpenAIは2022年から2023年にかけて早くも大規模な計算能力を確保し、潤沢な供給を維持している。一方、Anthropicは当初、無制限な調達に慎重な姿勢を取っていたが、年間収益が500億ドル（約8兆円）に急増するにつれて、基盤となる計算能力の不足が商業提供の実質的なボトルネックとなっており、現在の調達は弾力的なものから剛直な欠乏補充へと転換している。
究極の淘汰：バブル退潮後に誰が裸で泳いでいるか？
資本市場は常に短気であり、今日1ドルを投資すれば明日には10ドルを回収できることを常に望んでいる。約7,000億ドル（約112.2兆円）のインフラ投資が短期間ですべてアプリケーション側の利益に転換できない場合、市場は必然的に残酷な淘汰の波に直面する。これは、PPTで時間を稼ぐだけの投機的なラッパー企業を一掃し、真の技術的蓄積と実用的なユースケースを持つ企業を生き残らせるだろう。
淘汰の後、安価で巨大な計算能力センターと高度に最適化されたモデルアルゴリズムが、極めて低価格であらゆる産業にサービスを提供するだろう。2000年以降、人類はすべての産業がインターネットなしでは成り立たないデジタル時代を迎えた。今日、我々もまた、すべての産業がAIによって統率され、AIによって強化される知能の全盛時代へと不可逆的に突き進んでいる。バブルの喧騒の中でも、底流にある生産力のポテンシャルエネルギーには、一滴の水分も含まれていない。
シュンペーターが提唱した「創造的破壊」が常に上演されているように、AIバブルの崩壊はおそらく終局ではなく、イノベーションが必ず経験しなければならない陣痛なのだ。企業にとって、バブルを受け入れなければ、時代に粉砕される。この点は、過去20年近くのインターネット時代が繰り返し証明してきたことである。
(記事転載終了）
上の記事ではAIバブルはもうすでにはじけ始めていて、そのバブル崩壊は 1990年代後半から2000年にかけて、インターネットの普及とともに米を中心に起きた経済的な熱狂と株価の暴騰、そしてその後の崩壊 という.「comバブル」と同じで、技術革新の為、インフラの普及の為には 必ず通らなければならない「通過点」であると言っているわけですが、今進んでいる巨額のインフラ投資は とても採算が合うものにはなりそうにないわけで、世界を牛耳るグローバリスト達が 一方では節電やエコ、二酸化炭素削減等と言いながら、このデータセンターでは 全く真逆の電力と水の大量消費をやっているわけです。
AIはたしかに便利で私もよく使用していますが、私も含めて多くの一般の方は お金を払ってまで有料で使おうとは思わず、無料で使用できる範囲内で使っているだけで、有料で使用するのは AIによって人件費が削減できると想定している企業に限られてくるのでしょう。
しかし、それでは建設費のみならず、ランニングコストの元も取れない状態 ということで、ただでさえ数兆円規模と負債が多い企業であるソフトバンクは米国で発電所とAIデータセンターにそんな巨額な投資をして大丈夫なものでしょうか？メインバンクのみずほ銀行らが融資するのでしょうが、そんなに巨額な投資をして結果的に大損をした場合、バブル崩壊時と同じように、国民の税金で破綻した金融機関を救うということになって、結果的に日本国民にモロにツケが回ってくるはずです。
しかも、バブル崩壊時に日本政府が金融機関を救済するのに使った金額は38兆円規模の公的資金ですが、日経の報道では ソフトバンクたった一社のみで米データセンターに80兆円規模の投資 と言っているわけで、これはとてつもない「大博打」ではないでしょうか。