アポロ・グローバル・マネジメント（Apollo Global Management）のチーフエコノミストであるトルステン・スロック（Torsten Slok）氏は、AIの展望における経済的格差の拡大を明らかにしました。この技術革新による経済的利益はわずか7つの大手テック企業に集中しており、S&P 500の他の企業は今のところ具体的な恩恵を受けていません。
スロック氏は最近の経済レポートの中で、従業員一人当たりの収益（インフレ調整後）と利益率が顕著に上昇しているのは「マグニフィセント・セブン（Magnificent 7）」と呼ばれるグループのみであると指摘しました。このグループには、エヌビディア（Nvidia）、テスラ（Tesla）、アマゾン（Amazon）、マイクロソフト（Microsoft）、グーグル/アルファベット（Google/Alphabet）、アップル（Apple）、メタ（Meta）が含まれます。対照的に、同レポートではS&P 500の残りの企業を「S&P 493」と呼び、生成AIや大規模言語モデル（LLMs）の具体的な影響を受けることなく、従業員一人当たりの収益と利益率の両面で停滞に苦しんでいると述べています。
スタートアップと伝統的企業の支出格差
報告書は支出行動の乖離についても言及しています。ベンチャーキャピタルから支援を受ける企業が高度なモデルのための「トークン」への支出を増やし続ける一方で、伝統的な企業は必要としない可能性のあるモデルに多額の費用を支払うことを躊躇しており、AIのコストを将来の成長エンジンではなく、利益率を圧迫する財務的負担として扱っています。
なぜ技術が全員の利益に直結しないのか
スロック氏の見解によれば、その根本的な理由は、AIが現在強力な「計算機」として機能しているものの、ビジネスを実際に運営するために必要な要素を欠いている点にあります。それには、判断に基づく意思決定能力、責任の理解、信頼の構築、企業文化の管理、倫理的ジレンマへの対処などが含まれます。これらの要素こそが評判リスクを形成し、最終的に収益の成長と利益率を牽引するものです。
相反する見通しと投資リスク
これらのデータは、巨額投資の持続可能性に対する懸念を引き起こしています。ガートナー（Gartner）は、AIインフラへの3.5兆ドルを超える投資が2030年末までに評価損（Write-downs）に直面する可能性があると予測しました。しかし、ゴールドマン・サックス（Goldman Sachs）のエコノミストであるヤン・ハッチウス（Jan Hatzius）氏は、より楽観的な見方を示しており、これらの投資は最終的に生産性レベルを引き上げ、経済全体で利益をもたらすだろうと強調しています。