この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Jeovons or Bust
爆発的なAI需要、その意味を読み解く
一昔前、石炭利用効率の向上がむしろ総消費量を押し上げる現象を観察した経済学者ウィリアム・ジェヴォンズ。
彼の名を冠する「ジェヴォンズのパラドックス」は、テクノロジーの進歩と消費の増大という相反する現象を説明する鍵概念です。
今回紹介する記事“Jeovons or Bust”は、現代AIの消費現象にこの視点を持ち込み、AIインフラ投資ラッシュは一時的なバブルか、持続的成長の扉を開く“パラドックス効果”なのかと問いかけています。
AI・生成系モデルの基盤となるGPUや計算資源への投資が加速し、消費量（トークン消費）は天文学的なスケールへ急騰。
これを受けて、「これは単なる一過性ブームなのか、それとも新しい経済成長のパラダイムなのか？」
──嗅覚鋭い投資家・テクノロジストでなくとも、この問いは無視できません。
記事が指摘するAI需要増大の現実
記事の冒頭で強調されるのは、「技術進歩が需要の“質と量”の爆発を引き起こす」という根源的事実です。
These figures are “illustrative,” but you get the idea: this is Jevons in full-effect. Increased efficiency drives increased demand.
つまり、効率化そのものが消費量をさらに底上げしてしまう「ジェヴォンズ現象」が、AI業界でも如実に表れているという指摘です。
Googleのトークン消費量はわずか1年で50倍、2024年11月には月間1.3 Quadrillion（一千兆）トークンと前代未聞の数値が報告されています。
しかも単に消費“量”が増えているだけでなく、「$/million tokens is about a third of what it was in February, while tokens consumed has quintupled over that same period.」と記されている通り、価格が下がる一方で有償消費量も一気に跳ね上がるというダイナミクスまで再現されています。
テクノロジー発展と需要爆発、その“裏の構図”を解剖
AIが消費インフラの中心に組み込まれつつある現在、「消費増＝持続的成長」なのか、「バブル後の瓦解」なのかを見極めることが重要です。
記事は一方で「capex binge that ends badly（設備投資のバブルで終わるのでは）」という懸念も正直に提示しています。
歴史を振り返れば、米国シェール革命の熱狂は数年でキャッシュフローが急減し、多くの投資家が撤退を余儀なくされるという結末に。
この“シャレルバブル”との構造的類似を挙げたうえで、現在のクラウドGPU投資も、消費・収益の成長が真に持続するか不明であると冷静に指摘しています。
一方で記事はエネルギー革命時代や過去の計算機発展との比較にも言及。
「当時、石油の新規利用法など予想もしなかった」としながら、「思いもよらぬ新規用途が後から追いついてくる」という“創発現象”こそが技術進化の本質だと示唆します。
これは、“AIがAI自身のユースケースを見出してしまう”という現代的な問いにも通じています。
“ジェヴォンズ再来”現象への考察：果たしてどこまで普遍的か？
私たちは「効率化によって需給がどこまでも膨張できる」と単純に信じてよいのでしょうか。
記事が示唆するのは「過去のパターンが将来も継続する保証などない」という現実主義です。
たとえば、計算料金が下がるほど需要が加速度的に伸びる段階は、まだ市場に多数の“未充足ユースケース”が眠っているから起きやすい現象です。
しかし過去、ストリーミングサービスやスマートフォンも初期は指数関数的に成長しましたが、やがて“利用可能者の限界”や新たなボトルネック（たとえばソフトウェアの品質やユースケースの枯渇）に到達し、成長速度が落ち着く局面を迎えています。
AIの場合、現時点では「新たな消費」がたえまなく生み出されるフェーズにありますが、
全人類が“AIトークン”を使い倒した暁には、「効率が上がっても需要はもう付き合えません！」という時期も遠い未来に待っているはずです。
また、記事文中にも登場する「本当にそのAI消費は“お金を生む利用”になっているのか？」という問いも重要です。
B2BクラウドのMRR（継続収益）は一応増えているものの、まだ全体に対する割合は1〜5%程度。
「巨大なAI需要で総クラウド収益全体が“数倍”に成長するかはまだ見えない」わけです。
加えて、AIの基盤投資（GPU, サーバー, 電力）はハード資産ゆえに、過剰投資の見返りが得られないリスクは常につきまといます。
記事が警告する「every shortage becomes a glut（全ての不足は過剰に転ずる）」は、半導体やクラウド投資にも完全に当てはまります。
新時代を読み解くヒント：AI消費拡大の“質”を見る
上記のような背景を踏まえると、「安易に楽観視せず、需要の“質”・収益構造・ユースケースの多様化」を冷静に追い続ける必要があります。
記事が「6/10の急成長OSSプロジェクトはAI関連」と記すように、開発コミュニティの盛り上がりはたしかに本物。
しかも「AIエージェントがAI自体を利用して新たなユースケースを生み出す」ような循環も萌芽しており、創発的な市場成長の可能性は無視できません。
一方で、過去のテクノロジーバブルの教訓――「初期の成長期に最も利益を得た投資家は、成長曲線が頂点を越えたタイミングで冷静にリスクを見極めた者」という事実も記憶に留めるべきです。
消費単価の低下がイノベーションを加速させる一方で、過剰投資や“過大な成長期待”には常に慎重な視座が求められる、と言えるでしょう。
結語：“成長の論理”を見極めるために私たちができること
AIクラウド・基盤モデルの需要は現段階では未曾有の拡大を見せています。
これは技術進歩（効率化）が市場需要をブーストする“ジェヴォンズ再来”のリアルな証左であり目を見張るものがあります。
しかし、歴史的に見れば「全てのバブルは割れる」「新たな需要はやがて飽和に近づく」「効率化が必ずしも限界なき市場拡大を生むとは限らない」という、やや苦い真実も同時に胸に刻むべきです。
成長の持続性を見極めるには、「単なる消費量」だけでなく、その消費の“収益化可能性”や産業全体への付加価値、そしてどこまで社会実装・ユースケースの多様性が生まれるか？といった“質的側面”の評価が不可欠です。
読者の皆さまも、AI分野のニュースや統計を参照する際は「今後、どのような質的変化が消費構造にもたらされるか？」という観点を基準にしてみてください。
それがイノベーションの本質を見抜く最良の訓練となるでしょう。
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