AIデータセンター投資の崩壊か？IBM CEOが語る「回収不能」の現実と数字で読む未来

2025年、IBMのCEOが「現行のインフラコストではAIデータセンターへの投資は絶対に回収できない」と断言したことで、AIインフラ投資の“過熱”に一石が投じられた。

1ギガワットあたり約800億ドルという建設コスト、さらに急増する電力と冷却の維持費などなどコストがかかあっていることは明白である。

一方で多くのテック企業や金融機関は、数兆ドル規模の投資を継続している。果たして、この巨額投資は回収可能なのか。

この記事では、最新の専門家レポートや電力需要予測のデータをもとに、「AIデータセンターの現実」を数値で読み解き、投資が抱えるリスクと、もし崩壊するならその条件を探る。

AIデータセンターへの過剰投資──現状と規模感

近年、AIや生成AIモデルの普及に伴い、巨大な計算能力を支えるデータセンターへの投資が加速しています。
Microsoft や Amazon、Meta など大手テック企業に加え、クラウドサービス提供者や新興AI企業まで、多方面で “ハイパースケールなインフラ拡充” が進んでいます。

2025年には、AI関連インフラの世界全体で 数兆ドル の資本支出（CapEx）が見込まれているとの報告もあります。 Reuters+2ゴールドマン・サックス+2

だが、こうした巨額投資の裏には、回収の難しさを予見する声もあります。

なぜ「回収できない」と言われるのか — 建設コストと稼働コスト

Arvind Krishna（IBM CEO）は最近、「1ギガワット級のAIデータセンターの建設には約 800億ドル が必要」と述べた。
万が一これを世界規模で 100ギガワット分建設するとすれば、それは 合計約8兆ドルの投資 に相当する。 HyperAI+1
さらに、この種のインフラは、チップや設備の陳腐化が早く、5年程度で更新または再投資を迫られる可能性がある。 HyperAI+1
設備を建てるだけでなく、「電力消費」「冷却」「運用コスト」は継続する固定費。データセンターにおいて 電力と冷却は運用コストの大部分 を占めるとされる。ウィキペディア+2ゴールドマン・サックス+2
また、運営コストだけでなく、世界的な電力インフラの供給能力や電力価格、環境規制などの外部要因もコストに影響する。

これらを踏まえると、単純に「建設すれば回収できる」という甘い前提は、すでに揺らいでいる。

電力需要の急増とインフラの限界

Goldman Sachs Research の分析では、AIデータセンターのブームにより、2030年までにデータセンター全体の電力需要が 2023年比で最大約165–175%増 に達する可能性があると予測されている。ゴールドマン・サックス+2ゴールドマン・サックス+2
また、電力需要の増加は、単に電気料金の高騰だけでなく、電力インフラの供給能力／グリッドの容量 の問題を突きつける。特に冷却や冷暖房を必要とする地域では、データセンターの集中が電力供給に対するボトルネックになる可能性も指摘されている。 Hamilton Locke - Smarter. Different.+2ワールドリソース研究所+2
加えて、水冷や熱管理システムのコスト、環境規制、電力の安定供給のためのインフラ整備など、運用にかかるコストは年々増大する見込み。 Goldman Sachs Private Wealth Management+1

結果として、想定通りの利用率・稼働率を維持できなければ、収益を圧迫される構造が見えてきます。

専門家や投資会社の見立て ― 楽観と懸念の狭間

一方で、すべての市場関係者が悲観的なわけではありません。

Goldman Sachsなど一部の投資機関は、AI／クラウド需要の継続を前提に「ハイパースケーラー（数百〜数千MW級施設を大量に運用する巨大事業者）」にとっては長期的な投資回収の可能性はある、という見解も出しています。 Goldman Sachs Asset Management+2Goldman Sachs Private Wealth Management+2

しかしながら、多くの報告も警告します。たとえばある分析では、「新設されたデータセンターは年間で数百億ドル規模の減価償却コストを抱えるが、現状の稼働率で稼げる収益はそれを大きく下回る」可能性があると指摘されています。 SoftwareSeni+1

つまり、「誰が」「どのくらい」の規模で」「どれだけ稼働させられるか」が、収益の明暗を分けるカギ です。

AIバブル崩壊のシナリオ ― “過剰供給 × 低収益率 × 電力／運用コスト高騰”

上述のデータと仮定から、次のようなシナリオが現実味を帯びます：

多くの企業が “将来のAI需要” を見越して同時に大量のデータセンターを建設
しかし実際のAI利用／クラウド需要の伸びが想定に届かず、データセンターの空き・遊休が増加
電力・冷却コスト、インフラ維持費が高止まりし、稼働率が低ければ収益を圧迫
減価償却費と運用コストで赤字が続き、新設・維持を断念する企業が増える
結果として “設備過剰 + 空き容量 + 債務負担” が業界全体のバブル崩壊につながる

特に、すべての企業が “成功する” と仮定したスケールで投資を行っていた場合、失敗の余地は大きい。

とはいえ、“すべてが崩壊” とは限らない ― 勝ち残る条件

ただし、このような悲観的なシナリオがすべて起きるわけではありません。
むしろ次のような条件を満たす事業者・環境があれば、生き残る可能性は十分あります：

ハイパースケールで需要を確保できる大手クラウド／AI企業
電力の安価かつ安定供給が可能な地域での運用
最新の冷却／省エネ技術、TCO（総所有コスト）を抑えるライフサイクル管理導入 arXiv+1
ただのAI用途だけでなく、クラウド・データストレージ・ハイパフォーマンスコンピューティングなど多様な用途で活用

つまり、“過度な期待で建てる” のではなく、現実的な収益モデルと効率運用を前提に据えたデータセンターだけが生き残る。

日本における「AIバブル → インフラ過剰投資リスク」の可能性

国内で急増するデータセンター、電力需要の激増見込み

最近の報告によれば、2024年時点で日本国内のデータセンター全体の電力消費量は約 19 TWh（テラワット時）だったものが、2034年には 57〜66 TWh にまで跳ね上がる可能性があると予測されています。これは、約3倍の成長。 RCR Wireless News+2Wood Mackenzie+2
同時に、ピーク電力需要は 6.6 GW〜7.7 GW に達し、2034年時点で国内ピーク電力の 約4% をデータセンターが占める可能性があるとの見通しも出ています。 Wood Mackenzie+1
この伸びは、クラウド／AI需要の拡大を受けた「ハイパースケール」データセンターの建設ラッシュによるものです。2025年までに日本国内で新たに追加される電力供給能力（データセンター向け）は、500 MW超と報告されています。 Yahoo!ファイナンス+1

このように、日本でも「データセンター需要の爆発」が進みつつあり、それに伴って電力需要およびインフラのひっ迫・不安定性が無視できない規模で増加しています。

電力コストと運用コストの問題 ― 日本の電力事情が足かせに

日本は化石燃料に依存する電力構造が続いており、電気料金の変動や輸入燃料の国際価格への連動が避けられません。特に近年は世界的なエネルギー価格高騰の影響を受け、電気代が上昇傾向にあるという事情があります。エネガエル+1
データセンター運営において電気代（および冷却や空調を含めた電力コスト）は、運用コストの 30〜50% を占めるという報告もあります。つまり、電力コストの上昇はセンターの収益性に直接響きます。アドバンス・キド株式会社+1
さらに、日本では「電力インフラの供給能力」と「データセンターの建設・稼働スケジュール」にズレがあるとの指摘があります。多くのデータセンターは急速に建設される一方で、新たな発電所や電力供給網の強化は、建設に7〜10年かかる例もあり、電力供給のボトルネックが懸念されているのです。 RCR Wireless News+2Energy Tracker Asia+2
また、日本国内の再生可能エネルギーやクリーン電力の供給が、データセンターの立地と必ずしも一致していないという「地理的ミスマッチ」がある、との指摘もあります。多くのデータセンターが首都圏や関西圏に集中するのに対し、再エネ施設は地方に分散している、という構造的な偏りです。 Energy Tracker Asia+1

このように、電力コストおよび供給インフラが“固定費”かつ“変動リスク”である日本では、データセンターの収益モデルは世界標準より格段にタフだと言えます。

「AIバブル → インフラ過剰投資リスク」の可能性

前回の記事で挙げたグローバルな懸念（過剰供給、電力コスト、回収不能のリスク）は、日本国内の事情を考えると、むしろ現実化しやすい状況にあります。

もし今後、AI需要の伸びが想定より鈍化したり、電力価格や規制が厳格化されたりすれば、次のようなシナリオが考えられます：

稼働率の低いデータセンターが多数発生 → 運転コストだけが重い
電力供給不安・電気料金高騰 → 運用コストが増大 → 赤字継続
建設コストの償却負担＋維持費で利益が出にくくなる → 早期閉鎖や運営見直し

つまり、「AIバブルの崩壊 → インフラ過剰 → 運営破綻」 のような構図が、グローバルよりむしろ日本国内で起きやすい、と言えるでしょう。

✅ 今はまさに“見極めの時期”

巨額のAIインフラ投資が進む中で、建設コスト・電力コスト・減価償却などを勘案すれば、すべての投資が回収できるわけではない。
特に、中小規模の企業や需要が読めない分野では“空き”や“遊休”が出るリスクが高く、これが積み重なれば AIバブル崩壊 の可能性は十分にある。
一方で、大手かつ効率運用ができる事業者は、生き残るだけでなく、長期的な利益を上げる余地もある。
今後、電力インフラの整備状況、冷却技術、運営コストの最適化、AI利用の現実的な伸びが、勝敗を分ける鍵になる。

AIは技術革新と夢を与えてくれる反面、“物理的なインフラ” と“お金の現実”によって支えられている。
今回のIBMの警鐘は、AIムーブメントに「冷静さ」を取り戻すきっかけかもしれない。

ひとりごと

金額だけ言えば、日本の一年間のGDPを超える金額が投資されている。

OpenAI の「評価額」は約 5000億ドル（約75兆円）とも数百兆円とも言われている。
一方、2025年、OpenAIは売上が拡大する一方で、多額のコストを抱えており、同年は 約90億ドル相当 の資金消費（“キャッシュバーン”）になるという試算があります。

実際は、どうなのか？　誰にもわからない。

経済市場最大のチキンレースがはじまっていると老エンジニアは思うのだが・・・