巨額投資にもかかわらず、AIはテック業界の外で成果ゼロ
No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector
ApolloのチーフエコノミストTorsten Slok氏が、AIへの巨額投資と喧伝にもかかわらず、テック業界以外の米企業に財務的な見返りがまったく表れていないと指摘。Mag 7では労働者あたり売上高と利益率が上昇する一方、S&P 493は横ばいで、生産性向上の兆しもない。主流企業はトークン支出を成長源ではなくコストと見なし始めており、AIの物語はMag 7ではなくS&P 493で決着すると論じる。
最も重要なのは、AIが説明責任、信頼、文化、不文律、倫理的トレードオフ、公平性を理解していないという点だ。これらはすべて評判リスクを形づくり、最終的に売上成長と利益率を左右する。
HNでの議論
497- secabeen
テックセクターは全セクターの中で最もソフトウェア定義的で仮想的な分野だから、最初に変化するのは当然だ。他の業界は変化に適応するために設備投資が必要になる。
電化の歴史を見ても同じことが言える。一部の業界は素早く移行したが、真の恩恵が現れるまでには約10年間ほとんど成長しない時期があった。例えば、水力発電を前提に建てられた製粉所のような工場を考えてみよう。電動モーターを水車の代わりにただ置けばいいというわけにはいかない。サイズが合わないし、水車は外にあるし、製粉所と壁の間にスペースもない、などなど。電動モーターの特性と制約を中心に設計された新しい製粉所の建物を完全に建て直して初めて、大きな恩恵が見えてくる。
ここでも同じだ。AIとその利点・制約を前提にゼロから設計された新しい工場や新しい企業こそが、本当に大きな変化を生み出すのだ。
- fwlr
まあ、当然だよね。1セントのアスピリン製造機を作るために1兆ドル借りて、1ドルのジェネリックアスピリンと競争するなら、自分のアスピリンを99セントで売る強いインセンティブが働く。生産性の向上が見えないのは、利益のほぼすべてがAI企業の収益として吸い上げられているからだ。
こんなことを多くのエンジニアや経済学者に説明しなきゃいけないのは奇妙だけど、はっきり言っておくと、OpenAIなどは君のトークン支出が以前の人件費の1マイナスイプシロンになり、生産性が以前の1プラスイプシロンになることを望んでいる。10倍の生産性が欲しければ、トークンに9.9倍多く使えということだ。
彼らは囲い込みとレント抽出のビジネスをしていて、研究開発から生まれるどんなイノベーションも——それがどれほど本物であろうと——完全に囲い込まれ、そのビジネスに完全に曲げられる。君が生産性向上として経験するイノベーションの漏れは、彼らにとっては文字通り失われた利益として感じられるのだ。
- ttul
まだ成果が出るはずがないと思う。多くの（すべてではないにせよ）ソフトウェア企業は人員を増やさずにアウトプットを増やしている。しかし、機能が増えたソフトウェアが必ずしも経済の他の部分で即座に生産性向上を促すわけではない。その恩恵が浸透するには時間がかかる。コード作成を大幅に加速できるほど優れたモデルが使えるようになったのは2026年初頭からだ。まだこの波の最初の部分のごく初期段階にいるように感じる。
比較のためにeコマースを考えてみよう。「経済への影響」の代理指標としてAmazonの売上高を使える。1997年に上場し、その年の売上高は1億4800万ドル（ウォルマートの売上高のわずか0.14%）。2000年には売上高は27億6000万ドル（ウォルマートの1.65%）。実店舗が何かを感じ始めたのはおそらく2011年、Amazonがウォルマートの売上高の11%を超えた時だ。そしてAmazonがついにウォルマートを追い抜いたのは2025年になってからだった。
しかし、eコマースビジネスのテック業界で働いていたなら、2007年にはすでにかなり熱いものを感じていた。そしてその時点でさえ、eコマースセクターは伝統的な小売業に比べてまだ取るに足らない存在だった（約4%）。ソフトウェアは今日とてもエキサイティングで、最も素晴らしいことが起きている。それらは最終的に経済の他の部分にも浸透していくだろう。しかし、誰もが違いに気づくまでには何年もかかるだろう。
- jstanley
「コンピューター時代はどこにでも見られるが、生産性統計の中には見当たらない」——1987年
- poody
一つの業界の例として… 私たちは何年も前から学生にコンピューティングデバイスを与えてきたが、教育コストは年々上昇している。それでもスコアは下がり続けている。ここには生産性の向上はない。この結果が教育セクターに特有のものだとは思わない。多くのビジネスでは、わずかな効率化以外はほとんど何も変わらないかもしれない。針を動かすには足りないのだ。
- tapoxi
我々は非決定論的なシステムを使える。なぜなら検証ゲートとして機能するテストスイートがあるからだ。
他の業界にはそれがないので、手動検証以外にAIが嘘をついているかどうかを知る方法がない。そのため、自分でやるよりも高コストで遅くなる。
- TheAtomic
「AIは説明責任、信頼、文化、不文律、倫理的トレードオフ、公平性を理解していない。これらすべてが評判リスクを形成し、最終的に収益成長と利益率を左右する」
一瞬、彼がプライベートエクイティのことを言っているのかと思った。
- morelandjs
人々が理解していないのは、ある規模を超えると、組織とその中の人々は特定の働き方にあまりにも固く縛られてしまい、すべてをゼロから再構築しない限りほぼ修正不可能になるということだと思う。
AIが成果を上げているかどうかを知りたければ、業界や製品の種類を制御した上で、AIネイティブに構築する新興企業とそうでない企業を比較してみればいい。これは因果推論の比較としては難しいが、私が最も意味があり興味深いと思う比較だ。
- adjejmxbdjdn
この分析の問題は二つある。
1. AI以前から、米国経済は一握りのテック企業によって成長していた。他の企業は崩壊していた。
2. AI投資にもかかわらず労働者一人当たりの収益が停滞しているなら、AI投資がなかった場合の労働者一人当たりの収益がどうなるかはわからない。
3. AIが収益を改善するはずだという理由はない。AIは企業を効率化するだけではない。顧客が自社製品を置き換える能力を高めるのだ。これは個人レベルまで続く。以前ならカロリー追跡アプリを買おうと思ったかもしれないが、今はAIチャットアプリの一つを使って自分でできる。
AIはサービス全体の需要を減らし、それによって交換ベースの経済システムを自然に収縮させているのかもしれない。
- 638d127673
経験的にはこれは正しくない。$JOBでは、私は米国の小さな上場企業の経理機能を担当している。OMPやShortcutのようなツールのおかげで、チームは内部および公開報告書の作成にかかる時間を大幅に短縮できた。厳しい締め切りの中でより多くのことをこなせるだけでなく、成果物の品質も劇的に向上したのを目の当たりにしている（特に監査指摘の減少という形で）。
S&P 493の最終利益に反映されるまでには時間がかかるかもしれないが、私に関する限り、トークン支出は最高のROIの一つだ。