支出

ロイター社によるLSEGのコンセンサス予測データの分析によれば、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta、Oracle の5社は、AI投資によるキャッシュフローの圧力に直面しています。現在の軌道に従えば、2027年までに、これらの企業の合計資本支出は、生成される自由キャッシュフローを超えると予測されています。データによると、これらの企業の2027年の年間営業キャッシュフローは2025年と比べて約3400億ドル増加する見込みですが、資本支出は約5340億ドル増加する見込みで、キャッシュフローが1ドル増えるごとに追加投資が約1.57ドル必要となります。その中でOracleの圧力が最も顕著で、資本支出が営業キャッシュフローに占める割合は2022会計年度の47%から2026会計年度（5月末時点）には174%に上昇し、年間資本支出は557億ドルに達する一方で、営業キャッシュフローは320億ドルにとどまり、同社の株価は年内に36%下落しました。Amazonの第一四半期の自由キャッシュフローも12億ドルに減少しました。アナリストは、今後2～3年の間にAIが収益の大幅な成長を促進せず、利益を拡大し、キャッシュフローを改善できない場合、市場は投資サイクルが過剰であったかどうかを疑問視し始めるだろうと指摘しています。Alphabetは今週水曜日に最初に決算を発表し、市場はそのクラウドおよびAI収入が支出の増加に追いつくかどうかに注目しています。

The Kobeissi Letter による予測データによれば、AI 分野への投資熱がアメリカ経済構造を再構築しています。2027 年までに、Google の親会社である Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle のこの五大テクノロジー企業の AI 分野への資本支出は、アメリカの国内総生産（GDP）の約 3.2% に達する見込みです。この予測が最終的に実現すれば、アメリカの歴史において、年間 AI 資本支出が国家防衛支出を初めて上回ることになります（来年の防衛支出は GDP の約 2.7% を占めると予想されています）。データによれば、今年（2026 年）この五社の AI 資本支出は 8000 億ドルを突破する見込みで、GDP に占める比率は 2025 年の 1.5% から急激に上昇し、約 2.5% に達し、防衛支出の評価額である約 2.7% に迫っています。そして 2027 年までには、この数字はさらに急増し、記録的な 1.1 兆ドルに達する見込みです。

央视财经の報道によると、テスラ社は今月6日から従業員の人工知能ツールに対する支出を制限することになります。類似の措置は他の多くのアメリカのテクノロジー企業でも採用されています。報道によれば、テスラは従業員に内部メモを送付し、7月6日から各従業員のAIツールに対する週ごとの支出上限を200ドルとし、超過分は上司の承認が必要であると発表しました。ただし、テスラの従業員がマスク氏のxAIのGrokモデルを使用する場合は200ドルの制限には含まれません。Grokはテスラの従業員の間での受け入れが低く、大多数の従業員は依然としてAnthropicのClaudeを使用することを選んでいます。

FinanceFeedsによると、バイナンスはその年間コンプライアンス支出が約3億ドルに達し、2025年から2026年第1四半期の間に内部システムが潜在的な詐欺額を105.3億ドル遮断し、540万人以上のユーザーを保護したと述べています。バイナンスは現在、約1500人のコンプライアンススタッフを擁し、その規模は大手金融機関に近づいています。2021年以来、この取引所は82億ドル以上のユーザー資産を回収し、313,653件の法執行機関からのリクエストを処理しました。この開示は、バイナンスが規制の圧力に直面している時期に行われており、欧州のMiCA規制は取引所に認可を取得させるか、サービスを停止させることを強制しています。バイナンスはEUの多国間規制の抵抗に直面しています。バイナンスはコンプライアンスがコアオペレーション機能となっており、AI駆動のシステムと20以上のAIセキュリティツールを使用して取引監視と詐欺検出を行っていると述べていますが、コンプライアンス支出自体は、ガバナンス、リスク文化、制裁管理に関する規制当局の包括的な要求を満たすには不十分である可能性があります。

金融テクノロジー企業 Ramp の経済実験室は、新しい Ramp AI 採用指数レポートを発表しました。7 万を超えるアメリカの企業顧客の支出データ分析に基づき、企業向け AI 採用率は Anthropic が 2.5 ポイント増加し 41% となり、正式に微減して 39.5% の OpenAI を上回り、ビジネスアプリケーション分野でのリーダーシップを確立しました。レポートは「AI を深く採用する」企業の支出トレンドを重点的に分析しています。データによると、上位 1% の企業は、従業員一人あたり毎月 7449 ドルの AI 費用を支出しており、この数字は先月も 14.1% の増加を実現しました。一方、上位 10% の企業の一人当たりの月間支出は 611 ドルであり、中位数の企業はわずか 11.38 ドル（単一の基本サブスクリプションコストに相当）です。さらに、研究は、AI を深く応用している企業には「ベンダーロックイン」の現象が存在せず、一般的に複数の最先端大規模モデル、オープンプラットフォーム、および垂直型 AI ソリューションを同時に採用していることを指摘しています。企業はコスト圧力に直面する中で、よりコストパフォーマンスの高いモデル（例：DeepSeek）を試み始めていますが、全体的な AI 支出は依然として上昇傾向にあります。

CoinbaseのCEOブライアン・アームストロングは、AIコスト最適化に関する最新の進展を紹介する投稿を行いました。アームストロングは、AIの使用量とトークン消費が継続的に増加する中で、コストを管理する鍵は従業員の使用を制限したり、頻繁に予算リマインダーを送信することではなく、デフォルトモデルの選択、タスクルーティングメカニズム、キャッシュ戦略を最適化することだと述べました。彼は、Coinbaseが内部LLMゲートウェイを通じてGLM 5.2、Kimi 2.7などのオープンウェイトモデルをデフォルトオプションとして試みていることを明らかにしましたが、エンジニアが具体的なタスクのニーズに応じて他のモデルを選択することも許可しています。データによると、会社の91%の従業員はAI使用の上限に達したことがないため、Coinbaseはクォータを厳しくすることを選択せず、より低コストのモデルソリューションを通じて全体の効率を向上させています。モデルルーティングに関して、Coinbaseはプロンプトを前処理し、キャッシュヒット率や異なるモデルの価格状況を組み合わせて、タスクを最も適切なモデルに自動的に割り当てます。アームストロングは、計画や推論などの複雑なタスクには最先端モデルのサポートが必要かもしれないが、実行系のタスクは必ずしもコストの高いモデルを呼び出す必要はないと考えています。将来的には、モデル選択プロセスはより多くAIによって自動的に行われるべきであり、人工的な意思決定に依存すべきではないと述べました。さらに、彼はキャッシュヒット率がAIコストに影響を与える重要な要素の一つであることを指摘しました。Coinbaseはリクエストプロセスにキャッシュ認識メカニズムを組み込み、歴史的な結果の再利用率を向上させています。LibreChatの例を挙げると、キャッシュソリューションを最適化した後、そのキャッシュヒット率は5%から60%に向上しました。アームストロングはまた、会社がエンジニアに対して文脈をできるだけ簡潔に保つよう求めていることを述べました。これには、タスクを切り替える際に新しいセッションを開始すること、ファイルの文脈範囲を縮小すること、未使用のツールを閉じることなどが含まれ、不要なトークン消費を減らすことを目的としています。彼によれば、これらの措置を通じて、CoinbaseはAI支出を約50%削減することに成功し、同時にトークン使用量は依然として増加を維持しています。

IBMのCEO、アーヴィンド・クリシュナは最近のインタビューで、競合他社が汎用人工知能（AGI）を追求するための巨額の資本支出に対して深刻な疑問を呈しました。クリシュナは、現在1ギガワットのデータセンターを構築するコストは約800億ドルであると推定しています。もし業界全体がAGIを実現するために100ギガワットの計算能力を展開する場合、総資本支出は8兆ドルに達することになります。彼は、これは企業が8000億ドルの利益を生み出さなければ利息を支払うことすらできないことを意味し、ビジネスの論理から見て投資回収は全く実現不可能であると指摘しました。さらに、クリシュナは、現在知られている大規模言語モデル（LLM）技術に依存してAGIを実現する可能性は極めて低い（0%から1%）と考えており、知識とLLMを融合するための基盤技術の突破がなければならないと述べています。AGIの短期的な実現には悲観的な見方を持っていますが、生成AIが企業に数兆ドルの生産性価値をもたらすことを認めています。

江卓尔は、MicroStrategy（MSTR）が現在約550億ドルのBitcoin資産を保有しており、これに対してSTRC優先株の年間約17億ドルの配当支出があると述べています。理論的には、BTCを売却することで約32年分の配当需要をカバーできるとしています。STRCは優先株であり、債務工具ではないため、従来の意味での強制的な元本返済の圧力は存在しません。財務構造から見ると、MSTRは「強制清算型のレバレッジリスク」や短期的な支払い危機に直面していません。しかし、関連する表現自体は、市場がその長期的なキャッシュフローと暗号資産のボラティリティに対する懸念が高まっていることを反映しています。現在、STRCには明らかな割引ボラティリティが見られ、再融資能力が制限されています。さらに、MSTRは最近、BTCの増持過程で普通株の増発などによりより多く依存しており（mNAVが1未満の時には1株あたりの含有量が希薄化する可能性があります）、この戦略は長期的に持続可能ではありません。江卓尔は、たとえMSTRが実際にBTCを売却して配当を支払う規模が市場全体に対してそれほど大きくないとしても、その象徴的な意味合いがより重要であり、市場の信頼に圧力をかけ、投資家が「長期的な受動的な売却」の可能性を再評価させるかもしれないと述べています。この構造に対する市場の理解は一様ではなく、この認識の違い自体が期待や感情に影響を与える重要な要因となる可能性があります。

彭博社の情報筋によると、マイクロソフトは中米の人工知能分野での競争が激化しているにもかかわらず、中国企業にOpenAIモデルを販売することでかなりのビジネスを築いているとのことです。その中で、バイトダンスは近年マイクロソフトの最大の人工知能顧客の一つであり、主にOpenAIモデルを使用しています。情報筋によれば、バイトダンスのマイクロソフトの人工知能およびクラウドサービスへの年間支出は10億ドルを超えると予想されています。

ロイター通信によると、取引プラットフォームの Robinhood は火曜日に約 10% のフルタイム従業員を削減することを発表し、フラットな管理層を通じて会社の運営効率をさらに向上させることを目指しています。Robinhood の CEO Vlad Tenev は、現在の会社の業務状況は非常に強力であるが、機関の階層が過度に重くなることを避ける必要があり、チームをスリムで高い集中力を保つ必要があると述べました。報道によると、今回の人員削減は、今年の第2四半期に約 2000 万ドルの従業員解雇費用および福利厚生再編費用、さらに約 800 万ドルの株式報酬支出を生じると予想されています。データによると、6月以降、Robinhood プラットフォームの株式、オプション、予測市場の1日あたりの取引量はすべて記録的な水準に達しています。

BusinessInsider の報道によると、億万長者投資家でヘッジファンド Third Point の創設者である Dan Loeb は、ポッドキャスト番組で現在の市場における人工知能（AI）に対する「バブル論」の懸念が過度に誇張されていると述べ、AI 業界の発展段階はインターネットバブルの時期とは全く異なると指摘しました。Loeb は、Alphabet、Microsoft、Amazon、Meta を含むテクノロジーの巨人たちが今年合計で 7000 億ドル以上の資本支出を行い、来年には 1 兆ドルに達する可能性があると述べ、その大部分が AI インフラの構築に使われるとしています。彼は、これらの資本支出がリターンを生むことを信じないのであれば、企業が「無駄にお金を燃やしている」と考えることになるが、現在これらの企業は強力な収益性を持ち、キャッシュフローも豊富で、自らのバランスシートを基に投資を支えることができると述べました。Loeb は、これはインターネットバブルの時期の「評価がファンダメンタルズから乖離している」状況とは異なり、伝統的な意味での評価バブルを構成しないと強調しました。また、Anthropic などの AI 企業が急速に収益を伸ばし、製品の応用が加速していることを挙げ、業界が依然として初期の拡張段階にあることを示しています。報道によると、Anthropic の最新の資金調達における評価額は 9650 億ドルに近づいており、年換算収益は 140 億ドルから 470 億ドルに急増し、市場の AI 商業化の潜在能力に対する信頼をさらに強化しています。しかし、市場には Michael Burry を含む一部の投資家が AI の評価が過熱していることに懸念を示し、巨額の投資が相応のリターンを得るのが難しい可能性があると考えています。Loeb は、「私たちはまだ AI の発展の表面に触れていない」と述べ、現在は長期的な成長の初期段階にあると考えています。

2026年中の多くのデータは、AIツールが大量の隠れたコストを生み出していることを示しています。Entelligence AIによる2,444社の調査では、1ドルのAI支出のうち0.44ドルが脆弱性の修正に、0.27ドルがAI生成コードの再作成に、0.11ドルが監査と統合の遅延に消費されていることがわかりました。Lightrunの2026年報告は、43%のAI生成コードが品質チェックを通過した後も、プロダクション環境で手動デバッグが必要であると指摘しており、調査に回答したエンジニアリング責任者は、展開されたAIの成果に完全に信頼を寄せている者はいませんでした。インフラ面では、Oracleは約1,080億ドルの総負債を累積しており、2026年にはAIデータセンターの建設のために500億ドルを新たに調達する予定です。自由キャッシュフローは約負130億ドルに近く、5530億ドルの未処理注文のうち3,000億ドル以上が昨年約140億ドルの損失を出したOpenAIに集中しています。人材面では、OKXのCEO Stax Xuは、AIエージェントが実行を加速する一方で、成果の出力ではなく印象管理に依存する従業員を露呈させたと述べており、取引所は現在、AIの熟練度を従業員評価システムに組み込んでいます。

ビットコインマイニング企業 MARA Holdings は 2025 会計年度に CEO フレッド・ティールの個人セキュリティ支出として約 430 万ドルを計上しており、その中には 43.078 万ドルの車両防弾改装費用やボディーガード、住宅セキュリティ施設などの費用が含まれています。アメリカの SEC に提出された書類によると、MARA は CFO サルマン・カーンにも約 390 万ドルのセキュリティ支出を提供しており、その中には 43.838 万ドルの車両防弾費用が含まれています。報道によると、暗号業界の幹部や投資家に対する「レンチ攻撃」事件が増加する中、暗号企業は幹部の実体安全への投資を大幅に増加させています。いわゆる「レンチ攻撃」とは、通常、誘拐、暴力、または脅迫の手段を通じて被害者に私鍵やアカウント権限を渡させることを指します。データによると、2025 年には世界で確認された 72 件の暗号関連の実体脅迫事件があり、前年比で 75% 増加しています。その中でフランスでは 19 件が発生しており、世界で最も多いです。

金十データの報道によると、メモリチップのコストが上昇し、バイトダンスが人工知能（AI）の展開を加速させる中、同社は今年のAIインフラ支出計画を25%増の2000億元に引き上げた。

金十の報道によると、連邦準備制度のグールスビーは、GDPの成長が予想外に強力であり、消費者支出も着実に進んでいると述べました。

Gateの市場データによると、Meta Platformsの米国株のプレマーケット取引は7.2%下落しました。これは、同社が資本支出の予想を引き上げ、規制リスクを警告したためです。

Skyは国庫収入配分メカニズムの全面改革を提案しました。創設者Rune Christensenは、Genesis CapitalがGroveに移転するにつれて、Skyが正式に創世資本化段階を終了したことを発表しました。それ以前の不定期で、ガバナンスによって決定される資本配分は終了しました。提案は国庫管理機能（TMF）を五段階の条件の滝式構造から四段階の固定配分構造に簡素化し、安全性と維持、全体のバックアップ資本、スマートバーンエンジン、USDSのステーキング報酬をカバーし、いくつかの遺留メカニズムを廃止しました。この動きはSkyの急速な拡張の時期に行われ、USDSの供給量は約116億ドルに達し、第三の大規模なステーブルコインとなりました。以前、SkyコミュニティはステーブルコインインキュベーターObexを通じて最大25億ドルの配分を承認し、4月にAvalanche上でネイティブUSDSをローンチしました。