AI 株のパーティーは続いているが、実証データは技術革命に限界があることを示し始めている。現時点で市場はベストシナリオを織り込んでいる。しかしリスクは増大している。AI に投資しているなら、備えが必要だ。
誰もが、投資の未来は人工知能によって決定づけられると確信している。新たなモデルはより優れた判断を下し、安定的に利益を上げることを約束する。しかし、最近のある実験は実に驚くべき結果をもたらした。
昨年末、あらゆる金融新聞の一面を飾るべきだった実験が行われたが、それはほとんど注目されず、その結論が真剣に議論され始めたのは今になってからだ。研究ラボ「Nof1」は「Alpha Arena」を開催した。世界で最も高度な 6 つの AI モデル、ChatGPT、Gemini、Claude、Grok、DeepSeek、Qwen にそれぞれ 10,000 ドルの実際の資金を与え、暗号資産市場で 2 週間、単独で運用させたのだ。人間の介入は一切なし。すべての操作は公開され、監査可能だった。
結果：6 つのうち 4 つが損失を出した。OpenAI の看板モデル GPT-5 は資本の 60% 以上を失った。Google のモデル Gemini は半分以上を失った。全モデルの成功率はわずか 25% から 30% 程度にとどまり、損失のかなりの部分は、非常に人間的なもの、すなわち過剰取引、過剰な手数料の支払い、リスク管理なしのレバレッジ使用に起因していた。
では、勝った 2 つはどうだったか？ここからが最も興味深い点だ。数週間後、今度は Tesla、NVIDIA、Microsoft などの米国株を使用して実験を繰り返したところ、第 1 ラウンドの勝者は成功を再現できなかった。他のほぼすべてのモデルと同様に、赤字に転落したのだ。統計学では、これに名前がある。あるラウンドで勝った者が次のラウンドで成功を再現できない場合、測定しているのはスキルではなく、運だ。
その間、ソーシャルネットワーク X では、「誰それが ChatGPT を使って 5 分でボットを作り、何百万ドルも稼いでいる」と語るアカウントが溢れている。しかし、データは別のことを示しており、その理由を理解することは、市場で最もホットなセクターの株に何が起こり得るかを考察するための鍵の一つとなる。
AI をトレーディングに応用するという暗黙の約束は、これだった。つまり、どんな人間よりも多くの情報を処理する機械は、人間が見つけられない機会を見つけられるはずだ、と。実験は、少なくとも今日においては、それが起きていないことを示唆している。
目に見えない障壁：情報は判断力ではない
なぜ失敗するのか？ここに最も興味深い発見があり、それは別の研究から来ている。プリンストン大学などの研究者チームは、実際の市場でこれらのモデルがどの程度機能するかを測定するために、プロのアナリストが設計した試験 CryptoBench を実施した。タスクは 2 つのグループに分けられた。「情報検索」（X の価格はいくらか？、そのプロトコルはどれだけの資本を持っているか？）と「予測」（これからどうなるか？）である。
その対比は残酷だ。GPT-5 は情報検索の問題のうち 10 問中約 6 問に正解した。予測の問題では、10 問中 1 問未満だった。データを見つけるのに brilliant な同じモデルが、不確実性の下で判断を下さなければならない時には崩壊するのだ。
それが目に見えない障壁だ。言語モデルは、既存の情報を検索、要約、整理するのに非常に優れている。しかし、投資は情報の問題ではない。「判断力」の問題なのだ。データが曖昧な時にどれだけリスクを取るかを決断すること、過剰取引をしないこと、何が起こるか分からないことを認めてポジションを適切に設定すること。プロの投資家がリスク管理と呼ぶもの、つまり投資家とギャンブラーを分けるものこそが、まさにモデルが失敗した点なのである。
「しかし今回は利益がある」
ここで、あなたのポートフォリオに関わる問題に話がつながる。テクノロジーセクターのバリュエーションを正当化するために最も繰り返される議論は、「これはドットコムバブルではない。なぜなら今は実際の利益があるからだ」というものだ。そしてそれは正しい。ただし、部分的にだが。その利益がどこから来ているのかを見る価値がある。
その大部分は、テクノロジー大手の設備投資（CAPEX）から来ている。Microsoft、Amazon、Google、Meta は、2025 年の約 3,800 億ドルに対し、2026 年には 6,000 億ドル以上を AI インフラに投資する計画だ。規模感を掴むために言うと、これはアルゼンチンの GDP に匹敵する金額が、主にデータセンターとチップに、たった 1 年で費やされることになる。
そして、第二の詳細がある。その資金の多くは、閉じた回路の中で循環している。NVIDIA は OpenAI に数億ドルの投資を約束する。OpenAI は Oracle と契約し、そのデータセンターを使用する。Oracle は、そのデータセンターに NVIDIA のチップを満載する。同じ資金が同じプレイヤーの間を循環し、循環するたびに誰かの収益として計上される。専門用語では「AI 循環経済」と呼ばれ、その連鎖の一つの環が断ち切られたらどうなるのかと疑問視するアナリストが増えている。
重要なのは、利益が偽物だということではない。利益が、大手企業がこのペースで支出を続けることに依存しているということだ。そして、ここで前述の内容が関係してくる。その支出は、AI がすべてを変革するという期待によって正当化されている。これらの実験で示された限界（情報処理には優れているが、判断力は弱い）が市場認識として定着すれば、それらの企業の取締役会は株主から設備投資を抑制するよう圧力を受けることになる。そして設備投資が抑制されれば、現在セクターのバリュエーションを支えている収益の連鎖は急速に弱体化するだろう。
これにどう対処すべきか？
3 つの具体的なアイデアがある。第一に、ポートフォリオの大部分を米国テクノロジーに集中させているなら（S&P 500 に投資していれば、そうなっている。なぜなら、ごく一部の企業が指数の大部分を占めているからだ）、今こそその集中度を見直す良いタイミングだ。
第二に、注目すべき指標は NVIDIA の株価ではない。決算発表毎の Microsoft、Amazon、Google、Meta の「設備投資ガイダンス」だ。そのうちの一社でも投資計画を抑制した日には、市場は瞬時にそのメッセージを読み取るだろう。サイクルの変化を予兆するデータであり、確認するデータではないのだ。
第三に、AI を使った自動的なリターンを約束する商品はすべて疑え。地球上で最も先進的なモデルが、トップクラスの研究チームに支えられながら、単独運用で損失を出しているのであれば、Telegram で売られているボットが例外になることはない。テクノロジーは情報処理のための優れたツールになり得るが、判断力については、今のところはまだあなた自身か、プロが提供するものだ。
結論として、トレーディング分野に適用されたこの実験は、ますます明らかになりつつあることの具体例である。すなわち、人工知能の限界だ。日常的に AI を使用する私たちは、批判的思考を伴うあらゆるタスクにおいて、人間が持つ「判断力」や「創造性」が AI に欠けていることに気づいている。
技術革命は現実のものであり、現在手動で行われている多くのタスクは自動化されるだろう。
しかし、何よりも、AI が私たち全員を置き換える日は、私たちが考えているよりも遠い未来なのかもしれない。そして重要なのは、市場がそのシナリオを織り込んでいないということだ。
@InversoresClub にて公開: https://clubdeinversores.com/se-viene-la-noche-para-la-ia-lo-que-un-experimento-con-plata-real-revelo-sobre-sus-limites/
