AI の大規模投資が連邦準備制度のインフレ対策を複雑化
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AI 業界のリーダーたちがインフレ抑制効果や生産性向上を主張する一方で、実際には巨額の設備投資が先行し企業導入は遅れているため、短期的なインフレ圧力と持続的な生産性ブームの欠如という現実が浮き彫りになっている。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月12日 20:32
AI深層分析
キーポイント
AI がデフレをもたらすとの楽観論
サム・アルトマン氏やイーロン・マスク氏、孫正義氏は AI の普及が知的労働のコストを劇的に下げ、価格低下と労働の軽減をもたらすと主張している。
現実との乖離とインフレ圧力
これらの楽観的な予測は実現に至っておらず、AI の経済への浸透には企業の慣性という壁があり、むしろ短期的なインフレ要因となっている。
巨額の設備投資と生産性の欠如
テック業界がデータセンターや AI インフラに多兆ドル規模の支出を続けている一方で、持続的な生産性向上を示す証拠はほとんど見られない。
AI 構築による供給網の混乱とインフレ圧力
データセンターや AI インフラへの兆ドル規模の支出が供給網を混雑させ、電気料金の値上げなどを通じてコストを上昇させている。
AI 投資の規模拡大と採用率の格差
ゴールドマン・サックスによると米国の AI 設備投資は今年 5810 億ドルに達し、2028 年には GDP の 2.8% に達すると予測されている。一方、米国企業のうち AI を利用しているのは 17〜20% で、大企業と中小企業の間に格差がある。
重要な引用
"Intelligence too cheap to meter is well within grasp,"
AI and robotics will create extreme abundance and drive down cost.
None of those dreams are close to being realized.
"For it to impact the economy, it has to be adopted by organizations. Those organizations have to realize value."
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AI の経済的効果に関する楽観論と、実際のインフラ投資や導入ペースの現実との間に明確なギャップが存在する。この報道は、技術的な進歩が即座にマクロ経済指標に反映されるわけではないという重要な示唆を含んでいる。
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ソフトバンクの孫正義CEOとOpenAIのサム・アルトマンCEOが、2025年2月3日、東京で開催された企業向けAI提案イベントに出席している。
キム・ギョンフン | ロイター
エロン・マスク氏からOpenAIのサム・アルトマンCEOに至るまで、シリコンバレーのリーダーたちは人工知能（AI）ブームがデフレ効果をもたらすと豪語してきた。
「計り知れないほど安価なインテリジェンスは、もはや遠い夢ではない」とアルトマン氏は最近書き込みしている。
世界で最も裕福な人物であり、テスラとスペースXのCEOでもあるマスク氏は、AI とロボット工学が極端な豊かさを生み出し、コストを押し下げると主張してきた。ソフトバンクの孫正義氏も価格が40%下落すると予測し、「不必要な苦行や汗をかくような労働は不要になる」と述べている。
しかし、これらの夢が実現する気配はまだない。
むしろ、AI は経済への浸透において企業の慣性という壁にぶつかりつつあり、短期的にはインフレ圧力を生み出している一方で、持続的な生産性向上の証拠もほとんど見られない。
企業の導入ペースは、一部が期待したほど速く進んでいません。一方、テック業界がデータセンターや AI インフラに投じた数兆ドル規模の支出ラッシュはサプライチェーンを混乱させました。AI 構築への投資は電気料金など特定セクターで物価上昇を招いています。本格的なリターンが実現する前にコストが積み上がっている状況です。これは、インフレ管理の方針決定を迫られる連邦準備制度理事会（FRB）にとってジレンマとなっています。
AI の即時的なコストは、潜在的なベネフィットよりも目に見えやすいと、OpenAI の首席エコノミストであるロニー・チャタージー氏は指摘します。
「経済にインパクトを与えるには、組織による採用が必要です。その組織が価値を実感できなければなりません」とチャタージー氏は語っています。
その過程で、チャタージー氏は「生産性統計のデータとして明確に見えるようになるまで、まだ少し時間がかかるでしょう」と認めています。
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ゴールドマン・サックスのリサーチによると、今年米国のAI関連設備投資は5,810億ドルに達し、全世界では最大1兆ドル規模になると推計されています。米国単独での支出は国内総生産（GDP）の1.8％を占め、同社は2028年には2.8％まで上昇すると予測しています。
国勢調査局が5月に発表した調査では、米企業の17〜20％がAIを導入していると回答しており、大企業での普及率は中小企業よりもはるかに高いことがわかりました。
ワンポイントBFGウェルズパートナーズのピーター・ボックバール氏は、AIを直近の技術主導による生産性向上ブームであるインターネットと比較しました。自動化が進んだその時代でも、米国では30年間で生産性が1.5％しか伸びなかったと指摘しています。さらに50年間を見渡せば、平均的な伸びは2.5％でした。
「インターネットに比べて、生成AIが経済にもたらす恩恵が同じレベルになると考えるのは難しい」とボックバール氏は話します。「技術は常に人々の生産性を高めてきましたが、生成AIがそれを何段階も上回るものになるのか。私たちはまだわかりません。」
‘The technology is there'
企業内部では、すでに広くAIを導入している経営陣の一部から、「業界の約束には塩を添えて受け取る必要がある」という注意の声が上がっています。
「技術自体は既に存在しています」と、同社で AI 導入を統括していた元 CIO のジュリー・アベリル氏は語ります。「問題は、大企業においてこの技術をいかに容易に活用できるかという過剰な期待にあるのです。」
ルルレモンでは、AI を活用して経営陣が製品の売れ行きが最も良い場所を予測する支援を行いました。これはチャットボットの活用とは比べ物にならないほど複雑な取り組みでした。
「大企業での導入を困難にしてきた要因は、今も変わっていません。それは『人』です」とアベリル氏は指摘します。「社員の行動変容を促し、一緒に歩みを進め、モデルへの信頼を得ることは容易ではありません。」
チャタージ氏によると、OpenAI のデータでも同様の傾向が確認されています。AI を積極的に活用するパワーユーザーは、平均的な企業に比べて 1 ヶ月あたりのトークン使用量が 8 倍に達しています。この格差は、3 ヶ月前に OpenAI が報告を発表した時点の 2 倍からさらに拡大しているといいます。
「最先端企業と一般企業の間の格差が急速に広がっています」とチャタージ氏は話します。「業務フローを AI に再構築し、働き方そのものを変革している企業ほど、高い成果を上げています。」
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AI を研究する経済学者たちは、アヴェリルが経験したような現象を「弱いリンク」と呼んでいます。これは、簡単に自動化できないタスクを指す用語です。
AI は、放射線画像の読影など特定の業務を自動化することで生産性を高めます。しかし、スタンフォード大学のチャールズ・ジョーンズ教授（AI が成長にどう影響するかを研究する第一人者で、現在は Anthropic に出向中）によれば、仕事とはタスクの束であり、自動化しやすいものとそうでないものが混在しています。
ノーベル賞受賞者の技術者であるジェフリー・ヒントン氏は 2016 年、放射線科医は 5〜10 年後には不要になると予測しました。しかし実際には、AI の導入で放射線科医の経済的価値が高まったことで、その数はむしろ増加し続けています。
ジョーンズ氏は「実は放射線科医は画像読影だけでなく、他の業務も担っており、AI ツールはその一部を自動化することで、彼らの他のスキルを補完している」と指摘しています。患者との対話や同僚との連携など、それ以外の業務こそが「弱いリンク」に分類されます。
この「弱いリンク」の存在がどれほど広範かを明確にするには、企業が AI をより大規模に導入するまで待つ必要があります。
シリコンバレーが連邦準備制度理事会（Fed）へ提言
先月、連邦準備制度理事会（Fed）議長ケビン・ワースは、AI とその経済への影響について Fed の考え方を形成するためのタスクフォースにジョーンズ氏を任命しました。このチームには、AI スタートアップに積極的な投資を行うベンチャーキャピタリストのマーク・アンドリーセン氏も参加しており、「ハイパーデフレ」時代が到来すると予測する一人です。
ジョーンズ氏やアンドリーセン氏らが数ヶ月後に報告を提出した暁には、彼らは連邦準備制度理事会（FRB）内で激しく交わされているAIに関する議論の渦中に身を投じることになる。
Warsh氏は今年11月、FRBトップに就任する前に「AIは重要なデフレ要因となり、生産性を高め米国の競争力を強化する」と記した。同氏のこの見解は、金利引き下げを求めてロビー活動を行うドナルド・トランプ大統領との関係強化にも寄与した。
しかしWarsh氏の新規の同僚たちは懐疑的だ。FRB当局者は7月、金利を3.5%〜3.75%の範囲で据え置く方針に賛成票を投じた。この決定は全会一致ではなかった。一部の当局者は、AIに起因する価格上昇を抑えるために経済を抑制する必要があると懸念を表明していた。
Anna Moneymaker | Getty Images
「データセンターへの巨額の投資は、米国人が経験している高いインフレに新たな需要要因をもたらした」とミネアポリス連邦準備銀行総裁のニール・カシュカリ氏は声明で述べ、金利引き上げを支持する異議申し立てを行った理由を説明した。
AI 向けデータセンターの建設ラッシュが、多くの米国人の電気料金の値上げに拍車をかけている。労働統計局（BLS）の消費者物価指数（CPI）によると、6 月までの過去 2 年間で家庭用電気料金は 10.1% 上昇した。これは同期間の全体的な物価上昇率 6.3% よりも速いペースだ。
他の連邦準備制度理事会（FRB）の理事たちは、高度な AI モデルを動かすために必要なサーバーの供給制約についても懸念を示している。AI 企業が Nvidia などからあらゆる半導体を買いあさっているためだ。しかし、チップメーカーは需要に応えるために生産を十分に増やすことができていない。
一部の製品の価格が急騰している。JP モルガン・チェースの試算では、ダイナミックランダムアクセスメモリ（DRAM）のコストは 2024 年と比較して今年末までに 400% 上昇する見込みだ。
CPI データによると、コンピュータソフトウェアやアクセサリーのコストは 2024 年 6 月以来 22.9% 上昇しており、そのうち過去 1 年で 17.4% の増加となっている。
こうした状況が、ウォーシュ氏の姿勢をより慎重なものに変える要因となった。FRB 議長は 7 月、企業の巨額の AI 投資が将来の成長の基盤を築いていると述べた。しかし現時点では、「供給側への影響の正確なタイミングや規模を予測するのは依然として困難だ」としている。
「コスト増とインフレ圧力は、ケビン・ウォーシュ氏の職務を本当に複雑にしている」とブークヴァール氏は指摘する。「彼は将来の生産性向上を信じているが、それに対して即座に対応することはできないのだ。」
つまり、AI は将来的には期待に応える可能性がありますが、現時点ではそのコストは非常に現実的なものです。
—CNBC の Drew Troast 氏がレポートに貢献しました。
視聴: 元トランプ政権顧問がインフレ対策のためFRBは利上げが必要だと語る
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SoftBank CEO Masayoshi Son and OpenAI CEO Sam Altman attend an event to pitch AI for businesses in Tokyo, Japan Feb. 3, 2025.
Kim Kyung-Hoon | Reuters
Silicon Valley leaders from Elon Musk to OpenAI CEO Sam Altman have hyped the deflationary effects of the artificial intelligence boom.
“Intelligence too cheap to meter is well within grasp,” Altman wrote recently.
Musk, the CEO of Tesla and SpaceX and the world’s richest person, has argued that AI and robotics will create extreme abundance and drive down cost. SoftBank’s Masayoshi Son said he expected a 40% drop in prices and that “unnecessarily hard work, sweating work, would no longer be needed.”
None of those dreams are close to being realized.
Instead, AI is hitting a wall of corporate inertia as it spreads out into the economy — causing some near-term inflation and producing little evidence of a sustained productivity boom.
Company adoption has proved slower than some of the boosters promised. Meanwhile, the tech industry’s multi-trillion-dollar spending spree on data centers and AI infrastructure has snarled supply chains. Spending to build out AI is raising prices in sectors like electricity. Costs are piling up before the full-scale payoff arrives. That poses a dilemma for the Federal Reserve, which needs to make decisions about how to manage inflation.
Some of the immediate costs of AI are easier to spot than the potential benefits, said Ronnie Chatterji, chief economist for OpenAI.
“For it to impact the economy, it has to be adopted by organizations,” Chatterji said. “Those organizations have to realize value.”
While that is happening, Chatterji acknowledged that “it’ll still be a little while before we see it sort of clearly for productivity statistics.”
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Capital expenditure on the AI buildout is expected to reach $581 billion this year in the U.S., and as much as $1 trillion globally, Goldman Sachs Research recently estimated. Spending in the U.S. alone amounts to 1.8% of gross domestic product, a share the firm estimates will rise to 2.8% by 2028.
A survey by the Census Bureau published in May found that between 17% and 20% of U.S. businesses reported using AI, which is far more prevalent at large firms than small ones.
Peter Boockvar of One Point BFG Wealth Partners compared AI to the last major tech-driven productivity boom: the internet. Even during that period of automation, the U.S. saw only a 1.5% gain in productivity over a 30-year period, Boockvar said. If you zoom out 50 years, productivity averaged 2.5%.
“To think that generative AI is going to bring that level of enhancement to the economy, relative to the internet, is tough,” Boockvar said. “Technology has always made people more productive. But is generative AI multiple step functions higher? We just don’t know.”
‘The technology is there’
Inside companies, some executives who have put AI into widespread use are cautioning that the industry’s promises need to be taken with a grain of salt.
“The reality is that the technology is there,” said Julie Averill, Lululemon’s former chief information officer, who oversaw AI adoption at the company. “The hype is around the ease of the technology in a large organization.”
Lululemon used AI to help executives predict where products would sell best. That was a lot more complicated than using a chatbot.
“The things that have always made implementations in large companies difficult still exist, which is people,” Averill said. “Getting people to change their behaviors, taking them along the journey with you, and getting them to trust the model, that’s hard.”
Chatterji said he’d seen similar patterns in OpenAI’s data. He said the power users of AI deploy it at eight times the rate of average companies, measured by tokens per user. The gap has grown from two times since OpenAI published a report on it three months ago.
“It is growing incredibly fast in terms of the gap between the frontier firms and the typical firms,” Chatterji said. “The companies that are reorganizing their workflows around it and changing the way they work around AI, they’re having more success.”
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Economists who study AI have a term for what Averill experienced: weak links. That refers to tasks that can’t be easily automated.
AI makes us more productive by automating work like reading a radiological scan — something AI can do very well. But jobs are really bundles of tasks, some more amenable to automation than others, according to Stanford professor Charles Jones, a leading scholar of how AI will affect growth. He’s now on leave at Anthropic.
The Nobel laureate technologist Geoffrey Hinton predicted in 2016 that radiologists wouldn’t be needed within five to 10 years. Instead, their numbers kept growing as AI made radiologists more valuable to the economy.
“It turns out that radiologists do more than just read scans, and AI tools complement those other skills by automating a fraction of the tasks that radiologists perform,” Jones writes. The other things radiologists do — talking to patients and working with colleagues, for instance — fall in the category of weak links.
The pervasiveness of weak links won’t be clear until companies adopt AI at a bigger scale.
Silicon Valley advises the Fed
Last month, Fed Chairman Kevin Warsh appointed Jones to a task force that will inform how the Fed thinks about AI and its effect on the economy. Venture capitalist Marc Andreessen, whose firm is aggressively backing AI startups, is also on the team, and is among those predicting an era of “hyper-deflation.”
When Jones, Andreessen and others report back in a few months, they will join a roiling debate at the Fed about AI.
The Fed needs to raise its growth forecasts to account for AI, Warsh wrote in November, before he was confirmed to the top job.
“AI will be a significant disinflationary force, increasing productivity and bolstering American competitiveness,” he wrote. It’s a position that helped his standing with President Donald Trump, who is lobbying for lower interest rates.
Warsh’s new colleagues aren’t convinced. Fed officials voted in July to leave interest rates unchanged at a range of between 3.5% and 3.75%. The decision wasn’t unanimous, as some Fed officials worried openly that they needed to restrain the economy to hold back AI-driven price increases.
President Donald Trump speaks with the new chairman of the Federal Reserve, Kevin Warsh, after a swearing-in ceremony in the East Room of the White House, in Washington, May 22, 2026.
Anna Moneymaker | Getty Images
“The massive investment in data centers has also added a new demand element to the high inflation Americans are experiencing,” Minneapolis Fed President Neel Kashkari said in a statement explaining his decision to dissent in favor of a higher interest rate.
The rush to build power-hungry data centers is contributing to rising utility bills for many Americans. Household electricity prices rose 10.1% in the two years leading up to June. That was faster than the overall 6.3% increase in prices in that period, according to consumer price index data from the Bureau of Labor Statistics.
Other Fed officials have raised concerns about supply chain constraints for the servers needed to power advanced models, as AI companies buy up all the chips they can from companies like Nvidia. Chipmakers haven’t been able to ramp up production fast enough to meet demand.
Prices on certain products have shot up. The cost of dynamic random access memory, or DRAM, will have risen by 400% by the end of the year compared to 2024, JPMorgan Chase estimates.
CPI data shows the cost of computer software and accessories has risen 22.9% since June 2024, including 17.4% in the past year.
That’s prompted Warsh to adopt a newly cautious tone. Companies’ vast AI spending is laying the groundwork for future growth, the Fed chairman said in July. But for now “the precise timing and magnitude of effects on the supply side remain hard to predict.”
“The cost and inflationary aspect is really complicating Kevin Warsh’s job,” Boockvar said. “He wants to believe in the productivity enhancements down the road — but it’s not something he can react to.”
In other words, AI may eventually live up to the hype. But for now, the costs are very real.
—* CNBC’S *Drew Troast* contributed reporting.*
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