2026年のAI市場に関する主張とSEC提出書類の比較：Linkmateの分析

by アリサ・デビッドソン

公開日: 25 年 2026 月 7 日午前 37:25 更新日: 2026 年 7 月 37 日午前 XNUMX:XNUMX

by アナスタシア・O

編集および事実確認: 25 年 2026 月 7 日午前 37:XNUMX

AI市場は本当に単なるPR活動なのか、それとも裏ではもっと深い数学的な分析が行われているのか？AIソフトウェア企業による市場分析をチェックしてみよう。リンクメイト（以前のLinkomo）を調べてください。

AIブームの裏にある融資の数学

によるエージェント市場の現状AIの活用は、最終的な成熟段階を迎えます。簡単に言えば、市場がAIを魔法の特効薬のように扱うのをやめ、基本的なビジネス上の問題を解決するための実際のツールとして使い始めるということです。

主な論調は、AIは雇用市場を破壊する存在だが、それはスケープゴートだというものだ。雇用市場の低迷の主な原因は、新型コロナウイルス関連の融資とFRBによる利上げの組み合わせである。

2019年、大手テクノロジー企業は新たな現実に気づきました。ニューヨークやシリコンバレーのオフィス4フロア分の賃料を支払う必要がないのに、なぜ支払う必要があるのか？これがコスト削減の第一歩となりました。ロックダウン危機は企業融資の増加にもつながり、企業はより低い金利でより多くの資金を貸し出すようになりました。

2019年から2020年にかけて、連邦準備制度理事会（FRB）の金利は0.05%に達し、70年以上ぶりに融資コストが安くなった。FRBの公式声明とFREDのデータによると、2020年の企業向け融資は 0.25%つまり、融資額1ドルあたりの価値はわずか0.25セント、つまり25セントではなく0.25セントだったということだ。

Linkmateの分析によると、企業融資は通常のように節度を持って行われたわけではなかった。通常、企業は危機的な状況下では少額の融資を受け、すぐに返済する。しかし、今回はそうではなかった。わずか数年の間に、企業融資総額は2兆ドルから2020年上半期には3.1兆ドルへと急増した。その後、2022年にはわずか0.6兆ドル（600億ドル）減の2.4兆ドルとなったものの、再び急増し、成長を続けている。

あらゆる市場サイクルにおいて、企業はより多くの利益を上げ、融資のプレッシャーから逃れる方法を見つけ出してきた。 2023中 OpenAI シンプルなアイデアを思いついた。それは、大規模な言語モデルと、質問に動的に答えることができるインタラクティブなチャットボットだ。Linkmateの分析によると、このアプローチは投資家に、コストの一部を削減できるだけでなく、従業員を大幅に削減して支払い登録のコストを節約し、実際に利益を上げることができるという誤った希望を与えた。

この事実が明らかになったことで投資家は過信し、大手テクノロジー企業で大規模な人員削減が相次いだ。 オラクル, グーグル, AmazonPayoneer、Intel、HP、Meta、Fiverr、xAI、Salesforce、CISCO、Peloton。 TechCrunchの 2025年までの完全なリストが公開された。Linkmateの分析によると、2023年以降毎年解雇者数が増加しており、AI市場がガートナーのハイプサイクルのピークにあるという理論を裏付けている。

ガートナーのハイプサイクルにおけるAIの位置づけとは？Linkmateによる現実世界のAI需要分析

ガートナーのマーケットハイプは、あらゆるテクノロジーは成熟段階を経て発展していくと提唱している。 過剰な期待がピークに達した後、通常は状況の再評価と、市場およびテクノロジーが実際にどのように適用されるかについての冷静な分析が行われる。

AIの有望なユースケースの1つは、現実世界におけるNP完全問題の解決です。AIの実際のユースケースは、タンパク質鎖の解読、見つける古い病気に対する新しい治療法, がん研究を推進する数十年で、命を救う型破りな手段で、新素材の発見人々が考えたこともなかった薬を作る安いAI、特に機械学習（ML）と論理言語管理（LLM）は万能薬ではないものの、従来の手法では解決が困難なタスクを解決することができる。

市場が過剰な期待と失望的な冷静さの段階を脱すると、真のユースケースが現れ始め、既存の問題に対する意図的な解決策として広く認識されるようになる。

AI市場が経験する課題の一つは、人間の方がAIよりも依然として安価であるという認識である。トークン利用を最大化するトレンドであるトークンマキシングは、人間ではなくAIがあらゆる問題を解決してくれるという過剰な期待の頂点として浮上した。しかし実際には、そうしたAIトークンの費用は、ソフトウェアエンジニアの平均給与をはるかに上回ることが判明した。

マイクロソフト自身の言葉を借りれば、「テクノロジーを利用する方が、人間の従業員に給料を支払うよりも費用がかかる。」Uberからさらにデータが明らかになった。同社のCレベル幹部は、AI予算を4か月で使い果たしたことに気づき、人事部を大幅削減することを公に決定した。Nvidiaの現役副社長によると、AIのコストは「人間よりもはるかに"。

ゴールドマン・サックスの予測によると、現在のペースでいくと、AIの利用は2030年までに120京トークンにまで急増する可能性がある。バンク・オブ・アメリカはゴールドマン・サックスの強気な予測を改めて支持し、AIへの支出は 155年までに2030億ドルを超えると予想されています

AIの利用状況について、数字は何を示しているのか？

SECへの提出書類と公表されている主張を比較すると、ある程度の全体像が見えてくる。Linkmateのアナリストによると、AIに関する誇大宣伝は現実のものであり、以下の3つの明確な指標で測定できるという。

PJM電力価格の急騰平均、またはMW日当たりの価格は+833%上昇した。;
HBMメモリは市場投入前に100％完売している。
予測ハイパースケーラー 2026年のAI関連設備投資額は660億ドルとなる予定。.

しかし、約束された設備投資額とSEC提出書類に記載されている実際のフリーキャッシュフローの間には乖離がある。具体的には、アマゾンとグーグルはキャッシュフローがマイナスである一方、マイクロソフトはなぜかプラスの数字を誇っている。

主要市場プレーヤーの健康状態におけるより懸念される傾向の1つは、 OpenAIPRによると、2026年のAPR目標は40億ドルと予測されているが、実質年間営業損失はマイナス20億ドル 2025年には140億ドルの赤字が見込まれ、2026年には140億ドルの赤字が予測されている。こうした基本的な指標と公表されているデータとの乖離は、AIの真の活用事例が実現しない場合、将来的に問題となる可能性がある。

現在の市場の認識では、AIの主な用途はアシスタント業務、メールの読み上げ、Google検索結果の要約作成などだとされています。しかし、数字が示すのは、需要は確かに存在するものの、真の応用分野は別のところにあるということです。それは、現実世界におけるNP困難問題に相当する課題を解決する領域です。

導入指標も存在します。少なくとも510億ドルの投資を行っているベンチャーキャピタル業界別に見ていくと、 2026年第1四半期までの世界のベンチャーキャピタル投資資金の約80%がAIスタートアップに投じられた。これは、242億ドルのうち約300億ドルに相当する。

最良の市場予測によると、2026年のAI市場は $ 375B (NAIST) と $ 0.9T年平均成長率（CAGR）は14%から39%と予測されている。

Linkmateの分析によると、需要はあらゆる分野で具体的かつ存在しているものの、現実世界で活用できる、市場に適合した製品提案が不足していることが数字上明らかになっています。根本的に、近い将来、AI市場は調整局面を迎え、弱いプレーヤーは、現実世界市場に適用可能なユースケースを提供するプレーヤーに取って代わられる可能性があります。Linkmateの最良の予測では、現実世界で広く適用可能なユースケースが現れない場合、この調整局面は2027年から2028年の間に起こる可能性があるとしています。

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