アマゾン、アジアのAIの未来に400億ドルを投じる――その賭けは実を結ぶか？
テック大手はクラウド事業拡大による莫大な経済的利益を約束するが、投資家はその算段に懐疑的だ。
韓国・慶州発 — アマゾンは水曜日、アジア太平洋経済協力会議（APEC）サミットで衝撃的な発表を行った。同社は今後4年間で、地域の14か国にわたりクラウドおよびAIインフラに400億ドルを投じるというものだ。しかし、驚くべきはそれだけではない。同社は、この投資によって2028年までに米国経済に450億ドルが注入されると主張している。
素晴らしい話に聞こえるだろうか？ウォール街は慎重な姿勢を見せている。投資家は、この巨額な賭けが実際に利益をもたらすのか、それともAIの経済的約束がいかに不安定であるかを露呈するだけなのかを見極めたいと考えている。
AWSのマット・ガーマンCEOは、この複数年にわたるインフラ構築を、地域のインフラと米国製テクノロジーの輸出が合致するウィンウィンの関係として売り込んだ。しかし、その華やかなプレゼンテーションの裏には、30％の市場シェアを必死に守りながら、設備投資に巨額の資金を投じ続けているハイパースケーラーの姿がある。今年だけで1200億ドルもの支出だ。この支出額は、今や米国のGDP成長を牽引する従来の個人消費活動に匹敵する。
あるアナリストは、大手投資家の間で回覧されているメモの中で、「これは海外設備投資の衣をまとった輸出の話だ」と手厳しく指摘した。さらに、450億ドルのGDP押し上げ効果はもっともらしく聞こえるが、それはアマゾン自身の予測であり、独立した評価ではないと付け加えた。つまり、額面通りに受け取るなということだ。
投資の論理を読み解く
アマゾンの楽観的な経済予測は、3つの大きな前提に基づいている。第一に、世界中の人々が米国の研究所で開発されたアメリカ製AI技術を採用するだろうということ。第二に、研究開発と運用において、高賃金の国内雇用が大量に創出されるだろうということ。第三に、NvidiaのGPUやアマゾンのTrainiumチップといった米国製クラウド機器の需要が急増するだろうということだ。
また、別途のコミットメントもある。アマゾンは2031年までにソウル近郊のAIデータセンターに「少なくとも50億ドル」を投じ、韓国を世界のAIハブのトップ3の一つにすることを目指している。
この見解が全く的外れというわけではない。パンテオン・マクロエコノミクスは、AI関連投資が2025年初頭に米国のGDP成長率を約0.5パーセンテージポイント押し上げたと分析している。データセンターの建設が国の経済指標を動かしたのはこれが初めてだ。アマゾンのクラウド部門だけでも、アンソロピックのAIモデルを動かすために約100万個のTrainium2チップを使用する計画だ。実際の需要は確かに存在する。
しかし、ウォール街で流通している冷静な分析は異なる見方を示している。保守的なモデルでは、APECへの投資は2029年までに定常状態でAWSの年間売上を「80億～100億ドル」増加させるにとどまるとされる。30～32％の営業利益率を考慮すると、それは「24億～32億ドルのAWSの営業利益増」を生み出すが、年間1200億ドルを超える事業規模に対し、これは「重要ではあるが、変革をもたらすほどではない」としている。
あるアナリストは、「BedrockやTrainiumの採用率が期待を上回れば上振れの可能性はあるが、稼働率を達成できなかったり、送電網接続で滞ったりすれば、投資回収は遅れるだろう」と指摘した。
誰も語らない電力問題
ここで、宣伝の誇大広告が冷徹な現実、すなわち電力問題に衝突する。投資家にとって価値のあるプロジェクトと、高価な失敗を分けるのは、もはや高度なアルゴリズムではなく、電力供給と許認可の問題となっているのだ。
国際エネルギー機関（IEA）は、データセンターの電力需要が2030年までに約2倍になると予測している。これらの施設は、世界の電力消費量の約3％を占めるようになるだろう。送電網の容量、送電インフラ、そして冷却システム用の水利権が、AI拡大を阻む主要なボトルネックとなっている。だからこそ、韓国の国家を挙げた協調的支援が非常に重要なのだ。
「確実な再生可能エネルギー、送電網、水利権を確保した地域が、必然的にAIハブとなるだろう」と、投資分析は警告している。賢明な投資家は、「ラックの設置数だけでなく、電力購入契約（PPA）の締結状況や変圧器の納期を、収益能力の先行指標として注視すべきだ」としている。
電力不足が、アマゾンが政府との提携を重視する理由を説明している。韓国の支援策は、AIインフラを優先するための国家レベルでの協調を示唆している。これは、収益を生み出すデータセンターと、いつまでも送電網接続を待つ座礁資産とを分ける、規制上の連携を意味する。
インフラの遅延は、投資の論拠における「最大のリスク」である。競合からの圧力や規制当局からの反発さえも、その次に来る。電力供給や許認可の遅れは、高価なGPUを遊休状態にさせ、クラウドインフラの一般的な投資回収期間である3～5年を大幅に超えて、キャッシュフローの回収期間を長引かせる可能性がある。
熾烈な市場での防衛戦
アマゾンのAPECでの事業拡大は、真空状態の中で行われているわけではない。競争は激化し、成長は鈍化している。AWSの2025年第2四半期（Q2）の売上は前年同期比19％増だった。これは好調に聞こえるが、マイクロソフトのAzureが、その主要なOfficeスイートにAI機能をバンドルすることで約30％成長したことを考えればそうでもない。Google Cloudもまた、より安価なカスタムテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）を通じてスタートアップ企業からの支持を集めている。
投資分析は、この海外展開を「レイテンシ（遅延）の短縮、主権規則への対応、そして次なるAI推論/エージェントワークロードの獲得」と捉えている。成功は、現時点での市場シェア維持よりも、「プラットフォームの基本要素」、すなわちベクトルデータベース、オーケストレーションツール、ガードレール、そして複数のAIシステムを顧客に接続するBedrockモデルハブを獲得することにかかっている。
ある市場オブザーバーはソーシャルメディア上でそれを的確に表現した。「これは防衛的な勝利だ…彼らが優れているからではなく、AnthropicがGoogleに行かないようにするためのものだ。」
この防衛的な姿勢は、アマゾンの広範な苦戦を反映している。同社は最近、競争優位を取り戻すためにAWSの上級幹部を刷新するとともに、数千人規模の従業員に影響する人員削減を発表した。ソーシャルメディア上の批評家たちは、企業がAIに数十億ドルを投じる一方で、AIが失業を生み出しているという皮肉を指摘している。
地政学と巨大テック企業の交錯
アマゾンは、この投資を米国の外交政策目標に明確に結びつけている。2025年7月の大統領令は、「アメリカ製AI技術スタック」の輸出を推進し、アマゾンが構想する統合された技術サプライチェーンにおける政策的摩擦を緩和する。同社は、その国際事業を「コンピューティングからモデル、展開に至るまで、セキュアで信頼できるデジタルインフラにおける、フルスタックのアメリカ製AIの普及を拡大し加速させる」ものと説明している。
本質的に、AWSの拡大はインド太平洋地域におけるソフトパワーの投射となる。これは、世界のGDPの60％を占める国々において、中国のテクノロジーインフラに代わる選択肢を提供するものだ。特に韓国にとっては、サムスンやSKハイニックスといった主要な半導体メーカーを擁する国との技術提携を深めることは、中国とのチップ製造を巡る緊張が続く中で、特別な意味を持つ。
現在の政策環境は追い風となっている。しかし、投資の論拠はこれらの優位性が「可逆的である」と警告している。高度なチップやAIモデルに対する輸出規制が強化されれば、アマゾンが予測する経済効果に重大な影響を与える可能性がある。「地政学的状況が悪化した場合、より厳格な安全策を想定してシナリオテストを行うべきだ」とアナリストは警告する。
真の評価
ウォール街の冷静な評価は、成功が3つの側面における実行にかかっていると結論付けている。アマゾンは競合他社よりも迅速に電力インフラを確保できるか？コモディティ化したコンピューティングではなく、プレミアムなAIワークロードで高い稼働率を達成できるか？独自のシリコンとソフトウェアプラットフォームで技術的優位性を維持できるか？
「もしAWSがAPEC地域をAI重視の高稼働ハブに転換し、シリコンとBedrockの強みを維持できれば、収益の追加は現実的だ。画期的ではなく漸進的だが、電力制約が市場の予想よりも速く解決されれば、上振れの可能性もある」と投資分析は締めくくっている。
ベースケースでは、AWSは2029年までに営業利益を25億～30億ドル増加させると見込んでいる。これはアマゾンの現在の企業評価を裏付けるものだ。強気シナリオでは、より迅速な電力インフラ展開と独自技術のより強力な採用率により、50億～60億ドルをもたらす可能性がある。弱気シナリオでは、接続の遅延と50％を下回る稼働率によりフリーキャッシュフローが圧迫され、設備投資の削減を余儀なくされるだろう。
米国の政策立案者にとって、アマゾンの発表は、海外で展開される民間セクターのAI投資が、国内経済に測定可能な利益をもたらしうるという証拠となる。投資家にとっては、同社がインフラ制約と競合圧力を乗り越え、AI需要を収益化できるという計算された賭けを意味する。
究極の疑問は残る。アマゾンの400億ドルの賭けは、次世代コンピューティングプラットフォームへの先見的な布石となるのか、それともAIの経済的限界を示す高価な教訓となるのか、だ。
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