経済の真実：AIが成長を一手に担い、暗号資産が政治的資産となる

もし以前に私が書いたマクロ動向に関する記事を読んだことがあれば、すでにその兆候を感じ取っているかもしれません。本記事では、現在の経済の実態を分解して解説します。GDP成長を牽引する唯一のエンジンは人工知能（AI）だけです。労働市場、家計の財務状況、負担能力、資産アクセスなど、他のすべての分野は低迷しています。そして、誰もが「サイクルの転換点」を待っていますが、今や「サイクル」自体が存在しません。

真実はこうです：

・市場はもはやファンダメンタルズによって動かされていない

・AIへの資本支出が技術的リセッションを回避する唯一の支柱である

・2026年には流動性の波が到来するが、市場コンセンサスはまだこれを織り込んでいない

・貧富の格差が政策調整を強いるマクロの障壁となっている

・AIのボトルネックはGPUではなくエネルギーである

・暗号資産は若年層にとって唯一実質的な上昇ポテンシャルを持つ資産クラスとなりつつあり、これが政治的な意味を持つ

この転換リスクを誤って判断し、好機を逃さないようにしましょう。

市場動向とファンダメンタルズの乖離

過去1か月の価格変動は、新たな経済データの裏付けが全くないにもかかわらず、FRBのスタンス変更によって激しく揺れ動きました。

一部のFRB高官の発言だけで、利下げ確率は80%→30%→80%と何度も切り替わりました。この現象は、現在の市場の核心的特徴を証明しています：システマティックな資金フローの影響力が、能動的なマクロ観点をはるかに上回っています。

以下はミクロ構造の証拠です：

1) ボラティリティターゲット型ファンドは、ボラティリティが急上昇すると機械的にレバレッジを下げ、ボラティリティが低下すると再びレバレッジを上げます。

これらのファンドは「経済」には関心がなく、市場の変動度という一つの変数だけで投資エクスポージャーを調整します。

市場のボラティリティが高まるとリスクを下げて売却し、ボラティリティが下がるとリスクを増やして買い戻します。これにより、市場が弱いときに自動的に売り、強いときに自動的に買うため、双方向の変動が拡大します。

2）コモディティ・トレーディング・アドバイザー（CTA）は、あらかじめ設定されたトレンドレベルでロング・ショートポジションを切り替え、強制的なフローを生み出します。

CTAは厳格なトレンドルールに従い、主観的な「見解」は一切なく、純粋に機械的に実行します：価格があるレベルを突破すれば買い、下回れば売ります。

十分な数のCTAが同時に同じ閾値に達すると、ファンダメンタルズに全く変化がなくても、大規模な協調売買が発生し、指数全体を数日間連続で動かすことさえあります。

3）自社株買いウィンドウ期間は依然として純株式需要の最大の供給源です。

企業による自社株買いは、株式市場で最大の純買い手であり、個人投資家、ヘッジファンド、年金基金の買い規模を上回ります。

買い戻しウィンドウが開いている期間、企業は毎週数十億ドル規模の資金を市場に安定的に注入し、これが以下をもたらします：

・自社株買いシーズンには市場に内在的な上昇圧力がある

・ウィンドウが閉じると市場は明らかに弱くなる

・マクロデータと無関係な構造的な買い圧力が形成される

これが、たとえ市場心理が低迷していても株価が上昇する主な理由です。

4) ボラティリティ（VIX）カーブの逆転は、短期ヘッジのアンバランスを反映しており、「パニック」ではありません。

通常、長期ボラティリティ（3か月VIX）は短期ボラティリティ（1か月VIX）より高いです。この関係が逆転すると「パニック感情の高まり」と見なされがちですが、今やこの現象は以下の要因によって主に動かされています：

・短期ヘッジ需要

・オプションマーケットメーカーのポジション調整

・週次オプションへの資金流入

・システマティック戦略による月末ヘッジ操作

つまり：VIXの急騰＝パニックではなく、ヘッジ資金フローの結果です。

この違いは極めて重要であり、今やボラティリティはナラティブではなく取引行動によって動かされています。

現在の市場環境は、感情と資金フローにより敏感です。経済データは資産価格の遅行指標に成り下がり、FRBのコミュニケーションがボラティリティの主なトリガーとなっています。流動性、ポジション構造、政策スタンスが、ファンダメンタルズに代わって価格発見プロセスを主導しています。

AIは全面的なリセッション回避の鍵

AIはマクロ経済の安定装置となっています。AIは周期的な雇用需要を効果的に代替し、企業の収益力を支え、労働市場のファンダメンタルズが弱くてもGDP成長を維持しています。

これは、米国経済がAIへの資本支出に依存している度合いが、政策立案者が公に認めている以上であることを意味します。

・AIは労働市場で最もスキルが低く、最も代替されやすい3分の1の人々の労働需要を抑制しています。ここが通常、周期的な経済リセッションが最初に現れる場所です。

・生産性の向上が、表面的には広範に存在するように見える労働市場の悪化を覆い隠しています。生産量は安定しており、機械がかつて初級労働者が担っていた仕事を吸収しています。

・従業員数は減少し、企業の利益率は上昇し、家計は社会経済的負担を背負うことになります。これにより、所得が労働から資本へと移行します——これは典型的なリセッションのダイナミクスです。

・AI関連の資本形成が人為的にGDPの強靭性を維持しています。もしAI分野への資本支出がなければ、GDP全体の数字は明らかに弱くなっていたでしょう。

規制当局や政策立案者は、産業政策、信用拡大、戦略的インセンティブなどを通じてAIへの資本支出を支援せざるを得ません。なぜなら、もう一つの選択肢は経済リセッションだからです。

貧富格差がマクロの制約に

Mike Greenが提起した「貧困ライン≒13万〜15万ドル」は強い反発を呼びましたが、この現象こそがこの問題の共感の深さを示しています。

核心的な真実は以下の通りです：

・育児コストが家賃/住宅ローンを上回る

・住宅は構造的にすでに手が届かない

・ベビーブーマー世代が資産所有を支配

・若年層は収入しか持たず、資本の蓄積がない

・資産インフレが年々貧富格差を拡大

貧富格差は財政政策、規制スタンス、資産市場介入の調整を強いることになります。そして暗号資産は、若年層が資本成長に参加する手段として、その政治的意義がますます顕著になり、政策立案者もそれに応じて態度を調整するでしょう。

AIスケール化のボトルネックはエネルギー、計算能力ではない

エネルギーが新たなナラティブの中心となります。AI経済のスケール化には、エネルギーインフラの同時拡張が不可欠です。

GPUに関する議論は、より重要なボトルネックを見落としています：電力供給、電力網容量、原子力・天然ガスの生産能力構築、冷却インフラ、銅や重要鉱物、そしてデータセンターの立地制限です。

エネルギーはAI発展の制約要因となっています。今後10年、エネルギー分野（特に原子力、天然ガス、電力網の近代化）は、最もレバレッジの高い投資・政策分野の一つとなるでしょう。

二重経済が浮上し、格差が拡大し続ける

米国経済は2つの大きなセグメントに分裂しつつあります：資本主導のAI部門と労働力依存の伝統部門であり、両者はほとんど重なりがなく、インセンティブ構造もますます分化しています。

AI経済は拡大を続けています：

・高い生産性

・高い利益率

・労働力依存が少ない

・戦略的に保護されている

・資本流入を引きつける

実体経済は縮小を続けています：

・労働力吸収力が弱い

・消費者の圧力が大きい

・流動性が低下

・資産の集中化

・インフレ圧力

今後10年で最も価値のある企業は、この構造的な分断を調和させるか、あるいは活用できる企業となるでしょう。

今後の展望

・AIは政策による下支えを受けることになる。なぜなら、代替案はリセッションだからだ

・財務省主導の流動性が量的緩和（QE）に代わり、主要な政策チャネルとなる

・暗号資産は世代間の公平性と結びついた政治的資産クラスとなる

・AIの真のボトルネックは計算能力ではなくエネルギーである

・今後12〜18か月、市場は引き続き感情と資金フローによって動かされる