AIバブルは2026年に弾けるでしょうか?なぜ東南アジアは揺れても揺れないのか

AIバブルは2026年に弾けるでしょうか?これは新年に向けて最もホットな質問の 1 つです。

東南アジアとインドにとってその影響は非常に大きく、これらの地域の政府や企業はソフトウェア、エンタープライズプラットフォーム、ロボティクス、インフラストラクチャにわたるテクノロジーに多額の投資を行っています。

東南アジアでは、AI スタートアップ企業が 2025 年 6 月時点で 23 億米ドル以上を調達しました。データセンターやインフラストラクチャ プロジェクトに資金が注ぎ込まれています。たとえば、マレーシアだけでも、2025 年上半期のインフラ投資は約 27 億米ドルに達しました。

しかし、米国ではリスクはさらに高くなります。 AI関連株はS&P500指数の約44％を占め、これは時価総額約25兆5000億ドルに相当する。

アジアのテクノロジー 彼らは創業者や投資家に連絡を取り、2026年にバブルが崩壊する可能性について尋ねました。ほとんどの人が懸念していましたが、AIの低迷による余波が壊滅的なものになると考えている人はほとんどおらず、人工知能が一過性の流行であると信じている人は誰もいませんでした。

懸念は、現実を先取りする期待、収益を上回るペースでコストが上昇すること、システムを維持するための資本市場への依存の増大など、いくつかの共通のテーマに焦点を当てていました。

同時に、特に東南アジアでは、ほとんどの人が楽観的になる理由も考えています。世界的なAIバブルが実際に収縮した場合、この地域は米国よりも遅く、それほど激しくは影響を感じない可能性があると彼らは考えている。その結果、東南アジアでは、誇大広告ではなく実行に重点を置いた、より規律ある業界が台頭することになるでしょう。

それは存在しますか？

そもそもバブルなんてあるのか？

それは、バブルを定義する方法と、AI スタックのどのコンポーネントに注目するかによって異なります。モデル層は、トレーニングと運用に大量のコンピューティング能力を必要とする大規模な汎用 AI システムを指します。次に、AI モデル上に構築された製品とサービスで構成されるアプリケーション層があります。

「問題は、これらのモデルに価値があるかどうかではなく、明らかに価値があるのです。資本市場がこのコスト構造への補助金を何年続けられるかです」と、企業の製品調達を支援するエージェント型 AI 会社 Sourcy の創設者兼 CEO のカール・チャンは言います。

モデル層では、明らかに経済的負担が生じているとチャン氏は見ている。フロンティア モデル (利用可能な最も先進的なシステムを業界で短縮した表現) のトレーニングと実行には、年間数千億米ドルの費用がかかります。現在、そのコストの多くは顧客ではなく投資家によって吸収されており、多くの企業が収益性を考慮して競争力のある価格設定を行っています。

アプリケーション層に関しては、Chan 氏の見解ははるかに楽観的です。同氏は、ほとんどの業界が、AI が手動のワークフローを自動化に置き換えて時間とコストを節約する方法をまだ模索中だと考えています。アプリケーション企業がこうした利益をもたらすことに成功すれば、生み出された価値は最終的に上流のコストに見合ったものになる可能性があります。

アプリケーション層も、サブスクリプションベースでフロンティアモデルを使用するか、オープンソースバージョンを開発する企業に大きく依存しており、どちらもモデルを作成するよりもコストが大幅に低くなります。

「しかし、アプリケーション レベルでは、まだ実際の使用例の表面をかろうじてなぞっているにすぎません」とチャン氏は付け加えます。

このレイヤー間の違いについては、シンガポールに拠点を置く AI ビジネス インテリジェンス企業 Pints.ai の創設者兼 CEO であるパーサ ラオ氏も同様の意見を述べています。

ラオ氏は、市場の一部でバリュエーションバブルが発生していることを懸念しており、「特に、実証済みの収益や導入の成熟度よりも先に価格設定が行われている場合」としている。

しかし、彼は財政的過剰と技術進歩の間に線を引いており、評価額の修正によって、すでに使用されている AI システムの根本的な有用性が消えるわけではない。

「慎重さが定着するためには、バブルがはじけることが必要な場合もあります」と彼は言う。

East Ventures の共同創設者兼マネージング パートナーである Willson Cuaca 氏も、投資家の観点から同様の立場をとっています。彼は AI を独立した産業ではなく、基礎的なテクノロジーとみなしています。

同氏はこの技術の長期的な採用に自信を持っているものの、誇大宣伝に基づく評価には依然として慎重だ。同氏は、テクノロジーが短期的に確実に提供できる以上の期待が許容されるときに危険が生じると説明する。

「私たちは、高度なモデルの構築にかかる高額なコストが一因となって、激しい誇大宣伝と評価額の急速な上昇が、テクノロジーの短期的な提供能力を上回っている可能性がある分野を注意深く監視しています」とクアカ氏は言う。

期待と現実

ほとんどの幹部は アジアのテクノロジー AI の能力と認識されている内容と実際にできることとの間には、ギャップが拡大していると考えています。

One Hand Robotics の CEO 兼共同創設者である Albert Causo 氏は、このギャップは AI とロボット工学が交差するところで特に顕著であると述べています。多くの場合、この 2 つは交換可能なものとして扱われるため、顧客は AI の進歩が自動的により有能なロボットに変換されると考えるようになります。

その結果、彼のチームは、多くの望ましい機能がまだ技術的に実現不可能であるか、あるいは実現不可能なコストがかかることを説明しなければならないことが頻繁にあります。

この不一致により、AI に対する信頼が失われる危険があります。このテクノロジーはすでに特定のタスクの改善を実現できていますが、業界全体で失望が繰り返されると、より広範な信頼の喪失につながる可能性があります。

Neuron7 の創設テクノロジー責任者である Amit Verma 氏は、エンタープライズ ソフトウェアでも同様のダイナミックな展開が見られます。同氏は、多くの組織が AI ツールを購入しているのは、AI ツールがどのように収益を生み出すかを明確に理解しているからではなく、追いつく必要があるというプレッシャーを感じているからであると観察しています。

大規模な言語モデルを使用して初期のプロトタイプを構築するのが簡単であるということは誤解を招く可能性がある、と彼は付け加えた。これらのプロトタイプを信頼性が高く拡張可能な製品に変えるには、依然として多大なエンジニアリング努力が必要ですが、多くのチームはこれを過小評価しています。

「どういうわけか、ユニットエコノミクスは後回しになってしまいました」とヴェルマ氏は言います。 「AIがあろうがなかろうが、利益が得られなければ、それはすべて芝居がかったものになる。」

Datature CEO の Keechin Goh 氏も、配信不足を中心的なリスクとして挙げ、多くの AI ツールは、特に実際の運用環境でテストすると、市販されている機能を発揮できないと指摘しました。

コンピューティング能力、クラウド サービス、専門人材にかかるコストが高いため、顧客がパイロット クライアントから長期契約に転換できなかった場合、企業は資金をすぐに使い果たしてしまいます。

2025 年 7 月、MIT の Project NANDA は、今年の生成 AI への多額の投資 (推定 300 億米ドルから 400 億米ドル) にもかかわらず、エンタープライズ AI イニシアチブの失敗率が 95% であると報告しました。

修正がどのように始まるのか

タイミングについての意見はさまざまだが、Tech in Asiaが話を聞いたほとんどの人々は、いかなる調整も驚くべき崩壊ではなく静かに始まる可能性が高いことに同意している。

Neuron7 の Verma 氏は、組織が予算を厳格化し、AI 投資に対するより明確な収益を要求し始めれば、2026 年下半期に初期の兆候が現れると予想しています。

ハードウェア層とインフラストラクチャ層が潜在的なプレッシャーポイントになるとヴァーマ氏は言います。今日のハイエンド チップに対する需要は、AI のトレーニングと導入が際限なく加速し続けることを前提としています。企業がより少ないリソースで許容できる結果を達成できると認識すれば、高価なハードウェアの注文が大幅に減速する可能性があります。

Datature の Goh 氏も、このバーストが「単一の劇的な出来事」であるとは予想していません。むしろ、同氏は「時間の経過とともに複数の亀裂が現れ、潜在的な負のループにつながる」と予想している。

One Hand Robotics の Causo 氏と Pints.ai の Rao 氏は、どちらも、これから起こることは「バブルが弾けるというよりも風船がしぼんでしまうようなもの」である可能性が高いと主張しています。彼らの見方では、クライアントは徐々に期待を再調整し、過度に野心的なプロジェクトを縮小するだろうが、役立つと思われる場合には AI を導入し続けるだろう。

「AI（とロボット工学）はすでに特定の機能を提供できますが、すべての機能を提供できるわけではありません」とカウソ氏は言う。

東南アジアの立場

地域への影響については、ほぼすべての人が、 アジアのテクノロジー 取材対象者は、東南アジアは米国ほど暴力的なAI修正にさらされていないと考えている。

Sourcy のチャン氏は、この地域の新興企業はすでに制約の下で事業を行うことに慣れていると主張します。高コストと資金へのアクセスの制限により、多くのチームがオープンソース モデル、自己ホスト型インフラストラクチャ、効率重視の設計に移行するようになりました。

世界的な景気後退は、すでに進行している傾向を加速させるだろうと彼は言う。

East Ventures の Cauca 氏もこれに同意し、東南アジアにおける AI の導入は投機的ではなく現実的であると指摘しました。同氏は、いかなる景気低迷も「品質への逃避」につながる可能性が高く、投資家は実質収益と防御可能なビジネスモデルを実証できる適切に統治された企業を好むと述べている。

しかし、この地域は依然としていくつかのリスクに直面している。ゴー氏は、現地市場に適応せずに米国のビジネスモデルを複製しようとする未収益の新興企業や企業は特に脆弱になるだろうと警告する。

AI支出が減速すれば、その多くが東南アジアに拠点を置いているデータラベル付けや注釈作業などの隣接業界の需要も急速に減少する可能性がある。

カウソ氏は、企業が支出を見直す中、ビジネスプロセスのアウトソーシングやロボティクスなどの分野が短期的な遅れに直面する可能性があると指摘している。しかし同氏は、この地域の警戒心が最終的には緩衝材となり、行き過ぎを制限し、信頼を保つことができると信じている。

AI の余波

では、バブルが崩壊した後はどうなるのでしょうか？

ヴェルマ氏によると、たとえ評価額が下がったとしても、訓練を受けた人材、データセンター、ソフトウェアインフラストラクチャ、組織の知識は残るだろうという。以前のテクノロジーサイクルと同様に、ドットコム暴落後に起こったのと同様に、期待が現実と一致すれば、その基盤はより健全な成長段階をサポートする可能性があります。

ヴェルマは、強い企業が弱い企業を割引評価額で買収することで統合が進むと予想している。

「修正によって AI が死滅するわけではありません。AI はより健全になります」と彼は言います。アジアのテクノロジー