アーサー・ヘイズ氏のビットコインに関する見解は、一言で言えば「2030年までに100万ドル」です。しかし、その論拠はより複雑です。
ヘイズ氏は、次の大きなビットコインの上昇は、債務で賄われたAIインフラの崩壊後に起こると主張しています。データセンター、GPU、コンピューティングプロジェクトが借入を支えるのに十分な収益を生み出せない場合、政府は新たな流動性を供給するかもしれません。そのシナリオでは、ビットコインはAIの成功によってではなく、最終的に金融システムが再び救済を必要とするために利益を得るのです。
これは大胆な仮説です。最近の市場データは、この見方を完全に無視できない理由を示していますが、AI信用危機が差し迫っていることを証明するには、まだ証拠が不足しています。
AIインフラは信用問題になりつつある
AIの構築は、もはや大手テクノロジー企業からのキャッシュフローだけで資金調達されているわけではありません。債務、プライベートクレジット、プロジェクトファイナンス、外部投資家がますます関与しています。
ロイターが報じたモルガン・スタンレーのデータによると、企業は2026年の最初の9ヶ月間に約4660億ドルのAI関連債務を調達しましたが、前年同期は約1010億ドルでした。しかし、9月には発行額が急減し、企業は約230億ドルを調達しましたが、これは8月の合計の半分以下でした。
この減速は、AI需要が崩壊したことを必ずしも意味しません。それは、すでに発行された債務の量、借入コストの上昇、そして巨額の設備投資が許容可能なリターンを生み出すかについての疑問の高まりを反映している可能性があります。しかし、それはAIブームの資金調達側が、テクノロジー自体と同じくらい重要になっていることを示しています。
数字は最終的に合わなければならない
データセンターは戦略的に重要であっても、悪い投資である可能性があります。事業は、電力、土地、建設、サーバー、メンテナンス、資金調達、ハードウェア交換の費用を賄うのに十分な収益を生み出す必要があります。
この計算は、業界が拡大するにつれてますます困難になっています。Axiosで議論された調査によると、大手テクノロジー企業は2028年までにコンピューティング能力を拡張するために約2兆9000億ドルを必要とする可能性があり、その半分以上は外部投資家から来ると推定されています。同じ分析では、10%のリターンを提供するには、インフラが6年以内に年間約3兆7000億ドルの収益を生み出す必要があると推定しています。
これらの数字は、AIインフラが過剰供給であることを証明するものではありません。しかし、投資家が稼働率、顧客契約、キャッシュフローのタイミングにより注意を払っている理由を説明しています。需要が急速に増加しているときは魅力的に見えるプロジェクトでも、顧客の支出が遅れたり、新しいチップによって既存の機器の競争力が低下したりすると、その経済性は脆弱になります。
GPUの価値は担保リスクの一部
ヘイズ氏の仮説は、貸付側が、購入に使用されたローンよりも速く価値が下落する資産に資金を提供している可能性があるという考えに部分的に依存しています。
GPUは生産的な資産ですが、その売却価格は技術サイクルに関連しています。新しい世代のハードウェアは、古いチップが機能し続けていても、古い機器の需要を減らす可能性があります。借り手が債務不履行に陥った場合、貸付側はローン発行時に想定した価値を回収できない可能性があります。
最新の売却データは注意を促す理由を提供しています。American Compute社のデータセンター用中古GPUの指数は、2026年8月に75となり、13ヶ月のシリーズで最低値を記録し、前月比12%下落しました。報告書によると、古いカードが下落を主導した一方、H100システムはより堅調でした。
これはGPU価値の崩壊を意味するものではありません。しかし、GPU担保融資が通常の設備融資よりも慎重な仮定を必要とする理由を示しています。貸付側は、単に今日の需要だけでなく、数年後のチップの価値を推定する必要があります。
プライベートクレジットがエクスポージャーを広げている
金融リスクは、債務が単一の明白な場所に集中していないため、測定がより困難になっています。AIインフラの資金調達は、社債、プライベートクレジットファンド、資産担保証券、商業用不動産車両、プロジェクトファイナンスを通じて現れる可能性があります。
S&Pグローバルは、データセンターのエクスポージャーは、さまざまな商品に分散しているように見えても、実際には同じ少数のハイパースケーラーとAI顧客グループに依存している可能性があると警告しています。複数の金融構造全体で需要が最終的に同じ企業に依存している場合、顧客レベルの問題が、見かけ上の分散よりも多くの貸付側に影響を与える可能性があります。
ここで2008年の比較が登場します。AIインフラがサブプライム住宅ローンと同一であるという意味ではありません。類似点は、レバレッジ、楽観的な仮定、複雑な流通チャネルが、資産価格が下落し始める前にリスクを見えにくくする可能性があるということです。
これがビットコインの触媒になり得る理由
AI投資が単に減速した場合、テクノロジー株の下落、GPU需要の低下、信用収縮につながる可能性があります。これは、ストレス期間中に投資家がボラティリティ資産へのエクスポージャーを減らす傾向があるため、短期的にはビットコインにとってマイナスとなるでしょう。
ヘイズ氏はサイクルの後半段階を描写しています。彼の見解では、損失が政策介入を引き起こすほど大きくなる可能性があります。政府は支出を増やしたり、金融機関を支援したり、 fiat 通貨の供給を拡大して損害を封じ込めたりするかもしれません。その対応が広範な流動性の波を生み出した場合、ビットコインは、伝統的な銀行システムの外にある希少なデジタル資産として利益を得る可能性があります。
このシーケンスが重要です。信用ショックが自動的にビットコインを押し上げるわけではありません。市場は最初に、強制売り、流動性の低下、そして急激なBTCの下落を経験するかもしれません。強気の見方は、最初のストレスの後に何が起こるかにかかっています。つまり、政策立案者が流動性を回復する措置で対応するかどうか、そして投資家が通貨価値の希薄化と金融不安に対するヘッジとしてビットコインを選択するかどうかです。
現在のビットコインフローはまだ明確な確認ではない
ビットコインの機関投資家の需要は依然としてまちまちです。10月12日、米国のスポットビットコインETFは、約6500万ドルの純流出を記録しました。しかし、同じデータによると、過去1ヶ月で約19億ドルの純流入があり、1回のマイナスセッションが全体的なトレンドを定義するものではないことを示唆しています。
これは100万ドル説にとって重要です。仮説的なAI主導の救済策の前に、ビットコインはETF、機関投資家、企業、長期保有者からの持続的な需要を依然として必要とするでしょう。投資家がBTCへの資本配分を望まない場合、流動性だけでは十分ではないかもしれません。
したがって、市場は2つの別々の問題を監視しています。1つ目は、AIインフラがその資金調達を正当化するのに十分な収益を生み出せるかどうかです。2つ目は、マクロ経済状況がより有利になったときに、ビットコインが持続的な資本を引き付けられるかどうかです。一方が他方を保証するものではありません。
結論
アーサー・ヘイズ氏のビットコイン100万ドル予測は、従来の価格予測ではありません。それは、債務、技術サイクル、金融政策を中心としたシナリオです。
AIブームが巨額の資本を引き付けていることは明らかであり、その資金調達構造はますます複雑になっています。すでに、債務発行の鈍化、借入コストの上昇、データセンター経済への精査の増加の兆候が見られます。しかし、現時点では、システム全体でのAI信用危機が確認された証拠はありません。
今のところ、より良い結論は条件付きです。AIインフラが強力なキャッシュフローを生み出すなら、信用危機説は弱まります。需要が期待外れで、GPU価値が下落し、プライベートクレジットの損失が広がるなら、リスクはより深刻になります。大規模な政策対応だけが、そのストレスをヘイズ氏がビットコインを100万ドルに向かわせる可能性があると信じている流動性イベントに変えることができるでしょう。
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よくある質問
アーサー・ヘイズ氏はなぜビットコインが2030年までに100万ドルに達すると考えているのですか？
ヘイズ氏は、債務に依存したAIインフラの低迷が、最終的に政府による金融システムへの流動性注入につながる可能性があると主張しています。彼は、ビットコインがその流動性と、希少資産への需要の高まりから利益を得る可能性があると考えています。
AI信用危機はすでに起こっていますか？
確認されたシステム全体レベルでは、まだです。AI関連の債務は急増していますが、投資家はデータセンターや金融構造に対してより慎重になっています。現在の証拠は、リスクの上昇を示しており、証明された危機ではありません。
GPU価格はAI資金調達にとってなぜ重要ですか？
GPUは、AIインフラ構築のためのローンに対する担保として機能する可能性があります。新しいチップが古いハードウェアの価値を低下させた場合、借り手が債務不履行に陥った際に、貸付側は予想よりも少ない額しか回収できない可能性があります。
