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皆さんこんにちは。米国株投資の耳よりな話へようこそ。
今日のテーマに入る前にですね、皆さんご自身のスマートフォンの、
証券アプリをちょっと開いたときのことを思い返してみてほしいんです。
あのー、2026年7月16日から17日にかけてのことなんですけど。
あー、米国株式市場で信じられないような光景が広がった、あの悪夢の2日間ですね。
そうなんですよ。もう画面一面が真っ赤に染まってしまって、
これまで市場をグイグイ牽引してきた半導体とかハイテク銘柄が、
まるで一斉に血の気を失ったかのように急落しましたよね。
ええ、市場関係者にとっては本当に背筋の通るような歴史的な瞬間でした。
何しろハイテク株比率が高いナスダック100指数が、
なんと2025年4月以来となる最大の週間下落率を記録したんですから。
いやー、本当にパニックでしたよ。
それにあのフィラデルジア半導体指数、いわゆるソックス指数に至っては、
週間で約10%もの大幅下落でしたし。
そうですね。最高値からは20%を超えて下落してしまって、
テクニカル分析の観点からも明確に弱気相場入りが宣言されてしまったわけです。
個別の銘柄を見たらもっと悲惨なことになっていて、本当に恐ろしかったんですが。
ということでですね、今回の深掘りのテーマはこちらです。
キミケイ3の衝撃。
この歴史的な下落の直接的な引き金となったのが、
中国のAIスタートアップであるムーンショットAIが発表した、
この全く新しいAIモデルですね。
今回のミッションは、
このキミケイ3がなぜこれほどまでに米国市場を震え上がらせているのかを解き明かすことです。
これは単なる海の向こうの小難しい技術ニュースじゃないんですよ。
おっしゃる通りです。
投資家の皆さんに直結する話ですね。
はい、皆さんの投資ポートフォリオ、
つまりあなたのお財布を直撃するとんでもないゲームチェンジの正体に迫っていきたいと思います。
今回の市場のパニック、
特にソックス指数がなぜここまで過剰に反応したのかを読み解くにはですね、
まず投資家たちが頭の中で強烈なフラッシュバックを起こしてしまった、
ある過去の出来事について振り返る必要がありますね。
よし、ではその背景から紐解いていきましょうか。
時計の針を少し戻して、約1年半前、2025年1月下旬のことですね。
はい、中国のディープシーク社が発表した、
ディープシークR1が引き起こしたあの大暴落、いわゆるディープシークショックです。
あの時も中国発のAIがすごいらしいぞっていうニュースでしたけど、
あの、なぜあれだけで米国市場があそこまで大パニックになったんでしたっけ?
いや、無理もありません。
あの時の衝撃は技術の進歩そのものよりも圧倒的なコストの破壊にあったんですよ。
コストの破壊ですか?
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ええ、ディープシークは当時の米国の最先端モデルとほぼ同等クラスのAIを、
たったの600万ドル未満、日本円にして約9億円弱という、
信じられないほどの低コストで作り上げてしまったんです。
えっと、たった9億円未満ですか?
いやいや、米国のメガテック企業なんて、
一つのAIモデルを学習させるのに何千億円とか超単位の値段を継ぎ込んでるじゃないですか。
そんな格安で追いつけるなんて。
普通はそう思いますよね。
しかも、米国の厳しい輸出規制のせいで、
中国企業はNVIDIAの最新で最高峰のGPUなんて手に入らなかったはずなんですよ。
そうですよね。
じゃあどうやって最新モデルを作ったんですか?
そこが最大のポイントなんです。
彼らは最新のハードウェアという力技に頼ることができなかった。
だからこそ、旧世代のチップを使い回しながら、
ソフトウェアのアルゴリズムとか計算の効率化という工夫だけで、
米国製トップモデルと同等のものを生み出してしまったんです。
なるほど!
これはつまり、何千億円もかけて最高のパーツを集めたF1カーを作ってドヤ顔をしていたら、
ガレージでその辺の部品を使って改造された軽自動車に、
突然サーキットでぶっちぎられたような衝撃ですよね?
ええ、まさに。非常に的確な表現です。
あの時、米国の投資家たちは、
巨額の資金と最先端のGPUを無限に投入しなければ、
AI競争には勝てないという自分たちが信じていた絶対的な前提が、
崩れ去る恐怖を味わったわけですね。
その結果として、
2025年1月27日には、
最強のツルハシ売りともてはやいされていたNVIDIA株が、
1日で約17%も暴落しました。
過去最大となる約90兆円以上の時価総額が、たった1日で消失したんです。
いやー、改めて聞いても恐ろしい規模の暴落ですね。
本当ですね。
そして、ここで非常に興味深いのは、
当時のディープシークが証明した、
低コストでオープンなモデルが、
巨額投資のクロールドなモデルを脅かすという流れが、
今回のキミK3による第2波へと完全につながっているという点なんです。
なるほど。
そして、その第2波はさらに巨大化してやってきたと。
2026年7月16日に発表されたキミK3は、
もさにパラメータを深さに全振りした怪物だと言われていますよね。
はい。キミK3には、
これまでのAIの常識を覆す圧倒的な特徴がいくつかあります。
まず注目すべきはその規模ですね。
規模というと?
オープンモデルとして、史上最大級となる
実数2.8兆というすさまじい数のパラメータを持っています。
パラメータというのは、人間の脳でいう神経細胞のつながりのようなものですね。
2.8兆?それは桁違いですね。
ええ。これが2.8兆あるということは、
米国の飛行界トップモデルと完全に肩を並べる、
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あるいは凌駕するレベルの超巨大な頭脳を持っているということです。
でもあの、ちょっと待ってください。
先ほどの話だと、彼らは旧型のチップをかき集めて
効率化で勝負してるんですよね?
はい、そうです。
そんな2.8兆ものパラメータを持つ巨大な脳みそを動かしたら、
いくらなんでも電気代とかサーバー代だけで破産しちゃいませんか?
まさにそこが、技術者たちが一番驚いている点なんです。
巨大なモデルは通常、おっしゃる通り、莫大な計算リソースを消費します。
しかし、キミ・K3は独自のMOE、混合エクスパートという構造を採用して、
この問題をクリアしたんです。
えっと、MOE、混合エクスパート、それってどういう仕組みなんでしょうか?
総合病院をイメージしてみてください。
あなたが風邪をひいて病院に行ったとき、
外科医や皮膚科医など、病院にいる数百人の医者全員に診察してもらう必要はありませんよね?
え、内科の専門の先生一人に見てもらえば十分です。
MOEもこれと同じです。
キミ・K3の内部には896個の専門モデルが詰まっているんですが、
ユーザーから質問が来た瞬間、
その質問を解決するのに最も適した16個の専門モデルだけを厳選して起動するんですよ。
あー、なるほど。
全員を叩き起こして会議させるんじゃなくて、
必要な担当者だけを呼ぶから、めちゃくちゃ省エネになるわけですね?
その通りです。
この構造によって、2.8兆という巨大な知識を持ちながら、
前のモデルと比較して、なんと約2.5倍もの計算資源の効率化を実現しているんです。
電気代もサーバー負荷も極限まで削ぎ落としているんです。
それは画期的ですね。
他にも驚くべきポイントってあるんでしょうか?
ええ。
驚異的なのは、長時間の連続開発能力です。
SWEマラソンと呼ばれる、
AIに実際のソフトウェア開発を長時間やらせるテストがあるんですが、
ほうほう。
ここで、米国の最高峰であるGPT 5.49
とか、クロードフェーブル5すら上回る自立エージェント能力を見せつけたんです。
自立エージェントってことは、ただの一問一答でコードを書かせるだけじゃないってことですか?
はい。人間からこういうアプリを作って都市寺を出されたら、
自分でコードを書き、テストを実行して、
もしエラーが出たら、なぜエラーになったのかを自分で考えて修正して、
またテストする、という作業を延々と自立的に行えるんです。
それは凄まじいですね。
エラーが出ても自分で画面を見て修正し続けるなんて、
ちょっともう私の知っているAIのレベルを超えてますよ。
さらにそれを支えるのが最大100万トークンという巨大な記憶容量ですね。
これは本数百冊分とか、巨大なシステムのソースコードを丸ごと一気に読み込める容量です。
全体を完全に把握した上で、自立的にタスクをこなせるわけですね。
ええ。ただ、ここで皆さんに一番お伝えしたい、非常に注目すべきポイントがありまして、
Kimi K3はプロンプトを入力してから出力を開始するまでに、なんと約2秒もかかるんです。
えー、2秒も待たされるんですか。
あのー、ちょっと待ってください。
ここからが本当に面白いところなんですが、
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普通のIT企業って、それこそ0.1秒でも早くってスピード起きそうじゃないですか。
検索エンジンなんかまさにそうですし。
はい、おっしゃる通りです。
なのに、Kimi K3はあえて時間を使っている。
これってつまり、人間のように深呼吸をして、
頭の中でじっくり論理を組み立ててから話し始めることを選んだわけですね。
まさにその通りです。速度よりも思考の深さを優先しているんです。
単なる確率で次の単語を予測するのではなく、内部で思考の連鎖を展開して、
最大の思考努力を行ってから正解を導き出すように設計されているんですよ。
パラメーターの無駄遣いをせず、超効率的な頭の使い方をしているのがもう不気味なくらい賢いですよね。
ええ。
でもこのめちゃくちゃ賢くて、しかも低コストなAIが市場に出てきたことで、
なぜ米国の株価が暴落する事態になっちゃったんでしょうか。
そこが今日の確信ですね。
この賢いモデルが圧倒的に安く、しかもオープンソースとして世界中にばらまかれるとなると、
自体は単なるすごい技術が出たねというレベルでは済まなくなります。
ということはつまり?
はい。米国の巨大テクノロジー企業が築き上げてきたビジネスモデルそのものが、
根底から破壊される危機に瀕しているからなんです。
リスナーの皆さんが一番気になっているところですね。
投資先にも含まれているかもしれない、具体的に打撃を受ける企業群について教えてください。
大きく分けて4つのカテゴリーの企業が深刻な影響を受けます。
一つ目はこれまで高額な商用AIを提供してきた米国の巨大なAI開発企業、いわゆるAPIベンダーです。
ああ、一回AIに質問させるたびにチャリンチャリンと課金されるあのビジネスモデルですね。
これまでは世界最高の知能にアクセスするために、企業は高いお金を払って非公開APIを利用していました。
しかし、キミK3のような同等以上の性能を持つオープンモデルが事実上無料で手に入るとなれば、誰も高いお金を払い続けなくなります。
それはそうですよね。わざわざ高いお金を払う理由が完全になくなってしまいますし。
そして二つ目は、いわゆるAIラッパー企業です。
ラッパー?あの音楽のラップではなくて包み込む方のラップですよね。
具体的にどういう企業ですか?
ええ。自社でゼロからAIを開発するのではなくて、他社の賢いAIのAPIを裏側で呼び出して、そこに綺麗な操作画面とか特定の機能だけをかぶせたサービスの総称ですね。
例えばPDFを要約するだけのAIツールとか。
ああ、最近SNSの広告で山のように見るやつですね。
そうです。しかしキミK3は100万トークンを一度に読み込めて、しかも自律的にタスクを処理できます。
つまり、ユーザーはわざわざ月額20ドル払って専用ツールを使わなくても、直接キミK3にPDFを100冊分丸ごと放り込んで、これ全部読んでまとめておいてと指示すれば終わってしまうんです。
うわー、それは恐ろしい。表面を取り繕っただけのサービスは完全に存在意義を失っちゃうわけですね。
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ええ。そして三つ目。ここが株式市場を一番大きく揺らした部分なんですが、NVIDIAやTSMCをはじめとする半導体やハードウェア企業です。
いや、あのー、ちょっと待ってください。AIが普及すればするほど計算力が必要になるんだから、半導体は絶下に売れ続けるんじゃないんですか?
そこで先ほど解説したMoeの驚異的な効率化を思い出してほしいんです。
キミK3のようなソフトウェアの工夫によって、AIを動かすための計算リソースの消費が、なんと60%から80%も削減されてしまったんですよ。
え?つまり、少ない電力、少ない計算力で済むということは?
そういうことです。これまで投資家たちは、AI企業は最新で最高峰の超高額なチップを未来永劫無限に買い続けなければならないと信じていました。
しかし、ソフトウェアが賢く省エネになったことで、その絶対的なハードウェア需要が鈍化する恐れが出てきたんです。
ソフトウェアの進化が、ハードウェアの売り上げを食いつぶし始めたんですね。実際にTSMCに至っても約7%の下落を記録しましたし。
ええ、そして最後の4つ目はメガテックやクラウド事業者です。マイクロソフト、アマゾン、グーグルといった企業ですね。
はいはい、巨大企業ですね。
彼らが直面しているのは、データセンターなどに投じている数千億ドル規模のCAPEX、つまり莫大な設備投資の早期回収シナリオが崩壊するかもしれない、という危機なんです。
CAPEXの回収シナリオの崩壊ですか。あの、ちょっと整理したいんですけど、つまりこれって結局どういうことなんでしょうか?
と言いますと?
今まで米国のビッグテックが高額な通行料を取る立派な高速道路を独占していたのに、キミケイスリーが完全無料で走れるもっと早いバイパスを隣に建設してしまった。だからこそ高速道路会社の株価とか関連指数が一斉に暴落したんですね。
完璧な例えです。まさにその通り。米国の圧倒的な資金力とハードウェアの暴力による独占というこれまでのゲームのルールが完全に通用しなくなってしまったんです。
だからこそ市場は血の気を失ったわけです。
じゃあもう勝負あったじゃないですか。この無料で高性能なバイパスに世界中の全企業が今すぐ乗り換えるんですよね。米国企業はもう終わりだと言いたいところですが、投資の世界はそんなに単純な話ではないですよね。
おっしゃる通り、非常に鋭いですね。実はキミケイスリーが世界中を制覇するかというと必ずしもそうではありません。
猛烈な推進力がある一方で普及を阻む冷徹なブレーキも同時に存在しているんですよ。
推進力とブレーキ、まずはその猛烈な推進力、つまり世界中に広がる理由から教えてください。
何と言っても圧倒的な価格競争力です。入力100万トークンあたり3ドル、出力15ドルという既存モデルを破壊する破格のAPI料金ですね。そしてさらに2026年7月27日にオープンウェイトとして公開される予定であることが最大の武器です。
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オープンウェイト?ソースコードが公開されるようなイメージですか?
厳密には少し違いますが、AIの学習済みの脳の重み付けデータそのものが一般に公開されるということです。これにより世界中の開発者が自分のパソコンや自社のサーバーに君K3の脳みそをダウンロードして自由にカスタマイズして動かせるようになります。
なるほど、それはすごい推進力ですね。
ええ、コストに敏感な個人の開発者やスタートアップ、さらには米国への技術依存を嫌う新広告、いわゆるワイコの三角国などではAIのデパクトスタンダードになるのは間違いないでしょう。
実際、発表直後には世界中からアクセスが殺到して新規の受付を一時停止したくらいですからね。
では逆にそれを阻む強烈なブレーキとは何ですか?これだけ安くて高性能なら日本の大企業だって喉から手が出るほど欲しいはずですよね。
ここが投資家として見極めるべき最大のポイントなんですが、結論から言うと西側諸国や日本のエンタープライズ、つまり大手企業や金融機関、政府への普及は極めて厳しいと言わざるを得ません。
どうしてですか?
最大の理由は知性学的なリスクとセキュリティの懸念です。ムーンショットAIは中国の北京を拠点とする企業ですよね。
企業が自社の機密データや顧客情報を扱うAIとして国家間の緊張が続く国のインフラを根幹に据えることにはコンプライアンス上強烈な抵抗があるんです。
さらに技術的な問題として、君K3は性能とコストを極限まで追求した結果、いわゆるガードレールと呼ばれる安全対策を最小限に留めているんですよ。
ガードレールっていうのは?
AIが著作権を侵害するような回答を出したり、有害なプログラムのコードを出力しないようにするためのフィルターのようなものです。
米国の主要AIはこれをガチガチに設定しているんですが、君K3はこれが緩いんです。
ということはもし何か問題が起きたら?
はい。もし導入した企業が君K3を使って顧客に不適切な情報を提供してしまった場合、面積や巨額の訴訟リスクを企業側が丸がぶりすることになります。
さらに言えば将来的に米国政府がセキュリティ上の理由から追加の規制に踏み切る可能性も常につきまとっています。
なるほど。完全に理解しました。性能とコストは完璧でも、要するにシートベルトのないスポーツカーみたいな状態ですよね?
ええ、まさに。
身軽なスタートアップ企業は喜んで乗るけれど、コンプライアンスでガチガチの日本のメガバンクやグローバル企業はどんなに安くても怖くて導入できない。
なんかAIの世界地図が完全に二つに割れるような気がします。
その見立ては非常に重要です。これをより大きな視点と結びつけると、私たちが直面している現実が見えてきます。
AIをめぐる派遣争いのフェーズが完全に移行したんですよ。
フェーズが移行したですか?
はい。これまでは純粋にどちらのAIがより賢いかという知能の高さ比べの時代でした。しかし、もはやそれは終わりを迎えました。
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今は、いかに高性能なAIをオープンかつ圧倒的な低コストで運べるかというインフラの陣取り合戦であり、さらには国家間を巻き込んだデータガバナンスの戦争へとルールが変わったんです。
AIのIQテストの時代は終わって、どっちの企画が世界のインフラを握るかという泥臭い戦いになっているわけですね。
だからこそ、皆さんが株式投資を考える上で、一つの重要な問いを持ち帰りしこうとして提案したいと思います。
お願いします。
AIの進化はこれまで知能の高さ比べでしたが、これからはインフラ派遣の戦いにシフトしました。
あなたは今後、投資先の企業がどちらのAIインフラに依存しているか確認する必要があるかもしれません。
これは重要な問いを投げかけています。
深いですね。
企業がどちらの高速道路やバイパスを使っているかで、数年後の収益構造や利益率が根本から這わってしまうわけですからね。
単にAI関連銘柄だから買いだという思考停止の投資から卒業して、ポートフォリオの中身をじっくり見直す、本当に良いきっかけになりそうです。
さて、今回の深掘りはこの辺りでお時間となりました。
番組終了の前に皆さんにお知らせです。
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皆さんのコメントお待ちしております。
それでは次回もお耳を拝借!