AI泡沫はまだ早い？台湾株は米国株より安定？程世嘉氏が明かす全球算力需要の現状と台湾の供給鏈優位性

跨国AIデータ科技企業iKala共同創業者の程世嘉氏は、AI泡沫化を心配するのはまだ早いと考えている。理由として、今後3年間の全球的なAI算力需要が現在の供給量の24倍に達すると予測されている点を挙げている。程氏は「24倍の算力需要を満たすためには、全世界に24社の台積電が必要だが、それは不可能だ」と指摘している。

過去20年間の重要な技術革新、例えばインターネット、スマートフォン、ソーシャルメディアを見ると、市場サイクルは10～12年である。今回のAIブームは2022年のChatGPTから始まり、保守的に見ても2032～2033年まで続く見込みである。

超微（AMD）CEOの蘇姿丰氏も、AIブームは現在野球で言えば3回目のイニングに相当すると述べている。したがって、AI泡沫化を論じるのはまだ早いとの見解を示している。

2026年5月22日、蘇氏はAIフォーラムで、AI基盤設備市場の成長速度は驚異的で、今後3～4年間でデータセンター市場規模は1兆ドルに達すると述べた。

程氏は、AIの需要面から見た企業の変化についても言及している。例えば、流量思考からAI引用の影響力思考への変化、クリック経済から取引経済への変化、多人企業から一人会社への変化、分業協働から人機協働への変化、そして執行力競争から判断力競争への変化などである。

また、AIが知性を急速に貶価させていると指摘し、企業はAIを導入した後で人を追加する必要があると強調している。これにより、AI通貨膨張はAIを使わない人を淘汰し、有価値な人の定義を再定義していると指摘している。

台湾の半導体産業鏈がAI需要の大爆発を受けて、どれくらいの期間安定した需要を享受できるかという質問に対し、程氏は少なくとも5年間は安定した需要が続くと予測している。理由として、AIデータセンターの算力需要が現在の24倍に達する見込みで、台湾の半導体供給鏈がその需要を満たす能力を持っているためである。

程氏は、台積電の年間投片量が6万～8万枚であることを指摘し、今後3年間の全球的な需要が24倍に達する見込みであるため、台湾の半導体産業は少なくとも5年間は安定した需要を享受できると予測している。

一方、AI産業の泡沫化について、下流の応用面企業は泡沫化する可能性が高いと指摘している。理由として、消費者の忠誠度が低く、OpenAIやAnthropic、GoogleなどがAI分野で激しい競争を行っているためである。OpenAIは去年400億ドルの損失を計上し、これは1兆台幣に相当する。

程氏は、AI市場の特徴として、消費者がどの企業を選んでも最終的にはNVIDIAが恩恵を受ける点を挙げている。各AI巨頭はNVIDIAのAI計算チップを購入する必要があるためである。

AI泡沫化の観察指標として、企業の採用度を挙げている。Gartnerなどの産業智庫は、企業の採用率が持続的に高まるかどうかを、技術がスーパーサイクルに入ったかどうかの指標としている。現在のAIの状況を見ると、企業の採用率は着実に増加している。

さらに、AIの市場周期は10～12年であるため、2022年のChatGPTの登場から10年後にはAIが一般化する見込みである。現在が第三局に相当するため、AI泡沫化の懸念はまだ早いとの見解を示している。