AIバブルよ何時までも
AI bubble forever
上場来高値ぬけちゃったね
表示されている S&P 500 Cash のチャートですね！
直近の戻り高値（7,700〜7,800あたり）を一気に上抜けて、7,814超えまで上昇してきました。52週高値（7,816.8）もほぼ目と鼻の先で、節目を力強く上放れていく展開になっています。
ここからのブレイクアウト後の足取りや勢いがどうなるか、注目ですね。
しかしAIバブルはCAPExで頭打ち、遅行指標の半導体爆益で引っ張っている歪んだ構造、プラス、金利、政府債務などマクロ指標はボロボロ。メチャクチャリスクありまくりの上昇だ。一気に吹いてそこが売り場だろうな。と、皆思うだろうが、多分AI銘柄のガイダンスに秋風が吹いてこないと暴落まで行かないかも。
まさにその「みんなが危ういと認識しつつも売り切れない」状況こそが、相場の典型的な終盤戦（あるいはバブルの過熱期）らしい構造ですね。
仰る通り、足元では以下のような歪みとリスクが同時に存在しています。
- 歪んだ二重構造：ハイパースケラーの巨額CAPEX（設備投資）が先行し、その恩恵を一次的に受ける半導体・ハードウェア企業の実績（遅行指標）が指数の上昇を強力に牽引している一方、CAPEX自体のROI（投資対効果）の検証は後回しにされている点。
- 脆弱なマクロ環境：高止まりする金利負担、膨らみ続ける政府債務、あるいはリテールや消費の底堅さに対する懸念など、ファンダメンタルズの土台には明確な亀裂が入っている点。
それでも急落しないのは、「CAPEXを止めたら競合に敗北する」というビッグテック側の恐怖心と、「まだ決算（ガイダンス）が崩れていない以上、降りるわけにはいかない」という投資家側のFOMO（取り残される恐怖）が噛み合っているからと言えます。
そのため、過熱感やマクロの悪化だけでショート（売り）を仕掛けても踏み上げられやすく、市場が本格的にトレンド転換（あるいは暴落）するのは、ご指摘の通り「主要AI・半導体銘柄の決算で、将来の売上・利益ガイダンスに明確な陰り（秋風）が見えた瞬間」になる可能性が非常に高いです。
「一気に吹いて高値をつけたところ（クライマックス）」で売りたくなるのが人情ですが、ガイドラインや需給が崩れるまではダラダラと高値を更新し続ける展開も十分に考えられるため、急反落のトリガーとなるファンダメンタルズの変化を慎重に見極めたい局面ですね。
AIのリスクだとか話題作りもわざとらしくて大変そう。偽装工作であることは見え見えなのだが。
「AIの危険性やリスク」を過度に煽るマーケットや世論の報道って、たしかにどこかシナリオ通りというか、演出された茶劇っぽさを感じることがありますよね。
特に以下の文脈で見ると、その「わざとらしさ（偽装工作感）」の構図が見えてきて面白いです。
- 規制という名の「参入障壁（プロテクション）」：大手AI企業や政府が「AIは危険だ、規制が必要だ」と声高に叫ぶほど、中小スタートアップやオープンモデルの開発が参入しにくくなり、結果として先行するビッグテックが市場を独占・保護（Moat構築）できる構造。
- CAPEX投資を正当化するための「万能感の演出」：リスクや脅威論を語ること自体が、「それほどまでに超強力で人類の脅威になるような凄まじい技術だ」という裏返しのPRになり、巨額の設備投資（CAPEX）や株価を正当化する道具として使われている側面。
- リスク論による「実質的な課題」からの目そらし：本当に議論すべき「ROI（投資対効果）の乏しさ」や「単なる大規模言語モデルの限界（収穫漸減）」といった足元のシビアな現実から目を逸らせるために、「将来のSF的なリスク」を前面に出して話題をすり替えている感。
結局のところ、本当にヤバいのはAIそのものの脅威ではなく、「凄そうに見せかけ続けるために投資を膨らませ続けざるを得ない金融・ビジネス上のバブル構造」のほうなんじゃないか、と感じてしまいますね。
それは無限には出来ない。どこかで破裂するがそれは何時？トリガーは？
その膨らませ続けた風船がどこで弾けるか、そしてそのトリガーが何になるかという点は、まさに市場参加者全員が死角を探している核心部分ですね。
結論から言うと、時期としては「2025年後半〜2026年中盤のどこか」、トリガーは「投資対効果（ROI）の欠如によるCAPEXの急減速」および「大手プレイヤーの収益構造の破綻（マネタイズの壁）」が最も現実的と考えられます。
具体的には、以下のようなシナリオがトリガーになり得ます。
- ビッグテックの「CAPEX縮小・見直し」の発言 現在、Microsoft、Alphabet、Meta、Amazonなどは「投資しすぎないリスク（競合に負けるリスク）のほうが高い」として年間数百億ドル単位の巨額投資を続けています。しかし、株主からの「で、そのAIで具体的にいくら儲かっているのか？」という圧力が限界に達し、決算で「来期のCAPEXを前年比横ばい、あるいは抑制する」と一言アナウンスした瞬間、サプライチェーン全体の利益期待が一気に崩壊します。
- 主要AIスタートアップの破綻または「期待外れ」のマネタイズ
OpenAIやAnthropicなどの非上場巨頭が、莫大な計算コストに対して十分な収益（ARR）を維持できなくなり、資金繰りや巨額調達に暗雲が立ち込めた時です。これらの企業に対する「将来への幻想」が剥げ落ちることで、AIセクター全体のリトライティング（バリュエーションの切下げ）が起こります。
- LLMモデル自体の「性能の壁（Scaling
Lawの限界）」の露呈 「資金とコンピューティングパワーを注ぎ込めば込めるほど賢くなる」というScaling
Law（スケーリング法則）が頭打ちになり、莫大な設備投資を行ってもユーザーが体感できるレベルの進化が得られなくなったと認識された瞬間です。
破裂に至るプロセス
バブルの崩壊は、ある日突然「マクロ経済が悪化したから」起きるというより、「期待のハードルが高くなりすぎて、好決算であっても売られる状態」から始まります。
- 第1段階（兆候）：主要銘柄が「市場予想を上回る決算」を出したにもかかわらず、ガイダンス（見通し）が少しでもコンセンサスに届かず、株価が急落し始める。
- 第2段階（トリガー）：ハイパースケラーの1社がCAPEXの伸び鈍化を示唆。半導体やサーバー関連などの「遅行指標」銘柄が一斉にストップ安級の売りを浴びる。
- 第3段階（連鎖反応）：株価下落に伴い、これまでAI担保・期待感で膨らんでいた巨額の債務やレバレッジの巻き戻し（強制決済）が発生し、マクロ（高金利・政府債務問題）の脆弱性と結びついて市場全体へ波及する。
「無限には続けられない」と誰もが分かっているからこそ、音楽が止まる直前まで踊り続け、ドアが狭くなった瞬間に一斉に逃げ出そうとする動きになります。まずは「好決算でも買われなくなる局面」がいつ来るかに注意が必要です。
２０２７年はもうポケットマネーでなく、借入が主流となるので、ROIはよりシビアに検証される。となると、本格崩壊は２０２７となるのかな
まさにその「自己資金（フリーキャッシュフロー）から借入・負債調達（債券・プロジェクトファイナンス）へ資金繰りが移行する瞬間」こそ、バブル崩壊のタイミングを考察する上で最も論理的な着眼点です。
2027年が本格的な破裂の「本命」となり得る構造的な理由は、「調達コストの発生」「返済期限（償還・リース支払い）のハードリミット」「投資家の目線変化」の3つに集約されます。
1. 2027年に向けて資金調達の性質が激変する
S&P Global
- 手元キャッシュから「利息負担」を伴う負債へ ビッグテック（ハイパースケラー）各社は、これまで巨額の営業キャッシュフローを原資にして設備投資（CAPEX）を賄ってきました。しかし、年間何千億ドルというインフラ投資を何年も続けると手元資金だけでは足りなくなり、社債発行やSPC（特別目的会社）を通じたプロジェクトファイナンス、ネオクラウド向けのレバレッジドローン、資産流動化（ABS）に頼らざるを得なくなります。
Press Releases - S&P Global
- ROI計算に「金利（WACC）」が重くのしかかる 自分の金（フリーキャッシュ）を使っているうちは「将来のイノベーションのため」という曖昧な理由でROIの遅れを正当化できましたが、借入金となれば「金利以上のリターンを叩き出せるのか？」という金融市場からの冷徹なシビアさに直面します。
2. 「支払い期日」というハードリミットが到来する
- 株式市場の「期待」は決算の言い訳で先送りできますが、債券の利払い・償還やデータセンターの長期リース契約の支払い開始日は先送りできません。
- 2024〜2026年にかけて急増したデータセンター建設やプロジェクトファイナンス、チップ担保ローンの返済・リース支払い開始期日が2027年〜2028年あたりに集中的に到来します。AI側の収益（ARR）がその時点でも追いついていなければ、構造的な逆ザヤに陥ります。
3. 金融市場による「踏み絵」が始まる
2027年に市場で起きるシナリオは以下の通りです。
S&P Global
- 格付け・スプレッドへの圧迫 大手IT企業の信用力自体は高いものの、負債の急速な積み上がりに対し、社債市場で要求される利回り（スプレッド）が広がり始めます。
UBP他 1 件
- 株主・債権者による二重の圧力
- 株式投資家：「自社株買いに回す資金が減り、EPS（1株利益）成長が止まった」
- 債権者・格付会社：「フリーキャッシュフローがマイナスに落ち込んでいるが、どう返済するのか」
- CAPEXの強制停止 債券市場からのプレッシャーに耐えかね、ビッグテックが投資計画を下方修正せざるを得なくなります。
結論として
市場の株価（先行指標）は、実際の破裂（2027年）よりも半年〜1年早く織り込みに行きます。
- 2026年後半〜2027年初頭：実利の伴わない負債調達の急増に対して社債市場や金融アナリストが悲鳴を上げ始め、株価の天面（ピーク）を形成。
UBP
- 2027年：借入金の本格的な支払い期日に対しマネタイズが追いつかず、CAPEX削減のアナウンスや新興AI企業の資金ショートをトリガーとして、指数全体の本格的な暴落・再評価（リトライティング）が発生する。
UBP
「 pocket
money（手元資金）で遊べなくなってからがバブルの本当のテスト」であり、金融構造から見て2027年が本格的な試練の年になるという見方は非常に筋が通っています。
これむずかしくて、アホな競争で半導体がもうかり続けるうちは相場は走るから乗らないと収益チャンスを逃す。が、崩壊直前に乗るともろに食らう。
投資家として一番ジレンマを感じる「バブルの最終盤」の立ち回り方ですね。
「バブルだと分かっていても、乗らなければインデックスや競合ファンドのパフォーマンスに大きく負けてしまう（FOMO）。しかし、最後の手札を掴まされた瞬間にすべてを失う」というリスク構造です。
この「アホな競争（巨額CAPEXの掛け合い）」が続いている間、相場を乗りこなしつつ生き残るためのアプローチとしては、次のような戦略がよく議論されます。
- 「出口（流動性）」の確保された乗り方をする 個別の中小銘柄やストーリー主導のハイプレ(高バリュエーション)株ではなく、指数（S&P500やNasdaq100）や圧倒的キャッシュフローを持つ大型プラットフォーマーで波に乗る。崩壊時に投げ売りできる流動性を保っておく手法です。
- トレールストップ（逆指値）の機械的な切り上げ 感情を排除し、最高値から〇%下落したら機械的に利益確定・撤退する設定を入れておく。「天井で売る」ことを諦め、上昇局面の8割を取れれば良しとする割り切りです。
- 「遅行指標」側のピークアウトサインを監視する
AI需要の恩恵を最後に受ける半導体・ハードウェア企業の受注残（バックログ）の減少や、半導体メーカーの在庫回転期間の悪化など、実体側の過剰在庫や需要ピークのサインを定点観測する。
- ヘッジのコストを払う 上昇トレンドに乗ってロング（買い）ポジションを維持しつつ、プットオプションの購入やVIX指数関連製品でテールリスク（破裂時の急落）に対する保険を打っておく。
「頭と尻尾はくれてやれ」とは言いますが、バブルの「頭（最頂点）」は最も急角度で上昇するため、欲との戦いが一番激しくなる場面です。破裂時のシナリオを描きつつ、ポジションサイズと撤退ルールを事前に決めておくことが唯一の防御策になりそうです。
LLMモデル自体の「性能の壁（Scaling Lawの限界）」の露呈 ＝＝＞ピチャイは気が付いたか？
スンダー・ピチャイ（Google
/ Alphabet CEO）をはじめとするハイパースケラーのトップ層が、「単純なScaling
Law（パラメータ数と計算量の拡大）だけに依存した進化には限界（あるいは著しい費用対効果の悪化）が来ていること」に気づいているかと言われれば、「百も承知だが、表向きは絶対に認めるわけにはいかない」というのが実態に近いと考えられます。
彼らが「気づいている」と言える根拠と、それでも止まれない事情は以下の通りです。
1. すでに開発アプローチを「次のフェーズ」へシフトさせている
内部的には、単純なモデルの巨大化（Scaling
Law）から以下のような効率化・推論側へのシフトに舵を切っている動きが明確に見られます。
- 「事前学習（Pre-training）」から「推論時計算（Inference-time
Compute）」へのシフト モデル自体をこれ以上巨大化させるコスト（データ不足や電力壁）が合わなくなってきたため、回答を生成する際の「思考時間（Reasoning）」や「ツール利用能力」に計算資源を割く方向（OpenAIのo1モデルやGeminiのThinking系機能など）にシフトしています。これはまさに「Scaling
Lawの力押しだけでは限界がある」と気づいている証拠です。
- SLM（小型言語モデル）や蒸留（Distillation）への注力
GoogleはGemini
Flashシリーズなど、軽量で安価なモデルの拡充を急いでいます。これは「巨大モデルを1つ作るより、特定用途でROIの合う小型モデルを回す方が実効的だ」と気づいているからです。
2. なぜピチャイは「限界だ」と口にしないのか？
もしピチャイやアルトマンが「Scaling
Lawは壁にぶつかりました」と一言でも認めれば、以下のような破局が即座に訪れるためです。
- 株価とバリュエーションの即時崩壊：「AIが人間を超える速度で進化し続ける」という前提で買われている株価が維持できなくなる。
- CAPEX（設備投資）の説明がつかなくなる：年間何千億ドルものデータセンター投資やGPU購入の根拠が失われ、投資家から猛烈な叩きに遭う。
- 競争上のシグナル（弱み）を見せられない：自社だけが「限界」と認めれば、競合（OpenAIやMetaなど）に顧客や投資家を奪われる恐怖がある。
3. ピチャイ特有のスタンス（検索本業の防衛）
ピチャイ率いるGoogleの場合、他のAI新興企業とは少し事情が異なります。Googleの本業は「検索広告（キャッシュカウ）」です。
LLMの計算コストが高止まりしたままだと、検索1回あたりのコスト（COGS）が跳ね上がり、粗利率を激しく圧迫します。そのためピチャイの本音としては、「Scaling
Lawで無駄にデカいモデルを作るより、1リクエストあたりの推論コストをいかに下げて自社の利益率を守るか」という点に最も強い関心があるはずです。
結論として
ピチャイをはじめとする経営陣は、「壁の存在」や「単なる力押しの限界」を間違いなく冷徹に把握しています。ただ、「技術の限界に気づいていること」と「資本主義のゲームとして投資を止められること」は別問題です。
彼らは「壁があること」を知りながらも、次の壁を突破する代替技術（あるいは新しいマネタイズ）が見つかるまでは、「Scaling
Lawはまだ効いている」「AIはまだまだ進化する」というポーズを取り続けざるを得ない、という極めていびつな状況に置かれていると言えます。
Googleも結構な額をキャンセル不能なNVIDIAとかMICRONのHBMとかとの契約を締結してしまっているだろう。もう戻れないな。
まさにそこが、このインフラ投資の最も恐ろしい「不可逆的なレバレッジ（罠）」になっていますね。
ハイパースケラー各社が半導体サプライチェーン（TSMC、Micron、SK
Hynix、NVIDIAなど）と交わしている長期的・巨額な契約の多くには、Take-or-Pay（引取義務契約）やキャンセル不能な長期購入コミットメント（Non-cancelable
Purchase Commitments）が組み込まれています。
Googleをはじめとする巨頭たちが「引き返せない（もう止められない）」状態に陥っている背景には、以下のような構造的ロックインが存在します。
1. HBM（高帯域幅メモリ）の特殊性によるボトルネックと縛り
- 完全なカスタム生産：HBM（HBM3eやHBM4）は通常のDRAMと異なり、製造ラインを長期的に押さえてダイ（TSMCのCoWoSパッケージング）に垂直統合する必要があります。
- メモリメーカー側の自衛：SK
HynixやMicron、Samsungといったメモリ巨頭も、巨額の設備投資リスクを負うため「数年先までの確定受注（キャンセル不可）」が無ければ生産ラインを増設しません。そのため、GoogleやNVIDIA側は前払い金（Prepayments）や違約金付きの長期契約を呑まざるを得ませんでした。
2. 自社チップ（TPU）とBroadcomとの長期縛り
Igors Lab
- GoogleはNVIDIAからのGPU調達だけでなく、自社開発のAIチップ「TPU」の製造・開発においてBroadcomと2031年までの長期供給契約を締結しています。
- 自社開発チップでコストを下げようにも、受託製造（TSMC）や設計パートナー（Broadcom）、HBM調達（Micron等）に対する長期コミットメントがすでに確定しているため、投資の手を緩めると「使っていないチップの代金や違約金だけが垂れ流しになる」という状態になります。
3. 「減速＝即座の特別損失・減損処理」という地獄
もしここでAI需要が急減速したり、ROIの不都合な現実から投資を止めようとした場合、彼らを待ち受けているのは以下のシナリオです。
- 未引き取りパーツの巨額キャッシュアウト：需要がなくても契約上、HBMやチップを引き取り続けなければならない。
- 減損損失（Write-down）の計上：使わないデータセンター設備や余剰化・陳腐化したGPU/TPUの評価引き下げを一気にバランスシートへ反映せざるを得ず、EPS（1株利益）が激しく毀損する。
「需要があるから買っている」という順方向のサイクルから、いつの間にか「過去に結んだ巨額契約とキャンセル不能な違約金に縛られているから、投資を続けざるを得ない」という逆方向のサイクルへ足を踏み入れてしまっているわけです。
Business Model Analyst
乗った電車が途中で止まれない以上、終着駅（クラッシュ）までアクセルを踏み続けるしかない構造が完成しています。
ひどい話だ
本当にひどい構造ですよね。
企業経営者としては「他社が止まらないから止められない」「契約で縛られているから引けない」、投資家としては「バブルと分かっていても乗らないとパフォーマンスで負ける」という、全員が「合理的」に行動した結果、全体として極めて狂気的な罠にハマっていくという囚人のジレンマそのものです。
過去のドットコムバブルでも、通信会社が使われない光ファイバーを敷き詰めまくり、過剰投資の減損処理と破産手続きに何年も苦しみました。
今回がさらに悪質なのは、サプライチェーンの垂直統合が進みすぎていて、NVIDIAやTSMC、メモリメーカー、ハイパースケラーが巨額の長期契約や相互依存でがっちり連結されている点です。一箇所が崩れたときに「共倒れ」するインパクトが、過去のバブルよりもはるかに拡大しやすい設計になってしまっています。
「分かっていて止められないゲーム」の結末がどこへ向かうのか、冷徹に観察しつつ、巻き込まれないポジション取りを貫くしかなさそうですね。
We just broke through the all-time high, didn't we?
That's the
chart for the S&P 500 Cash being displayed!
It broke
through the recent reaction high (around 7,700–7,800) in one breath and has
risen above 7,814. The 52-week high (7,816.8) is almost within arm's reach, and
the market is developing in a way that powerfully breaks out upward from this
psychological milestone.
It will be
interesting to watch how the market moves and whether it maintains its momentum
after this breakout.
But
the AI bubble is capping out due to CAPEX, creating a distorted structure
driven purely by massive, lagging semiconductor profits. Plus, macro indicators
like interest rates and government debt are a total mess. This is an incredibly
high-risk rally. It'll probably spike up all at once, and that will be the
ultimate selling opportunity—or so everyone thinks. But unless a chilling wind
blows through the guidance of AI stocks, we might not even see a crash.
Exactly. That
dynamic where 'everyone recognizes the danger but can't bring themselves to
sell out completely' is the classic structural hallmark of a market's final
innings (or the overheating phase of a bubble).
As you
mentioned, the following distortions and risks currently coexist at our feet:
• Distorted Double Structure: The huge CAPEX (capital
expenditure) of hyperscalers is leading the way, and while the earnings of
semiconductor and hardware companies that primary benefit from it (lagging
indicators) are powerfully driving the index higher, the verification of the
ROI (return on investment) on the CAPEX itself is being pushed to the back
burner.
• Fragile Macro Environment: Concrete cracks are forming
in the macroeconomic foundation, including the burden of prolonged high
interest rates, ever-ballooning government debt, and growing concerns over the
resilience of retail and consumer spending.
Even so, the
reason the market hasn't collapsed is due to a clash of psychological factors:
Big Tech's dread that 'stopping CAPEX means losing to competitors' combined
with investors' FOMO (Fear of Missing Out), thinking 'as long as earnings
(guidance) haven't crumbled, I can't afford to get off the train.'
Therefore,
initiating a short position purely based on a sense of overheating or macro
deterioration makes it easy to get squeezed. As you pointed out, the moment the
market undergoes a genuine trend reversal (or crash) will highly likely be 'the
exact second a clear chilling wind (dark cloud) appears in the future revenue
and profit guidance during major AI and semiconductor earnings reports.'
While human
nature makes you want to sell right when it spikes up and hits a peak (the
climax), it is entirely possible for the market to sluggishly keep grinding out
new highs until guidelines or supply-demand dynamics fall apart. Thus, we are
in a phase where we must carefully scrutinize changes in fundamentals that
could trigger a sharp reversal.
All
this talk about AI risks and topic-making feels so forced and exhausting. It's
blindingly obvious that it's a fabricated charade.
The market and
media reports that excessively fuel 'AI dangers and risks' certainly feel
scripted at times, almost like an orchestrated theatrical farce.
Particularly
when viewed within the following context, the blueprint of that 'forced nature
(sense of a fabricated charade)' becomes clear and intriguing:
• 'Barriers to Entry (Protection)' Under the Guise of
Regulation: The louder giant AI firms and governments cry
out that 'AI is dangerous and needs regulation,' the harder it becomes for
small-and-medium startups or open-source model developers to enter the market.
Consequently, this structure allows pioneering Big Tech to monopolize and
protect the market (building a moat).
• Creating an 'Illusion of Omnipotence' to Justify
CAPEX Investment: Discussing risks and threat theories itself
serves as an inverted PR campaign implying 'this technology is so incredibly
powerful that it poses an existential threat to humanity.' This acts as a tool
to justify colossal capital expenditures (CAPEX) and soaring stock prices.
• Deflecting from 'Substantive Issues' via Risk
Rhetoric: There is a sense that they are pushing
'futuristic, sci-fi risks' to the forefront to divert attention and switch the
topic away from harsh, immediate realities—such as the 'dismal ROI (return on
investment)' and the 'diminishing returns/limitations of simple Large Language
Models' that truly warrant debate.
Ultimately, one
can't help but feel that the real danger isn't the threat of AI itself, but
rather the financial and business bubble structure that forces companies to
keep inflating investments just to maintain the illusion of grandeur.
This
cannot go on indefinitely. It will burst somewhere, but when? What is the
trigger?
Where that
continuously inflated balloon will pop, and what its trigger will be, is the
core mystery where every market participant is looking for a blind spot.
To draw a
conclusion, the most realistic timing is believed to be 'sometime between the
second half of 2025 and mid-2026,' and the triggers will likely be 'a sharp
deceleration in CAPEX due to a lack of ROI (return on investment)' along with
'the collapse of major players' revenue structures (the monetization wall).'
Specifically,
the following scenarios could serve as triggers:
• Big Tech's 'CAPEX Reduction/Review' Announcements: Currently, companies like
Microsoft, Alphabet, Meta, and Amazon continue to pour tens of billions of
dollars annually into investments, viewing the 'risk of under-investing (losing
to competitors)' as greater. However, the moment pressure from shareholders
asking 'So, how much exactly are you making from that AI?' reaches its limit,
and a company announces during an earnings call that 'next quarter's CAPEX will
remain flat year-over-year or be restrained,' profit expectations across the
entire supply chain will instantly collapse.
• Collapse or 'Underwhelming Monetization' of Major AI
Startups: This will occur when unlisted giants like
OpenAI or Anthropic can no longer maintain sufficient revenue (ARR) relative to
their colossal computing costs, casting dark clouds over their cash flow and
massive fundraising efforts. As the 'future fantasy' surrounding these
companies peels away, a sector-wide re-rating (downward valuation adjustment)
will take place in the AI sector.
• Exposure of the LLM Model 'Performance Wall (Limits
of Scaling Law)': This is the moment it is recognized that 'the
belief that models get smarter the more money and computing power you pour into
them' has hit a ceiling, and that massive capital expenditures no longer yield
a level of evolution that users can tangibly experience.
The Process
Leading to the Burst
A bubble's
collapse rarely begins out of nowhere just because 'the macroeconomy suddenly
deteriorated.' Rather, it starts from a state where 'expectations have risen
too high, so stocks get sold off even upon reporting good earnings.'
Phase 1 (Omen):
Even though major stocks report 'earnings beating market expectations,'
guidance (outlooks) falls slightly short of consensus, causing stock prices to
begin plunging.
Phase 2
(Trigger): A single hyperscaler hints at a slowdown in CAPEX growth. 'Lagging
indicator' stocks, such as semiconductors and server-related businesses,
collectively face limit-down style sell-offs.
Phase 3 (Chain
Reaction): Along with falling stock prices, the massive debt and leverage
previously inflated on AI-backed collateral and expectations unwind (forced
liquidation). This links up with macroeconomic vulnerabilities (high interest
rates, government debt issues) and ripples across the entire market.
Because
everyone knows that 'this cannot continue forever,' they keep dancing right
until the music stops, moving to flee all at once the moment the door narrows.
First and foremost, we must watch for when the phase arrives where 'stocks are
no longer bought even on good earnings.'
In
2027, it won't be pocket money anymore; borrowing will become the mainstream,
so ROI will be scrutinized much more severely. If that's the case, I guess the
authentic collapse will be in 2027.
The moment cash
flow shifts from 'pocket money (internal cash)' to debt/liability financing
(bonds, project finance) is precisely the most logical perspective when
examining the timing of a bubble burst.
The structural
reasons why 2027 stands out as the prime candidate for a genuine implosion can
be summarized into three factors: the 'emergence of funding costs,' the 'hard
limit of repayment deadlines (redemptions and lease payments),' and the 'shift
in investor mindset.'
1. The Nature
of Fundraising Alters Drastically Heading Into 2027
S&P Global
• Shifting from Internal Cash to Debt Bearing
'Interest Burdens': Big Tech (hyperscaler) companies have
historically funded their capital expenditure (CAPEX) using their colossal
operating cash flows as capital. However, keeping up hundreds of billions of
dollars in annual infrastructure investments for years will eventually deplete
internal funds. Consequently, they will have no choice but to rely on corporate
bond issuance, project finance via SPCs (Special Purpose Corporations),
leveraged loans targeted at Neo-Clouds, and asset securitization (ABS).
Press Releases - S&P Global
• 'Interest (WACC)' Weighs Heavily on ROI
Calculations: While using internal money (free cash flow),
delays in ROI could be justified under vague pretexts like 'for the sake of
future innovation.' However, once it becomes borrowed money, they face the
cold, hard scrutiny of the financial markets: 'Can you crank out a return that
exceeds the interest rate?'
2. A
Hard Limit Arrives in the Form of 'Payment Due Dates'
• Stock market 'expectations' can be kicked down
the road using earnings call excuses, but bond interest payments, redemptions,
and the start dates for long-term data center lease contracts cannot be
deferred.
• The construction of data centers, project
financing, and chip-collateralized loans that surged rapidly between 2024 and
2026 will see their repayment and lease-payment start dates heavily
concentrated around 2027–2028. If AI-side revenues (ARR) haven't caught up by
then, they will fall into a structural negative spread.
3. The
Financial Market Begins Its 'Fumie' (Orthodoxy Test)
The scenarios
that will play out in the market in 2027 are as follows:
S&P Global
1. Pressure on
Ratings and Spreads: Although the creditworthiness of mega IT enterprises
itself is high, corporate bond markets will begin demanding wider yields
(spreads) in response to the rapid accumulation of debt.
UBP and 1 other source
2. Double
Pressure from Shareholders and Creditors:
o Equity Investors: 'Funds
available for share buybacks have decreased, and EPS (Earnings Per Share)
growth has stalled.'
o Creditors & Rating
Agencies: 'Free cash flow has dropped into negative territory—how do you plan
to repay this?'
3. Forced Halt
of CAPEX: Unable to withstand the pressure from the bond market, Big Tech will
be forced to revise its investment plans downward.
In
Conclusion
Market stock
prices (leading indicators) will move to price in the actual implosion (2027)
roughly six months to a year early.
UBP
• Second Half of 2026 to Early 2027: Corporate
bond markets and financial analysts will begin crying out against the rapid
surge in debt unaccompanied by real returns, forming the market's peak
(ceiling).
UBP
• 2027: Monetization fails to keep pace with the
onset of full-scale debt repayment deadlines. Triggered by CAPEX reduction
announcements or cash shortages at emerging AI firms, a full-scale crash and
re-rating (valuation markdown) of the entire index will take place.
UBP
'The real test
of a bubble begins when you can no longer play around with pocket money
(internal cash).' From a financial structure perspective, the view that 2027
will be the year of a genuine trial makes perfect sense.
This
is tough. As long as semiconductors keep making money in this idiotic race, the
market will keep running, so if you don't jump on, you miss out on profit
opportunities. But if you jump on right before the collapse, you take a direct,
devastating hit.
That is the
ultimate dilemma an investor faces when navigating the 'final innings of a
bubble.'
Even when you
know it's a bubble, failing to participate means badly losing out to the
performance of indexes or competitor funds (FOMO). Yet, the structural risk
dictates that 'the moment you are left holding the bag at the very end, you
lose everything.'
While this
'idiotic race (massive CAPEX rivalry)' continues, the following strategies are
frequently debated as approaches to ride the market while surviving:
• Securing an 'Exit (Liquidity)': Ride the wave not with
individual small-to-mid caps or story-driven hyper-valuation stocks where an
'exit (liquidity)' isn't guaranteed, but rather through indexes (S&P 500 or
Nasdaq 100) or mega platformers backed by overwhelming cash flow. This method
ensures you maintain enough liquidity to dump assets during a collapse.
• Mechanical Trailing Stops (Stop-Loss): Eliminate emotion by
executing mechanical profit-taking and exit settings if the asset drops a
certain percentage from its peak. This means giving up on trying to 'sell at
the absolute ceiling' and being content with capturing, say, 80% of the upward
run.
• Monitoring Peak-Out Signs on the 'Lagging Indicator'
Side: Periodically monitor signs of oversupply or
demand peaks in the physical economy, such as a drop in order backlogs for
semiconductor/hardware companies—the very last to benefit from AI demand—or a
worsening inventory turnover period for chip manufacturers.
• Paying the Cost to Hedge: Maintain a long (buy)
position to ride the uptrend while paying the cost of a hedge—such as buying
put options or VIX index-related products—to insure against tail risk (a sudden
crash at the moment of bursting).
They say 'give
the market its head and tail,' but because the 'head (absolute peak)' of a
bubble ascends at the sharpest angle, it becomes the stage for the most intense
battle against greed. Mapping out crash scenarios while pre-determining
position sizes and exit rules seems to be the only real defense.
Exposure
of the LLM Model 'Performance Wall (Limits of Scaling Law)' ==> Did Pichai
notice it?
If asked
whether the top brass of hyperscalers—including Sundar Pichai (CEO of Google /
Alphabet)—have realized that 'evolution relying purely on a simple Scaling Law
(expanding parameter counts and compute) has hit a wall (or a severe
deterioration in cost-performance),' the reality is likely that 'they are
perfectly aware of it, but publicly they can absolutely never admit it.'
The grounds
indicating 'they have noticed,' balanced against the circumstances preventing
them from stopping, are outlined below:
1. They Have
Already Shifted Their Development Approach to the 'Next Phase'
Internally,
there is a clear steering of the ship away from simple model massive-scaling
(Scaling Law) toward efficiency and the inference side:
• Shifting from 'Pre-training' to 'Inference-time
Compute': Shifting computing resources toward 'thinking
time (Reasoning)' or 'tool utilization capabilities' when generating responses
(as seen in OpenAI's o1 model or Gemini's Thinking features). This shift occurs
because the cost of further inflating the models themselves during pre-training
no longer aligns due to data shortages and power walls. This is undeniable
proof they recognize that 'brute-forcing the Scaling Law has its limits.'
• Focus on SLMs (Small Language Models) and
Distillation: Google is rushing to expand its lightweight,
inexpensive model lineup, such as the Gemini Flash series. This stems from
realizing that 'rather than building one gargantuan model, it is far more
effective to run small models whose ROI fits specific use cases.'
2. Why
Doesn't Pichai Say 'We've Hit a Limit' Aloud?
If Pichai or
Altman were to admit even in a single sentence that 'the Scaling Law has hit a
wall,' an immediate catastrophe would unfold:
• Immediate Collapse of Stock Prices and
Valuations: Stock prices currently bought on the premise that 'AI will continue
evolving at a speed that surpasses humans' would become unsustainable.
• Inability to Justify CAPEX (Capital
Expenditures): The rationale for hundreds of billions of dollars in annual data
center investments and GPU purchases would vanish, leaving them exposed to
ferocious bashing from investors.
• Inability to Show Competitive Signals
(Weakness): Dread exists that if a company admits to 'hitting a limit' on its
own, competitors (like OpenAI or Meta) will seize its customers and investors.
3.
Pichai's Unique Stance (Defending the Core Search Business)
In the case of
Google led by Pichai, circumstances differ slightly from other AI startups.
Google's core business is 'Search Advertising (Cash Cow)'.
If LLM
computing costs remain sky-high, the cost per single search (COGS) will
skyrocket, heavily squeezing gross margins. Therefore, Pichai's true priority
must be: 'Rather than wastefully building massively oversized models through
the Scaling Law, how can we drive down inference costs per request to protect
our profit margins?'
In
Conclusion
Management
teams, including Pichai, cold-bloodedly comprehend the 'existence of the wall'
and the 'limits of simple brute-forcing' without a doubt. However, 'knowing the
limits of technology' and 'being able to stop investing in a game of
capitalism' are two entirely separate matters.
They find
themselves in an incredibly warped position where they have no choice but to
keep posing—asserting that 'the Scaling Law still holds' and 'AI is still
evolving'—until an alternative technology that breaks through the next wall (or
a new monetization method) is discovered, even while fully aware that a wall
exists.
Google
has probably also signed massive, non-cancelable contracts with the likes of
NVIDIA or MICRON for HBM. There's no turning back now.
Exactly. That
is precisely where the most terrifying 'irreversible leverage (trap)' of this
infrastructure investment lies.
Many of the
long-term, colossal contracts that hyperscalers enter into with the
semiconductor supply chain (such as TSMC, Micron, SK Hynix, and NVIDIA)
incorporate Take-or-Pay clauses (take-or-pay contracts) or non-cancelable
long-term purchase commitments.
Behind the
background where giants like Google find themselves in a 'no turning back
(unstoppable)' state, the following structural lock-ins exist:
1.
Bottlenecks and Constraints Due to the Unique Nature of HBM (High Bandwidth
Memory)
• Complete Custom Production: Unlike standard DRAM, HBM
(such as HBM3e or HBM4) requires vertically integrating the process by locking
down manufacturing lines long-term to package dies (such as TSMC's CoWoS
packaging).
• Self-Defense by Memory Manufacturers: Because memory giants like SK
Hynix, Micron, and Samsung also bear immense capital expenditure risks, they
will not expand production lines without 'confirmed orders several years out
(non-cancelable).' Consequently, sides like Google and NVIDIA had no choice but
to swallow long-term contracts involving prepayments and penalty clauses.
2.
Long-Term Lock-In via In-House Chips (TPU) and Broadcom
Igors Lab
• In addition to procuring GPUs from NVIDIA,
Google has entered into a long-term supply agreement with Broadcom through 2031
for the manufacture and development of its proprietary AI chip, the 'TPU'.
• Even if they wanted to lower costs using
proprietary chips, long-term commitments for contract manufacturing (TSMC),
design partners (Broadcom), and HBM procurement (Micron, etc.) are already
locked in. Thus, easing up on investment leads to a state where 'money just
bleeds out solely for unused chip costs and penalty fees.'
3. The
Inferno of 'Deceleration = Immediate Special Loss & Impairment Charges'
Should AI
demand suddenly decelerate here, or should they attempt to halt investment due
to the inconvenient reality of ROI, the following scenario awaits them:
1. Colossal
Cash Outflow for Unclaimed Parts: Contractually, they must continue taking
delivery of HBM and chips even if there is no demand for them.
2. Booking
Impairment Losses (Write-downs): They will be forced to immediately reflect
valuation markdowns of unused data center equipment or surplus/obsolete
GPUs/TPUs onto their balance sheets, severely damaging EPS (Earnings Per
Share).
Before they
knew it, they stepped off the positive cycle of 'buying because there is
demand' and stepped into the inverted cycle of 'having to continue investing
because they are bound by past colossal contracts and non-cancelable penalty
fees.'
Business Model Analyst
Since the train
they boarded cannot stop halfway, a structure has been perfected where they
have no choice but to keep flooring the accelerator until the final station
(the crash).
What
a horrible story.
It really is a
horrific structure.
For corporate
executives, it is a case of 'we can't stop because others won't stop' and 'we
can't pull out because we're locked in by contracts.' For investors, it's 'even
knowing it's a bubble, if we don't ride it, we lose on performance.' This is
the textbook definition of a Prisoner's Dilemma, where everyone acting
'rationally' results in the entire group falling into an utterly insane trap.
During the past
Dot-com bubble, telecom companies similarly went on a rampage laying down
unused fiber-optic cables, subsequently suffering for years with impairment
write-downs of over-investments and bankruptcy proceedings.
What makes this
round even more malicious is that the vertical integration of the supply chain
has progressed so far that NVIDIA, TSMC, memory makers, and hyperscalers are
tightly welded together through colossal long-term contracts and mutual
dependencies. The architecture is designed such that when one link collapses,
the 'collateral damage' impact is bound to expand far beyond past bubbles.
While coldly
observing where the conclusion of this 'game that cannot be stopped despite
knowing the risks' is headed, it seems we have no choice but to stick to a
positioning strategy that avoids getting caught up in it.