2026年10月24日、Apollo Global Managementのチーフエコノミスト、Torsten Slokは同社のDaily Sparkコラムに「No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector」と題する分析を発表した。結論は明快である。巨大テック企業を除けば、人工知能はまだ米国企業に定量化できる財務的見返りをもたらしていない。
マグニフィセント・セブンと残り493社は別の軌道にある
SlokはS&P 500を2つのグループに分ける。一方は7社の大手テクノロジー企業、もう一方は残り493社の銀行、小売、製造、保険、医療企業である。前者の従業員1人当たり売上と利益率は上昇しているが、後者はどちらも横ばいだ。サンフランシスコ連邦準備銀行の生産性系列にも、AIが全体の生産性成長を押し上げた兆しはない。つまり、AIを売る企業は儲かっているが、AIを買う企業は決算書にそれに見合う見返りをまだ見ていない。
Slokはさらに、一般企業がAI支出を引き締め始めていると書く。トークン支出は成長投資から利益を食うコスト項目へ変わりつつある。一部の企業は最新モデルを使わなければならないとはもう感じておらず、高い料金を払う気もない。エージェント型AIとトークン支出が経済のごく一部にとどまる限り、AIのマクロ経済への効果は限られたままになる。
この判断が今の決算シーズンに強く響く理由
背景にあるのは非対称性だ。巨大テック企業は計算能力とデータセンターに巨額を投じ続け、クラウド事業者の将来の能力は前倒しで予約され続けている。一方、大半の企業の決算書には、AIによる収益が単独ではまだ現れていない。資金は計算能力とモデルを売る企業に流れ、見返りはそれを使う企業に広がっていない。これがSlokの指摘する食い違いである。業界はAIにお金を払っているが、払っている側の大半はまだAIで稼げていない。
この判断が届かないところ
まず反論の余地を残しておく。四半期の利益率は、数年かけて展開する技術を測るには貧弱な物差しである。電力も情報技術も、生産性データに現れるまで10年以上かかった。今見えないことは、この先もないことを意味しない。報告された利益率だけを見れば、消費者が得た利便性や新しく生まれた小さな企業も見落とす恐れがあり、それらは493社の利益に直接はならない。
しかし、テック以外の企業にとって、Slokの警告はすぐに使える。トークンの使用量でAIの価値を証明しようとするな。代わりに従業員1人当たり売上と利益率を見よ。最新モデルが必要ないところでは、その料金を払うな。トークン支出は、自動的に成長をもたらす投入ではなく、管理すべきコスト項目として扱え。より多くの企業が決算書でAIがどれだけ売上をもたらし、どれだけコストを削減したかを単独で示せるようになって初めて、AIに価値があるのかという議論に新たな証拠が加わる。今ある証拠が示すのは1点だけである。見返りはまだテックの輪の外に広がっていない。
