10年で株式市場で豊かになる方法

投資家がAIについて混乱しているほど、あなたにとっては有利だ。

私は混乱のピークでAMDを4.2ドル、テスラを13ドル、パランティアを7ドルで買った。

混乱は誤価格を生む。誤価格は非対称な機会を生む。正しく当てるのは一度でいい。必要なのはこのメンタルモデルだ。

未来は予測できないが、不確実性をうまく扱える会社には賭けられる。そういう会社は、最終顧客に執着し、競合より速く反復し、自分自身を破壊することもいとわない。

こうした定性的な性質は、長期的には（途中に大きな段差があっても）売上が費用よりずっと速く伸びる結果になりやすい。なぜなら、好意（信頼）が複利で積み上がるからだ。

複利で積み上がった好意は、やがて重力のような力になる。顧客はただ好むだけではない。ほかへ行くことが想像できなくなる。

その結果、売上が費用を上回り、その差は自由に使える現金として流れ込む。そして株価は長期的には、1株当たりの自由に使える現金に連動する。

市場がどれだけ狂っても、1株がより多くの自由に使える現金を生むなら、長期では価格は上がる。1株当たりの自由に使える現金が指数関数的に伸びれば、株価もそうなる。下のパランティアの例を見てほしい。

技術企業の評価額をいじるのは負けゲームだ。本当の安全域は、市場が今織り込んでいる以上に、1株当たりの自由に使える現金をはるかに伸ばせると信じられる会社を買うことだけだ。

人々はパランティアを7ドルのとき「ひどく割高なコンサル会社」だと思っていた。私はその混乱に踏み込んだ。こうして大きく勝つ。

では、会社が1株当たりの自由に使える現金を指数関数的に伸ばし始める兆しはどう見抜くのか。運用の設計図を深く理解することだ。他社が再現できない形で価値を生む仕組みを理解する。そこで登場するのが「コストコのアルゴリズム」だ。複数倍株の父とも言える。

コストコの社員は毎日、顧客が使う1ドル当たりに、より多くの価値を届けることに完全に執着している。これが好意を複利で増やし、顧客が愛することでコストコの手元により多くの資本が集まり、その資本で効率を上げ、顧客の実質価格を下げる。ニック・スリープはこれを「規模の利益を顧客と分け合う」と名付けた。

コストコのアルゴリズムが機能するのは下の通りだ。しかし速度の上限があり、AIはその上限を取り払う。

現代版のコストコのアルゴリズムはネットワーク効果を解放する。巨大で、熱量の高い利用者基盤を素早く作る。

それによって独自データの堀が生まれる。競合が再現できない規模の行動データにアクセスできる。そして、ほかの誰にも学習できないAIモデルを学習させられる。

この世界ではAIを受け入れることは任意ではない。勝つ唯一の道は、同じ計算量あたりにより多くの価値を届けることだ。

2つの力が互いに複利で効く。AIが賢くなるほど、独自データ1単位あたりに顧客へ届けられる価値は指数関数的に上がる。価値が上がるほど、利用は非線形に増え、さらに独自データがモデルへ戻ってくる。

行き着く先が「概念の更新速度」だ。競合より0.1%でも速ければ勝つ。そのわずかな価値/計算量の差が、製品を指数関数的に魅力的にする。

そしてより多くのデータを引き寄せる。データが増えればより良いモデルを学習でき、より良いモデルはより多くの価値を届ける。差は複利で広がり、やがて越えられないものになる。

市場が混乱しているのはここだ。汎用AIモデルは非常に有用になる。しかし市場は、それらがすべてのソフトウェア企業を等しく破壊すると想定している。多くは死ぬ。だが概念の更新速度を達成した企業は繁栄する。最終顧客は、たとえ差が小さく始まっても、同じお金でより良い結果を出す選択肢に必ず流れる。

ウォーレン・バフェットの言う「広い堀」の企業は、今の私たちには明白だ。市場が何十年もかけて彼の考えに追いついたからだ。現代の広い堀は、訓練されていない目には見えにくい。当時も同じだった。

現代のコストコのアルゴリズム企業の多くは、最初はおもちゃに見える。

テスラは、裕福な人向けのニッチな電気自動車屋に見えた。価値/価格への執着で、非常に効率的な電気自動車の量産機になった。今では電気自動車が走行データを大規模に収集することで、テスラは自動運転の基本ソフトになれる位置にいる。

堀を見抜くのは簡単ではない。だが経験則がある。

難しいことをして大量の利用者を得る。大量の利用者が大量のデータを生む。大量のデータが、あらゆる汎用AIモデルを置き去りにする。

その難しいことの部品が多いほど、他社が概念の更新速度を解放できる地点に到達するのは難しくなる。難しさは部品数で数えられる。体験設計、規制、製造、流通、信頼。チェックが多いほど堀は深い。

その会社はカテゴリ内で、誰よりも独自データを蓄積するほど拡大したか。そのデータでAIを学習しているか、それとも放置しているか。その結果の製品体験は、汎用モデルよりすでに体感で優れているか。究極の試金石は、熱狂的な利用者集団だ。

上の条件を満たす会社は、私が「特異点スケーラー」と呼ぶ存在になる。特異点に向かうにつれ、1株当たりの自由に使える現金の成長を加速させる会社だ。価値連鎖の複雑さを十分に抽象化し、AI能力が複利で進むほど、ほぼ追加費用ゼロで指数関数的に強くなる。

そしてこれこそが、次の10年で巨大な富を生むと私が信じるメンタルモデルの基盤だ。「特異点の非対称性」である。

価値創造の速度が前例がないのと同様に、誤った物語が広がる速度も前例がない。だから市場が満場一致で「AIがこの会社を殺した」と宣言するまさにそのとき、その会社が概念の更新速度を達成している可能性がこれまで以上に高い。

結果はこうだ。稼ぐ力は指数関数的に上がる。株価は指数関数的に下がる。そのギャップが機会だ。

計算は異常だ。株が90%下がれば、同じ1ドルで買える株数は10倍になる。1万ドルを配分するつもりなら、まるで9万ドルをただで渡されたのと同じだ。

100万ドルなら、追加の購買力は900万ドル。1000万ドルなら9000万ドル。1億ドルなら9億ドル。ほぼ10億ドルの追加購買力が、市場の混乱によってただで手渡される。AI競争は極小の差で勝敗が決まるのに、平均的な投資家はそれを理解していないからだ。

市場が混乱しているほど、贈り物は大きい。正しく当てるのは一度でいい。

この文章は情報提供と教育目的であり、投資助言ではない。私は言及した企業の一部を保有している。必ず自分で調べてほしい。