Author: arndxt; Source: X, @arndxt_xo; Compiled by Shaw Golden Finance
現在の経済の真の姿について、深く掘り下げて分析してみようと思う。今までのマクロ経済学を見てきた人なら、少しはヒントがつかめるはずだ。
GDPを牽引しているのは依然としてAIだけであり、労働市場、家計、値ごろ感、資産へのアクセスなど、他のすべては衰退の一途をたどっている。
誰もが「サイクルの反転」を待っている。しかし、サイクルは存在しない。
真実は
市場はもはやファンダメンタルズで取引されていない。
人工知能の設備投資は、実は技術不況を食い止めるための重要な要素です。
2026年には流動性の波がやってきますが、市場のコンセンサスはそれを織り込み始めてさえいません。
不平等は政策決定を制約するマクロ的抵抗である。
AIのボトルネックはGPU演算ではなく、エネルギーです。
暗号通貨は、若い層にとって真の上昇ポテンシャルを持つ唯一の資産クラスとなりつつあり、それが政治的な意味を持つようになっています。
この移行のリスクを見誤り、投資配分を間違えて乗り遅れてはならない。

1.市場ダイナミクスはファンダメンタルズに左右されない
過去1ヶ月間の資産市場の価格変動は、新たな経済データの発表がない中で発生したが、連邦準備制度理事会(FRB)の姿勢の変化により大きな変動が見られた。

利下げの確率が80%から30%に低下し、80%に戻ったのは、単に個々のFRB高官のコメントによるものだ。これは、システミックな流れがマクロ的な判断を圧倒的に上回るという市場のシナリオと一致している。
以下は、ミクロ構造的な証拠です:
ボラティリティ急上昇時のボラティリティ・ターゲット資金
- ボラティリティ・スパイク時にボラティリティ・ターゲット・ファンドは機械的にデレバレッジを行い、ボラティリティが低下すると再レバレッジを行う。
これらのファンドは「経済」を気にしない。なぜなら、市場のボラティリティという一つの変数に基づいてリスク・エクスポージャーを調整するからだ。ボラティリティが上がれば、エクスポージャーを減らす→売る。ボラティリティが下がれば、エクスポージャーを増やす。その結果、市場が弱いときには自動的に売られ、市場が強いときには自動的に買われることになり、ボラティリティが双方向に増幅される。
CTAはあらかじめ決められたトレンドレベルでロングとショートのポジションを切り替え、強制的な資金の流れを作ります。
CTA(コモディティ・トレーディング・アドバイザー)は、厳格なトレンドルールに従っています:
-価格が一定の水準を上抜けたら→買い。
- 価格が一定水準を下回ったら→売り。
これには「ロジック」はありません。単なる機械的なものです。そのため、十分な数のCTAが同時に同じ価格水準にストップロス注文を出すと、ファンダメンタルズが変化していないにもかかわらず、大規模で協調的な売買行動が起こります。こうした流れは、数日間にわたって指数全体に影響を与える可能性がある。
自社株買いの窓口は、依然として株式純需要の最大の源泉です。
企業が自社株を買い戻すことは、株式市場における最大のネット買い手であり、個人投資家、ヘッジファンド、年金基金による購入よりも大きい。
自社株買いは、株式市場における最大の買い手であり、個人投資家、ヘッジファンド、年金基金による買いを上回る規模である。
このため、1.自社株買いの時期には上昇トレンドが組み込まれる。これが、市場センチメントが極端に悪くても株価が上昇する理由である。
逆VIX曲線は、「パニック」ではなく、短期的なヘッジの不均衡を反映している。
通常、長期ボラティリティ(3カ月VIX)は短期ボラティリティ(1カ月VIX)より高い。これが逆転すると、つまり期近のオプション価格が上昇すると、人々は「パニックが急増する」と考える。しかし、今日では、VIXカーブの反転は、短期ヘッジの必要性、オプション・トレーダーのエクスポージャーの調整、週次オプションへの資金流入、月末のシステマティックなヘッジ戦略などによって引き起こされることが多い。つまり、VIXスパイク≠パニック。 VIXスパイク=ヘッジフロー。
この違いは、ボラティリティが現在、市場センチメントではなく、取引によって引き起こされていることを示唆しているため、非常に重要である。
この結果、現在の市場環境は市場センチメントと資本フローの影響を受けやすくなっています。経済データは資産価格の遅行指標となり、FRBとのコミュニケーションは市場変動の主な引き金となっている。
今日、流動性、ポジション、政策の基調は、ファンダメンタルズ以上に価格発見を形成している。
2.人工知能は本格的な景気後退を防いでいる
人工知能はマクロ的な安定剤として機能し始めている。
循環的な雇用を効果的に置き換え、企業の収益性を強化し、労働のファンダメンタルズが弱いにもかかわらずGDP成長を持続させている。
このことは、米国経済が政策立案者が公に認めているよりもはるかにAI設備投資に依存していることを意味する。
人工知能は、労働市場の中で最もスキルが低く、最も代替可能な3分の1の需要を減衰させている。 そして、この分野は景気後退が最初に現れることが多い。
生産性の向上は、労働市場の全体的な悪化を覆い隠している。生産高が安定しているのは、以前は初級労働者が行っていた仕事を機械が吸収しているからだ。
従業員が減少した結果、企業の利益は上昇したが、家計はその結果生じる社会経済的負担を負っている。
この結果、労働から資本へと所得がシフトし、生産性の向上によって覆い隠されてきた典型的な不況のダイナミズムが生まれた。
AIに関連する資本形成は、GDPの回復力を人為的に支えている。 AIへの資本支出がなければ、GDP全体の数字は著しく弱くなるだろう。
規制当局や政策立案者は、産業政策、信用拡大、または戦略的インセンティブを通じて、必然的にAIの設備投資を支援することになります。
3.格差はマクロ的な制約になっている
マイク・グリーンの分析(貧困ラインは13万ドルから15万ドル)に対する反発は、この問題がいかに深く提起されているかを示している。懸念がいかに広範囲に及んでいるかを示している。

核心的事実:
育児費用 >家賃/住宅ローン;
住宅は構造的に手が届かない;
団塊の世代が圧倒的に多い。
若い世代は資本ではなく、所得のみを所有している。
資産のインフレが毎年格差を悪化させている。
格差は、財政政策、規制姿勢、資産市場への介入において調整を余儀なくされるだろう。
暗号通貨は、若い世代を資本増強に巻き込むための人口統計学的ツールになりつつある。政策立案者はそれに応じて調整するだろう。
4.AIのスケーリングのボトルネックは、今やコンピューティング・パワーではなくエネルギーである
エネルギーが新たな物語のテーマになるだろう。
AI経済は、それに見合ったエネルギーインフラの拡大なしには繁栄できません。
GPUをめぐる議論は、より大きなボトルネックを無視しています:
電力
送電網の容量
原子力とガス建設
冷却インフラ
冷却インフラ
冷却インフラ
冷却インフラ
銅と主要鉱物
データセンターの立地制約
。エネルギーはAI開発の制限要因になりつつある。
エネルギー、特に原子力、天然ガス、送電網の近代化は、今後10年間の投資と政策で最も影響力のある分野の1つになるでしょう。
5.2つの経済が台頭しつつあるが、格差は拡大しつつある
米国経済は、資本主導型のAI部門と労働集約型のレガシー部門に分裂しつつあり、両者はほとんどクロスオーバーしていない。

この2つのシステムは、ますます異なるインセンティブで運営されるようになっている。
人工知能経済(拡大)
高い生産性
高い収益性
低い労働集約度
強固な戦略的保護
強力な資本誘致
実質経済(縮小)
弱い労働吸収力
消費圧力
流動性の低下
資産の集中
インフレ圧力
次の10年で最も価値のある企業は、この構造的な違いを埋める、あるいは利用するソリューションを構築するでしょう。6.私の将来のビジョン

人工知能が支持されるか、不況に陥るか。
財務省主導の流動性は、量的緩和に代わって主要な政策チャンネルとなるだろう。
暗号通貨は世代間の公平性に結びついた政治的資産クラスになる。
AI開発の真のボトルネックは、コンピューティング能力ではなく、エネルギーになる。
市場は今後12~18カ月間、センチメントと資本の流れに左右され続けるだろう。
不平等がますます政策決定を形作るようになるだろう。