[イーデイリー マーケットinKIM SUNG-SOO 記者] 「分散投資のために代替投資に参入したのに、すべて人工知能（AI）への投資ばかりになっている」。これは、最近の代替投資市場が直面している逆説です。
プライベート・エクイティ（PE）からプライベート・クレジット、不動産、インフラに至るまで、AI関連投資に資金が集中しているためです。株式・債券との相関が低く、分散投資効果が期待できた代替投資市場が、かえって一つのテーマに縛られているのです。
資産クラスは異なっても、投資対象がAIで重なっているため、従来の代替投資の核心的な利点であった「分散効果」が弱まる可能性があるという指摘が出ています。AI市場が期待通りに成長しなかった場合、異なる資産間でリスクを分散することはおろか、ポートフォリオ全体が同時に打撃を受ける恐れがあるという懸念も提起されています。
（AI生成画像）
国内株式市場の場合、サムスン電子やSKハイニックスなどの半導体大型株の比重が拡大するにつれ、AI関連へのエクスポージャーが大きくなりました。債券市場では、グーグルやオラクルなどがAI投資を拡大するために大規模な社債を発行し、資金調達を増やしています。
私募市場も例外ではありません。プライベート・エクイティ（PE）では、AI関連企業や産業への投資が増加しています。プライベート・クレジット市場では、PEが投資するAI関連企業に資金を供給する取引が拡大しています。
不動産分野では、AIの演算に必要なデータセンターが代表的な投資対象として浮上しました。インフラ市場では、AIデータセンターや電力網など、関連プロジェクトに資金が集中しています。
一見すると、PEと不動産、インフラは互いに異なる資産クラスです。しかし、基礎資産を詳しく見てみると、AIという一つの共通項によって結びついていることになります。
特にプライベート・ローン（私募債）は、構造的にPE投資と結びつくケースが多いです。これは、PEが特定の産業や企業に投資すると、プライベート・ローンが買収ファイナンスなどを提供する仕組みになっているためです。LP（限定パートナー）が互いに異なる資産クラスに投資したとしても、結局は同じ企業や同じ産業にリスクが集中し得る構造となっています。
参加する金融機関は、アポロ・グローバル・マネジメント、ブラックロック、ブラックストーン、ブルックフィールド・アセット・マネジメント、ゴールドマン・サックス、KKRなどです。ただし、5000億ドルをNVIDIAが直接投入するわけではありません。大手運用会社やプライベート・クレジット・インフラファンドなどを通じて、AIインフラに必要な資金を調達する仕組みとなっています。
NVIDIAのジェンセン・フアン最高経営責任者（CEO）（写真＝AFP）
問題は、このように互いに異なる投資主体や資産クラスにおいて、同時多発的にAI投資が行われるほど、投資ポートフォリオの実際のリスク集中度が高まる可能性があるという点です。
例えば、ある機関がAI関連のPEファンドやプライベート・クレジット・ファンド、データセンター不動産ファンド、AIインフラファンドにそれぞれ投資すると仮定してみましょう。形式的には4つの資産に分散投資しているように見えますが、AI産業の成長鈍化が発生した場合、4つの資産が同時に影響を受ける可能性があります。
オルタナティブ投資の魅力は、伝統的な株式・債券との相関が低いことを活かして、ポートフォリオのリスクを低減できる点にあります。
しかし、すべての資産クラスが同じ成長テーマに乗ると、状況は変わります。資産クラス間のリスクを互いに相殺すべき代替投資が、かえって同一のリスク要因を共有することになるからです。
結局、「資産クラスをいくつに分けたか」だけでは、真の分散投資であるかどうかを判断することが難しくなったという意味です。
投資業界では、今後、オルタナティブ投資ポートフォリオを構築する際、資産クラスだけでなく、基礎資産の産業・セクターまで精査すべきだという声が上がっています。代替案としては、AIとは距離のある「疎外されたセクター」を意図的に組み入れる案が挙げられています。
代表的な例として、防衛産業のサプライチェーンや消費財など、特定のセクターに投資する専門ファンドが対象となり得ます。
結局、今後の代替投資において重要なのは、「いくつの資産クラスに投資したか」よりも、「互いに異なるリスクをどれだけ組み込んだか」になる可能性があるという分析です。単にPE・私募債・不動産・インフラなどの資産クラスに分類するにとどまらず、各資産クラスの下にどのような産業や企業が含まれているかまで管理しなければならないということです。
あるLP関係者は、「AIが投資市場における最も強力な成長テーマとして定着した以上、関連資産をポートフォリオから完全に除外することは難しい」としつつも、「ただし、AIという一つの分野にすべての資産を賭けないことが、新たな分散投資の核心的な課題として浮上している」と述べました。
さらに、「ブラインドファンドに投資する場合、特定のセクターに投資するよう仕向けることで、強制的に分散投資を誘導する方策を検討している」と付け加えました。
プライベート・エクイティ（PE）からプライベート・クレジット、不動産、インフラに至るまで、AI関連投資に資金が集中しているためです。株式・債券との相関が低く、分散投資効果が期待できた代替投資市場が、かえって一つのテーマに縛られているのです。
資産クラスは異なっても、投資対象がAIで重なっているため、従来の代替投資の核心的な利点であった「分散効果」が弱まる可能性があるという指摘が出ています。AI市場が期待通りに成長しなかった場合、異なる資産間でリスクを分散することはおろか、ポートフォリオ全体が同時に打撃を受ける恐れがあるという懸念も提起されています。
PE・私募債・不動産・インフラにおける「AI投資」への集中現象20日、金融投資業界によると、最近、機関投資家（LP）らは、代替投資資産（PE、私募債、不動産、インフラ）の核心的な利点である「分散投資効果」が希薄化していると分析しました。公募・私募市場全般の資金が、AIという同一のテーマに収束しているためです。
私募市場も例外ではありません。プライベート・エクイティ（PE）では、AI関連企業や産業への投資が増加しています。プライベート・クレジット市場では、PEが投資するAI関連企業に資金を供給する取引が拡大しています。
不動産分野では、AIの演算に必要なデータセンターが代表的な投資対象として浮上しました。インフラ市場では、AIデータセンターや電力網など、関連プロジェクトに資金が集中しています。
一見すると、PEと不動産、インフラは互いに異なる資産クラスです。しかし、基礎資産を詳しく見てみると、AIという一つの共通項によって結びついていることになります。
特にプライベート・ローン（私募債）は、構造的にPE投資と結びつくケースが多いです。これは、PEが特定の産業や企業に投資すると、プライベート・ローンが買収ファイナンスなどを提供する仕組みになっているためです。LP（限定パートナー）が互いに異なる資産クラスに投資したとしても、結局は同じ企業や同じ産業にリスクが集中し得る構造となっています。
株式・債券との「低い相関関係」というメリットが希薄化しています。資本市場におけるAI関連投資の規模は
、ますます拡大しています。NVIDIAは最近
、ウォール街の大手金融機関6社と提携し
、総額5000億ドル（約700兆ウォン）規模のAIインフラ資金調達プラットフォームの構築に向けた覚書（MOU）を締結しました。
参加する金融機関は、アポロ・グローバル・マネジメント、ブラックロック、ブラックストーン、ブルックフィールド・アセット・マネジメント、ゴールドマン・サックス、KKRなどです。ただし、5000億ドルをNVIDIAが直接投入するわけではありません。大手運用会社やプライベート・クレジット・インフラファンドなどを通じて、AIインフラに必要な資金を調達する仕組みとなっています。
例えば、ある機関がAI関連のPEファンドやプライベート・クレジット・ファンド、データセンター不動産ファンド、AIインフラファンドにそれぞれ投資すると仮定してみましょう。形式的には4つの資産に分散投資しているように見えますが、AI産業の成長鈍化が発生した場合、4つの資産が同時に影響を受ける可能性があります。
オルタナティブ投資の魅力は、伝統的な株式・債券との相関が低いことを活かして、ポートフォリオのリスクを低減できる点にあります。
しかし、すべての資産クラスが同じ成長テーマに乗ると、状況は変わります。資産クラス間のリスクを互いに相殺すべき代替投資が、かえって同一のリスク要因を共有することになるからです。
AIの成長鈍化時、資産価値全体が「連動して下落」するリスク特に、AI市場の成長性と収益性が市場の期待に及ばない場合、問題は深刻化する恐れがあります。AI企業の価値が下落するのはもちろん、データセンターの賃貸需要やインフラ投資、関連企業の信用力までもが連鎖的に影響を受ける可能性があります。
結局、「資産クラスをいくつに分けたか」だけでは、真の分散投資であるかどうかを判断することが難しくなったという意味です。
投資業界では、今後、オルタナティブ投資ポートフォリオを構築する際、資産クラスだけでなく、基礎資産の産業・セクターまで精査すべきだという声が上がっています。代替案としては、AIとは距離のある「疎外されたセクター」を意図的に組み入れる案が挙げられています。
代表的な例として、防衛産業のサプライチェーンや消費財など、特定のセクターに投資する専門ファンドが対象となり得ます。
結局、今後の代替投資において重要なのは、「いくつの資産クラスに投資したか」よりも、「互いに異なるリスクをどれだけ組み込んだか」になる可能性があるという分析です。単にPE・私募債・不動産・インフラなどの資産クラスに分類するにとどまらず、各資産クラスの下にどのような産業や企業が含まれているかまで管理しなければならないということです。
あるLP関係者は、「AIが投資市場における最も強力な成長テーマとして定着した以上、関連資産をポートフォリオから完全に除外することは難しい」としつつも、「ただし、AIという一つの分野にすべての資産を賭けないことが、新たな分散投資の核心的な課題として浮上している」と述べました。
さらに、「ブラインドファンドに投資する場合、特定のセクターに投資するよう仕向けることで、強制的に分散投資を誘導する方策を検討している」と付け加えました。
