支出

Cointelegraph の報道によると、アメリカの企業は人工知能分野への支出を急速に増加させています。データによると、支出ランキング上位 1% の企業は現在、従業員一人あたり月額で記録的な 7400 ドルを AI 関連の支出に投じており、この数字は中央値の企業支出レベルの 600 倍を超えています。関連する統計は、トップ企業と一般企業の AI 投資における顕著な分化を反映しており、トップ企業は業界平均を大きく上回る力で人工知能の応用とインフラに投資を加速しています。

韓国のメディアによると、SKグループの会長崔泰源は今年上半期に17.5億ウォンの報酬を得た。金融監督院の情報によると、SK株式会社はその日の半期報告書でこの情報を公開した。会長の今年上半期の報酬水準は昨年同期と同じで、給与を除いてボーナスは受け取っていない。会長の弟で、SKグループの副会長崔再源は同期間に15億ウォンの報酬を得た。SK株式会社の社長張勇浩は合計18億ウォンを得ており、その内訳は10億ウォンの給与と8億ウォンのボーナスである。さらに、SK Supex追求協議会の会長尹豊永は合計77.15億ウォンを得たことが明らかになっており、その内訳は5億ウォンの給与、8億ウォンのボーナス、そして3年前に授与された12103株の業績株式単位（PSU）からの64.15億ウォンの報酬を含んでいる。SKハイニックスは今年上半期にNVIDIAからの売上が17兆ウォンを超え、会社の総売上の約13%を占めている。SKハイニックスの従業員は今年上半期に人均報酬が1.44億ウォン（約10.4万ドル）に達し、前年同期比で23%増加した。SKハイニックスは今年上半期に設備投資と研究開発（R&D）への投資を大幅に増加させた。有形資産の購入にかかる現金支出は18兆ウォンを超え、前年同期比で70%以上増加した。SKハイニックスの小株主数は1年で5倍以上増加し、346万人を突破した。

テンセントホールディングスは2026年第2四半期の財務報告を発表し、収益は2047.9億元で、前年同期比11%増加し、市場予想をわずかに上回りました；Non-IFRSの純利益は684億元で、前年同期比9%増加しました；株主に帰属する利益は560.22億元で、前年同期比0.7%増加しました。資本支出は527.8億元で、前年同期比176%増加し、市場予想の321.4億元を大きく上回り、主にAIインフラへの投資に使用されました。当四半期のフリーキャッシュフローはマイナス138億元で、AI計算能力の購入前払金を除外すると、フリーキャッシュフローは376億元となります。ビジネス面では、付加価値サービスの収益は984億元で、前年同期比8%増加し、その中で国内ゲームの収益は473億元で、前年同期比17%増加し、『デルタオペレーション』『ウィズダムコントラクト』および『ロック王国：世界』が顕著な貢献をしました；国際市場のゲーム収益は186億元で、為替の影響を受け前年同期比0.8%減少し、固定為替レートで計算すると前年同期比4%増加しました。マーケティングサービスの収益は436億元で、前年同期比22%増加し、最も成長の早いセクターとなりました；フィンテックおよび企業サービスの収益は603億元で、前年同期比9%増加しました。AI製品に関して、財務報告ではWorkBuddyが迅速なユーザー成長と健全なユーザー保持率を実現し、ユーザーの支払い意欲が強いことが特に言及され、市場のリーダーシップはその強力なハーネス（エージェントスケジューリング）エンジニアリング能力、豊富なモデル選択、および業界をリードするスキルライブラリに起因しています。混元Hy3の正式版は、前世代に比べて呼び出し回数が68倍以上増加し、OpenRouterのトークン消費量に基づいて世界のトップ3に継続的にランクインしています。より大きなパラメータ規模のHy4が近日中に発表される予定です。WeChat内のAIエージェント小微は小規模なグレースケールテストを開始しました。新しいAI製品の貢献を除外すると、Non-IFRSの営業利益は前年同期比19%増の861億元となります。四半期末時点で、会社の現金純額は3月末の1469億元から582億元に減少しました。

金十の報道によると、連邦準備制度のシュミットは、個人消費支出価格指数がインフレを測る最良の方法であると述べました。

金十の報道によると、SpaceXの最高財務責任者は、第3四半期と第4四半期の資本支出が第2四半期の水準と同様になると述べました。

金十の報道によると、SpaceXの第2四半期の総資本支出は183.69億ドル、純損失は5.41億ドルです。

金十の報道によると、TrendForce 集邦コンサルティングの最新の AI サーバー産業研究に基づき、AI インフラ需要の高まりを背景に、2026 年には世界の九大クラウドサービスプロバイダー（CSP）の総資本支出が前年同期比で約 90% 増加すると予測されています。最近、超大型 CSP や Tier-2 データセンター業者の NVIDIA（英偉達）全体型 AI サーバーソリューションの調達意欲が明らかに高まっており、2026 年の AI サーバー出荷年成長率は当初の 28% から近く 31% に引き上げられる見込みです。

金十の報道によると、アップルのCEOクックは、第3四半期のメモリに関する支出が「第2四半期を大幅に上回った」と述べています。

金十の報道によると、アマゾンのCEOは、人工知能とAWSの支出において、明確に強力な財務リターンの見通しが見えると述べています。

金十の報道によると、アメリカの6月の実質個人消費支出の月次変化率は0.4%で、前回値は0.3%から0.4%に修正されました。

Robinhoodは2026年第2四半期の財務報告を発表し、純収入は131億ドルで、前年同期比32%の増加、アナリストの予想である128億ドルを上回りました；純利益は57.3億ドルで、前年同期比48%の増加；希薄化後の1株当たり利益は0.62ドルで、前年同期比48%の増加。調整後EBITDAは74.1億ドルで、前年同期比35%の増加、予想の62.9億ドルを上回りました。純預金は217億ドルで過去最高を記録し、Goldのサブスクリプションユーザーは480万人で、前年同期比39%の増加。暗号通貨収入は1億ドルで、予想の8660万ドルを上回りました；オプション収入は34.2億ドルで、前年同期比29%の増加。ARPUは187ドルで、前年同期比**24%**の増加。会社は年間の調整後運営費用と株式インセンティブを267.5億ドルから277.5億ドルと予測しており、以前のガイダンスおよび市場予想を下回っています。期間中、トランプアカウントの登録は700万を超え、預金は約15億ドル；Robinhood Chainのメインネットが立ち上がり；シンガポールで資本市場サービスライセンスを取得；WonderFiの買収を完了しました。財務報告発表後、Robinhoodは時間外取引で約**4%**上昇しました。

ロイター社によるLSEGのコンセンサス予測データの分析によれば、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta、Oracle の5社は、AI投資によるキャッシュフローの圧力に直面しています。現在の軌道に従えば、2027年までに、これらの企業の合計資本支出は、生成される自由キャッシュフローを超えると予測されています。データによると、これらの企業の2027年の年間営業キャッシュフローは2025年と比べて約3400億ドル増加する見込みですが、資本支出は約5340億ドル増加する見込みで、キャッシュフローが1ドル増えるごとに追加投資が約1.57ドル必要となります。その中でOracleの圧力が最も顕著で、資本支出が営業キャッシュフローに占める割合は2022会計年度の47%から2026会計年度（5月末時点）には174%に上昇し、年間資本支出は557億ドルに達する一方で、営業キャッシュフローは320億ドルにとどまり、同社の株価は年内に36%下落しました。Amazonの第一四半期の自由キャッシュフローも12億ドルに減少しました。アナリストは、今後2～3年の間にAIが収益の大幅な成長を促進せず、利益を拡大し、キャッシュフローを改善できない場合、市場は投資サイクルが過剰であったかどうかを疑問視し始めるだろうと指摘しています。Alphabetは今週水曜日に最初に決算を発表し、市場はそのクラウドおよびAI収入が支出の増加に追いつくかどうかに注目しています。

The Kobeissi Letter による予測データによれば、AI 分野への投資熱がアメリカ経済構造を再構築しています。2027 年までに、Google の親会社である Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle のこの五大テクノロジー企業の AI 分野への資本支出は、アメリカの国内総生産（GDP）の約 3.2% に達する見込みです。この予測が最終的に実現すれば、アメリカの歴史において、年間 AI 資本支出が国家防衛支出を初めて上回ることになります（来年の防衛支出は GDP の約 2.7% を占めると予想されています）。データによれば、今年（2026 年）この五社の AI 資本支出は 8000 億ドルを突破する見込みで、GDP に占める比率は 2025 年の 1.5% から急激に上昇し、約 2.5% に達し、防衛支出の評価額である約 2.7% に迫っています。そして 2027 年までには、この数字はさらに急増し、記録的な 1.1 兆ドルに達する見込みです。

央视财经の報道によると、テスラ社は今月6日から従業員の人工知能ツールに対する支出を制限することになります。類似の措置は他の多くのアメリカのテクノロジー企業でも採用されています。報道によれば、テスラは従業員に内部メモを送付し、7月6日から各従業員のAIツールに対する週ごとの支出上限を200ドルとし、超過分は上司の承認が必要であると発表しました。ただし、テスラの従業員がマスク氏のxAIのGrokモデルを使用する場合は200ドルの制限には含まれません。Grokはテスラの従業員の間での受け入れが低く、大多数の従業員は依然としてAnthropicのClaudeを使用することを選んでいます。

FinanceFeedsによると、バイナンスはその年間コンプライアンス支出が約3億ドルに達し、2025年から2026年第1四半期の間に内部システムが潜在的な詐欺額を105.3億ドル遮断し、540万人以上のユーザーを保護したと述べています。バイナンスは現在、約1500人のコンプライアンススタッフを擁し、その規模は大手金融機関に近づいています。2021年以来、この取引所は82億ドル以上のユーザー資産を回収し、313,653件の法執行機関からのリクエストを処理しました。この開示は、バイナンスが規制の圧力に直面している時期に行われており、欧州のMiCA規制は取引所に認可を取得させるか、サービスを停止させることを強制しています。バイナンスはEUの多国間規制の抵抗に直面しています。バイナンスはコンプライアンスがコアオペレーション機能となっており、AI駆動のシステムと20以上のAIセキュリティツールを使用して取引監視と詐欺検出を行っていると述べていますが、コンプライアンス支出自体は、ガバナンス、リスク文化、制裁管理に関する規制当局の包括的な要求を満たすには不十分である可能性があります。

金融テクノロジー企業 Ramp の経済実験室は、新しい Ramp AI 採用指数レポートを発表しました。7 万を超えるアメリカの企業顧客の支出データ分析に基づき、企業向け AI 採用率は Anthropic が 2.5 ポイント増加し 41% となり、正式に微減して 39.5% の OpenAI を上回り、ビジネスアプリケーション分野でのリーダーシップを確立しました。レポートは「AI を深く採用する」企業の支出トレンドを重点的に分析しています。データによると、上位 1% の企業は、従業員一人あたり毎月 7449 ドルの AI 費用を支出しており、この数字は先月も 14.1% の増加を実現しました。一方、上位 10% の企業の一人当たりの月間支出は 611 ドルであり、中位数の企業はわずか 11.38 ドル（単一の基本サブスクリプションコストに相当）です。さらに、研究は、AI を深く応用している企業には「ベンダーロックイン」の現象が存在せず、一般的に複数の最先端大規模モデル、オープンプラットフォーム、および垂直型 AI ソリューションを同時に採用していることを指摘しています。企業はコスト圧力に直面する中で、よりコストパフォーマンスの高いモデル（例：DeepSeek）を試み始めていますが、全体的な AI 支出は依然として上昇傾向にあります。

CoinbaseのCEOブライアン・アームストロングは、AIコスト最適化に関する最新の進展を紹介する投稿を行いました。アームストロングは、AIの使用量とトークン消費が継続的に増加する中で、コストを管理する鍵は従業員の使用を制限したり、頻繁に予算リマインダーを送信することではなく、デフォルトモデルの選択、タスクルーティングメカニズム、キャッシュ戦略を最適化することだと述べました。彼は、Coinbaseが内部LLMゲートウェイを通じてGLM 5.2、Kimi 2.7などのオープンウェイトモデルをデフォルトオプションとして試みていることを明らかにしましたが、エンジニアが具体的なタスクのニーズに応じて他のモデルを選択することも許可しています。データによると、会社の91%の従業員はAI使用の上限に達したことがないため、Coinbaseはクォータを厳しくすることを選択せず、より低コストのモデルソリューションを通じて全体の効率を向上させています。モデルルーティングに関して、Coinbaseはプロンプトを前処理し、キャッシュヒット率や異なるモデルの価格状況を組み合わせて、タスクを最も適切なモデルに自動的に割り当てます。アームストロングは、計画や推論などの複雑なタスクには最先端モデルのサポートが必要かもしれないが、実行系のタスクは必ずしもコストの高いモデルを呼び出す必要はないと考えています。将来的には、モデル選択プロセスはより多くAIによって自動的に行われるべきであり、人工的な意思決定に依存すべきではないと述べました。さらに、彼はキャッシュヒット率がAIコストに影響を与える重要な要素の一つであることを指摘しました。Coinbaseはリクエストプロセスにキャッシュ認識メカニズムを組み込み、歴史的な結果の再利用率を向上させています。LibreChatの例を挙げると、キャッシュソリューションを最適化した後、そのキャッシュヒット率は5%から60%に向上しました。アームストロングはまた、会社がエンジニアに対して文脈をできるだけ簡潔に保つよう求めていることを述べました。これには、タスクを切り替える際に新しいセッションを開始すること、ファイルの文脈範囲を縮小すること、未使用のツールを閉じることなどが含まれ、不要なトークン消費を減らすことを目的としています。彼によれば、これらの措置を通じて、CoinbaseはAI支出を約50%削減することに成功し、同時にトークン使用量は依然として増加を維持しています。