Anthropic、Amazonから50億ドルの出資を受ける代わりに1,000億ドルのクラウド支出を約束

• Amazonの追加出資に伴い、今後10年間でAWSに1,000億ドル超を支出することで合意。クラウドインフラと資金が組み合わされた取引構造
• その見返りとして、Claudeの学習と運用に使う新規コンピューティング容量を最大5GW確保。単なる現金出資に加え、実際のインフラ利用権が中核要素として含まれる
• Amazonの総投資額は130億ドルに拡大し、今回の構造は2カ月前に締結されたOpenAI投資取引と似た形
• 取引の中心にはAmazonのカスタムチップが含まれ、GravitonとTrainium系のうちTrainium2からTrainium4までが適用範囲に含まれる
• 今後発売されるチップの容量購入オプションまで確保しており、今回の発表はAnthropicの追加資金調達の可能性と、8,000億ドル超の企業価値に関する報道にもつながっている

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取引概要

• Amazonによる追加出資50億ドルで合意し、Anthropicに対するAmazonの総投資額は130億ドルに拡大
• AnthropicのAWS支出コミットメントが含まれ、今後10年間でAWSに1,000億ドル超を使うことで合意
  • その見返りとして、Claudeの学習と運用に使う新規コンピューティング容量を最大5GW確保
• この取引は、Amazonが最近締結した別のAI投資スキームと似た構造
  • 単なる現金出資だけでなく、クラウドインフラサービスも取引構造の一部として含まれる

OpenAI取引との比較

• 2カ月前にAmazonがOpenAIと結んだ取引と構造的な類似性がある
  • Amazonは1,100億ドル規模の資金調達ラウンドに参加
  • そのうち500億ドルを出資
  • 当該ラウンドでは、ChatGPT開発元のプレマネー評価額が7,300億ドルに達した
• OpenAI取引でも、直接の現金以外にインフラ提供が一部含まれる構造だった

中核インフラとチップ

• 今回の取引の中心にはAmazonのカスタムチップが含まれる
  • Gravitonは低消費電力CPU
  • TrainiumはNvidiaと競合するAIアクセラレータチップ
• Anthropic向け取引の適用範囲にはTrainium2からTrainium4までが含まれる
  • Trainium4は現在利用できない
  • 最新チップのTrainium3は12月に発売
• Anthropicは今後発売されるAmazonチップについても容量購入オプションを確保
  • 新チップが提供されれば、その容量を購入できる選択権が含まれる

追加資金調達の可能性

• 今回の発表はAnthropicの新たな資金調達ラウンドの予告である可能性があると言及
• ベンチャーキャピタル各社がAnthropicへの資本投入を提案したとの報道がある
  • その取引基準の企業価値が8,000億ドル超となる可能性があるとの報道を引用

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• 今の状況を見ると、収益性の錯覚はほぼ終わりかけているように感じる。投資家の期待ほど利益が出ているのか疑問で、AnthropicとOpenAIのIPO推進も時間を稼ぐための選択のように見える。トークンの本当のコストが見え始めており、computeのボトルネックも深刻だ。Opus 4.7の7.5倍のトークン料金率を見て負担が大きくなったし、オープンモデルははるかに安いので、企業がコストに敏感になるほどビッグ2はより脆弱になる気がする。データセンターと電力供給が十分な速度で増えるのか、それともAGIに先に到達しようとする巨大なオールインなのか気になる。何よりモデル性能が停滞しているようで、複雑な作業ではむしろ生産性の低下を感じている
  • 私は、そもそも多くの企業は公開市場にいる必要がなかったと思う。四半期業績が悪いと出血を止めるというシグナルを出すために大量解雇を繰り返す文化は、あまりにも有害で滑稽に感じる。私がいた会社も未上場だった頃が黄金期で、結局は経済的な壁にぶつかって、より大きな上場企業に売られていった。長期投資しかできず、数年間は資金を引き出せないような代替市場があれば、もっと健全だと思う
  • ソフトウェア開発の観点では、今のモデルはトークン当たりのコストを十分に正当化していると感じる。今回の動きは無理のあるシグナルというより、需要を見込んだうえで供給を先に確保しようとする判断に見える。航空会社が将来の燃料を先買いしたり、AppleがDRAMの供給量を押さえたりするのと似た構図だと理解している
  • この悲観論が現実にどれだけ根ざしているのかはよく分からない。すでにFortune 500企業はAnthropicのような会社を試してみる段階を超え、組織全体にどう導入するかやガバナンスの整備を急いでいる。過熱があったのは事実だが、価値提案はますます具体的になっている印象だ。一部のAI企業は支出を過大に約束したかもしれないが、Anthropicは比較的早く収益性の方向へ向かっていたと思う
  • 完全に反対というわけではないが、いくつか反論はある。まず、モデル提供企業は推論トークンサービスのコストだけ見れば、すでに収益性があるという主張には説得力がある。赤字は次世代モデルの学習で出ている構造に見える。オープンモデルはまだ性能差が大きく、トークンはまだ相対的に安くてもハルシネーションのコストが高いので、コーディングエージェントでオープンモデルの採用が大きく増えたとは感じていない。AI経済全体については私も確信がないが、MetaやMicrosoftのような企業の価値はすでに一部下がっており、投資家も過大評価をある程度警戒しているようだ。警告サインはそこまで明確ではないが、企業収益はまだ健全に見える。Anthropicのトークンコスト分析と企業収益に関するEconomist記事を参照した
  • 私もこの方向性は合っていると感じる。実際、サービスが利用制限を締め始めているように体感している。私はGoogle 5TBプランのおかげでGemini Proを使っていて、IDE側ではGithub Copilot Proも使っているが、最近のGeminiははるかに早く上限に達し、数時間でProトークンを使い切ったというメッセージを見るようになった。以前は1日の大半を使えたのに、今では午前中でも止まるレベルだ。だから今年中に大きなGPUを積んだPCを買って、ローカル実行に移るべきか真剣に悩んでいる。今の流れでは、コストは下がるより大きく上がる可能性のほうが高く見える
• 100Bドルを使わなければならない状況なら、サードパーティクラウドを使い続けるのが正しいのか疑問だ。Amazonがどれだけ良い条件を提示しても、その規模なら結局は自前のスタックを持ちたくなる気がする。特にこれほど競争の激しい分野では、いずれマージンが重要になるはずなので、なおさらそう思う。今のhyperscalerは過度に楽観的な見通しでできるだけ資金を集めているように感じるし、このサイクルの頂点は遠くないか、あるいはすでに来ているかもしれない
  • 問題は、その代替案が結局自前のデータセンターを建てることだという点だ。米国2か所、欧州2か所、アジア2か所、アフリカ1か所、LATAM1か所くらいは必要かもしれず、その半分以上は期限内に準備できなければならない。だが、その「期限内」こそが難しい。地方政府の許認可、電力会社との交渉、政治変数、軍事契約といった問題で許可が飛ぶこともある。しかもCPU、GPU、メモリ、ネットワーク機器の調達もすべて必要で、産業用電力変圧器のリードタイムが5年以上という点も大きい。水処理設備も許可なしでは進められない。こうした中で、AWSやGoogleが離脱の兆候を見せる顧客に優遇を与えるとも思えない。AIとLLM自体がすでに複雑で脆弱な競争環境なのに、データセンター建設まで並行するのは分散ではなく、死刑宣告のように感じる
  • データセンターを建てた経験がまったくない会社が、いきなり100B規模のcomputeを運用する会社になるのは、数十年がかりの高リスク目標に見える
  • こうした約定は、リスクの一部をAmazonやOracleのようなインフラ事業者に移す構造だと思う。AnthropicやOpenAIが予想に届かなくても、インフラ事業者はその資産を別の顧客に売ったり自ら活用したりできる。一方で需要が想定以上なら、VC資金がさらに入り、競合をより高くても押しのけられる。自前で建てて需要予測を外すと、はるかに高い失敗になるので、結局これはリスク分担として理解している
  • 記事にすでに答えがあると思う。Anthropicの契約には、まだ発売されていないTrainium4まで含まれており、その後のAmazonチップ世代が出れば、その容量を買えるオプションも確保している。つまり、今この瞬間だけでなく、将来のチップロードマップ全体にわたる供給権を先に押さえる性格のものとして読める
  • 以前Facebookで、上位AI企業の間で資金がいくつかの企業をぐるぐる回っているグラフを見たことがあるが、本当に衝撃的だった。ほとんど資金の回し合いのように見えて、詐欺に近い印象を受けた
• AIラボに対する期待値が正確には何なのか気になる。今の私には、これらの製品はほとんどコモディティ化した状態に見え、強いオープンソース競合も多い。結局、こうしたモデルにつくプレミアムを正当化するのはますます難しくなる気がする
  • いわゆるMythosの状況が事実であれ誇張であれ、結局はエンドゲームを示していると感じる。世界に大きな影響を与えるほど強いモデルができれば、もはや消費者に売るモデルをどうするかではなく、それを使って自ら経済を支配するか、国家に国有化される可能性を心配することになる気がする。あらゆるものを自動化できる機械があるなら、なぜアクセス権を売るのかという発想だ
  • オープンソースモデルが1〜2年以内に完全に追いつく可能性は高いと思う。製品もコモディティであり、モデルもコモディティだ。今は大規模推論向けGPUコアの確保が難しいことだけがボトルネックにすぎない。結局必要なのはロックイン可能なプラットフォームだろうが、それがなぜオープンソースモデル基盤であってはいけないのかはよく分からない
  • 今、主要テック企業の多くでコーディングエージェントが全面展開されていると思う。ある場所ではトークン制限もほとんどなく、成果の説明さえできれば好きなだけ使わせている。企業はこうしたツールにワークフローを組み込み、社内プロセスも特定ツール中心で文書化し始めている。一度回り始めたものは、組織全体へ素早く複製される。Anthropicが300億ドルの売上に到達し、しかもこれはコーディングの大規模展開が始まったばかりの段階にすぎないのだとすれば、この数字を無視するのは難しいと感じる
  • これらのモデルはコモディティである一方で、サイバー兵器でもあると思う。軍事的競争関係にある国家は、より優れたAIを通じてより強いサイバー能力と情報能力を持とうとするだろうし、そのため一つの研究所だけを選ぶのではなく、複数のAI防衛企業を競わせようとするはずだ。かつて米国が武器を複数の国に売ったように、今後は中国、米国、フランスなどがAIサイバー能力を販売する可能性が高い。各国も安全保障上、他国のクラウドを完全には信頼しないだろうから、好みのベンダークラスタを動かすための自前データセンターが必要になるかもしれない
  • どの会社にも堀はないと思う。OpenAIはすでに先頭を失ったと感じるし、今は誰も明確に勝っていない。結局、長くは持たないGPUを燃やして続けるチキンゲームのように見える。参考までに関連比較画像を見た
• コンシューマー向けローカルモデルが数年以内に十分良くなる前に、資金をかき集めるスピードのほうが速くなっているように感じる。今は需要が爆発しているが、on-device推論が定着すれば、ある時点で需要が急落する可能性があり、全体がハウス・オブ・カードのように見える
  • 私はすでにその未来をある程度生きていると感じる。まともな実行フレームワークにコンテキスト管理、unixベースのメモリ、Web検索とアクセス機構が付けば、ローカルモデルでも最前線のモデルと実質的に同等の水準で使える。速度はむしろ速いことすらある。AI企業がまだ実態以上に補助金的な価格を提示して先導している間はコストを払うだろうが、結局は彼らのサービスを使って彼ら自身の没落をブートストラップできると思う。自分のコンピュータで自分のソフトウェアを動かす側を長く支持している
  • 私もその時点を待っている。もしかするとtaalasのような高性能カスタムハードウェアのコーディングLLMエンジンとオープンソースのコーディングエージェントの組み合わせが解決策かもしれない。価格が高級グラフィックカード並みなら、時間がたてば十分元が取れる気がする。昔IBMメインフレームからPCへ移行していった転換が、再び再現されるように見える
  • コンシューマー向けモデルはすでにかなり良く、ローカル推論の本当のボトルネックはハードウェアだと思う。小さなモデルならほとんどどんな機器でも動かせるが、より多くの知識と大きなコンテキストを求めるほど、要求は急激に大きくなる構造だ
• これがNvidiaとOpenAIの間で見られた構図のように、結局は資金と負債の循環に近いのではないかと気になった
  • NvidiaとOpenAIの件では、実際にグラフィックカードがやり取りされていたし、ベンダーファイナンス自体は自動車販売店がローンを付けて車を売るように一般的な方式だと思う
  • Oracleもここに入って、あとで打撃を受けたと記憶している
  • チップ開発は最前線を目指すなら結局規模の経済が必要だ。だから需要を金融で下支えして規模を作るのは、ポンジというより合理的な構造に見える。Anthropicは希少なcompute資源へのアクセスを得て、AmazonはR&Dとcapex拡大を正当化できる需要と現場フィードバックを得るわけだ
• 私は経済の専門家ではないが、Amazonが50億ドルを出して、後でその金を20倍にして回収する構造がどう成り立つのか気になった
  • 50億ドルは単に渡す金ではなく、持分投資であり、同時に支出約定を取る構造だと理解している。10年にわたる1000億ドルの利用約定なら、50億は3年以内、あるいはそれより早く消えるかもしれない。私の解釈では、Amazonは利用クレジットを与えて持分を受け取るようなもので、Anthropicが成功すればAmazonには良い取引になる。失敗しても投資項目では損失になるかもしれないが、約50億ドルの売上を運営面で確保し、増設の名目も得られる。Anthropicの側から見れば、今すぐ数字を合わせなくても、より長く生き延びる時間を買う構造だ。結局、Amazonの金でAmazonの容量を増やすほうが、他人の金で自前容量を建てるより速いという判断に見える
  • 核心は、今すぐ大規模computeが必要だという点だ。Amazonは今日50億ドルを投資し、その後最大200億ドルを追加できると述べており、既存の80億ドル投資もある。この契約により、3か月以内に意味のある容量増加があり、年末までに合計1GW近い規模を確保するという。Anthropicの発表で関連内容を確認した
  • 結局、今50億ドルを受け取り、どうせ使わなければならないcompute費用として年間100億ドル程度を支出する構造だと見れば分かりやすい
  • これは純粋な1000億ドルの利益ではなく、Amazonにも運営原価があるサービスの交換だ。Anthropicにとっても元々事業運営のために使う必要がある金なので、後で安く払う割引というより、今現金を受け取って後で通常価格を払う一種の前払い割引のように見える
  • 私も同じように理解した。どうせインフラ費用は使う予定なのだから、Amazonが50億ドルを条件に、その支出をAWSに縛り付ける契約に近いと思う
• 結局AnthropicはPrime Visaカードの5%キャッシュバックを企業向けに大きく受けたようなものだ、という冗談を思いついた。AI企業も結局は私たちとそれほど変わらないという感じがする
• 今の地政学的状況を見ると、メモリチップや各種CPU、GPUの生産能力が低下する可能性があると予想している。私が見た日本、韓国、シンガポール関連のニュースがその懸念を強めた。この予想が当たっているなら、新しいデータセンターを建てるコストが急激に上昇する可能性が高く、懸念している
• この狂気が終わったとき、結局は納税者がこうした企業を救済しなければならないのではないかと心配だ
  • 私たちがそうさせる場合にだけ可能だと思う。結局は投票が答えだと感じる