AnthropicとOpenAIはプロダクト・マーケット・フィットを見つけたのだと思う
(simonwillison.net)- AnthropicとOpenAI のコーディング・汎用エージェントは、消費者向けサブスクリプションよりもエンタープライズの従量課金で、より大きな売上の可能性を示している
- Claude CodeとCodexのヘビーユーザーは、月額$200のサブスクリプションでAPI換算 $2,180.16 相当のトークンを使っているが、企業顧客は同様の割引の対象外となっている
- 2026年4月、両社はCodexとClaude Code/Coworkの Enterprise料金 を公開API価格に合わせ、さらに高価なフロンティアモデルも投入した
- OpenAIの求人703件中229件、Anthropicの390件中105件が エンタープライズ営業・サポート 系に分類され、直販への転換が鮮明になっている
- UberとMicrosoftのコスト論争は、AIの失敗ではなく、顧客が負担を感じつつも使い続ける 価格の妥当性 のシグナルと解釈できる
エンタープライズ顧客がAPI価格を払い始めている
- Anthropicの月額 $100 Maxプラン とOpenAIの月額 $100 Proプラン は、コーディングエージェントのヘビーユーザーにとって非常に有利な価格だ
- ccusageで直近30日間の利用量をAPIトークン価格に換算すると、Anthropic Claude Codeは $1,199.79、OpenAI Codexは $980.37 に相当する
- 合計すると $2,180.16 相当のトークンを$200で使った計算になる
- 一日中エージェントを回し続けるレベルではない「かなり多く使うユーザー」基準でも大きな差が出る
- 企業がエージェントを大規模に使えば同様の割引を受けられる、という想定は正しくなかった
- Anthropicはこの6か月ほどの間に、Enterpriseプランを従来の「一般的な勤務日に十分な利用量を含む」構造から、1席あたり月額$20 + 従量API課金 の構造へ切り替えたように見える
- 2025年8月には "Claude seats include enough usage for a typical workday" と案内していた
- The Informationの報道 は2026年4月14日付だが、Anthropicの広報担当者は価格変更は2025年11月に行われたと述べている
- 既存顧客は契約更新のタイミングで変更を知ることになっている
- OpenAIも2026年4月に同様の価格変更を適用した
- Codex rate card によると、2026年4月2日にCodexの価格はメッセージ単位課金ではなく、APIトークン使用量基準 に合わせられた
- 4月2日の変更は、新規および既存のPlus、Pro、ChatGPT Business、新規ChatGPT Enterpriseプランに適用された
- 4月23日には、Edu、Health、Gov、ChatGPT for Teachersを含むすべての既存ChatGPT Enterpriseプランにも適用された
- 価格は「クレジット」で表示されるが、モデルごとのAPIトークン費用と一致しているように見える
- 2026年4月時点で、OpenAI CodexとAnthropic Claude Code/Coworkの Enterpriseコスト は公開API価格と同じになった
- 同じ月に、両先端モデル企業はさらに高価なフロンティアモデルも投入した
- 4月23日に公開された GPT-5.5 は、GPT-5.4よりAPI価格が2倍だ
- 4月16日に公開された Opus 4.7 は、新しいトークナイザーを考慮するとOpus 4.6より 約1.4倍 高い
- 2026年4月には、高価なフロンティアモデルの投入と、エンタープライズ顧客を従来の大幅割引ではなくAPI価格に結びつける変化が同時に起きた
プロダクト・マーケット・フィットに到達したという判断
- AnthropicとOpenAIの突然の価格攻勢はIPO準備とも結びつき得るが、より重要な要因は、Claude Code/CoworkやCodexのような コーディング・汎用エージェント製品 がプロダクト・マーケット・フィットを見つけたように見える点だ
- ChatGPTは大衆的な人気を得たが、その人気を収益に変えるのは難しかった
- OpenAIは2月、ChatGPTの週間アクティブユーザーが 9億人超 だと明らかにした
- 有料の消費者向け加入者は5,000万人で、全体の 5.6% だった
- 1人あたり月額$10〜$20の課金は悪くない事業だが、$1兆のインフラ コストを賄うには、10億〜20億人の加入者が4年間維持される必要がある
- 企業が1ユーザーあたり月額$200以上を使う構造なら、はるかに速く大きな売上につながり得る
- パワーユーザー基準では、すでにベンダーごとに月約$1,000相当のAPIコストに達する使用量が発生している
- コーディングエージェント はトークン消費がはるかに大きいが、高賃金の専門職にとって日常的なツールになりつつある
- 現時点では主にソフトウェアエンジニアが中心だ
- コンピュータに命令を入力して処理できる作業を自動化できるため、より広い熟練知識労働者にも適用可能だ
- 2025年11月に公開されたモデル群は、エージェントを実用的な水準へ引き上げ、その後の6か月で企業がこの技術に適応するにつれて実際の支出が増え始めた
- ChatGPTは2023年2月に 史上最速で成長した消費者向けアプリ となり、プロダクト・マーケット・フィットを達成したとも言えるが、当時は実質的な収益を生み出せていなかった
- コーディングエージェントとエンタープライズ価格政策の組み合わせは、これらの企業が 非常に現実的な売上 を生み出し始めた地点に見える
採用拡大が示すエンタープライズ重視
- OpenAIとAnthropicの公開求人からも、エンタープライズ向けエージェントがプロダクト・マーケット・フィットを確保したことを示すシグナルが見える
- OpenAIは現在 703件の求人 を公開しており、そのうち229件、32.6% がエンタープライズ営業・サポート関連に分類される
- アカウントエグゼクティブ、「Go To Market」、「Forward Deployed Engineers」などが含まれる
- Anthropicは 390件の求人 を公開しており、そのうち105件、26.9% がエンタープライズ色の強い職種に見える
- AI研究所が人手を大きく必要とする エンタープライズ営業モデル を選んだのは皮肉でもある
- エンタープライズ営業の契約は、多くの人が関与して初めて成立する
- 採用分析は、Claude Codeで求人サイトをスクレイピングし、Datasetteの JSON API、Datasette Cloud、Datasette Agent を経て実施され、結果は gist として公開されている
AI失敗談として消費されるコスト論争は根拠が弱い
- 大企業がAI利用コストの急増を理由に警鐘を鳴らしているという 話 は増えているが、広く引用される事例は誇張されているように見える
-
Uberの事例
- 最も多く議論された事例は、Uber CTOのPraveen Neppalli Nagaが、Uberは「2026年の数か月で年間AI予算をすべて使い切った」と語ったという The Informationの報道 だ
- コスト増加のかなりの部分はClaude Codeによるものだとされている
- Claude Codeが実際に大きく改善したのは2025年11月なので、2025年に立てた予算が2026年の需要を予測できなかったとしても不思議ではない
- Uber COOのAndrew MacdonaldによるRapid Responseポッドキャストでの発言も論争を広げたが、該当箇所 の内容は限定的だ
- Andrew Macdonaldは、前四半期のコードコミットの 25%がClaude Code経由で行われた としつつ、その生産性向上が実際に中止されたプロジェクトを復活させたのか、消費者に有用な機能を25%多く生み出したのかを結びつけるのは難しいと述べた
- この発言は、Business Insiderの「AI tokenmaxxing支出を正当化するのはますます難しくなっている」 のような見出しにつながった
-
Microsoftの事例
- もう1つの人気事例は、MicrosoftがClaude Codeライセンスの取り消しを始めた という話だ
- 表向きには、エンジニアに自社のCopilot CLIエージェントを直接使わせるための措置とされる
- The VergeのTom Warrenは関係者の話として、この決定には 財務上の理由 もあり、Microsoftの会計年度末である6月30日と関係していると伝えている
- この2つの事例は、AIの失敗というより、製品価格が顧客に負担感を与えつつも最終的には選ばれる 価格の妥当性のシグナル と解釈できる
- 良い製品の価格とは、顧客が一瞬息をのんでもなお「はい」と言う水準だ、という見方にも通じる
- Uberの予算超過とMicrosoftの席数削減は、その効果が現実に表れたものに見える
AI研究所の支出規模も非常に大きい
- 大手AI研究所は、学習と推論の両方に数十億ドルを費やしている
- 正確で信頼できる数字は少ないが、最近の SpaceX S-1 にはAnthropicに関する大きな手がかりが含まれている
- SpaceXは2026年5月、Anthropic PBCと Cloud Services Agreements を締結し、COLOSSUSとCOLOSSUS IIの計算能力へのアクセスを提供すると明らかにした
- Anthropicは2029年5月まで、SpaceXに毎月 $12.5億 を支払うことで合意した
- Anthropicの 発表 では、この契約により「Claude CodeとClaude APIの利用上限を引き上げられる」としている
- これはColossusがモデル学習ではなく、推論用途 に使われることを強く示唆している
- Anthropicはすでに他の供給元からも膨大な計算能力を確保している
- 単一ベンダーの追加容量だけに月$12.5億を支払おうとしている点は、推論予算がどれほど大きくなったかを示している
API売上の相対的重要性の低下
- この2年間、OpenAIはサブスクリプション売上の比重がより大きく、AnthropicはAPI売上の比重がより大きいように見えていた
- AnthropicのAPI売上は、歴史的に少数の大口API顧客への依存度が高かった
- 2025年8月の VentureBeat報道 によると、CursorとGitHub Copilotの2顧客だけで、当時の$40億売上の $12億 を占めていた
- 現在のAnthropicは、第2四半期に $109億の売上 に達し、初めて営業利益を出す可能性もあるとうわさされている
- エンタープライズへの転換は、研究所が中間流通を減らし、顧客へ直接販売する方がより大きな収益になると判断したことを示唆している
- AnthropicのClaude CodeはCursorやCopilotと直接競合している
- Cursorが 独自モデルに投資 しているのも、こうした文脈では自然だ
2026年4月は新たな転換点
- 2025年11月は、GPT-5.1とOpus 4.5がそれぞれのコーディングエージェント用ハーネスと結びつき、本当に使えるものになった時点であり、November inflection point と見なせる
- その後の6か月で、企業は安定して有用な作業をこなすエージェントシステムに適応してきた
- 2026年4月は、その技術変化の 売上への効果 が本格的に現れ始めた新たな転換点に見える
- フロンティアAI研究所にとっては利益の出る方向
- 大企業の予算には実質的な影響を与える方向
- 今後AnthropicとOpenAIのIPO向けS-1文書が公開されれば、この瞬間の実態を監査済みの数字で確認できるだろう
1件のコメント
Hacker Newsの意見
今後5年以内に5兆〜10兆ドルを回収する必要があり、できなければ増設したハードウェアの減価償却が始まるはずだ
これはトークン支出として毎年1兆ドル以上が必要だという意味だ。世界の知識労働者2億人、開発者3,000万人を基準にすると、すべての知識労働者の給与の5%、開発者なら20%がトークンに回る世界になる
周囲では、こうしたツールによって会社が実際に重視する業務で速度が20〜40%上がると言われている。支出20%増で速度20%向上なら、年間1兆ドルの支出を正当化するのは難しい
まだそこには至っていない。今はハイプサイクルの上昇局面であり、開発者が重要な仕事で2倍、5倍、10倍生産的にならなければ、うまく進まない気がする
データセンターに関わる電気エンジニアたちは、学習実行中の電力使用急増を設計上の主要因のように語るが、コスト最適スケーリングを扱う論文では推論時の計算量を大きな要因だとかなり自信を持って扱っている
学習が償却後でも推論よりはるかに計算集約的だという根拠としては、計算資源へのアクセス制約が大きい中国のプロバイダーが、より低価格でほぼ無制限に近いトークンを提供している一方で、モデル性能は劣るという点がある。米国企業が、海外企業では負担できなかった償却済み学習コストのために推論コストを20〜30倍に膨らませているという解釈なら筋が通る
学習コストが推論よりはるかに大きいなら、彼らは一般的な限界費用ゼロの競争モデルよりもはるかに厳しい囚人のジレンマに置かれている。逆に推論コストの方が大きいなら、一部の論者が言うように公益事業のようなビジネスだという分析が当たっているのかもしれない。CEOたちにはそう語る強いインセンティブがある。代替案である囚人のジレンマが露呈すれば、投資は非常に速く止まるだろうからだ
事実に少しでも触れているのは設備エンジニアの噂話くらいで、残りは高レベル分析と秘密主義的な事業に対する机上の経営論に近い。これが現在の理解水準を示している
償却済み資本支出と運営費の比率すら分からなければ、外部投資家による分析は不可能だ。オフィスの鉢植えと室内植物の会計をいくら細分化しても、事業の最大部分が営業秘密で覆われているなら意味がない
AI as a Serviceへの支出見込みは1年もたたずにその額を超えるはずだ
数年以内に、とても小さな会社でも手が届く価格で、ほとんどの仕事に十分な最先端級モデルを動かせるハードウェアが出てくる気がする
潜在力の段階を超えて意味のある生産性向上に入っているなら、なぜ顧客側の数字に現れないのだろうか?
より良いソフトウェア導入によって、この3か月でDelta Airlinesが運営効率を大きく改善できていないのはなぜだろう?
本当に気になっている。断絶が見える
ケーブルテレビとPay Per Viewが登場したとき、映画への無制限アクセス権があれば人々がどれだけ映画を見るかを調べた研究があり、その結果がこの事業を支えるインフラをすべて敷設すべき根拠のように広まっていた。ところが統計学者たちがデータをさらに分析すると、人々は毎日、週7日、1日10〜12時間映画を見ると答えていたという結論になった。不可能な数字だった
今も似たような船に乗っている気がする。一部では、誰もが最大限のトークンを使い、ハードウェア・ソフトウェア・設計・市場圧力の改善があってもトークン価格は決して安くならないと仮定している
開発者ツールの各世代は、絶対的なコード処理量を増やしながら、新しい開発者層とユーザーを生み出してきた
最初のコンパイラからフレームワーク時代を経て現在に至るまでずっとそうで、開発者になるために必要な熟練度は下がってきた。80年代中盤〜後半には修士・博士級のコンピュータサイエンティストでなければアプリケーションを書けなかったが、その後は学部生やITエンジニアへと下がり、コンピュータサイエンス理論はおおむね任意になり、その後は多少訓練を受けた大卒者にまで広がり、2022年以前のretoolのようなノーコード/ローコードツールを経て、v0/Replitのようなエージェント型コード生成サービスへとさらに下がってきている
次の世代の開発者は、前の世代のようにアプリケーションやアーキテクチャを作らないだろう。ここにいる多くの人も、pgがこのプラットフォームを作ったときの品質水準では作れないが、ユーザーが価値を見出せるなら問題ない。すでに無数の中品質の企業向けアプリケーションがそれを証明している
結局のところ、2億/3,000万という数字はそのままではないというのが、こうした事業のロジックだ。その変化が資本支出を正当化するほど十分に大きく速いかといえば、私もそうではないと思う。ただ、Web 1、Web 2.0、SaaS、モバイル革命も新しいユーザー層と開発者層をかなり速く生み出したので、完全に非現実的というわけでもない
[1] HNはカスタムLisp実装という強い外れ値だが、以前の時代には、選択自体はもっと穏当でも堅牢なアーキテクチャとして使われた例が多く、そうした熟練は今日の創業者世代では見つけにくいかもしれない
この分析は混乱している。コーディング方面の**プロダクト・マーケット・フィット（PMF）**は、おそらく昨年の時点ですでに達成していた可能性が高い。収益性は別問題で、まだ分からない
この記事はその二つを混同しているうえ、強い経済的な論拠や説得力のある数字も示していない。Uberの事例がなぜ関係あるのかも分からない。UberのCOOも、少なくとも投資収益率の観点では成果が見えていないと明言していた
私の考えでは、製品は数か月前からコーディングに非常に有用だった。ただし、どんなコストでも有用というわけでは決してない
Simonが言うように、「十分に良い」コーディングエージェントが登場してからまだ6か月しか経っておらず、それは瞬きするほどの時間だ。それなのに、うちの会社では私の仕事は完全に変わってしまい、ほとんど夢のようだ
そしてそれは単なる一つの変曲点にすぎない。すでにいくつもの変曲点があり、これから先にもさらに多くの変曲点がある。今日の時点での途方もない企業支出に対して投資収益率がプラスではないかもしれない、という話には納得できるが、数か月後、さらに言えば数年後に来るものに備えて今のうちに道をならしておくのは十分に合理的だ
時間をかけて使い、理解した人たちにとっては数か月前から明らかに有用だったが、今ではその知識が財布を握っている人たちにまで広がり、単なる流行や誇大宣伝ではないと確信されるようになったので、PMFを「主張」できるようになったのだと思う
ただ、「あの人たちはPMFを持っている」と言うのは変だ、という点には同意する。普通は自分の製品について定義する概念だ
だから、ここにいる多くの人はこの議論に加わらないほうがいい。この人たちは利点ばかり繰り返して、コストや、そのコストが会社の財務状態にどう影響するのかを特定して説明していない
「2025年11月を11月の変曲点と呼んだのは、GPT-5.1とOpus 4.5がそれぞれのコーディングエージェントのハーネスと結びついて改善したからだ。有用な作業を安定してこなせるほど良くなり、私たちはこの6か月、エージェントシステムへの適応を進めてきた」
他の記事を読んでも懐疑論はあまりなく、どれだけすごいかを宣伝する内容が多い
この記事には少しAI精神病のような感じがある
「これらのツールははるかに多くのトークンを燃やすが、非常に高い報酬を受ける専門家たちが行う仕事の日常的なツールに急速になりつつある」
「どういうわけかこの記事は『UberのCOOが、AIトークンの過剰消費支出を正当化するのが難しくなっていると述べた』のような見出しに変わってしまったが、それはAI失敗談に対する市場が依然として巨大だからだ」
そう、単にAIの失敗を望む願望にすぎない。コスト暴走でも、記録的な売上でも、大規模なレイオフでもないはずだ。すでに高い報酬を受けている人たちが、このツールで金を燃やしながらも「価値」の増加をまったく生み出していない可能性などないのだろう。アウトプットは100倍でも、結果はあらゆる指標で横ばいだという点は認める
[1] https://cmr.berkeley.edu/2025/10/seven-myths-about-ai-and-pr...
[2] https://futuretech.mit.edu/publication/crashing-waves-vs-ris...
GLM-5.1が同じくらい優秀でオープンソース、しかもはるかに安いなら、OpenAIとAnthropicはどうやって顧客をつなぎ止めるつもりなのだろうか?
ビジネスモデルが成り立つようには思えない。とても親しい友人が大企業向けの自動化ソフトウェアを実際にやっているが、ClaudeやOpenAIはまったく使っていない
主にCerebras上のgpt 120bとGLM-5.1を重い推論作業に使い、複数の作業には別の小さなモデルを使っている。全部オープンソースだ
これらのシステムは企業にとって非常に有用で、とても安定的かつ高速な完全自動パイプラインを回せる
このテーマについてはよく話すが、私たち2人とも、ClaudeやOpenAIで重いエージェント作業をしている企業は、この1年でオープンソースがどれほど良くなり、安くなったかを正確に把握していないように見えると思っている
だとすると、既存企業や開発者たちが追いついたら、ClaudeやOpenAIはコストを回収できないのではないか?
この領域では非常に多くの企業が競争するだろうし、資本集約的である点にある程度の堀はあるにせよ、それでも実質的には無限の競合がいることになる
消費者にとっては良いことだ
GLMの価格対性能が十分高く、翻訳サイトで使う大ファンとして言っている
今お金の大半はコーディングにある。OpenAIとAnthropicが最先端のオープンソースモデルより6か月先行しているだけでも、企業市場と開発者市場の大半を取れる
オープンモデルからもっと価値を引き出すには、どう扱えばいいのかヒントをもらえるだろうか?
オープンモデルが1年ほど遅れているというよくある話には同意する。ただ、約1年前には最先端モデルが極めて有用になる魔法のような出来事があった。この理屈なら、もうすぐオープンモデルもうまく動くはずだが、地球がもう1周するのを待つ以上の何かがあるようで心配だ
ちなみに私の用途はコーディング補助だ。別の目的ではオープンモデルは素晴らしいかもしれない
自前でコーディングモデルを回す投資対効果について、説得力のある分析を見たことがない。月20ドルや200ドルのプランと比べるとなおさらだ
「200ドルで2,180.16ドル分のトークン」という表現はおかしい
トークンには内在コストも価値もない。2,180.16ドル分のトークンを使ったと言うのは、19.99ドルの鍋セットが10億ドル分の価値だと営業マンに言いくるめられて信じるようなものだ
偏った情報源を評価するときに批判的思考を窓から投げ捨てるのは滑稽だ
私は200ドルを使った。API価格で払っていたなら2,180.16ドルだったはずだ。記事は企業顧客がAPI価格を払うという話で、私がそういう会社に雇われていたなら会社に2,180.16ドルのコストを発生させていた、という意味だ
私が何か見落としているのだろうか?
価値を計算するのは難しいが、幸い市場の価格メカニズムはまさにそのために存在している。人々が支払おうとする価格より良い数字はない
だから企業プランでは2,180.16ドルかかるという話だ。本人はその額を払わないが、企業は払う
トークン単価はクローズドな最前線モデルもオープンウェイトモデルもどちらも似たレンジ、つまり100万トークンあたりセント〜ドル水準だ。私にはこの価格がある程度現実に根差しているサインに見える
本当のタイミングの問題は、今は強い新規事業需要が不足しており、十分な技術資産を蓄積した結果、仕事がますます増分作業になっていることにある
つまり膨大な過去の仕事の上に安定した機能を積み上げられるということで、そこはAIが特に輝く場所だ。だからAIがあってもなくても、仕事の大半が機能を1つ追加する、バグを1つ直す、設定を少し調整するといった増分作業なら、企業はソフトウェアエンジニアの採用を減らしていただろう。AIはその圧力を加速させただけだ
逆に20年前に同じAIがあったと想像すると話は違う。人々がまだJAX-RSを理解しようとしていた時代に、AIはJerseyを本当に使えただろうか? Reactが発明されたばかりの頃、Reactに関するあらゆる質問に答えられただろうか? パブリッククラウド基盤や、いわゆるビッグデータ基盤全体を構築するのに必要な人を10分の1にできただろうか? 当時は急速に進化していて、無数の可能性を探索するエンジニアが大量に必要だったはずだ。AIによって機械学習エコシステムを10分の1の人員で作れたかどうかも非常に疑わしい。20年前はRが主流で、Pythonエコシステムはまったく成熟していなかった。モバイルコンピューティングも同様で、あらゆるモバイルアプリやその基盤インフラを作る人員をAIで10分の1にできただろうか?
「パブリッククラウド基盤やビッグデータ基盤を10分の1の人員で作れただろうか?」については、無理だったと思う。核心的な問題は解けず、規模が大きくなるとめちゃくちゃにする
増分作業についてはその通りだ。ただ、歴史的に見ても仕事の大半は増分作業で、研究開発職は少数派だったと思う
認めるべきことは認めるべきだ。これは全体として、歴史上もっとも巨大なペテンだ。
AIに有用なユースケースはあるが、現在の価格ではない。GPT-2の頃からかなり多くのヘビーユーザーと一緒にAIを使ってきた。どのユーザーも同じことを言う。好奇心、驚き、誇大宣伝、嫌悪、そして気づき。企業はたいてい少し遅れていて、今は誇大宣伝サイクルの中にある。まさにその局面で、あらゆる契約を売り、IPOをするわけだ。
本当にVCの教科書どおりの動きだ。
誤解してはいけないのは、AIに有用な事例はあるという点だ。ただし、彼らが望む形ではない。ブロックチェーンとかなり似ている。分散型通貨というアイデアには存在する価値がある。ほかのコインの99%にはない。
AIはより速いが、依然として精度の低い検索エンジンだ。バグ探しには素晴らしく、ラバーダック・デバッグにも向いている。
これをペテンと呼ぶ理由は、マーケティングと相まって、世界中の多くの人に、もう自分で学ばなくてもスタートアップやゲームやインフラなどを作れるという印象を与えているからだ。その結果、放置された低品質のプロジェクトや製品が何百万も生まれる。大半は、問題を徹底的に解決するために必要なメンタルモデルを一度も作れていない。結局、数か月と金を無駄にし、トークンを燃やすだけだ。だからこれをペテンと呼ぶ。
私の知るすべてのアーリーアダプターは、金のせいではなく、新しいユースケースがないために利用量を大きく減らした。新しいプロジェクトを調べるときは、素早くオンボーディングして多くを学び、その後はドキュメントと実際のテストに移ればいい。私の利用量はここ2年で最低だ。
AIに自分のコードを触らせるつもりはない。また這い上がってくるのではないかと不安だからだ。その代わり、自分のコードを読ませて、自分が何を間違えたのかを教えさせ、自分を鍛えることには使っている。
オープンソースのソリューションを含め、何百社もの企業がその程度のことは提供できる。
非技術系の友人たちはみな今まさに誇大宣伝サイクルの中にいて、これから来る興奮と予測可能な失望を私に共有してくる。
ある意味では、AIが意識的であれ無意識的であれ、これほど徹底してVC流に活用され、世界が見守る中で巨大企業を生み出したことは印象的だ。
トークンを使うコーディングモデルの投資対効果がプラスではないのでペテンだ、という意味か？ たとえば月100ドルを取るに足るだけの価値を生み出せていない、という意味か？
企業顧客はそれを見抜けるほど賢くない、という意味か？
要するにブロックチェーン的な幻想で、CEOの利益を最大化するためにIPOする、という意味か？
私は正しく理解しているのか、それとも言葉を補ってしまっているのか？
「人々に、もう自分で学ばなくても自分のスタートアップやゲームやインフラを作れるという印象を与える」という部分は、人々の信念や動機を断定することはできないし、藁人形論法ではないか？ AIは人を増幅する強力な道具だ。「10億ドル規模のエンタープライズSaaSアプリを作ってくれ」や「GTA6を作ってくれ、ハルシネーションなしで」とプロンプトを入れるだけでは済まない。だが、実際にそういうことが起きているという印象なのか？ DarioやSamは「うちのコーディングエージェントのサブスクを買えば、技術がなくても一発でゲームを作って金持ちになれる」と言っているのか？
AIエージェントに価値を感じない、というのは今日においても十分あり得る。何となく気持ち悪く感じることもあるだろう。だが、ブロックチェーン級のペテンだと言うのは、膨大なシグナルや、これらのシステムが今日何をできて、年末ごろには何ができると期待されているかについての実際の議論と矛盾していると思う。
Anthropicは、私が読んだ限りでは実際には収益性があるわけではなく、値引きによって一時的に黒字に見えていただけのようだ。この主張をうまく説明している記事がある: https://www.wheresyoured.at/anthropics-profitability-swindle...
現在の値上げで十分なのかも懐疑的だし、今後必要になるであろうさらに大きな値上げを、ほとんどのユーザーや企業が受け入れるかも懐疑的だ。特に個人ユーザーにとって月200ドルはすでに非常に高額で、ほとんどの人が月1,000ドルのような価格を払うとは思えない。
LLM関連のニュースは、これらの会社がIPOした後までは、ただ無視しておくべきだと思う。好意的な世論を演出するボットが多い。
1席あたり月200ドルは大した額ではない。
うちの研究開発グループの人たちが使う3D CADライセンスパッケージの中には、1席あたり月に数千ドルかかるものもある。
ソフトウェア席も、そろそろ愛される時代が来たのだ。
[1] https://www.autodesk.com/products/autocad/buy
企業は定額プランの「無制限ビュッフェ」ではなく、従量課金を払っている。