AnthropicとOpenAI、ついに「プロダクトマーケットフィット」を完全攻略か？

AnthropicとOpenAIの両社が、市場が真に求める価値を見極め、確固たるプロダクトマーケットフィット（PMF）を達成したように思える。

向こう5年でざっくり5兆〜10兆ドルを回収しないと、ハードウェアへの巨額投資が減損処理される羽目になるね。

つまり、トークンに毎年1兆ドル以上を使い続ける必要があるってことだ。世界中に知識労働者が2億人、開発者が3,000万人いるとして、知識労働者の給与の5%、開発者なら20%をトークン代に回すような世界の話をしているわけだ。

これはとんでもない転換だよ。私の周りのほとんどの人は、会社が重視する実際の業務において、これらのツールを使うことで20%～40%の効率化が図れると言っている。プラス20%のスピードアップのためにプラス20%のコストを払うなんて、毎年1兆ドルもの支出を正当化する動機にはならない。

今はまだそこまでの段階じゃない。ハイプサイクルの上昇局面の真っ最中だし、開発者が重要なタスクにおいて生産性を2倍、5倍、10倍にできる仕組みを確立できない限り、この先うまくはいかないだろうね。

じゃあ、GLM-5.1みたいに同じくらい高性能で、オープンソースで、しかも圧倒的に安いものが出てきたら、OpenAIやAnthropicはどうやって顧客を繋ぎ止めるつもりなんだ？

このビジネスモデルが成立するとは思えないな。親しい友人が大手向けの自動化ソフトウェアをやってるんだけど、彼はClaudeもOpenAIも一切使っていないよ。

主にCerebras上でGPT 120Bや、高度な思考が必要なタスクにはGLM-5.1を使ってる。他にも特定のタスク用に小さなモデルをいくつか組み合わせて、全部オープンソースで回してるんだ。

こうしたシステムはビジネスにおいて極めて有用だし、非常に安定した高速な完全自動化パイプラインを構築できている。

彼とよく議論するんだけど、ClaudeやOpenAIを使ってゴリゴリのエージェント開発をしている企業は、この1年でオープンソースがいかに優秀かつ安価になったかを全く分かっていないんじゃないかって結論に至ったよ。

つまり、レガシー企業や開発者が追いついたとき、ClaudeやOpenAIはコストを回収できなくなるんじゃないか？

200ドルで2,180.16ドル相当のトークン

「トークン」に本質的なコストや価値なんてないだろ。2,180.16ドル分のトークンを使ったと言うのは、販売員の口車に乗せられて「10億ドル相当の鍋釜が19.99ドルで手に入る！」と信じ込まされているようなものだ。

情報の偏ったソースを評価するとなると、みんな途端に批判的思考を忘れるのが笑えるよね。

月額200ドルなんて大したことないよ。

うちのR&Dグループが使ってる3D CADのライセンスパックなんて、1シートにつき月額で数千ドルもかかるからね。

ソフトウェアのライセンスにもそれくらいの価値があってもいい頃合いだよ。

この分析は少し分かりにくいな。コーディングにおけるPMFは昨年のどこかの時点で達成されたはず。ただ「収益性」は別問題で、そこはまだ不明だ。この記事は両者を混同していて、経済的な裏付けも乏しいし、数字の使い方も説得力に欠ける。Uberの事例を引っ張ってきている意味もよく分からない。UberのCOO自身、ROIの観点から見ると成果が出ていないと明言しているわけだしね。

個人的な見解としては、製品としてはここ数ヶ月間、コーディングにおいて非常に有用（PMFしている）だった。でも、「どんなコストを払ってでも」使うようなものじゃないよ…

実際のところ、今は新しいビジネス上の強い需要があるわけではなく、過去の技術資産が蓄積されているから、仕事がどんどんインクリメンタル（漸進的）になっているのが原因だと思う。つまり、過去の膨大な成果の上に信頼できる機能を積み上げるような作業、それこそがAIの真骨頂なわけだ。だからAIがあろうとなかろうと、業務の大半が「ここに機能追加、あそこでバグ修正、設定調整」といった類のインクリメンタルなものなら、もともとそんなに多くのエンジニアはいらなかったんだ。AIはその絞り込みを加速させたに過ぎない。

逆に、20年前に今のAIがあったらどうだったか考えてみてよ。JerseyをAIが書けたか？みんながJAX-RSを必死に理解しようとしていた時期にそれは無理だろう。Reactに関する質問のすべてにAIが答えられたか？Reactが生まれたばかりの頃じゃ無理だ。パブリッククラウドやいわゆるビッグデータプラットフォームのインフラを構築するのに、今の10分の1の人数で済んだか？それも無理だ。当時は急速に進化していて、可能性を探るために多くのエンジニアが必要だったはずだ。AIを使って、今の10分の1の人数でMLエコシステムを構築できたか？非常に疑わしいね。当時Rは流行っていたけど、Pythonのエコシステムは全く未熟だったし。ああ、モバイルコンピューティングはどうだ？モバイルアプリとその基盤となるインフラを構築するのに、AIがあれば今の10分の1の人数で済んだか？これも難しいだろうね。

読んだところによると、Anthropicは実際には黒字化していないらしい。割引キャンペーンで一時的に黒字になっただけだ。この記事でそのあたりが詳しく解説されている：https://www.wheresyoured.at/anthropics-profitability-swindle/

今回の値上げで十分なのか疑問だし、今後必要になるであろうさらなる大幅な値上げを、ユーザーや企業が受け入れるかどうかも怪しい。特に個人ユーザーにとって、月額200ドルはすでに破格の高さだし、月額1000ドル近く払うようになるとは到底思えないな。

この記事、少しAIに対する「集団ヒステリー」を感じるな。

「これらはより多くのトークンを消費するツールだが、高給取りのプロフェッショナルによる業務のデイリードライバーになりつつある」

「なぜかこの断片的な情報が『UberのCOOがAIトークン浪費の正当化は難しいと発言』といった見出しに変わっている。AIの失敗談を求める市場が依然として巨大だからだ」

確かに、みんなAIの失敗を渇望している節はある。でも、暴走するコスト、記録的な売上、大量解雇という現実は無視できないはずだ。すでに高給な人々がツールに金をドブに捨てていて、「価値」の向上に全く寄与していない（アウトプットは100倍でも、結果はどの指標でも横ばい）という可能性は否定できないだろう。

称賛せざるを得ないね。これ全体が、史上最大の詐欺と言っていい。

AIにはいくつかのユースケースはあるけれど、現在の価格に見合っているとは言えない。私はGPT-2の頃からAIに触れていて、ヘビーユーザーとも多く付き合いがある。みんな同じストーリーを語るんだ。好奇心、驚き、期待、嫌悪、そして現実に直面するというプロセスだ。企業はたいてい一歩遅れていて、今はちょうどハイプサイクルの真っ最中。そこでお決まりの取引をしてIPOに持ち込むんだ。

まさにVCのマスタークラスだよ。

誤解しないでほしいのは、AIに有用なケースがあるのは確かだということ。ただ、彼らが望んでいるような形ではない。ブロックチェーンに似てるね。「分散型マネー」という概念には存在意義があるけれど、その他のコインの99%にはないのと同じ。

AIは高速だけど、検索エンジンよりも精度が低い。バグを見つけたり、ラバーダック・デバッグ（アヒルのおもちゃにコードを説明して解決する手法）には最高だ。

これを詐欺と呼ぶ理由は、マーケティングを通じて世界中の膨大な人々に「自ら学ぶ必要なく、自分たちのスタートアップやゲーム、インフラを構築できる」という幻想を抱かせているからだ。結果として、何百万人もの人が中身の薄いプロジェクトや製品を作っては放置することになる。なぜなら、彼らの大半は問題を根本から解決するための思考モデルを築いていないからだ。結局、彼らは何か月もの時間と金を無駄にし（ただトークンを消費しただけ）、私はそれを詐欺と呼んでいる。

私の知る初期導入者たちも、利用を劇的に減らしている。金銭的な理由じゃなくて、新しい活用ケースが見つからないからだ。何か新しいプロジェクトを探究するなら、最初はオンボーディングで学べるけど、その後は結局ドキュメントを読んだりライブテストをしたりする。私自身、ここ2年で利用頻度は最低レベルだ。

私は自分のコードには絶対にAIを触れさせない。余計な不具合が紛れ込むのが怖いからだ。私がやらせるのはコードを読み込ませて「どこが間違っているか」を指摘させ、自分を研鑽させることだけだよ。

オープンソースのソリューションを含め、何百もの企業がそれを提供してくれているんだ。

私の非エンジニアの友人たちは今まさにハイプサイクルに巻き込まれていて、期待を語っているけど、近いうちにフラストレーションを感じるのは目に見えている。

ただ、世界中が見ている中で、これだけの巨大企業を生み出すために、いかにAIが（意識的か無意識的かは別として）VCによって徹底的に利用されているかという点については、ある意味感心してしまうよ。

モデルとしてのPMFは確かに達成してる。でも、DeepSeekやXiaomi、それに続く多くのプロバイダーによってトークン価格が下落している中で、彼らのコスト構造自体が彼らの首を絞めることになるだろうね。