GLM 5.2の衝撃と、迫りくるAI収益崩壊の危機

GLM 5.2のリリースは、AI業界の収益モデルに深刻な影響を及ぼしそうです。現在の市場環境や技術的進化を考慮すると、かつての「AIバブル」のような高い利益率を維持することは難しくなるでしょう。今まさに『AIマージン崩壊』のカウントダウンが始まっています。

モデル自体にはネイティブな機能がないから、それを補うためのVision MCPっていうビジョンがあるみたいだね：https://docs.z.ai/devpack/mcp/vision-mcp-server

Web検索も概ね悪くない感じだったよ。

それと、もし興味がある人がいればだけど、ZCodeハーネスを使うとコーディングプランの割り当てが大きくなるよ：https://zcode.z.ai/en

少し使ってみたけど、OpenCode Desktop（まだ新しいけど良い感じ）とClaude Desktop（最近のバージョンは優秀）の中間くらいの立ち位置かな。

GLM 5.2というモデル自体については、思考モードを最大にすれば大体満足できるレベル。Sonnet 5とOpus 4.8の間くらいで、DeepSeek V4 Proよりは確実に上だね。

料金については、サブスクリプションは期待してたほど良くないかも。Proプラン（50ドル）の週制限の60%くらいをたった1日で使い切っちゃったよ。5時間ごとの制限で20%しか消費枠がなかったからで、それがなければ80～100%になってたはず。別に無茶な使い方はしてなくて、2つのプロジェクトで並行して長文の作業をしてただけ。キャッシュ率は約96%で、並行して動かしたコードレビュー用サブエージェントは最大3つだった。

Maxプラン（100ドル）なら1週間もつだろうけど、AnthropicやOpenAIも同じ金額で同じくらい使えるしな。オフピークならまだマシだけど、現地時間の午前9時から午後1時まで指をくわえて待つわけにもいかないし。

Maxプランで年払いすればちゃんとお得になるけど、それはちょっと決断しにくいな。

「AI経済における、最も理解されていない今後の変化」とか言っておきながら、結局毎日AIニュースで流れてるような話に終始してるね。おいみんな聞いたか？オープンソースモデルは安くて品質も上がってるらしいぞ！

まず第一に、どう見てもGLM5.2はOpusと同等ではないよ。

それに第二に、確かにオープンソースモデルが利益率に圧力をかけるのは時間の問題…それはみんな分かってること。でも、今のAIビジネスモデルが将来もそのまま続くと思ってるの？

生のコストが重要だとは限らない気がするね：

1. クラウドが登場してからコンピューティングコストは暴落したけど、ハイパースケーラーは今でも厚い利益率を維持してる。

2. オープンソースのオフィススイートはたくさんあるのに、G SuiteやOfficeの普及率には到底及ばない。GitHubやSlackも同じような例だ。

3. 無料の代替品がずっと前からあるのに、WindowsやmacOSが家庭用デスクトップ市場を支配し続けている。

4. RedisやElastic Searchみたいなかつてオープンソースだったインフラコンポーネントも、Apache版の代替品があるにもかかわらず、高い利益率を維持している。

利益率が崩壊するという意見も分かるけど、歴史的に見てそういう事例が見当たらないんだよね。結局企業は、サービス保証や統合、そして「何かあった時に訴えられる相手」に対して高額を払うものなんだよ。

「IBMを買って解雇される奴はいない」ってやつが繰り返されてるだけじゃないかな。

出力トークンばかりに注目した、かなり的はずれな投稿に見えるな。

エージェントによるコーディングにおいて、API「コスト」の90%はキャッシュ済みの入力トークンなんだよ。これはGPU計算を必要としない。DeepSeekが証明したように、MLA/CSA/HCAと大量のディスクを使えば50～100倍安くできるはず。これで利益率は崩壊するはずなんだけどな。

ほぼ全てのワークフローにおいて、同じ品質レベルで50%以上安くならなかったら驚きだね。

純粋なAPIを使ってるなら…neuralwattのようなプロバイダーは、実際のコストとしてエネルギーを使うことでコストをさらに下げてるよ。だからGLM 5.2は彼らのサービスだと（あの思考トークンのせいで）GLM 5.1より高くなるけど、APIコストと比較すれば格安だ。zaiのサブスクで提供されるよりも遥かに多くのトークンを使えるしね。

実際の消費ベースの利用に向けて、より現実的な価格設定へと移行しつつあるのを目の当たりにしてる。DeepSeekにしろ、Xiaomi（MiMo）にしろ、neuralwatt経由のzaiのGLMにしろね。

サブスクリプションやアラカルト利用が直面している主な問題は、ヘビーユーザーがリソースを食いつぶしてしまうこと。ビジネスモデルとして、これじゃ生き残れないよね…

a) 値上げする。
b) 全てを実際のトークン/エネルギー使用量ベースの課金にする。ただし、企業向けに膨れ上がったAPI価格じゃなくて、もっと現実的な価格で。

未来がどうなるかは分からないけど、確実に状況は変わるよ。

その4.40ドルというレートはいつまで続くんだろう？実際のユニットエコノミクスがもっと分かるまでは、推論コストを安定させることも、企業レベルで予測可能にすることもほぼ不可能だよね。しばらくは荒れた展開になりそうだ。

これらの事業者が価格カルテルを結べない状況は重要だね。中国が競合として存在していることが、それを保証している。

基礎的なミクロ経済学こそがトークン経済を理解する一番の方法だよ。どうしてこれが競争市場（利益がゼロに向かう市場）にならないって言えるんだ？

A社やO社が利益を確保しようと何かをすれば、競合他社はそれを真似したり、値下げしたりできる。それに値下げには学習データを収集できるというメリットもある。カルテルや価格操作がない限り、トークンの粗利益がゼロになるのを止めるものなんてあるのか？

中国製のモデルが6～8倍も安価なのに「Opus級」に近づいてきているという事実は強烈だね。

トークンの請求書が届き始めれば、LLMの出自に関係なく、その経済的な現実は無視できなくなるはず。特に、AI活用が早急で高コストな割にROIが出ていないことに、頭を抱えるCIOが増えるだろうし。

願わくば、EUもフロンティアモデルの分野で独自の競争力を高めてほしいところだね。そうすれば、中国対米国の構図だけじゃなくなるから。

2023年以降、推論コストは年間約10倍のペースで下がっているよ。

西洋のホストだとGLM 5.2はどれくらい速い？やりたいことは全部できてるんだけど、中国のホスト経由だと5～10倍くらい時間がかかってしまうんだよね。モデルの性質なのか、中国のコンピューターインフラやルーティングのせいなのか分からないんだけど。