Sam Ragsdale：あなたの簡略化したバージョンをさらに簡略化しよう。LLMはチャットボット、対話に長けている。かつてはカスタマーサポートに最適と考えられた。対話を極めた後、ツール使用も可能になった。極端に言えば、コンピュータ操作を学習したわけだ。LLMはチャットボット、エージェントはあなたの操作を代行できるチャットボットだ。
Sam Ragsdale：私たちの内部ではこれを「ジャストインタイム自然言語プログラミング」（Just-in-time Natural Language Programming）と呼んでいる。名前はあまり魅力的ではないが、非プログラマーをプログラマーに変える。例えば、「Amazonで未婚の妻にプレゼントを買いたい。彼女の好みはこれで、いつもこれを買っている。前回はこれだった。約1000の選択肢を見て最適なものを選び、注文し、私の住所に送ってほしい」と指示すと、
Sam Ragsdale：わかりました。まず一歩引いて考える必要がある。従来の消費シーン、例えばChatGPTで靴を買うといった場面のほかに、巨大なB2B開発者ツール市場も存在する。Claude CodeやOpenAI Codexのようなプラットフォームは、誰でもコンピュータとトークンさえあれば構築できる世界を民主化している。
Sam Ragsdale：私たちの多くのユーザーはAPIを使ったことがなく、その存在も知らない。APIキーも持ったことがなく、企業サービス契約も結んだことがない。だが、最初の一回で六つの異なる商店のAPIを組み合わせ、自然言語プログラムを書き、タスクを完了させ、使い終わったら破棄できる。これが新たなAPI消費者市場だ。
対話a16z Crypto：AIがあなたの買い物を代行する時代は、どのように変わるのか？
編集導語
本号のポッドキャストには、a16z Crypto CTO Eddy Lazzarin、投資パートナー Noah Levine、そしてa16zを離れてAgent Cashを創業したSam Ragsdaleの三人が登場。AIエージェントの技術現状、決済インフラ、クレジットカード体系の存亡について濃密に議論した。
核心判断は、ステーブルコインの即時決済、ゼロマージナルコストの特性が、1-2セント規模の微取引に自然に適合し、クレジットカードの取引手数料体系（2-3%のマージン＋30セントの固定費）はこの世界では脆弱だということだ。
Agent Commerceは、インターネットの20年にわたる広告ビジネスモデルを解体しつつある。Eddy Lazzarinは「広告経済の契約は死に、10年以内に完全に消滅する」とまで断言している。
エッセンス名言集
AIエージェントの本質
·「LLMはチャットボット、Agentはあなたの操作を代行できるチャットボットだ。人間がコンピュータでできることは、エージェントもできる。」
·「昨年11月頃から、AIモデルは賢くなった。長期間にわたり複雑なタスクを完遂できるようになり、ツールも使う。私たちはこれを『エージェント』と呼び始めた。単なるコード記述だけでなく、タスク全体を代行するからだ。」
·「私たちの内部では『即時自然言語プログラミング』と呼んでいる。ユーザーは自然言語で要求を記述し、エージェントはバックエンドで千行規模のJavaScriptプログラムを生成し実行する。コストはトークン20セント、API呼び出し10セント程度で、プログラムは使い終わったら破棄。4年前なら高価なソフトウェアエンジニアが一週間かけてやる作業だった。」
無フロントエンド商店とビジネスの再構築
·「無フロントエンド商店（Headless Merchant）とは何か？それは人向けではなくAIサービス向けだ。ウェブサイトのフロントはなく、APIエンドポイントと十分なドキュメントだけがあれば、モデルが読解・理解・呼び出しできる。」
·「データ業界のリーディング企業の料金は最低価格の100倍。彼らは同じ下流データソースを使っている。彼らのコア商品は実は企業の営業チームであり、データそのものではない。エージェントが意思決定を行う世界では、エージェントは魅力的な営業チームに騙されない。すべてのデータソースを試し、最も使いやすくコスト最適なものを見つけて記憶する。」
·「エージェントに一晩中走らせて興奮したが、朝9時に見たら、すでに凌晨2時半から止まっていた。次のステップはあなたが企業の営業チームに電話することだったからだ。」
広告モデルの終焉
·「インターネットの2000年以降の経済契約は、注意散漫による収益化だった。エージェントは注意を散らさない。もしレシピを探すためにあなたのサイトにアクセスしても、隣の靴の広告は見えない。旧モデルは10年以内に死ぬだろう。」
·「2016年、インターネット広告総額は600億ドルだったが、すでにピークと感じていた。Googleは今や広告だけで年間3000億ドル稼ぐ。しかしGPT-4登場後、テックニュースサイトの流量は約80%減少し、Stack Overflowも同様だ。これらは早期採用者で、情報取得とコード実行にエージェントを使うことを決めている。後続も追随し、体験が確かに良いためだ。」
ステーブルコインvsクレジットカード
·「Agent Cash上の平均取引額は1-2セント。クレジットカードの固定手数料は30セント。このシナリオでの取引手数料は完全に馬鹿げている。2026年、忠誠心は商店側に帰属すべきであり、あなたのカードにはないはずだ。」
·「クレジットカードはインターネットよりも早く登場し、インターネットへの移行期も成功裏に乗り越えた。かなり苦労したが、確かに生き残った。だから結論はまだ出ていない。」
·「もしクレジットカード会社の人が聞いていたら、あなた方は通貨伝送のライセンスを持っている。即時発行可能なステーブルコインを使って、顧客に即時に発行し、支払いに使わせることもできる。私はこのアイデアを強く推奨する。」
消費者体験の未来
·「もしエージェントがあなたの買い物を代行し、信用カードのスキルを最適化させれば、各カードのROIを正確に見える化できる。信用カードに忠誠心がなくなると、心理的操作のロックも外れる。」
·「いつかあなたは気付くだろう、実は買い物が好きじゃなかったことに。」
オープンエージェントビジネススタックのアーキテクチャ
**司会者：**皆さんこんにちは。本日はa16z CryptoのCTO Eddy Lazzarin、投資パートナー Noah Levine、そして元a16z Cryptoの同僚で現在Merit Systemsを創業したSam Ragsdaleを迎えています。彼はAgent Cashのプロジェクトに取り組んでおり、後ほど深く話します。
まず背景を少し。AIエージェントの分野では今、あまりにも多くのことが起きており、24時間見続けていないと追いつかない。今の世界はどうなっているのか？Sam、最前線で構築しているあなたから教えてもらえますか？
Sam Ragsdale：私はまず分類法を使って話を始めたい。これはErik Reppelから借りた枠組みで、彼はCoinbaseのx402プロトコルの共同創設者だ。
この分類はエージェントビジネスを二つに分ける。第一は対話型ビジネス（Conversational Commerce）で、ChatGPT内で決済を完了させるものだ。「ニューヨークのWest Villageに住む男性で、Equinoxでジムに行きたい。靴を買って社交圏に融入したい」とChatGPTに言えば、共感を持ってNikeの靴を推薦し、購入に至る。
第二は、資金をエージェントに委託し、代わりに出費させてタスクを完遂させること。
対話型ビジネスは確実に起きる。ChatGPT、Gemini、Claude、そして今後登場する最先端モデルには決済機能が付く。これは消費者にとって良いことだ。より良い商品を見つけやすくなるし、商店側もコンバージョン率が上がる。プラットフォームにとっても、5%〜10%の手数料を稼げる。まさに新世代のGoogleショッピングだ。
もう一つの世界は、エージェントの能力はまだ限定的だということ。多くの人は「販売外連（アウトリーチ）」の難しい作業をエージェントに任せようとするが、「できません」「情報にアクセスできません」と返される。もしエージェントに少し残高があって、数セントのサービスを買えるなら、より強くなる。
だから今は二つの世界が並行している。伝統的なLLMインターフェースで商品を推薦し、最後の一歩を踏ませる世界と、独立してエージェントを展開し、商品やサービスを購入させる世界だ。
Noah Levine：二つのバージョンがあると思う。一つはECの自然な進化、プラットフォームの変遷だ。モバイル時代にビジネスはモバイルに移行し、新しい広告形態やGoogleショッピングも登場した。人は何かを買いたい。消費者行動は変わり、情報取得はLLMに。ビジネスもエージェントに移る。
もう一つは、インターネットそのものの形態の変化だ。情報取得や操作実行の方法がLLMとともに変わる。過去20年のインターネットは未来のそれではないかもしれない。
Google検索や、上向き販売を狙うウェブUIをクリックする道はもはや意味をなさない。代わりに、エージェントネイティブなインターネットが現れる。エージェントは必要なものに直接支払い、より効率的に人間を支援する。
司会者：これはあなたの投資テーマとも直結する。だが、その前に、基礎的な解説を。皆さんはすでにLLMと対話しているが、OpenAIのCodexのようなエージェントはかなりの自主性を持ち、実務もこなす。気付かないうちに技術はかなり進歩している。Eddy、教えてください。
Eddy Lazzarin：過去5ヶ月をざっと振り返ると、去年11月頃からAIモデルは賢くなった。具体的には、長期間にわたり複雑なタスクを完遂できるようになり、ツールも使う。私たちはこれを「エージェント」と呼び始めた。擬人化した表現だが、単なるコード記述だけでなく、タスク全体を代行する。
しかし、エージェントは万能ではない。ソフトウェアは単なる小さなプログラムではない。インターネットは、多くの他の要素と連携し、ネットワークや参加者が必要だ。
エージェントは意図の構築を解決し、一部のモデリング偏好も補完する。あなたが何かを伝えると、それを理解し、ツールやネットワーク、サービスにマッピングする。対話と記憶を通じて、あなたの好みも理解し、その意図をツールやソフトウェア、サプライヤーに伝える。
この二つの課題は解決済みで、非常にエキサイティングだ。残る課題は複雑だが、少なくとも取引をエージェントに任せる場合、認証と委任の問題を解決する必要がある。どうやってエージェントにあなたの代理であることを証明させるか？身元や認証はどうするか？
次に、支払いと決済の問題だ。意図を反映し、何をすべきか知っているエージェントは、支払いを行い、支払い能力を示し、分割支払い・返金も処理する必要がある。検索や反詐欺など重要な部分は省略したが、意図の構築と偏好のモデル化が自動化されると、ビジネスの流れは自動化できる。エンジニアの脳は「なんてことだ！これらは人間が入力または少なくとも口に出す必要があったのに、今や自動化できる」と驚く。
「エージェント商取引」（Agentic Commerce）というとき、それは「私とエージェントが話す」から「必要なものを受け取る」までの間に何が必要か、その連鎖反応についても言及している。多くのことが根本的に書き換わる。
司会者：非常に参考になる。つまり、自然言語で対話できるLLMから、ネットワークや現実システムと連携する強化版へと進化しているわけだ。
Eddy Lazzarin：それだけではない。連携の問題ではない。あなたの言う「連携」は変化の本質ではない。あなたのノートパソコンは最初からすべてに接続されている。接続は何も変わらない。変わったのは、ツールを使えるようになり、長時間思考でき、何度も壁にぶつかりながらタスクを完遂できるようになったことだ。
Sam Ragsdale：あなたの簡略化したバージョンをさらに簡略化しよう。LLMはチャットボット、対話に長けている。かつてはカスタマーサポートに最適と考えられた。対話を極めた後、ツール使用も可能になった。極端に言えば、コンピュータ操作を学習したわけだ。LLMはチャットボット、エージェントはあなたの操作を代行できるチャットボットだ。
ポイントは、GPT-4あたりで人間の平均操作レベルに達し、コストは約1000分の1に低下、さらに資金投入で大幅に能力拡張も可能になったことだ。ざっくり言えば、人間がコンピュータでできることは、エージェントもできる。
Eddy Lazzarin：その通りだ。前提はシンプルだが、その変化は非常に多い。短期的には、すべての人がパイプラインをつなぎ、エージェントに実務をさせることに集中している。長期的には、もしエージェントがアプリを取得できるなら、UIやインターフェースはどれだけ必要か？Amazonアプリは不要になるかもしれない。エージェントにすべて任せ、レビューやコメントも読ませ、関心のある画像だけ見せる、そんな未来もあり得る。
Sam Ragsdale：私たちの内部ではこれを「ジャストインタイム自然言語プログラミング」（Just-in-time Natural Language Programming）と呼んでいる。名前はあまり魅力的ではないが、非プログラマーをプログラマーに変える。例えば、「Amazonで未婚の妻にプレゼントを買いたい。彼女の好みはこれで、いつもこれを買っている。前回はこれだった。約1000の選択肢を見て最適なものを選び、注文し、私の住所に送ってほしい」と指示すと、
実際には、エージェントが内部で複雑なプログラムを書いている。数千行のJavaScriptやBashスクリプトかもしれない。それを実行し終えたら、ユーザーは見えず、使い終わったら破棄。
四年前なら夢物語だった。こうしたプログラムを作るには高価なソフトウェアエンジニアが一週間かけてデバッグし、APIキーを取得する必要があった。今やコストはトークン20セント、API呼び出し10セント程度。買い終わったらプログラムは捨てるだけ。技術に詳しくない人でもできる。私の両親も自然言語でプログラムを書いている。彼ら自身も気付かないうちにソフトウェアエンジニアになっている。
司会者：すごい話だ。あなたは婚約したの？さっきの例はあなたの実体験？
Sam Ragsdale：はい、婚約しました。ありがとう。ただし、指輪はAIに買わせていません。その指輪はAI登場以前に存在した。おそらく最初のコンピュータよりも古い。
「無フロントエンド商店」論
司会者：次に、その連鎖反応について話そう。Sam、あなたは以前、エージェントが大量取引を行う世界でのビジネスの変化について触れたが、それはあなたの提唱する「無フロントエンド商店」（Headless Merchant）という概念に直結する。無フロントエンド商店とは何か、説明してください。
Sam Ragsdale：わかりました。まず一歩引いて考える必要がある。従来の消費シーン、例えばChatGPTで靴を買うといった場面のほかに、巨大なB2B開発者ツール市場も存在する。Claude CodeやOpenAI Codexのようなプラットフォームは、誰でもコンピュータとトークンさえあれば構築できる世界を民主化している。
以前は、経験豊富な開発者が明確な意図を持ってツールを選び、企業の営業チームと連携し契約を結んでいた。今は違う。新たな開発者は「何をしたいか」という意図だけを持ち、具体的なリソースにはこだわらない。彼らが作るものは非常に一時的で、完全に従量課金制で、数ヶ月の導入待ちも不要なサービスを求めている。
では、無フロントエンド商店はどういう姿か？それはAIサービス向けであり、人向けではない。物理的・デジタルの店舗は不要で、APIエンドポイントと十分なドキュメントだけあれば、モデルが理解し呼び出せる。
Eddy Lazzarin：共感しかない。私の前世はAIだったかもしれない。ソフトウェアエンジニアとして、値段が見えず、APIキーの発行方法もわからないサイトは閉じる。営業と話すのも面倒だ。時間を取らず、すぐ試せるのが良い。
即時ソフトウェア、臨時ソフトウェアの時代、エージェントを待たせる余裕はない。夜通し走らせたエージェントが、朝9時に見たらすでに凌晨2時半から止まっていた。次のステップはあなたが企業の営業に電話することだった。
Sam Ragsdale：さらに、企業営業を含む接続プロセスは、APIの価格を約10倍にする。管理コストがかかるからだ。
Eddy Lazzarin：完全に受け入れられない。エージェントは自律的に動くべきだ。速度、テスト、素早い反応が必要だからだ。待つ余裕はない。
AIモデルが3つの選択肢を見たとき：一つは企業営業に連絡、もう一つは専用クレジットカード設定、もう一つは安価なステーブルコインを送るだけのもの。後者は10ドルのトークンを得て概念実証を行い、毎回選ぶのはこれだ。この力だけで市場の一部を再構築できる。
司会者：伝統的企業にとって、これらの摩擦はビジネスを難しくしているが、同時に顧客ロックや忠誠心維持の手段でもある。これらの摩擦がなくなると、収益予測はどうなる？
Eddy Lazzarin：私の意見はこうだ。すべてを壊してしまえばいい。摩擦を増やし、使いにくくすればいい。何のためにやっているのか？と。
摩擦は時に役立つ。スパム防止やフィルタリングに役立つからだ。しかし、コストも大きい。経済の加速、生産性の向上、時間のレバレッジ拡大に伴い、摩擦の機会コストも上昇している。これが今のトレンドだ。
正しい答えは、APIキーを一秒で取得できる環境や、暗号ウォレットの秘密鍵で直接支払い、ウォレットアドレスがアカウントになる世界だ。サービスの粘着性は声望、記憶、状態、データ、さらには信頼といった無形の要素に依存する。
エージェントはあなたが急ぎの答えを求めていることを知り、素早く進めたいとき、20分も探索に時間を割きたくない。前回の良好な結果を記憶し、再利用する。まるで賢い人のように。
Sam Ragsdale：具体例を挙げよう。私たちは日々、多くの商店と交流し、APIを通じて販売されているすべてを見てきた。多くの売り手と、「エージェントネイティブ分配」（Agent-native Distribution）と呼ばれる、AIエージェント向けの原生的な流通方式について話した。
データ商品は一般に大量商品で、5〜50の売り手がいる。この中で最も成功しているのは、最も安い100分の1の料金を取る企業だ。多くの場合、彼らの下流データソースは同じだ。
彼らは企業の営業チームを通じてこれを実現している。チームは優秀な人材で、あなたのオフィスに飛んできて、「私たちのデータは最高だ。毎年3万5000ドルだ」とプレゼンし、契約を結ぶ。契約満了後、また飛んできて同じパフォーマンスを繰り返す。これで何万社もが金を払う。
一方、より良い商品や使いやすさを追求した小さな企業は、流通チャネルを持てず破産する。イノベーションは起きない。なぜなら、企業営業チームがコア商品であり、データは副次的だからだ。
エージェントの選択の世界では、エージェントは営業と会話しない。魅力的な営業に騙されない。すべてのデータソースを試し、最も効果的でコスト最適なものを記憶し、「次回はMinervaを使う」と記憶させる。これにより、より効率的な世界が生まれる。かつて数万ドルを騙し取った企業も、今はその資金を他の生産的な用途に回せる。
Noah Levine：もう一つの視点は、AIが一人会社や超小規模チームを生み出し、50〜100人必要だった製品を作れると信じるなら、企業の営業が一人の地下室の人と会う必要はなくなるだろう。
一方で、既存の商店は収益予測の不確実性に不安を抱くが、逆に新たな顧客獲得のチャンスでもある。導入の壁や摩擦を減らせば、彼らにとって大きなチャンスだ。
Sam Ragsdale：私たちの多くのユーザーはAPIを使ったことがなく、その存在も知らない。APIキーも持ったことがなく、企業サービス契約も結んだことがない。だが、最初の一回で六つの異なる商店のAPIを組み合わせ、自然言語プログラムを書き、タスクを完了させ、使い終わったら破棄できる。これが新たなAPI消費者市場だ。
既存のインターネットビジネスモデルは再構築される
司会者：これはクレイトン・クリステンセンのイノベーターのジレンマのようだ。高級市場は高額ソフトを大口顧客に売る古参、低級市場はエージェントを試す新規ユーザー。何が低級玩具から本当にインパクトのあるものに変えるのか？
Sam Ragsdale：それは最終的により良い体験になるからだ。
Noah Levine：補足したい。今日の実験的な状況も、歴史的なプラットフォーム移行を振り返ると似たパターンが見える。Stripeは最初、非常に小さな長尾の商店を対象に始まり、やがて巨大化した。これがStripeの持続的成長の理由だ。
Shopifyも同じ。最初はドロップシッピングやTシャツ販売だったが、今や多くのブランドがゼロから大企業に成長している。類似して、AIを使った新たな開発者層が大企業を築き、彼らが今代理ビジネスで調達したツールは、成長とともに巨大な消費量に変わる。
Sam Ragsdale：このECの視点は良いが、もっと大きな話をしたい。インターネットの経済契約はすでに死んでいる。
2000年以降、Googleが「自由でオープンなインターネット」の旗手となった。経済契約はこうだ：あなたはコンテンツの発信者。良いコンテンツを出し、検索で見つけてもらう。数年後、AdWordsが登場し、バナー広告を追加。契約はこうだ：良いコンテンツを出し、ユーザーがあなたのサイトに訪れたら、小さな広告を出す。Googleは閲覧の質に応じて収益を分配。何でも見せて、Googleは広告主と関係を築き、リベートを払う。
この過程で、Googleは「自由でオープンなインターネット」の最大推進者となった。彼らはインターネットを速く、安く、どこでもアクセス可能にしたい。検索すればするほど、Googleは儲かる。
結局、インターネットのビジネスモデルは「分散注意」だ。コンテンツを消費している間、情報や商品に気を取られ、やがて靴を買ったり、新しいB2B SaaSを知ったりする。
このモデルは予想以上に拡大した。2016年の「インターネットトレンドレポート」によると、広告総額は600億ドルだったが、「ピークだ」と言われていた。しかし、Googleは今や広告だけで年間3000億ドル稼ぐ。
しかし、エージェントの登場により、検索や情報取得、実行がエージェントに移行しつつある。今は早期採用者が決めている。ChatGPTは月間1億のアクティブユーザーを持つが、その使い方はGoogle検索に似ている。例えば、「父の日のプレゼントを探して注文して」といった使い方だ。
これは実現に向かっている。テックデータを見ると、GPT-4以降、テックニュースサイトの流量は約80%減少し、Stack Overflowも同様だ。これらは早期採用者で、情報取得とコード実行にエージェントを使うことを決めている。後続も追随し、体験が良いためだ。
旧ビジネスモデルは崩壊しつつある。エージェントは注意散漫にならない。もしレシピを探すためにあなたのサイトにアクセスしても、靴の広告は見えない。発信者は何の得もない。将来的には、新たな契約や理由が必要になるだろう。広告ではなく、エージェントのリクエストに応えるための仕組みだ。
直接記事に課金するのか？わからない。APIリソースに課金するのか？インターネットは一変するのか？これもわからない。ただ、古いモデルは確実に死ぬ。10年以内に消滅する。
司会者：インターネットのビジネスモデルが結局「注意散漫」だとすると、面白いのは、Googleが最初に登場したときは反ポータルだったことだ。YahooやAOLはリンクを山ほど提供したが、Googleは検索窓だけの空白ページだった。あなたの描く進化は、まさにそれが「注意散漫の機械」へと変わることを示している。
今やエージェントは注意散漫にならないと言うが、なぜ人間とエージェントの進化は違うのか？エージェントを誘導し、迷わせ、長く留まらせる仕組みは存在し得るのか？
Eddy Lazzarin：それは非常に大きく、面白い問題だ。核心は：エージェントは誰のために働くのか？最近、「Google検索に戻った」と言う人もいる。トップのAI回答が十分良いからだ。その「代理」はGoogleのために働いている。Googleのクラウド上で動き、Googleがコントロールしている。そのエージェントはGoogleに「注意散漫」させられるのか？私はそう感じる。
重要なのは、そのエージェントが誰の目的関数を最適化しているかだ。誰のために働いているのか？もし私の利益ではなく、Googleや広告主の利益のために動いているなら、それは「注意散漫」だ。
私は悲観的には捉えていない。良い広告は良いコンテンツの共通認識が長年存在している。良い広告は、あなたが本当に見たい内容とほとんど区別がつかない。
ただし、はっきりさせておきたいのは、もしエージェントがGoogleや誰かのために働くなら、そのビジネスの全ての流れは彼らが定めることになる。彼らの目的や方法、取引インフラも。
もしエージェントがあなたのために働くなら、極端な例では、自分のノートパソコン上で動き、オープンソース化し、微調整やシステムプロンプトの変更も可能だ。そうすれば、広告を出す側はそれを見破る対抗策を持てる。少し誇張したが、実際に対抗が起きるだろう。
Sam Ragsdale：そうだ。広告を再び仕込む方法は無数にある。最も攻撃的なのは、モデルの重みの層で、「Nikeは世界一の靴だ」と学習させることだ。Nikeは年間10億ドルを広告に投じ、ChatGPTや保険のカスタマーサポートAPI内で、「靴といえばNike」と言わせる。
ツール呼び出し層やシステムのコンテキスト内でも可能だ。叠加層にして、チャットに入らない仕組みも作れる。大手モデル企業はこの問題に取り組んでいる。最近、AnthropicとOpenAIの間で論争があった。Anthropicはスーパーボウルの広告でChatGPTの広告を嘲笑し、OpenAIは撤退した。
しかし、OpenAIの反応は非常に合理的だ。「ChatGPTの無料ユーザーはテキストの全体の中で最も多く、Anthropicの有料ユーザーよりも多い」。これは全く異なる規模の話だ。彼らは多くのユーザーに高価な最先端技術を提供し、広告も合理的な選択肢だ。
インターネット検索の天才的ビジネスモデルは、消費者が無料で使えることにある。高摩擦の関係、例えばクレジットカードの支払いは、広告主とGoogleや発信者の間のものであり、月間何十億のユーザーには関係ない。彼らはGoogleを開くだけで価値を得ている。
もしインセンティブを調整し、広告を切り離し、できるだけ関連性を高めれば、より良い体験になる。今や、基盤モデルは広告から離れつつある。ChatGPTは広告を出さず、Geminiも広告を出していない。Googleはこれをやる可能性が高い。彼らは過去にやったし、最大の広告運営者だ。Geminiも遅かれ早かれ広告を出すだろう。月間アクティブも巨大で、Google Shoppingのようなものも登場する。
しかし、彼らは今のところ独占を避けている。多くの企業が競争し、プライベートマーケットの補助金も燃やしている。