**Jason：**この数週間、私たちはトークン支出の ROI（投資対効果）問題についてずっと議論してきた。業界では CTO や CEO たちが X 上で、公開の場で応答を始めている。Uber の CTO Pinen は、自分たちのやり方を共有した。「エンジニアの 99% が AI ツールを使っている。70% 以上の pull request はローカルまたはクラウドの agent から出ている。エンジニアは 200 個の“agentic skill”を構築している。彼らはエンジニアを各部署へ送り、“フロントライン配置のエンジニア”として、部門の責任者と一緒にプロセスを整理している。Brad、こうした Uber のやり方についてどう思う？」
Brad は、Chamath の言うことは正しいが、問題は時間軸だけだと言う。今は確かに多くの金が実験的なバケットに使われていて、直接 ROI が出ていない可能性はある。しかし企業が AI を採用するのはまだ早い。狙える市場（TAM）は地球上のあらゆる会社で、これまでにないほど巨大だ。売上の分布も集中していない。何百万もの顧客が、毎日独立して合理的な意思決定をしている。
**Jason：**Sacks、CTO たちが X で“インテリジェント・ルーティング”について話し始めている。まずはオープンソースモデルにタスクを投げて、ダメなら Claude に fallback する。こうした流れをどう見ている？もしあなたが投資家なら、フロンティアモデルの CFO が「もっと安くできないか」と聞き始めたとき、あなたはその成長をどう見る？
Sacks は、企業の CTO が確かに「トークン消費をもっと安いモデルへ移したい」と思っていることは事実だと言う。トークンコストが跳ね上がるのを目の当たりにし、ブレーキを踏む方法、もしくは少なくとも抑え込む方法を考えている。さらに先週議論された AI 主権の問題もある。企業は、コアのアルファ（優位性）を、将来競合になり得るフロンティア研究所に渡すことを懸念している。
Jason はさらに、Lovable の CEO Anton にインタビューした話もした。プロダクトのローンチから約 30 か月で、売上がゼロから 6 億ドルに伸びた。加えて 11Labs の CEO Matti にはこう聞いた。「あなたたちはフロンティアモデルの大口顧客。毎年数千万ドルを使っている。データ漏えいと競争は心配しないのか？」2 人とも「自分たちでモデルを開発している」と答えた。これは“8 桁〜9 桁”の大口顧客だ。もし彼らがみな垂直型モデルを自前で作り始めたら、フロンティア研究所はプレッシャーを感じるはずだ。だが Chamath は逆質問する。「11Labs がやるべきは世界最高の音声 agent だとする。もし最高の音声能力がフロンティア研究所から来るのなら、競争市場で、劣った自社開発モデルを選ぶコストを引き受けられるのか？」
Chamath は別の見方をする。iPhone が初めて出たときは、皆が次々アップグレードしたように、「新しい価格に見合う価値がある」からだ。しかしいつか必ず、人々は「旧スマホで十分だ」と言う日が来る。Chamath は Claude 5 を試したとき、いくつかの研究方向が制限され、答えないことに気づいたという。全員が、それぞれのタイミングで「これで十分でいい」という臨界点に到達する。
Chamath はさらに、自身の国連 AI 委員会での経験も共有した。彼は Benioff、Jensen、Brad Smith とともに、Benioff が共同で主導する国連の AI 委員会に参加した。彼の観察では、「世界に、主権 AI 戦略を作っていない国はない。どの国も、米国のクローズドモデルを“答え”として使いたいと思っていない」。多くの国は、たとえば NVIDIA のようなオープンソースモデルを取り、独自にインフラ一式を組み立てることを選ぶ。
主権 AI の例には、アラブ首長国連邦の Falcon モデル、サウジのアラビア語 LLM、日本が 60 億ドル投じた Neoterra 連盟が「物理 AI とロボット」に直行したことなどが含まれる。Chamath は、モデルがフロンティアの 95〜99% の水準に到達すると、多くの国が「もう十分だ」と言うようになると考えている。一方で、ある種の企業は、こうした支出を支えるだけの十分な利益成長がない。だからといって、大規模なコスト削減に踏み切るだけの度胸もない。彼が Zuck に宛てた有名な手紙のように、Zuck は圧力に押されて最終的に実行に移した。多くの会社は問題を積み上げてしまうだけだ。
第 5 章 中国が AI モデル輸出を制限しようとしている：追いついたら閉める
**Jason：**Reuters によると CCP は、海外から中国のトップ AI モデルへアクセスすることを制限することを検討している。2 つの規制当局が、アリババ、バイトダンス（ByteDance）、Z.AI（GLM-5.2 を作っている会社）に面会し、トップのオープンソース／クローズドモデルへの海外アクセスを制限する議論を行った。AI 研究の漏えいを国家安全保障の犯罪として扱うだけでなく、どの会社が中国の AI 実験室に投資できるのかもコントロールしたいとしている。Sacks、先週私は逆の問いを投げた。「米国は中国のモデルを禁じるべきか？」今度は逆に、中国が制限を求めている。あなたはこの一手をどう見る？
Jason はさらに、政府側でこのプロジェクトのソフトウェア設計に加わった Joe Gebbia（Airbnb の共同創業者）を特別に称えた。彼は「米国政府が“消費者向け”のソフトウェアを非常にうまく作ったのは、歴史上まれなことだ」と言った。Brad は補足し、チームには Michael Dell、Vlad Tenev（Robinhood CEO）、Joe Gebbia、そして財務省の Luke Pettit が含まれており、「政府で最高の製品を作るだけでなく、消費者向け製品の中でも“最高の一つ”を作る」ことが目標だと述べた。
All-In最新の精華：Anthropic IPOでOpenAIと対決、AIの本当のROI、中国モデルの輸出制限と全民持株を暴く
整理 & 编译：深潮 TechFlow
**ゲスト：**Chamath Palihapitiya（Social Capital 創設者）、Brad Gerstner（Altimeter Capital 創設者兼 CEO）、David Sacks（Craft Ventures パートナー）
**司会：**Jason Calacanis，All-In Podcast
**ポッドキャスト元：**All-In Podcast
**原題：**OpenAI vs Anthropic IPOs， Anthropic $3T， Zuck's Price War， China Ends Open Source？， Trump Accounts
**放送日：**2026 年 7 月 11 日
要点まとめ
この回の All-In 第 280 回。Friedberg は休暇中で、Brad Gerstner が代打を務める。番組は「兆ドル級 IPO レース」から始まった。SpaceX は既に 1.75 兆ドルの評価額で上場を果たした。Anthropic は 6 月 1 日に申請を秘密裏に提出し、OpenAI もその後に続く。Gavin Baker は、Anthropic の今年の売上高は 1000 億ドルを超える可能性があり、上場時の評価額は 3 兆ドルに達し得ると予測した。Brad は迷わず、「Altimeter は両社の IPO を大きく買い付ける」と言い切る。
しかし Chamath は冷水を浴びせる。彼は、自社のトークンコストが 45 日ごとに 2 倍になり、下流の生産性向上は最大でも 5% にとどまることに気づいた。さらに彼は Claude 5 に質問した。「AI は S&P 500 にどれほど EPS 成長をもたらした？」答えは 50%。だがその内訳から、NVIDIA がチップをアマゾンに売って得た分を除くと、S&P 493 の実際の EPS 成長は 9% 程度で、その大半はインフレを上回る価格決定力と自社株買いによるもの。真の AI ROI は 0〜2% の範囲だという。Chamath の判断は、「いま上場できるなら今上場する。これらの数字が市場の水位線に浸透する前に」というものだった。
後半の話題は中国へ移る。Reuters によれば、CCP は海外から中国のトップ AI モデルへのアクセスを制限することを検討しているという。AI 研究の漏えいを国家安全保障に関する犯罪として扱い、対応する方針だ。Sacks はワシントンやホワイトハウス、財務省でもこの話題を議論しており、彼の見立てはこうだ。「中国の戦略は Sam Altman が当時やったのと同じ。追いつくまではオープンソースにして、追いついたらクローズドにする」。また彼は、GLM-5.2 の中に米国のフロンティアモデルの蒸留に由来するウォーターマークが含まれていると明かした。米政府は大いに手を入れて蒸留を打ちに来る可能性が高い。番組ラスト、Brad は約 1 時間かけて Trump Accounts を語った。米国の新生児ひとりにつき 1000 ドルを給付し、S&P 500 へ投資する計画。アプリはローンチから 24 時間で 150 万口座を開設し、預金として 10 億ドル超を吸収した。
充実した見どころまとめ
IPO のタイミングについて
AI ROI について
オープンソース vs クローズドについて
中国のオープンソース“転向”について
Trump Accounts について
本文
第 1 章 兆ドル級 IPO レース：SpaceX が手本、OpenAI と Anthropic が登場準備
**Jason：**まずは IPO のアップデートから。兆ドル級の IPO の突撃レースが繰り広げられている。SpaceX は既に上場していて、取引価格は発行価格の近辺にある。値付けはまさに完璧。理論上は次に 2 社、OpenAI と Anthropic が続く。SpaceX の株価は一度 200 ドルまで跳ね上がったが、いまは 150 ドルまで下がっている。ちょうど発行価格あたりだ。現時点の時価総額は 2 兆ドルで、世界第 7 位の企業。Anthropic は 6 月 1 日に申請を秘密裏に提出済み。Polymarket によれば、今年上場する確率は 65%。Gavin Baker は 2 週間前に、Anthropic は今年末までに売上が 1000 億ドルを超えて黒字化し、もし今上場すれば評価額は 3 兆ドルまで届くと考えていると言っていた。Chamath、あなたは以前「Elon が先に上場したのは良い手だ」と言っていたが、この 2 社が今年か来年の 1 四半期に出てくる確率はどれくらい？
Chamath は、この 2 社はいずれもとても良いビジネスだとしつつ、核心は「市場が決める“適正な清算価格（出清価格）”はどこなのか」という点だと言う。これは、新株発行への市場の食欲がどれほどあるか、そしてどの価格帯で吸収できるかに大きく左右される。
OpenAI と Anthropic は異なる段階にある。OpenAI が前回開示した情報では、現金の消費は依然として非常に大きい。事業が分散しており、消費者側への依存が高いからだ。Brad は以前、Anthropic が意外にも既に黒字化している可能性を指摘していた。Chamath はある細部も共有した。彼は自分の CTO にトークンの支出状況を聞いたところ、「現在は 45 日ごとに 2 倍になっている」と答えた。さらに彼は下流の生産性の向上はどれくらいかと追及し、CTO は「最大でも 5%」だと言った。コストは 2 倍だが、リターンはほぼ横ばい。CTO の説明では、次のイテレーションで向上させるには、より多くのトークンを消費する必要がある。効果はすでに限界効用の減少が始まっている。
Chamath の判断はこうだ。「いま上場できるなら今上場する。これらの数字がまだ市場の“認知”に浸透していないうちに。これが高値で大金を調達できる“窓”になるのだろう。」
Brad は両社の投資家として、より楽観的な見通しを示す。SpaceX の IPO は教科書的だ。調達額は 750 億ドル、評価額は 1.75 兆ドル。先行売上は約 350 億ドル。現在の株価は既に 25% 上昇している。Anthropic の売上は今年 1000 億ドルを突破する可能性があるという。もしそれが本当なら、来年の GAAP 売上はこの数字を大きく上回るかもしれない。SpaceX の成功例を踏まえ、Brad は「これは現象級の IPO になる」と考えている。SpaceX は IPO の総量、価格設定、流動性、指数への組み入れ、ロックアップ期間の設計などで先駆的な取り組みを行い、Anthropic も OpenAI もそこから学んでいる。
指数への組み入れをめぐる議論について、Brad はこう説明する。以前のルールが存在するのには理由があった。大半の新規上場企業は若く、売上が少なく、収益力が弱いからだ。だが SpaceX は大きすぎて重要すぎる。指数に組み入れないのは逆に不合理だ。取引所と指数会社は調整を行い、最高値で買い入れるようにはしないことで、IPO 後に起きがちな 30% の下落がパッシブ投資家に重なる問題を回避した。
Brad は OpenAI の最新動きも明かした。売上は今年、約 700 億ドルまで回復している。GPT6 は 30 日以内に発表される可能性がある。売上規模は SpaceX の 2 倍に相当するとはいえ、噂される Anthropic の 1000 億ドルには届かない。ただ、それでも 2 大フロンティア研究所の一つとして、成長率で上場して 1 兆ドル超を狙うのは合理的だと彼は言う。2 社の間で競争して“先に出る”という構図はない。どちらもタイミングが熟したら手を打つ。OpenAI はより複雑な組織構造のため、Anthropic の後になるかもしれない。
第 2 章 トークンコストは 45 日で 2 倍、AI 投資回収率はほぼゼロ？
**Jason：**この数週間、私たちはトークン支出の ROI（投資対効果）問題についてずっと議論してきた。業界では CTO や CEO たちが X 上で、公開の場で応答を始めている。Uber の CTO Pinen は、自分たちのやり方を共有した。「エンジニアの 99% が AI ツールを使っている。70% 以上の pull request はローカルまたはクラウドの agent から出ている。エンジニアは 200 個の“agentic skill”を構築している。彼らはエンジニアを各部署へ送り、“フロントライン配置のエンジニア”として、部門の責任者と一緒にプロセスを整理している。Brad、こうした Uber のやり方についてどう思う？」
Brad は、Chamath の言うことは正しいが、問題は時間軸だけだと言う。今は確かに多くの金が実験的なバケットに使われていて、直接 ROI が出ていない可能性はある。しかし企業が AI を採用するのはまだ早い。狙える市場（TAM）は地球上のあらゆる会社で、これまでにないほど巨大だ。売上の分布も集中していない。何百万もの顧客が、毎日独立して合理的な意思決定をしている。
**Brad は大胆な予測を提示：**Anthropic の今年末の売上が 1000 億ドルを超えるなら、来年の売上はさらに 3〜5 倍になるかもしれない。1000 億から 3000 億へ。2000 億という増分の売上は、シリコンバレーの歴史上想像し難い。
Chamath は ROI の持続可能性に焦点を当てた。彼は Claude 5 に 2 つ質問する。1 つ目。「AI は S&P 500 にどれほど EPS 成長をもたらした？」答えは 50%。だが彼はこの数字に NVIDIA がアマゾンへ売ったチップ分も含まれていると気づく。そこで 2 つ目。「S&P 493（Mag7 を除く）の EPS 成長は？」答えは 9%。分解すると、ほとんどがインフレを上回る価格決定力で、残り 3% が自社株買い。AI によって説明できる ROI は 0〜2% の範囲だ。
Chamath は、企業側は見た目が華やかに見えるが、問題は Brad や Gavin のような賢い投資家が遅かれ早かれ会社に聞くことだと言う。「あなたの ROI はどれくらい？ 実際の EPS の上昇はどこにある？」もし答えが「よく分からない」なら、そして継続的な価格決定力がなければ、企業側は脆くなる。消費者側のほうが避難場所になる。数千万の購入者がいて、価格ポイントの違いがずっと小さい。2 桁違いの買い手規模の差があるため、ROI の精査から逃れられる。
Jason は別の視点を補足した。今回の技術の独自性は、組織の中の“誰もが触れる”ことだという。Excel が出たとき、経理部門は大喜びだが、HR やマーケ部門の実感は薄かった。AI は違う。1000 人規模の組織なら、全員が使い、1 人あたり毎月 200 ドル。400 ドルに倍増しても、年収 15 万ドルに対して増えるのは 3〜4% にすぎない。肝心なのは「その人の効率は 3〜5 倍になっているか？」だ。もしそうなら、トークン支出が急増している理由が説明できる。
第 3 章 オープンソース vs クローズド：収益はフロンティアに集中、だが企業は逃げたい
**Jason：**Sacks、CTO たちが X で“インテリジェント・ルーティング”について話し始めている。まずはオープンソースモデルにタスクを投げて、ダメなら Claude に fallback する。こうした流れをどう見ている？もしあなたが投資家なら、フロンティアモデルの CFO が「もっと安くできないか」と聞き始めたとき、あなたはその成長をどう見る？
Sacks は、企業の CTO が確かに「トークン消費をもっと安いモデルへ移したい」と思っていることは事実だと言う。トークンコストが跳ね上がるのを目の当たりにし、ブレーキを踏む方法、もしくは少なくとも抑え込む方法を考えている。さらに先週議論された AI 主権の問題もある。企業は、コアのアルファ（優位性）を、将来競合になり得るフロンティア研究所に渡すことを懸念している。
**Sacks の核心判断は：**企業はクローズドモデルから移したい。しかし多くの企業には技術力がない。精神はあるが、身体が弱い、ということだ。
Coinbase と DoorDash はできている。彼らはトークンルーティングのミドルウェアを作り、フロンティアタスクはフロンティアモデルへ、フロンティアでないタスクは一般モデルへ振り分けている。だが一般の企業はそれができない。だからこそクローズドモデルの“財布の取り分”はむしろ増えている。企業支出に占めるオープンソースの比率は昨年の 19% から今年は 11% へ下がった。もちろん、これは使用量が減っていることを意味するとは限らない。オープンソースモデルは運用（ホスティング）の費用だけを払い、研究所へ支払う分が少ないため、統計上は見えにくい可能性がある。
Sacks はさらに、Decagon の創業者の見解を引用する。「やるべきことがはっきり分かっているなら、小さくて安いオープンソースモデルを使うのが正しい。ただしデータと後学習（後処理の学習）が必要だ。何をやるべきか分かっていないなら、最強の汎用知能が欲しい。成熟したユースケースはオープンソース、不成熟なユースケースはフロンティアモデル。」
Jason は Databricks 創業者 Ali の発見にも触れた。「同じモデルでも、harness（タスクのオーケストレーション枠組み）を変えるだけでコストを半分まで削減できる」。GLM-5.2 は特定の harness と組み合わせると非常に良い性能を示し、タスク量を直接 1/2 にできる。Jason 自身の体験もある。「私は 1 時間ごとに動くトレンド発見 agent を組んだ。最適化したらトークン消費が 80% 減った。トークンが安くなったので、agent を毎日動かすのをやめて毎時動かし、さらに 1 つの agent を 3 つの並列タスクに分割した。朝起きると 14 のタスクがすでに完了していて、体感がまったく違った。」
Brad の見方はこうだ。「核心の論点は、知能が“収束する”のかどうかだ。18 か月前に DeepSeek の瞬間が起きたとき、市場は 40% 落ちた。多くの人は、フロンティアモデルは終わって、オープンソースがそれらを殺すと考えた。でも 18 か月が経ってみると、むしろ逆だ。Jesse Zang のツイートでは、フロンティア研究所の財布シェアは実際に上昇している。両側でトークン使用量は増えているのに、だ。」
Brad は直感に反する仮説を提示する：「もしかすると、知能はそもそも収束しないのかもしれない。超知能が自己再帰可能になれば、モデルが賢くなるほど稼げる。稼げるほどお金で計算資源を買い、計算資源を買えばさらに良いモデルを作る。差は縮まるどころか、今後 2〜3 年はむしろ広がっていく可能性がある。」
Jason はさらに、Lovable の CEO Anton にインタビューした話もした。プロダクトのローンチから約 30 か月で、売上がゼロから 6 億ドルに伸びた。加えて 11Labs の CEO Matti にはこう聞いた。「あなたたちはフロンティアモデルの大口顧客。毎年数千万ドルを使っている。データ漏えいと競争は心配しないのか？」2 人とも「自分たちでモデルを開発している」と答えた。これは“8 桁〜9 桁”の大口顧客だ。もし彼らがみな垂直型モデルを自前で作り始めたら、フロンティア研究所はプレッシャーを感じるはずだ。だが Chamath は逆質問する。「11Labs がやるべきは世界最高の音声 agent だとする。もし最高の音声能力がフロンティア研究所から来るのなら、競争市場で、劣った自社開発モデルを選ぶコストを引き受けられるのか？」
第 4 章 Zuck が価格戦争：同品質でコストは 1% まで
**Jason：**Meta は今週 Spark 1.1 を発表した。非常に強力な agentic encoding のモデルで、価格がとても安い。Zuck は X 上で異常に活発で、過去最多のツイート数を記録している。彼が言っていることは基本的にこれだ。「同じ品質を提供するが、コストは 1% で済む」。Brad、あなたはこの戦略をどう見ている？
Brad は、Meta の以前のオープンソース戦略にはミスがあったと考えつつ、今の Zuck は明確に「価格戦争」に舵を切ったと言う。Meta は新しいモデル API も同時に発表した。単にモデルを出すだけでなく、トークンも提供する。対米の競争は良いことだ。
Brad はたとえ話で、なぜフロンティアモデルが簡単に置き換えられないのかを説明した。「もし AI agent が、200 ドルの“1 時間コンサル”を置き換えるのだとして、3 ドルの安いモデルでも 15 ドルのフロンティアモデルでも、その差額はそもそも大した問題ではない。重要なのは 15 ドルのものが、間違いなくタスクを完了できるかどうか。タスクが途中で崩れたら、トークンも時間も両方失う。」
Chamath は別の見方をする。iPhone が初めて出たときは、皆が次々アップグレードしたように、「新しい価格に見合う価値がある」からだ。しかしいつか必ず、人々は「旧スマホで十分だ」と言う日が来る。Chamath は Claude 5 を試したとき、いくつかの研究方向が制限され、答えないことに気づいたという。全員が、それぞれのタイミングで「これで十分でいい」という臨界点に到達する。
Chamath はさらに、自身の国連 AI 委員会での経験も共有した。彼は Benioff、Jensen、Brad Smith とともに、Benioff が共同で主導する国連の AI 委員会に参加した。彼の観察では、「世界に、主権 AI 戦略を作っていない国はない。どの国も、米国のクローズドモデルを“答え”として使いたいと思っていない」。多くの国は、たとえば NVIDIA のようなオープンソースモデルを取り、独自にインフラ一式を組み立てることを選ぶ。
主権 AI の例には、アラブ首長国連邦の Falcon モデル、サウジのアラビア語 LLM、日本が 60 億ドル投じた Neoterra 連盟が「物理 AI とロボット」に直行したことなどが含まれる。Chamath は、モデルがフロンティアの 95〜99% の水準に到達すると、多くの国が「もう十分だ」と言うようになると考えている。一方で、ある種の企業は、こうした支出を支えるだけの十分な利益成長がない。だからといって、大規模なコスト削減に踏み切るだけの度胸もない。彼が Zuck に宛てた有名な手紙のように、Zuck は圧力に押されて最終的に実行に移した。多くの会社は問題を積み上げてしまうだけだ。
第 5 章 中国が AI モデル輸出を制限しようとしている：追いついたら閉める
**Jason：**Reuters によると CCP は、海外から中国のトップ AI モデルへアクセスすることを制限することを検討している。2 つの規制当局が、アリババ、バイトダンス（ByteDance）、Z.AI（GLM-5.2 を作っている会社）に面会し、トップのオープンソース／クローズドモデルへの海外アクセスを制限する議論を行った。AI 研究の漏えいを国家安全保障の犯罪として扱うだけでなく、どの会社が中国の AI 実験室に投資できるのかもコントロールしたいとしている。Sacks、先週私は逆の問いを投げた。「米国は中国のモデルを禁じるべきか？」今度は逆に、中国が制限を求めている。あなたはこの一手をどう見る？
Sacks は、この報道は少し誇張されている可能性があると考える。中国の最上位モデルは ByteDance のものだが、そもそもクローズドだ。アリババの Qwen は以前オープンソースだったが、今はクローズドへ転じる可能性がある。Z.AI の GLM-5.2 も、以前はオープンソースだったが、同じくクローズドへ転じている。
**Sacks の判断は：**戦略は明確だ。追いかけている間はオープンソースにし、前線に近づいたらクローズドにする。Sam Altman が 3 年前に OpenAI に対して行ったことと完全に同じだ。非営利から営利へ、オープンソースからクローズドへ。
オープンソースの利点は、開発者コミュニティを惹きつけ、AI 領域であなたに強化学習のためのデータの“車輪”を回し続けさせることにある。しかし一度追いついてしまえば、クローズドは価値をすべて回収できる。
Sacks はこの件について、今週ワシントンやホワイトハウス、財務省でも話した。すべての規制論争の中で、絶対に一致している点が 1 つある。「あらゆる代償を払ってでも中国に先行すること」。大統領クラスから下まで全員が「どれくらい先を行っているのか」「先行を維持するために何をすべきか」を問うている。米国のフロンティア研究所を退場させつつ、中国のオープンソースモデルを自由に流通させる――そんな発想はワシントンには存在しない。彼はさらに、GLM-5.2 には Mythos の蒸留ウォーターマークが含まれており、米政府は大概率（高確率）で蒸留を取り締まるだろうとも明かした。
Sacks は、中国がこのように動いても米国への影響は大きくないと考える。米国にはオープンソースモデルを作る能力がある。NVIDIA もやっている。Reflection もやっている。彼はフロンティア研究所に、なぜオープンソースにしないのかを聞いたところ、「需要が大きくないから。需要が大きくなればやる」との答えだった。中国にとって輸出制限は、自分自身をより傷つける可能性が高い。
Chamath は冗談を言った。「米国にとって最高なのは、中国にも“終末論者”コミュニティが生まれて、ずっと AI の失業や存在リスクを心配してくれることだ。もし中国の研究所も規制で縛られ始めたら、それは米国にとって最大の追い風だ。」
第 6 章 Trump Accounts：生まれたら米国の子ども全員に S&P 500 口座を開設
**Jason：**Brad は今週ワシントンに行った。Trump Accounts のアプリはすでに世界のダウンロード数で 1 位になっている。Brad、おめでとう。これはあなた 4 年間の努力の結晶だ。何が起きたのか、詳しく教えて。
Brad はこれが 4 年の旅だったと説明した。昨年、Invest America Act が法案の一部として署名されて成立し、今年 7 月 4 日にアプリが正式にローンチされた。すべての米国の新生児に 1000 ドルが与えられ、個人の投資口座に入金される。その全額が S&P 500 に投資される。口座の生涯利用料は無料。ローンチから 24 時間で 150 万口座が開設され、10 億ドル超の預金を集めた。ホワイトハウスの楕円形のオフィスで、ニューヨーク証券取引所と NASDAQ の歴史上初となる共同の鐘を鳴らす式典が行われ、数百人の CEO が出席した。大統領はさらに、18 歳未満の 5000 万〜7000 万人の未成年に対して、自動的に口座を作るよう求めた。
Sacks は財務計画の観点から、この仕組みの強さを分析した。「毎年、子どもの口座に 5000 ドル（親族や友人からの拠出も可）を入金できる。雇用主も非課税で 2500 ドルまで拠出できる。18 歳までは非課税の複利が効く。18 歳以降は最大 25% を引き出して住宅購入、起業、大学費用に充て、残りは IRA に繰り越す。子どもが扶養から外れて（たとえば卒業直後で税率が 0% のレンジにいるとき）IRA から Roth IRA へのコンバージョンを行えば、ほとんど税金をかけずに、資金を終身非課税の投資に変えられる。」
Sacks は計算した：「Trump 口座が最初から満額入っていたら、過去 30 年の市場リターンに基づいて、28 歳の時点でその子は百万長者になる。もし 18 歳の時点で 20〜30 万ドルあれば、そこから複利で 60 歳では 1000 万ドル超まで到達する。」
慈善分野でも一連の大型発表があった。Michael と Susan Dell は 60 億ドル以上を寄付し、低・中所得の家庭の子ども 2500 万人に 1 人 250 ドルを給付した。SpaceX の社長 Gwen Shotwell は、低所得コミュニティの子どもに向けて SpaceX の株式 3.5 億ドルを寄付。Micron は 2.5 億ドルを寄付し、従業員の子ども 1 人あたり最大 1000 ドルとする。Brad 自身も 1 億ドルを寄付し、インディアナ州のすべての子どもを対象にした。
Brad は大統領に、今後 12 か月で 1000 億ドルを集められる見込みだと伝えた。これは米国史上最大規模の“直接寄付プラットフォーム”になる。中間業者を介さず、子どもの口座に直接入り、18 歳までは引き出せない。このペースでいけば、今後 10 年で 1 億件超の個人投資口座が生まれ、今後 15 年で 2〜4 兆ドルが、本来は何もなかった家庭の口座に流れ込む可能性がある。
Jason はより俯瞰的にまとめた。「このプロジェクトは社会保障の代わりになるし、寄付の誓いの代わりにもなる。米国では現在、株を持っているのは 50% の人しかいない。Trump 口座がうまく普及すれば、70%〜75% まで上がり得る。オーストラリアが世界でもっとも幸福度が高い国の一つなのは、超年金制度が強制的に、収入の 12%〜14% を 401k のような口座に積み立てさせるからだ。Trump 口座がやっているのもそれに似たことだが、より基礎的な層で実現している。」
Jason はさらに、政府側でこのプロジェクトのソフトウェア設計に加わった Joe Gebbia（Airbnb の共同創業者）を特別に称えた。彼は「米国政府が“消費者向け”のソフトウェアを非常にうまく作ったのは、歴史上まれなことだ」と言った。Brad は補足し、チームには Michael Dell、Vlad Tenev（Robinhood CEO）、Joe Gebbia、そして財務省の Luke Pettit が含まれており、「政府で最高の製品を作るだけでなく、消費者向け製品の中でも“最高の一つ”を作る」ことが目標だと述べた。