OpenAIが第2四半期のデータを発表した。売上高は67億ドルで18％増となったが、Anthropicに追い抜かれ、赤字も拡大し続けている。
これは単にどの企業がリードしているかという問題ではなく、AI基盤モデル業界全体のビジネスモデルが、深刻な危機を迎えているということだ。

AI分野における激しい競争と損益の天秤

データはあまりにも厳しい。OpenAIの売上高は第1四半期の56億ドルから第2四半期には67億ドルとなり、前四半期比18％増で、一見すると好調に見える。しかしAnthropicの同時期の売上高は85億ドルで、追い抜いただけでなく、18億ドルも上回った。さらに重要なのは、OpenAIの赤字が拡大していることだ。これは最も危険なシグナルである。

多くの人はいまだに、どのモデルがより賢いか、どの技術がより進んでいるかを議論している。だが、技術の輝きに惑わされてはいけない。ある企業の赤字が増え、競合に売上高で追い抜かれたなら、それは根本的な問題を示している。現在のAIビジネスモデルは、方向を間違えている可能性がある。

AIの「発電所のジレンマ」：技術が強くなるほど、コストも高くなる

まず、現実を見てみよう。OpenAIが画像を1枚生成するコストは、およそ2.12セントだ。1,000トークンを処理するコストは、0.03セントから12セントまで幅がある。ユーザーはいくら支払うのか？ ChatGPT Plusは月額20ドルで、一見すると高くない。

基盤モデルは高エネルギー消費型の発電所のようなもの

しかし、問題はここにある。AI基盤モデルは、まるで電力を大量消費する巨大な発電所のようなものだ。発電量が増えるほど、燃やす石炭も増える。ユーザーが頻繁に使うほど、企業の赤字は大きくなる。

私の見立てでは、基盤モデル企業は奇妙な悪循環に陥っている。技術の優位性を証明するためには、モデルをより大きく、より賢くしなければならない。モデルが大きくなるほど推論コストは高くなり、コストが高くなるほど利益を上げるのが難しくなる。これは出口のない循環だ。

なぜAnthropicは売上高で追い抜くことができたのか？私の分析では、より効果的な顧客層を見つけた可能性がある。企業顧客や開発者など、確実性に対して料金を支払う意思のある層こそが、AI商業化の突破口である。一方、OpenAIはいまだに大きくB2Cユーザーに依存している。まさにここが、最も利益を上げにくい市場なのだ。

プロダクト思考の欠如：基盤モデルが優れた製品とは限らない

ここで、多くの人が認めたがらない事実を一つ述べたい。技術的な優位性は、製品の成功を意味しない。OpenAIにはGPT-4oがあり、Soraがあり、世界で最も先進的な基盤モデルがある。しかし、それがどうしたというのか？ユーザーが求めているのは技術仕様ではなく、問題を解決できる製品だ。

例を挙げよう。ある中小企業の経営者がChatGPTでマーケティング文案を書くとき、何を気にするだろうか？生成するたびにプロンプトを再調整しなければならない煩わしさ、出力結果の品質が安定しない不確実性、データセキュリティへの懸念である。これらの痛点を、OpenAIは解決できているだろうか？

私は、できていないと思う。基盤モデル企業には、「技術的ナルシシズム」が広く見られる。自社のモデルが十分に賢ければ、ユーザーがそれに合わせるべきだと考えているのだ。これはプロダクト思考として完全に間違っている。

本当のプロダクト思考とは何か？ユーザーの立場に立って考えることだ。あなたは毎日、どんな問題を解決しなければならないのか？何に対してならお金を払いたいと思うのか？最大の痛点は何なのか？

財務報告のデータを見る限り、OpenAIは明らかにこの道を十分には進めていない。売上高が増えているのに赤字が拡大しているのは、コストを制御できていないことを示している。Anthropicに追い抜かれたのは、商業化の実行において半歩遅れたことを示している。

ビジネスモデルにおける三つの致命的な誤解

AI基盤モデルのビジネスモデルには、三つの致命的な誤解があると私は考えている。

第一に、APIエコノミーへの過度な依存だ。多くの基盤モデル企業は、APIを公開して開発者に使ってもらえば、エコシステムを構築できると考えている。しかし現実には、APIはツールであって、ソリューションではない。開発者が求めているのは、安定し、安価で、信頼できるAI能力であって、時折値上がりするサービスではない。

第二に、垂直分野の軽視だ。基盤モデルは何でもできるが、どの分野でも十分に深く対応できるわけではない。医療、法律、教育、金融――それぞれの垂直分野には、独自のニーズと参入障壁がある。汎用基盤モデルは、こうした分野では往々にして力不足になる。

第三に、企業のニーズを過小評価していることだ。企業が求めているのは、派手なAIデモではない。業務フローに組み込むことができ、安全に管理でき、確実性のあるAIツールである。この市場は参入障壁が高いが、その分価値も大きい。Anthropicの逆転は、まさにこの市場で突破口を見いだした結果である可能性が高い。

私の判断では、未来のAIの勝者は、必ずしも技術が最も強い企業ではない。AI技術をビジネス価値に変える方法を最も理解している企業である。

未来への活路：技術競争から価値創造へ

OpenAIの苦境は、AI業界全体に警鐘を鳴らしている。技術競争による資金消費の速度は、すでに商業化による収益化の速度を上回っている。

では、活路はどこにあるのか？

第一に、汎用から垂直へ向かうことだ。基盤モデルは「下流へ」進み、具体的な業界や具体的な場面に深く入り込む必要がある。医療診断に精通した専用モデルは、何でもできる汎用モデルよりも高い商業価値を持つ可能性がある。

第二に、モデルからアプリケーションへ移行することだ。ユーザーが買うのはモデルではなく、ソリューションである。AI能力を、企業が対価を支払いたいと思う製品にパッケージ化する方法こそ、次の段階の競争の鍵となる。

第三に、資金を燃やすことから、自ら収益を生み出すことへ移行することだ。AI企業は、投資家からの資金注入に永遠に依存するのではなく、持続可能な収益モデルを見つけなければならない。そのためには、コストを厳格に管理し、支払い意欲のあるユーザーを正確に特定し、真のビジネス上の参入障壁を築く必要がある。

OpenAIの第2四半期のデータは、表面的には売上高が増えたものの、追い抜かれたという話だ。深く見れば、AI業界全体がビジネスモデルに対して抱える不安の表れである。

技術的ブレークスルーに対する興奮の時期はすでに過ぎた。今こそ、厳しいビジネスの現実に向き合うべき時だ。AIは魔法ではない。現実世界の問題を解決し、現実世界の価値を生み出し、現実世界の利益を上げなければならない。

今後2年間で、私たちはAI業界初の大規模な再編を目にすることになるだろう。モデルを作ることしかできず、製品を作る方法を知らない企業は、徐々に取り残されていく。一方、ユーザーを本当に理解し、具体的な場面を深く掘り下げ、持続可能なビジネスモデルを築いた企業が、新たな勝者となる。

OpenAIにはまだチャンスがある。しかし、時間はあまり残されていない。すべてのAI起業家は、このデータから明確なシグナルを読み取るべきだ。技術は重要だが、ビジネスはそれ以上に重要である。ビジネスに支えられていない技術的ブレークスルーは、最終的には研究室の中のおもちゃにすぎない。

AIの後半戦は、今まさに始まったばかりだ$OPENAI ‌

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