「貯金の100%を賭けないなら、100%の確信を持っているとは言えません。100%の確信を持てるようになるまで学び続けましょう」 – ジェイ・チョードリー

彼らの信念の鍵となるのは、真のAIの誕生だ。文字通り、彼らの救世主だ。真のAI、つまり人間よりも速くタスクを実行するようにプログラムされているだけでなく、真に知的なプログラムは、理論上、より高度なAIを生み出すことができる。そのより高度なAIがさらに高度なAIを生み出し、それが人間の理解をはるかに超える超知能AIを生み出すまで続く。この出来事は「シンギュラリティ」と呼ばれ、テック系たちが熱心に目指しているのはまさにこれだ。

超知能 AI は、ほぼあらゆる問題を解決できるでしょう。具体的には、人間を不滅のデジタル神にする方法などです。

ここに問題が分かりますか?

壊れた技術に何億ドルも注ぎ込んでいる企業を所有する億万長者たちは、自分たちが失う金など気にしていない。利益など気にしていない。経済や環境、あるいはその過程でどれだけの人々が傷つき、命を落とすことになるかなど気にしていない。

彼らは文字通り自分たちが神を築いていると信じており、そうすると永遠の命という報酬が与えられるだろうと考えています。

テック大手はAIに巨額の投資をしている。これは誰もが知っていることだ。しかし、皆さんが気づいていないかもしれないのは、彼らが人工知能の開発と導入を競い合うために、何千億ドル、いや何千億ドルもの資金を費やしているということだ。この競争に勝った者は…全てを勝ち取る。これがこの考え方の根底にある。

今年の第2四半期だけで800億ドル以上です。テクノロジー企業は今年これまでに1550億ドルを投じており、支出額は増加傾向にあります。2028年までに、AIに年間5000億ドル以上を費やすことになるでしょう。

企業の95％はGenAIに300億ドルから400億ドルを投資したにもかかわらず、利益はゼロだったという。

つまり、AIはユーザーレベルでも企業レベルでも機能しないということです。年間5,000億ドルもの費用を投じる理由にはならないように思えます。

既存製品にAI機能を追加しながらも、価格帯内では「無料サービス」として扱ってしまいます。100ユーザーなら問題ありませんが、10,000ユーザーになると致命傷になります。なぜでしょうか？ 使用量は飛躍的に増加しますが、収益は伸びないからです。あるB2B創業者は、月額99ドルのシートライセンスにAIを活用したレポート機能を提供していました。ところが、1年以内にクエリの20%がAI駆動型となり、顧客1人あたり数千ドルのコストが発生しました。しかも、推論コストは価格に全く含まれていなかったのです。慌てて再パッケージ化を余儀なくされ、顧客離れが深刻化しました。

初期のAIスタートアップの多くは、OpenAI、Anthropic、あるいは他の基盤モデルのラッパーに過ぎません。プロトタイピングには最適ですが、スケーリングには致命的です。AI「アシスタント」アプリを開発した創業者を知っています。彼らは3ヶ月で5万人のユーザーを獲得するなど、驚異的な成長を遂げていました。ところが、OpenAI APIの請求額が1ヶ月で12万ドルにまで達しました。収益は？1万ドルにも満たない額です。利益率は一夜にして崩壊し、投資家は撤退しました。そして6ヶ月以内に、スタートアップは消滅しました。

創業者はモデル、機能、インフラにこだわります。しかし、真の戦場はポジショニングです。

ポジショニングとは、市場があなたをどのように認識するかです。それは、顧客があなたの製品について考えるときに思い浮かべるストーリーです。そして、技術が瞬く間にコモディティ化してしまうAIの世界では、ストーリーこそが、あなたが持つ唯一の永続的な強みとなる場合が多いのです。

・Perplexity AI。どのLLMでも質問に答えることはできますが、Perplexityは引用文献、情報源、そして検索優先のワークフローを提供することで他社と差別化を図っています。これは単なる機能ではなく、「信頼できるAI検索」というポジショニングの決め手となりました。

・Runway AI。彼らは、汎用的な動画生成を追求するのではなく、クリエイター、編集者、そして映画制作者に深く焦点を当てました。彼らの差別化要因は「動画を生成する」ことではなく、「プロ並みのクオリティの出力を求めるプロフェッショナルのためのプロ仕様のツールを提供する」ことでした。

もしあなたの製品が「Xを行うAI」というだけなら、OpenAI（あるいは他の基盤モデル企業）にいずれ食い尽くされるでしょう。これらの企業は、ドキュメント、スプレッドシート、メール、画像、音声といったあらゆる分野に機能を追加し、息を呑むようなスピードで水平展開を進めています。

初期のAIスタートアップの多くはAPIラッパーです。OpenAI、Anthropic、あるいは他の基盤モデルに100%依存しています。プロトタイプとしては問題ありませんが、企業にとっては致命的です。

なぜ？

1.価格設定をコントロールできません。OpenAIが明日API料金を値上げしたら、利益は激減します。

2.パフォーマンスを制御できません。モデルの遅延やダウンタイムが発生すると、製品が故障してしまいます。

3.差別化をコントロールできない。同じAPIが誰にでも利用可能であれば、次の創業者が週末にあなたの製品全体をコピーするのを阻止できるでしょうか？

APIファーストのAI製品がすぐに消滅するのはそのためです。彼らはデモの構築を企業の構築と勘違いしているのです。

すべての AI クエリには価格が付いています。

・1 回の ChatGPT クエリのコストは、モデルに応じて OpenAI では数分の 1 セントから数セントになります。

・これを数百万のユーザーに実行すると、突然「無料枠」が 1 か月あたり数百万ドルを消費することになります。

推論コストはAWSの新たな請求書だ。初期のスタートアップ企業がクラウドコストの暴走で破滅したように、今日のAIスタートアップ企業は制御不能な端数処理費用で血を流している。

・Perplexityは早い段階でその計算を理解していました。クエリごとに生のGPT呼び出しを実行する代わりに、ハイブリッドな検索レイヤーとLLMを構築しました。まず関連ドキュメントを取得し、次に要約することで、トークン使用量を大幅に削減しました。コスト削減、応答速度向上、そして引用数増加は、UX向上につながります。

・MidjourneyはDiscord上でコミュニティ主導のバイラル性を築き上げました。しかし、その裏には隠された秘密がありました。GPUのコストは天文学的な額でした。画像をレンダリングするたびに、コンピューティングリソースが消費されてしまうのです。だからこそ、彼らはすぐに積極的な有料プランを導入したのです。無料ユーザーを維持するのは不可能だったからです。

・ChatGPTは爆発的な普及を遂げ（2ヶ月で1億ユーザー）、OpenAIのコンピューティング予算をほぼ超過しました。そのため、「ChatGPT Plus」を月額20ドルで提供開始しました。これは収益化だけでなく、コスト抑制策でもあります。