誰もがトークンを最大限まで獲得しようとする：誰も止めようとしない軍拡競争。
LatePostチームによるオリジナルコンテンツ
2026年4月26日 18:06 北京
私たちはシリコンバレーへ旅行に行ったのだが、そこで出会ったのは、波を起こす人たちでさえ、その波に溺れそうになっていたということだった。
LatePostコラムニスト｜Five Sources Capitalパートナー、メン・シン
2026年3月24日の朝、私はYC W26バッチのデモデーの観客席に座っていた。5番目の企業がプレゼンテーションのためにステージに上がったとき、私はメモを取るのをやめることにした。
重要でないというわけではないのですが、書き留めた内容が来月には古くなっているかもしれないと気づきました。
このグループに属する100社以上の企業は、実際には非常に集中的な業務を行っています。約80%は、弁護士の書類整理を支援したり、顧客サービス部門が作業指示書を配布するのを支援したり、人事部門が履歴書を選別するのを支援したりするなど、特定の分野に特化したエージェントです。
もし私がこれらのプロジェクトを去年の10月に見ていたら、「なかなか革新的だ」と思っただろう。しかし問題は、この5ヶ月間で世界が変わってしまったことだ。
Claude Codeは、開発者向けのツールから、ほぼ誰でも直接使えるインターフェースへと進化しました。Opus 4.6のリリース後、Vibe Codingへの参入障壁は極めて低くなりました。
そうした垂直統合型のシステムは、ビジネス上の障壁を築く前であれば、今日の平均的なエンジニア、あるいは私でさえも週末に構築できる。そのため、投資価値は失われてしまったのだ。
Y Combinatorのプログラム期間は3ヶ月です。今回の参加企業は12月にエントリーし、最初の選考段階で、実質的に5ヶ月前に選ばれた「優良企業」でした。そして、現在のAI開発のペースを考えると、5ヶ月という期間は、いくつかのパラダイムシフトが起こるのに十分な時間です。
私が2012年に最初の事業を立ち上げ、Y Combinatorから面接の招待（フライアウト）を受けた当時、Y Combinatorはアクセラレーター分野でほぼ比類のない存在であり、選ばれた企業はしばしば「次の方向性」を示していました。しかし、競争環境は変化し、近年、Y Combinatorは方向転換し、徐々に遅行指標になりつつあるようです。
Y Combinatorのバッチシステムは、応募から選考、エントリー、精査、プレゼンテーションに至るまで、モバイルインターネット時代において10年以上にわたり成功裏に運用されてきた。しかし、このペースは、より緩やかな世界を想定して設計されたものだ。
ベンチャーキャピタル業界に復帰してからの1年半、私は四半期に一度くらいのペースでシリコンバレーを訪れており、前回は昨年10月でした。それ以前にも訪れるたびに、物事が非常に速いスピードで変化していると感じていましたが、その「スピード」は主に月単位で感じられたものでした。
今回は、毎週実施しなければならない。
ある日の夕食時、研修後のサポート業務をしている友人が何気なくこう言った。
「シリコンバレー自体が、時代の流れに遅れ始めているように感じます。」
全メンバーによるトークン最大化：誰も止めようとしない軍拡競争。
半年前、もし誰かが私に、Metaの数万人のエンジニア全員が競合他社の製品を使ってコードを書いていると言ったら、私は冗談だと思っただろう。
しかし、それは事実です。Metaチーム全体がClaude Codeを使用しています。これはスタートアップ企業でも、実験的なチームでもありません。1兆ドル規模の大企業なのです。
コードのセキュリティは軽視され、トークン予算は爆発的に増加し、リーダーボードは活況を呈し、シリコンバレー全体がコストを顧みずにAIに資金を注ぎ込んでいる。しかし、これだけの資金が投入された後、一体何が起こるのだろうか？
まずはコードのセキュリティから始めましょう。6か月前なら、これは考えられないことでした。なぜなら、コードは企業のコア資産だからです。外部企業のAPIがコードにアクセスすることをどうして許可できるでしょうか？Metaも当初は同じように考えていました。この問題を解決するために、社内でmyclawというツールまで開発しました。Metaの友人の話によると、コーディングツールを作成したのですが、「使い勝手が悪く、誰も使わなかった」そうです。その後、同社は制限を緩和せざるを得ませんでした。顧客データに関係しない限り、Claude Codeを使いたい人は誰でも使えるようにしたのです。
その後、各部署は「AIネイティブ組織になる方法」に関する内部会議を開催し、研修を実施し、評価を行うようになった。かつては当然のこととされていたコードセキュリティや利用セキュリティは後回しにされ、効率性が最優先事項となった。
セキュリティ上の理由から、Googleはほとんどの従業員に対し、Claude CodeやCodexといった競合他社のツールを使用することを禁止しているが、DeepMindは例外である。Geminiモデルや社内アプリケーションの開発を担当する複数のチームがClaude Codeを使用している。
Google自身も努力を重ねており、社内コーディングツール「Antigravity」を立ち上げ、今年2月には、同社の新規コードの約50%がAIによって書かれたと発表した。
それでも、DeepMindは依然としてClaude Codeを使用している。DeepMindがあえてこれを行っている主な理由は、Anthropicがプライベートなデプロイメント環境を提供しているからだ。実際、Anthropicの推論とトレーニングは主にGoogle Cloud TPU上で実行されており、両社は信頼関係を築いている。しかし、Metaをはじめとする他の巨大テクノロジー企業は、このような関係を築いていない。彼らはコードのセキュリティを全く無視しているのだ。誰もが同じことに賭けている。つまり、まずはスピードを最大化することだ。
コードのセキュリティは最初に問題となる兆候に過ぎず、次に問題となるのはトークン予算管理である。
パロアルトで話を聞いたAIネイティブのスタートアップ企業では、エンジニアの年間トークン予算は約20万ドルだった。この金額自体は珍しいものではないが、珍しいのは、トップエンジニアが負担するAIコストが給与に匹敵するほどになっていることだ。企業はAIを活用して人員削減によるコスト削減を図っているように見えるが、実際には総コストは全く減っていない可能性があり、単に人件費をトークンコストに置き換えているだけなのかもしれない。
Metaはこの点に関して最も極端なアプローチをとった。社内でトークン消費ランキングを作成し、最も多くのトークンを使用した社員をリストアップし、最下位の社員は解雇される可能性があった。その結果、Metaの社員たちは「トークンレジェンド」という非公式の称号を求めるほどになった。
しかし同時に、Metaは今年2度にわたる人員削減を実施し、合計で数万人の従業員が解雇された。誰もがトークン販売促進のためにClaude Codeを利用していた一方で、大規模な人員削減も同時に行われていたのだ。
この二つは矛盾するものではなく、同じコインの裏表のようなものだ。
シリーズC資金調達を行った企業を訪問した際、CTOがSlackを見せてくれました。そこには多数のエージェントが稼働しており、バックグラウンドで10個ほどのCursorエージェントが並列で動作し、スケジューリング用のClaude Codeウィンドウが表示されていました。プログラマーの間で今最も蔓延している不安は、「寝る前に10個ほどのエージェントが何をしているのか把握していないと、とても不安になる」というものです。
しかし、生産性は本当にそれほど向上したのだろうか？昨年末以降、大手推論エンジンおよびデータベース企業の多くのCTOが、「エンジニアが100倍になった」「効率が10倍になった」と興奮気味に私に語っている。かつては年間60人がかかっていた作業が、今では2人とクロード・コード氏だけで1週間で完了できるようになったというのだ。
最初は私も彼らと一緒に興奮しましたが、その後落ち着いてこう自問自答し始めました。「効率が100倍向上したとしても、会社の収益が100倍になるということだろうか？それとも製品ラインが100倍に拡大するということだろうか？100倍の改善が、多くの人員削減につながるとは考えにくいよね？」
直接的な回答は得られませんでした。実際には、効率が100倍向上しても、会社の収益は50％、つまり1倍にしかならないのです。
違いは何なのか？今のところ、誰もはっきりとは言えない。
「あれだけのトークンを使ったのだから、会社は遺伝子変異を起こして全く別の会社になっているはずだ。だが、具体的にどんな会社になるのかは、私には分からない。」
B2B営業の経験を持つ創業者から聞いた話では、営業担当者2名を含む16名のチームが、AIコーディングのおかげで、わずか12ヶ月で年間経常収益（ARR）3,000万ドルを達成したそうです。このような事例は時折見られます。しかし、私がよく目にするのは、スタートアップ企業が次々と新しいものを開発しているものの、それらがプロダクトマーケットフィット（PMF）を満たしていないケースです。
シリコンバレーでは現在、Vibeコーディングを使って10通りの異なるアプローチを試してどれがうまくいくかを見極めるのが好きで、10通りだけ試すというやり方は流行している。しかし、次のトレンドを誰が捉えることができるだろうか？それは予測しがたい。
最も印象的な反例の一つは、Anthropic社内から得られた。Anthropicの友人に「エージェントを使う上で、最も厄介な状況は何ですか？」と尋ねたところ、彼はオンコール（即時対応）だと答えた。
オンコール業務の典型的なシナリオは次のとおりです。ClaudeのAPIが突然遅くなったり、モデル推論ノードがクラッシュしたり、ユーザーから異常なプロンプト出力が報告されたりした場合、オンコールエンジニアは問題の根本原因を迅速に特定し、それがコードのバグなのか、計算能力の割り当ての問題なのか、モデル自体の異常なのかを判断し、その後、どのように修正するかを決定する必要があります。
Anthropicは世界最高のコーディングエージェント企業であり、このシナリオは彼らのコアコンピタンスに極めて近いにもかかわらず、社内のオンコールエージェントは依然としてうまく機能していない。
2026年4月の現実はこうだ。蒸気機関は発明されたものの、馬車よりも遅い時もある。重要なのは、誰もが蒸気機関がいずれは馬車よりも速くなることを知っているため、皆が資金を投入していることだ。コードのセキュリティは無視され、トークン予算は溢れかえり、ランキングは急上昇している。では、蒸気機関が実際に馬車を追い越すのはいつになるのか？誰も知らないが、誰も立ち止まってその日を待つ勇気はない。
なぜなら、中止するコストは、間違ったトークンを燃やすコストよりも大きくなる可能性があるからだ。
さらに、トークンの消費量は直線的に増加するとは考えにくい。これは、私が以前自動運転に取り組んでいた時の経験を思い出させる。2021年、私たちは上海で初めて5時間連続の無人自動運転を達成した。当時、それは大きなブレークスルーのように感じられた。それ以前は、テスト車両は10台から15台、20台へと徐々に増加していたかもしれないが、その転換点を過ぎると、あっという間に100台から1000台に達した。今日のコーディングエージェントも同様の段階にある。
2021年、上海でDidiの自動運転システムが5時間連続の無人運転を達成し、中国における自動運転のマイルストーンとなった。写真は、当時Didiの自動運転部門のCOOだった孟興氏が、2021年に「Googleの自動運転車の父」と呼ばれるセバスチャン・スラン氏と会話している様子。
METRは、AIのコーディング能力の評価を専門とするカリフォルニアを拠点とする研究機関です。昨年、彼らはAIエージェントが50%の成功率でタスクを完了できる時間を測定する指標を提案しました（人間の専門家の完了時間に基づいています）。2025年3月に初めてリリースされたClaude 3.7 Sonnetは、この時間枠である50分を達成しました。2025年末までに、Claude Opus 4.6は14.5時間に達しました。過去2年間で、この指標の倍増サイクルは7ヶ月から4ヶ月に短縮されました。エージェントの信頼性がさらに向上すれば、トークンの消費量は年間50%増加するだけでなく、一夜にして桁違いに増加するでしょう。
友人たちの間で広く共有されている予測がある。それは、今年の終わりまでに、多くの企業（大手テクノロジー企業を含む）は、実際には従業員の20％しか必要としなくなるというものだ。
xAIチームが解散した後、ロケット製作者たちは模型を作り始めた。
マウンテンビューのステーキハウスで、午後9時頃、マスク氏と長年一緒に仕事をしてきた友人が私の向かいに座った。私たちは3時間以上話し込んだが、今振り返ってみると、彼はマスク氏について良いことを一言も言っていなかったように思える。
一つ気になる点があります。彼に「xAIで3年間働いていましたが、普段の生活はどんな感じですか？」と尋ねたところ、彼は過去3年間は会社に住み込みで生活していたので、自宅は家具もほとんどなく、ベッドさえ買っていないと言いました。彼は会社のユースホステルのようなスリーピングポッドで寝ていたそうです。そこで私は「ストックオプションも大量に持っていて、もう会社を辞めたのだから、せめてベッドくらい買った方がいいですよ」と言いました。彼はにっこり笑いました。
xAIはシリコンバレーで過酷な業務量で知られているが、初期メンバーの約9割が既に退職している。元従業員向けのグループチャットがあり、常に新しいメンバーを迎え入れている。
きっかけはトニー・ウーの退任で、それが連鎖反応を引き起こした。ある関係者は「他の企業なら経営陣の退任に備えるのに6ヶ月かかるかもしれないが、xAIはたった1ヶ月で済んだ」と語った。昨年10月にはすでにマスクの不満を感じ取っていた人もいたが、これほど短期間で大規模な粛清が行われるとは予想していなかった。
現在、マスク氏はスペースXとテスラから人材を招き入れ、xAIの運営を任せようとしている。「ロケット製造業者がモデル開発を始めている」と彼は述べている。
マスク氏の不満は、莫大な資金と計算能力を投入したにもかかわらず、Grokが最前線に立つことができなかったという事実から生じている。しかし、なぜだろうか？これは、私がxAI出身の人に会うたびに尋ねる質問だ。答えは、私が想像していたよりもずっと単純だった。友人が率直にこう言った。「チームは非常に競争心が強く、信じられないほど懸命に働いているが、製造業の経営スタイルは、大規模なモデル企業には適していないのかもしれない」。
自動運転に8年間携わってきた経験から、この件についていくつか考えがあります。マスク氏がSpaceXやTeslaで行ってきた仕事は、本質的にシステムエンジニアリングでした。ソフトウェア、ハードウェア、サプライチェーンなど、非常に長いプロセスを経ており、それぞれにイノベーションの余地はありますが、最終的にはエンドツーエンドのエンジニアリング問題なのです。
彼の強みは、こうした複雑なプロセス群の中で重要なレバレッジポイントを見極め、それを極限まで短縮することで解決することにある。ロケットエンジンのカスケード展開や再利用可能な着陸装置は、まさにこの発想の産物である。
しかし、xAIにおける彼の仕事は、システムエンジニアリングとは少し違うように見える。彼は主に3つのことを行っている。まず、世界最大のGPUクラスターを構築すること（今では、元々はネオラボだったxAIが、カーソルに計算能力を提供するネオクラウドのようになっていると冗談を言う人もいる）、次に、チームに脈拍のような期限を設定すること、そして最後に、製品のいくつかの機能を自ら撮影することだ。これは、完全な計画を立てるのではなく、いくつかの重要なポイントに焦点を当てていると言えるだろう。
自動運転開発に携わる人なら誰でも知っているように、開発の最終段階では、ソフトウェア、インフラ、ハードウェアの各チーム間でリーダーシップをめぐる根本的な対立が生じます。これらの各分野にはCTOレベルの意思決定者が必要ですが、3つの分野すべてに精通した人物は存在しません。創業者自身がすべての分野の専門家でなくても、各段階でリソースのバランスを取り、タスクの優先順位付けを行う方法を理解しておくことが有効なアプローチです。例えば、ある段階ではソフトウェア開発を優先し、次の段階ではインフラ開発に業務を委任するといった具合です。これは、包括的な計画アプローチを示すものです。
xAIの問題点は、包括的な計画が欠如していることにある。すべてが場当たり的な対応に終始しているのだ。プレッシャーがそれほど強くなければ、優秀な人材は自ら修正できるはずだ。時間さえあれば、各分野はそれぞれ独自の協力体制を築くことができるだろう。しかし、マスク氏の極めて高圧的なマネジメントと、不十分な包括的計画が相まって、すべてがプレッシャーの中で崩壊してしまった。責任者たちはそれぞれ自分の優先事項を守ることに集中し、全体像を把握しようとする者は誰もいなかったのだ。
SpaceXとTeslaの成功の理由として見落とされがちなのが、マスク氏がこれらの業界で同等の地位にある競合相手に遭遇したことがほとんどなく、常に自分自身と戦ってきたという点だ。しかし、AIは事情が異なる。AIは激しい競争に直面しており、OpenAIですらAnthropicによってその地位を脅かされる可能性がある。
一流研究所で働く友人が昨年、予想外だったことが2つあると言っていました。1つ目は、競争が非常に激しいこと。2つ目は、AI時代においてアプリケーション革新の機会が非常に少ないことです。なぜなら、それらはすべてモデル化に消費されてしまっていたからです。
Anthropicの台頭は、過去1年間におけるAI業界で最も劇的な逆転劇と言えるでしょう。また、競争の焦点も完全に変わりました。1年前は誰もがエンドユーザー数と動画生成を競い合っていましたが、今（現段階）では、勝敗を分ける戦場はB2Bとコーディングとなっています。
もちろん、xAIの物語は「お金が急激に、そして過剰に入ってきた場合に何が起こるか」という物語でもある。
今日xAIを去った人たちは、入社したことを後悔していないと私は信じています。xAIは、シリコンバレーで最も急速に富を生み出した神話と言えるでしょう。最初の資金調達ラウンドで数十億ドルを調達し、SpaceXとの合併を経て現在の2500億ドル規模の巨大企業へと成長したxAIは、わずか1年でこの偉業を成し遂げました。xAIの11人の共同創業者のほぼ全員が億万長者となり、コアエンジニアは数千万ドルから数億ドルもの収入を得ました。シリコンバレーにはお金が溢れすぎているのです。もし彼らが今日別のビジネスを始めるとしたら、短期的な利益にこだわるのではなく、自分の興味を追求する自信を持つでしょう。
不安なエンジニア、さらに不安な研究者
最近のエンジニアと話していると、奇妙な暗黙の了解が浮かび上がってくる。誰もが、もはやあまりコードを書かなくなったことを認めているが、皆、それは大したことではないと装っている。なぜなら、彼らはAIを駆使するエンジニアになり、そうでない者を排除するからだ。
今日では、ソフトウェアエンジニアの中核的なスキルの80%がモデルに置き換えられています。それでもモデルが使われている理由は、モデルが時折ミスを犯し、監視が必要となるためです。しかし、「監視」という行為自体が、まもなく不要になるかもしれません。
より過激な視点から見ると、今日のいわゆる「AIネイティブ組織」は、各部門がワークフローを効率化し、AI対応コンポーネントをデジタル化し、スキルを育成するという点で、非常に魅力的に聞こえる。しかし、本質的には、それは自らを手作業で精錬することに他ならない。つまり、自分のスキルを機械のスキルに変換し、企業がそのスキルを獲得することで、事実上AI変革が完了するというわけだ。このために従業員を解雇すべきかどうかは、倫理的な問題である。Metaはまさに今日、それを実行しているのだ。
今日では誰もがトークン獲得競争に熱中しているものの、シリコンバレーの草の根レベルでは依然として根強い不安感が漂っている。
さらに驚いたのは、この不安が研究者コミュニティにも広がっていたことだ。
研究者は最も優秀な人材です。ここで言う「研究者」とは、一般的な「研究者」を指すのではなく、OpenAI、Anthropic、DeepMindなどの大手モデリング企業に所属し、モデルのトレーニングやアルゴリズムの革新を担当する人々のグループを指します。彼らとエンジニアの違いは、エンジニアはコードを書いてデプロイし、パフォーマンスを最適化するなど「物を作る」のに対し、研究者はさらに上流の段階、つまり「何を作るべきかを考える」段階にあり、新しいトレーニング方法を提案したり、モデルアーキテクチャを設計したり、仮説を検証するための実験を行ったりする点です。
そして今や、研究者の仕事さえも自動化されつつある。DeepMindが行っているのはまさにそれだ。モデルを使ってモデルを訓練する、つまりAIの自己進化であり、これは今年シリコンバレーで大きな話題となっている。今年はエンジニアの段階的な削減が進み、年末までには研究者も置き換えられ始めるだろう。
これは新しい概念ではありません。アンドレイ・カルパシー氏の自動車研究がこの流れの先駆けとなり、今日では様々なAI科学者向けツールや活用フレームワークがこの方向へと進んでいます。しかし、現在のクローズドループのほとんどは「論文発表」までしか対応していません。AIは実験の実行や論文の執筆を支援しますが、最終的な判断は依然として人間が行います。
OpenAI、Anthropic、Googleといった企業は、より根本的なアプローチをとっている。彼らは、単なるマイナーアップデートではなく、AI自身が次のパラダイムレベルのブレークスルーを見つけられるように、モデルのアップグレードに直接つながるループを構築することを目指している。これが実現すれば、研究者は完全に不要になるだろう。Google DeepMindは、この取り組みを1年以上前から社内で進めており、モデルが次に実行する実験を決定し、どの経路がより有望かを評価し、その経路を辿るようにしている。これが、モデルが次世代を訓練する方法である。
さらに、研究者は解雇される動機がより強く、その理由は厳しいものだ。つまり、研究者の人件費が高いからだ。世界中に研究者はわずか数千人しかおらず、その年収は数百万ドル、数千万ドル、あるいは数億ドルにも達する可能性がある。
「将来起こりうるシナリオとしては、10人が過去の100人分の仕事をこなし、20人分の給料を受け取り、その結果90人が職を失うという事態が考えられる。」
さらに、実際の解雇者数は報道されている数字よりもはるかに多い。多くの企業にとって、最初の打撃は自社の財務諸表ではなく、アウトソーシング先のサービスプロバイダーに及ぶ。つまり、かつて欧米諸国に顧客サービス、データラベリング、財務バックオフィスサポートを提供していたインドやフィリピンといった国々が、最初に影響を受ける可能性があるということだ。一部の発展途上国が経済の高度化のために頼りにしている「サービス産業の階段」は、AIによって引き裂かれるかもしれない。
シリコンバレー全体がMetaの動向を注視している。もしMetaの実験が成功し、収益が落ち込まず、効率が真に向上すれば、他の大手企業もすぐに追随し、人員削減は孤立した事例から業界全体の常態へと移行するだろう。さらに、人員削減には残酷な自己加速メカニズムが存在する。当初は、従業員の士気を低下させることを恐れて人員削減をためらうが、いったんそれが常態化すると、人員削減のペースはますます速くなり、痛みも感じなくなるのだ。
しかし、古い職種が削減される一方で、新しい職種も生まれている。
多くのスタートアップ企業が、「AIビルダー」と呼ばれる新しい職種を採用し始めている。これは、プロダクトマネージャー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアの役割を兼ね備えた人材だ。また、データサイエンティストと機械学習エンジニアを組み合わせたハイブリッドな職種や、ライティング、マーケティング、オペレーションを統合したコンテンツオペレーターといった職種も登場している。
シリコンバレーの企業はこうした新しい職種を非常に強く求めているが、根本的な課題は、誰も採用方法を知らないということだ。履歴書だけで選考することはできない。なぜなら、この職種はこれまで存在しなかったものであり、候補者のスキルは自身のプロジェクトの中に隠れている可能性があるからだ。また、その場でコーディングテストを行うこともできない。なぜなら、中核となる能力は「美的センス＋AI活用能力」の組み合わせだからだ。そこで、一部のスタートアップ企業は既にこの取り組みを始めている。雇用主のニーズに基づいてシミュレーション環境を自動的に生成し、面接を受ける人がAIツールを使ってその場でタスクを完了できるようにするのだ。これは従来のコーディングテストに似ている部分もあるが、全く新しいものをテストしていると言えるだろう。
AIがあらゆることをこなせるようになると、人間の価値は「何ができるか」から「何をする価値があり、何をするべきでないか」を判断することへと変化していく。
1回の資金調達ラウンドで2回の企業評価を行うことで、Nvidiaはあらゆる「テーブル」でチップを確保することを目指している。
これまで、エンジニア、研究者、金融専門家など、多くの職種が入れ替わったことを話題にしてきました。しかし、入れ替わっていない職種が一つあります。それどころか、この組織再編において、その職種はますます舞台裏のボスのような存在になりつつあります。
一見すると分散型イノベーションの世界に見えるこの世界は、実際にはその核心において極めて中央集権的である。
このセンターはNvidiaです。
私は、過去1年間でGPUの不足が緩和されたと考えていた。確かに一時的な小康状態はあった。2025年半ば頃、Nvidiaが出資するネオクラウド企業（AIブームの中で台頭し、GPU演算能力を専門とする「新しいクラウドサービスプロバイダー」）の中には、資金調達に苦労したり、事業成長が鈍化したり、中には身売りする企業もあった。しかし今回、不足が再び発生し、以前よりもさらに深刻な状況になっていることを知った。
具体的な例を挙げると、もしあなたが今日、99パーセンタイルの安定性を達成できる安定したAPIサービスを提供できるなら、公式APIの2～3倍の価格で販売できるでしょう。
Anthropicへの需要急増に伴い、APIの停止が頻繁に発生するようになり、Claudeを基盤として構築された多くのエージェント製品に問題が生じている。
以前は、ルーターサービス事業は「公式プロバイダーより安いからトラフィックを獲得できる」という原則に基づいて運営されていました。しかし今や、その論理は完全に逆転し、安定性そのものが希少な資源となっています。多くのスタートアップ企業がこの状況を利用して巨額の利益を上げており、シリコンバレーではCoreweaveやNebiusの小型版が雨後の筍のように次々と出現しています。
さらに、この計算上のボトルネックは、GPUの割り当てだけの問題ではありません。エラド・ギル氏が最近書いた評価に私は強く賛同します。上流のメモリメーカー（ハイニックス、サムスン、マイクロン）の生産能力拡張サイクルは、少なくともあと2年はかかるでしょう。つまり、2028年までは、AI企業は計算能力を高めるだけで大きな競争優位性を得ることはできないということです。計算上の制約は、大規模モデル市場の寡占構造を客観的に強化しています。誰も努力していないわけではなく、物理世界における製造サイクルが本質的に遅いだけなのです。
その背後にある権力構造は明白だ。主導権を握る者が権力を持ち、その主導権を握る者はNvidiaによって決定される。本日上場したCoreWeave、Lambda、そしてNebiusはいずれもNvidiaの支援を受けている。
Nvidiaの戦略は、私が以前理解していたよりもはるかに洗練されている。Reflectionの投資家の一人によると、Neo Labが資金調達を始めた当初は、コーディングに注力していたという。その後、創業者がジェンセン・フアン氏と会った際、フアン氏は「コーディングはやめて、アメリカ版DeepSeek、つまりアメリカ発のオープンソースモデルを作りなさい。資金とリソースは私が提供する」と告げたそうだ。こうしてReflectionは、180度方向転換を遂げた。
その結果、米国の資本市場では、これまで見られなかった構造がいくつか見られるようになった。同一の資金調達ラウンドにおいて、2つの評価階層が提示されるのだ。良好な関係を築き、早期に参入した投資家は低い評価階層に位置づけられ、一方、Nvidiaのような豊富な資金を持つ業界リーダーや、後から参入した投資家は高い評価階層に押し込まれる。この構造は、最近中国でも現れ始めている。
しかし、Nvidiaがどれだけ割り当てを制御しようとしても、存在しないものを制御することはできない。
米国全土でデータセンター建設に対する抗議活動が激化している。現在、全国で約100件のデータセンター建設計画が難航しており、そのうち40件は中止される見込みだ。メイン州では最近、データセンター建設を全面的に禁止する法案が可決された。60億ドル規模のデータセンター建設計画を承認したある町では、議会議員の半数が一夜にして解任され、新議会の唯一の目的は計画の覆しだった。
コンピューティング能力が不足している理由は、製品の性能が不十分だからでも、ユーザー数が少ないからでもなく、物理世界がデジタル世界の需要に追いつけないからである。
これは「遅れをとる」ことのもう一つのレベルだ。
シリコンバレーの企業評価システムは書き換えられつつある。
まずは数字を見てみましょう。
米国のGDPは約30兆ドルです。OpenAIとAnthropicは現在、それぞれ年間売上高が約300億ドルで、両社ともすでに米国GDPの0.1%を占めています。両社が年末までに1,000億ドルに達し、さらにクラウドサービスやその他のAI関連収益を加えると、AIは米国GDPの約1%を占めることになります。ほぼゼロから1%まで、わずか数年で実現したと言えるでしょう。
この成長速度は前例のないものだ。しかし奇妙なことに、成長が速ければ速いほど、投資家はその成長をどのように評価すればよいのか分からなくなっていく。このような急速な成長を前に、シリコンバレーの企業価値評価の枠組みは崩壊しつつある。
二次市場で働く友人たちと何度か深く話し合ったところ、繰り返し出てきた言葉の一つが「再合理化」（評価額の合理的な回復）だった。
ここ数年、AIへの投資における評価基準は将来のキャッシュフローに基づいていた。つまり、今日損失を出しても構わない、3年後、5年後の年間経常収益（ARR）に賭ける、という考え方だ。しかし今、この枠組みは通用しなくなってきている。
問題は、最も基本的な評価モデルであるDCF（割引キャッシュフロー）にあります。通常、DCFでは、今後10年間のキャッシュフローを予測し、その後、企業が安定的に事業を継続するという前提に基づくターミナルバリューを加算し、残りの価値を一括して算出します。一般的に、ターミナルバリューは総評価額の70～80%を占めます。
しかし、今や二つのことが同時に変化しました。第一に、業界が3年後（場合によっては1年後）にどのような姿になっているかを予測することは不可能であるため、おそらく10年後ではなく3年後しか予測できないでしょう。第二に、終末価値の計算はさらに不可能になりました。終末価値は、企業が最終的に安定的に運営されるという前提に基づいていますが、AIがいつでもすべてを混乱させる可能性があるとすれば、「安定運営」という前提は成り立たなくなります。
二次市場投資に携わる友人と、あるたとえ話をしたのですが、AIの最前線にいない企業は、まるで核爆弾を待っているようなものだというのです。いずれは破壊的イノベーションに見舞われることは分かっているものの、それがいつ起こるかは分からない。だからこそ、評価の焦点は「破壊的イノベーションが起こらなかったらどうなるか」ではなく、「破壊的イノベーションが起こった時にどれだけ迅速に対応できるか」に当てるべきだというのです。これは全く異なる企業評価の論理です。
SaaSはウォール街によって最初に価格改定された業種だった。2023年時点では、Snowflakeはフリーキャッシュフローに基づくと損益分岐点に達するまでに100年近くかかるとされていたが、現在ではその評価額は半減している。ServiceNowとWorkdayも同様の傾向をたどっており、これはまだ始まりに過ぎない。
逆に、DCF法を用いた企業評価に真に適しているのは、大手の大規模モデル企業だけかもしれない。なぜなら、相対的に見て、それらの企業の将来は着実にプラスの方向に成長しているように見えるからだ。彼らは「爆撃」されるようなことはなく、むしろ自社の事業領域をどこまで拡大できるかを模索しているのだ。
かつてスタートアップ企業は、「給与は低いですが、将来的に大きな価値を持つストックオプションが付与されます」と採用活動で謳っていました。しかし、この手法は、会社が15～20年後も存続し、価値を維持しているという前提に基づいています。もしその前提がもはや成り立たなくなった場合、従業員からの最も合理的な反応は、「ストックオプションはいらない、現金での昇給をください」となるでしょう。
これはひいては、同社のコスト構造と資金調達の論理を変えることになるだろう。
ベンチャーキャピタルも苦境に立たされている。ここ3～6ヶ月の間、シリコンバレーのほぼすべてのファンドが、少なくとも1つのネオラボ（著名なAI研究所の研究者たちが、自らのアイデアで数億ドルもの資金を調達した企業）に投資した。しかし今となっては、誰もが少し衝動的で、少し割高だったと感じている。では、なぜ彼らはそれでも投資したのだろうか？それは、もしこの企業が実際に成功すれば、その成長速度が非常に速く、当初の評価額が安かったと感じるようになるからだ。
投資家の友人は率直にこう言った。「どうせゼロから100になるか、ゼロからゼロになるかのどちらかだ」。苦労して稼いだお金を稼ぐために高額なシリーズAラウンドに投資するよりも、無限の可能性を秘めたNeo Labへの投資に賭ける方が賢明だ。
以前は、モデル、アプリケーション、インフラストラクチャのいずれを構築しているかに関わらず、1ドルのARRは1ドルのARRを意味すると考えられていました。しかし今では、その考え方は崩れています。
評価倍率は、垂直型エージェントが最も低く（約5倍）、汎用型エージェントが最も高く（約10倍）、モデル型エージェントが最も高い（ARRの20～30倍、例えば、ARRが300億ドルで評価額が8000億ドルのAnthropicでは、乗数は26.7倍）。1年前は、ARRに均一な係数を掛けて評価額を計算すれば十分だと思っていたが、そのアルゴリズムは今日では完全に間違っている。
ライムの木とAI暗殺リスト
シリコンバレーは深刻なセキュリティ危機に直面している。
今回のシリコンバレー旅行中、友人たちが何度も真剣に同じことを話し合っているのを耳にした。ビットコインを買うこと、地下壕を建設すること、そして自宅に防弾ガラスを取り付けることだ。彼らは冗談を言っていたわけではなかった。
最近、シリコンバレーではライムの木が人気を集めている。なぜなら、その枝には4インチ（約10センチ）もの鋭い棘があり、登ろうとする者は誰でも怪我をするからだ。
ウォール・ストリート・ジャーナル紙は、1500万ドルの「要塞のような邸宅」について報じた。コンクリート製の植木鉢に植えられた菩提樹が円形に配置され、その背後には堀があり、さらにその背後にはレーザー侵入検知システムが設置されていた。正面玄関は厚さ3インチの頑丈な鋼板で、13本のボルトで固定されていた。内部には2000ポンドの重さの扉を備えた安全な避難室があり、景観設計さえも防御要塞化されていた。
CEO向けホームセキュリティサービスを提供する企業は、2003年以来最高の成長率を記録した。この傾向は、特にマンハッタンでニューハンプシャー大学のCEOが射殺された事件以降、急激に加速した。
すると、AIの第一人者の家の玄関先で銃声が鳴り響いた。
4月11日午前4時、チャンピオンのスウェットシャツを着た20歳の少年が灯油缶を持ってテキサスからカリフォルニアに飛び、サム・アルトマンの2700万ドルの豪邸の前に立ち、火炎瓶に火をつけて家の中に投げ込んだ。
1時間半後、彼はOpenAIの本社に現れ、椅子を手に取り、ガラスのドアを叩き割り、警備員に向かって「この建物を焼き払って、中にいる全員を殺してやる」と叫んだ。
FBIは彼から「最後の警告」と題された文書を発見した。そこには、複数のAI企業のCEOや投資家の名前と自宅住所が記載されていた。
その2日後の日曜日の早朝、アルトマンの自宅は再び襲撃された。ホンダのセダンが玄関前に短時間停車し、助手席の男が窓から手を出し、家の中に一発発砲した後、逃走した。
これは孤立した事例ではない。3月下旬には、サンフランシスコのダウンタウンで大規模な反AIデモが行われ、デモ参加者たちは「AI競争を止めろ」「スカイネットを作るな」と書かれたプラカードを掲げ、Anthropic、OpenAI、xAIのオフィス前で演説を行った。バーニー・サンダース上院議員は議会で「人類は本当にこの惑星の支配権を失うかもしれない」と警告した。
xAIの友人たちと話したところ、マスク氏も銃撃されることを非常に心配しているそうで、これは業界では公然の秘密だという。
根底にある恐怖は実に単純だ。AIが生産の大部分を担い、人間が経済において不可欠な存在でなくなれば、「どれだけ貢献し、どれだけ受け取るべきか」に関する過去の社会契約はすべて無効になる。残るのは最小限の権力構造だけだ。GPUと電力を支配する者がすべてを支配する。社会階層は拡大するだけでなく、平坦化する。一方にはごく少数の人々が、他方にはその他すべての人々がいるのだ。
「2年後の米国大統領選挙で最も注目される争点は、間違いなくAIと社会の関係性だろう。AI時代には、ラッダイト運動のような現象さえ起こり得るかもしれない。」
米国のインフレは依然として深刻だ。長年カリフォルニアに住んでいるが、ガソリン価格が7台（おそらく通貨単位、おそらく7ルピーのことだろう）になるのを見たことがない。これは、2月末にCitriniが発表した「グローバル・インテリジェンス危機」レポートと時期が重なる。このレポートは、AIの「過剰な成功」によって2028年に起こりうる経済危機をシミュレーションしたものだ。
終わり
北京への帰りの飛行機の中で、過去2週間のメモをめくってみると、ずっと同じ言葉を書き続けていたことに気づいた。「ついていけない」。
YCも追いつけず、Metaのコードセキュリティルールも追いつけず、xAIの経営陣も追いつけず、研究者も追いつけず、コンピューティング能力も追いつけず、評価フレームワークも追いつけず、社会の心理的寛容度も追いつけず…シリコンバレー自体が自らのペースについていけなくなっている。
しかし、最後に私が言いたいのは、Anthropicの友人がダリオ・アモデイが心の中でこう言っていたと教えてくれたことです。AIの助けを借りて、ある意味で癌は克服された、と。癌が完全に消滅したという意味ではなく、人を死に至らしめることのない慢性疾患になる可能性があるということです。ただ、治療費がまだ高すぎるため、広く普及するには時間がかかるでしょう。
ダリオ氏の「癌は克服された」という発言が楽観的すぎるかどうかは分かりませんが、今回のシリコンバレーでよく見られたスタートアップの方向性は、AI4S（AI for Science）とバイオテクノロジー向けAIでした。大手モデル企業の多くの人々は医学を理解していませんが、AI技術を使って業界を変革したいと考えています。
この2週間で、私は「遅れをとる」という事態を数多く目の当たりにしてきました。これは確かに不安を掻き立てるものです。しかし、もしAIが本当に数年以内に癌を慢性疾患に変え、材料科学を20年も加速させるのであれば、この「遅れをとる」という事態は、人類の発展史上最大の加速となるかもしれません。
うちの子は今年で2歳になります。来年には2人目の子供を授かるかもしれません。彼らの世代がどんな世界になるのか、私には全く想像がつきません。
しかし、彼らが成長する世界では、AIの実践者の玄関先に火炎瓶や銃弾が投げつけられるのではなく、AIによって癒される人が増えることを願っています。
ポール・グラハムは2008年の著書『都市と野心』の中で、「シリコンバレーの人々は知性を高く評価しているが、シリコンバレーが発信するメッセージは『もっと影響力を持つべきだ』ということであり、これはニューヨークが発信するメッセージとは全く同じではない。ニューヨークでは確かに影響力は重要だが、たとえ相続したばかりであっても『数十億ドル』は非常に高く評価される。しかしシリコンバレーでは、ごく少数の不動産業者を除いて、誰もそんなことは気にしない。シリコンバレーで本当に重要なのは、世界にどれだけの影響力を持っているかだ。人々がラリーとセルゲイに注目するのは、彼らの富のためではなく、彼らがGoogleを支配しているからであり、Googleはほぼすべての人に影響を与えているからだ」と述べている。そして今、AIはこの雰囲気を新たなレベルへと押し上げた。
LatePostのコラムニスト、孟興（メン・シン）氏：Five Sources Capitalのパートナーであり、Didi Autonomous Drivingの元COO。この記事は、彼がAI投資について考察するシリーズの第1回目です。今後もLatePostで投資に関する考察を更新していく予定です。
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