著者：Z Potentials

Zハイライト

• モデルができることと、実際にどう使われているかとの間のギャップこそ、私がアプリケーション層にこれほど興奮している理由です。
• AIツール支出で上位1%の企業は、その支出額の中央値が上位10%の約8倍に達します。
• 創業者主導の企業にとって、創業者そのものがアセットクラスです。

本稿はa16z公式ポッドキャスト番組「AI, Infrastructure, and the Next Investment Cycle」を整理したものです。David George、Sarah Wang、Alex Immerman、Santiago「Santi」Rodriguezはa16zのグロースファンドの4人のパートナーです。今回は年次レポートState of Marketsに収められた25ページの重要チャートを手がかりに、市場上昇の裏にある利益、ハイパースケーラーによる計算能力の軍備競争、モデル層とアプリケーション層の極めて低い採用率、そして消費、公開ソフトウェア市場、IPO、セカンダリー市場に関する最新の観察を議論します。番組の公開日は2026年9月30日です。

01 技術は「すべてのサイクル」

**David：**a16zポッドキャストへおかえりなさい。私はDavid George、今日は同僚のSarah Wang、Alex Immerman、Santiago Rodriguezが一緒です。今回は最新のState of Marketsレポートから25ページの重要チャートを一通り見ていきます。市場上昇の裏にある利益、AI建設の規模、採用率の伸びを示す証拠、そしてこのサイクルがハードウェア、ソフトウェア、次世代の未公開企業にとって何を意味するのか。チャートの背景にある意味を説明し、私たちが企業の現場で見ていることにも触れます。Sarah、Alex、Santi、来てくれてありがとう。

本ポッドキャストの公開当日に、私たちは完全版のState of Marketsレポートも公開します。これは私たちのグロースチームの年次恒例行事で、テクノロジー、AI、インフラ、そして市場全体における最大のトレンドを一つの資料にまとめたものです。今日はそこから興味深いいくつかのチャートを選んで議論します。全体像を知りたい方は、ぜひ完全版を読んでください。中身が詰まっています。今日取り上げる領域は、マクロ——CapEx、データセンター、加速する需要——と、現場からの観察——モデル、アプリケーション、そしていくつかのバーティカルの深掘り——です。テクノロジーは経済全体に広がる投資ブームを牽引しています。利益の伸びが市場上昇を支え、AIへの需要がインフラ支出をこれまでの予測をはるかに超えて押し上げています。ハイパースケーラーは直近の営業キャッシュフローのほぼすべてを設備能力の構築に投じていますが、需要は私たちが見るほぼすべてのケースで供給を上回り続けています。この資金はチップ、電力、冷却、建設、そして熟練労働力などへと流れ込んでいます。この拡張は、物理インフラを作り変えるというより大きな需要とちょうど重なり、あらゆる産業に機会を生んでいます。

では早速始めましょう。1ページ目：技術は「すべてのサイクル」です。この部分はやや自明に思えるかもしれませんが、このページに載っている数字は今日から見るとかなり驚異的です——ハイテク機器、ソフトウェア、研究開発が今や米国の設備投資（ケープックス）の約55%を占めています。これは衝撃的な数字です。テクノロジーは、ソフトウェアやモデルから電力、建設、産業設備能力に至るまで、経済のあらゆる領域の投資サイクルを牽引しています。テック株は米国株式市場の時価総額の約40%を占め、世界の時価総額上位10社のうち8社が米国のテック企業です。これは大きな物語であり、ケープックスにも、データセンター建設にも、モデル企業に流れ込む資本にも見て取れます——モデル企業は合計で3500億ドル以上を調達しています。より長い歴史の中に置いてみると——これが最も引用される類推ですが——今回の建設の規模はGDPに占める比率で、当時の鉄道をすでに上回っています。私たちは皆、ある感覚を抱いています。5〜7年、あるいは10年後に早送りしてこれらの数字を振り返れば、累計値はおそらく現在の20倍以上になっているだろう、と。つまりこれはまさに、Marc Andreessenの「ソフトウェアが世界を飲み込む」という言葉の次の章のように思えます。

**Alex：**過去15年、ソフトウェアはこれらすべての産業を変えましたが、当時ソフトウェアを作れたのはごく一部の人だけでした——私たちもその一人ではありませんでした。そして今日、私たち自身を見てみると、誰もが毎晩いくつかの自動化タスクを走らせています。この論理でソフトウェア需要を推計すれば、それははるかに多くの計算能力、チップ、電力、建設を意味します。だからこそ、今の投資の大部分がテクノロジーに集中しているのも不思議ではありません。私たちはよくリスナーから同じ質問を受けます。すべて素晴らしいけれど、これはバブルなのか？　市場は史上最高値を更新しましたが、市場の現在の取引倍率はむしろ低下しています——株価は約20%上昇したのに、倍率は約20%下がりました。**つまり上昇は倍率の拡大ではなく、ファンダメンタルズの利益によって駆動されているということです。**S&P500の利益倍率は20倍を下回っており、S&P500を構成する企業の大半は非常に高品質な企業です。これはインターネットバブルとはまったく違います——当時、世界で最も時価総額の高い企業たちの株価上昇は取引倍率の切り上がりによるもので、多くの銘柄がPER100倍で取引されていました。今はまったくそういう状況ではありません。対照的に、一部のメモリ系企業——それ自体が景気循環性の強い企業ですが——は予想利益の6〜7倍で取引されています。ですから差は非常に大きいのです。

**Santi：**ここに重要な補足があります。GPT登場から約4年で市場は90%上昇し、年率17%でした。4年連続で年率17%の成長を見れば、普通は「これは必ず反落する」と直感するもので、実際に私たちは今、熱い時期にいます。しかし、それを先ほど話した状況と合わせて考えると——市場が20倍を下回る利益倍率で取引され、利益はなお15%の速度で成長している——これは直近の2021年とも、2000年とも確かに違う感触があります。当時は倍率と成長が本当の意味で同期していませんでした。

**David：**まったく同感です。私は先ほど「鉄道の比喩」でケープックス建設の規模に触れました。ハイパースケーラーだけを見ると——Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle——彼らの2026年のケープックスは約7800億ドルで、2025年は4160億ドルでした。あらゆる予想が、2027年以降は年間1兆ドルを超えると示しています。ここには一つのパターンがあります。計算プラットフォームの各世代は、それ以前よりはるかに巨大なユーザーと用途を支えてきました。今回の建設がこれほど速く進みながら、なお需要が供給を上回るのは、ユーザー数がすでに存在する流通チャネルによって駆動されているからです。このトレンドはインターネット、クラウド、携帯電話の上に成り立っているので、理論上はすぐに数十億のユーザーにリーチできます——これは以前の技術サイクルとは対照的です。

**Sarah：**この点はもう少し掘り下げる価値があると思います。私たちは「たまに質問する」というモデルをはるかに超えています。エージェントの台頭を考えてみてください。並列タスク、長時間実行されるタスク——あなたも以前触れていましたが、タスクはあなたが夜眠っている間も、昼間に別のことをしている間も走り続けます。エージェントが自律的にコードを書き、検索し、こうしたタスクを実行できるなら、これらのプラットフォームが必要とする計算能力は、私たちがこれまで想像したどれよりもはるかに大きくなります。

**David：**まったく同感です。この図が示しているのはcapex側で起きていることです。五大ハイパースケーラーのcapex予測は、ごく短い期間に何度も大幅に上方修正されてきました。かつては天井のように見え、何四半期も、あるいは何年も先にしか到達しないと思われた支出が、今では直近の目標になっています。計算能力の需要がまだ膨張し続けているからです。この図を見ると、どの時点でも人の本能的な反応は「投資はここから横ばいになるだろう」だと思います。しかし過去4年間、一つの経済として私たちはずっとこのトレンドの強さを過小評価してきました。Sarahが言ったように、モデルが発展するにつれ、既設の設備能力の稼働率は飽和し続けています。ですから、Davidが先ほど挙げた数字が、現時点での実際の推計なのです。

**Alex：**DGの言葉を借りれば、私たちは今の計算需要を「model buster」と呼ぶでしょう。説得力のある例を私たちは皆経験しています。およそ1年前、Sam AltmanとSarah Friarは巨額の計算能力コミットメントでかなり叩かれ、誰もが無謀で過激だと考えました。そして今、誰もがその判断は極めて先見の明があったと言うでしょう。それでも、わずか2週間前、OpenAIがProプランのサブスクリプションを一時停止せざるを得なかったのを私たちは見ました——2000ドル級のサービスがなお需要に追いつかないのです。私たちが経験しているのは、満たすことの難しい需要です。

**David：**サプライチェーンの各段階の誰もが、私たちが話した誰もが、同じことの違うバージョンを口にしています。需要が供給を上回っている、と。データセンターのサプライチェーンには、材料や製品が2028年まで手に入らない部分もあります。だからこの逼迫は緩みません。同時に、需要側からも高品質なビジネスの証拠が見えます。Microsoft、Google、Amazonを合わせると約1.7兆ドルのクラウドの受注残があります。こうした顧客コミットメントは急速に積み上がっており、プラットフォームはそれに応えるため大規模に投資しています。ですから、現在の建設期にはフリーキャッシュフローが圧迫されていますが、コンセンサス予測は2028年から回復し、その後は顕著に伸びると見ています。Amazonの直近の決算説明会を見れば、このJカーブのダイナミクスをうまく説明しています。GPU（あるいはTPU）の実際の使用可能寿命は実はかなり長いのです。まずデータセンターという「外殻」を建てる必要があり、それには時間がかかります。その後にチップを買いますが、チップの経済的寿命は長く、私たちの誰が予想したよりも長いのです。

**Sarah：**ええ、一部のハイパースケーラーが負債を起こしてcapexに取り組んでいることで批判されているのは承知しています。しかしモデルラボの状況と似ていて、ためらって保守的になったところは後から後悔しています。あなたが最近GavinとやったポッドキャストではMicrosoftの話が出ていましたが、これは業界全体の問題だと思います。

**Santi：**ええ、もう一つよく議論されるシグナルは既存GPUのスポット市場価格です。計算能力をオンラインにできるGPUは、魅力的な価格で貸し出せ、ハイパースケーラーは相応のリターンを得られます。これが重要な点で、私たちはよく議論します。こうした波が来るたびに、巨大なユーザー余剰と消費者余剰が生まれるのです。今見えている限り、消費者とユーザーはそこから大きな価値を得ています——だからこそ彼らはあれほど激しく使うのです。そのユーザーにサービスを提供する企業はよく稼いでいます。そして一段ずつ下ってチップに至るまで——チップの調達コストは12、18、24か月前よりはるかに高いですが、それでも高い粗利益を得られ、ユーザーから大量の余剰を生み出せます。

02 アトムの新時代

**David：**ハイパースケーラーのcapexは、他人の受注残と見るべきだと思います。**史上最も利益率の高かったこれらのプラットフォームは、現金をAIインフラに投じ続けています。先ほど述べたように、これは短期的にフリーキャッシュフローを押し下げますが、チップの受注、電力、建設にとっては大きな追い風です——だからこそ、この広範な技術ブームは産業ブームになったのです。**私たちは、この産業ブームにサービスを提供する企業を、データセンターのサプライチェーンの各段階に沿って見ることに、ますます多くの時間を費やしています。面白いのは、伝統的に私たちの世界は既存IPのマネタイズ——一度作って無限に売る——が中心でしたが、これらのビジネスははるかに多くの複雑な業務を管理する必要があることです。資金調達、サプライヤー関係の管理、設備能力の予測、需要の予測。こうしたことが得意なチームもあれば、苦戦したり一時停止したりするチームもあるのを見ています。これは私たちが普段時間を費やす専門分野とは少し異なります。これが「アトムの新時代」へと導きます。このページは大きな数字です。2040年までに、世界のインフラ投資需要は推定90兆ドルです。しかし重要なのは、これがAIとデータセンターをはるかに超え、電力、水、道路、交通も含むということです。私たちはポートフォリオの至るところでこれを見ています。Andurilの巨大な製造工場はサッカー場87個分の規模、Waabiは輸送ハブを積極的に拡張しており、SpaceXはルイジアナで1000億ドル級の投資を行っています。今日、未来に賭けることは、私たちの視点では以前とは違っています。Santiが言ったように、それは工場を建て、インフラを拡張し、全国に熟練した雇用を増やすことを意味します。

**Santi：**データセンターと言えば、物理インフラへの投資とソフトウェアへの投資は大きく異なります。Elonは何年も前に「工場こそが製品だ」と言いました。私たちが支援する優れた創業者の多くがTeslaやSpaceX出身なのは驚くことではありません。なぜなら彼らは、実行のレベルでは、工場が最終的にスケール時の巨大な競争優位になることを知っているからです。私たちはデータセンターについて多くの俗説をよく耳にします。米国の水資源を枯渇させる、富裕層は近くに住みたがらない、そして私たちのお気に入り——自分の電気代が急騰する。しかし直感に反するかもしれませんが、データセンターは実は電気代を下げるのに役立ちます。最近の米国の研究によると、データセンターの容量が10%増えるごとに、住民の電気料金は40ベーシスポイント下がります。こう考えてみてください。電力網は共有の固定費の空間です——電柱、ケーブル、変電所。データセンターのような大規模で安定した顧客は、これらのコストをより多くの電力単位に分散させることができます。つまり、共有システム上での需要の増加は良いことなのです。

**David：**ええ、あなたの言うとおりだと思います。共有インフラへの投資は、それに接続する家庭や企業の経済性も改善します。

**Sarah：**この点はメディアにもっと注目されてもよいはずです。Dina Powellが最近あるポッドキャストでMetaのルイジアナのプロジェクトを取り上げ、彼らが地域社会と協力して電気料金を下げていると述べていました。今日すでに実際の例があり、これは絵空事ではありません。

03 モデル層とアプリケーション層：相応の売上、極めて低い採用率

**Sarah：**まったく同感です。ではモデル層とアプリケーション層のトレンドについて話しましょう。一方で、予告したとおり、AIは相応の売上と削減効果を生み出しています。他方で、採用率はまだ極めて初期段階です。その上で、トレンドは非常に明確です。コストが急落しています。私たちはエージェントについて予告しましたが、今やエージェントはより広範な作業で経済的に実行可能になっています。そして私たちが話しているこの瞬間にも、状況は変わり続けています。TypeSafeのような新しいラボが打ち出したJevなどの新しいイノベーションが、これをさらに極端な方向へ押し進めています。2オーダー分のコスト差が、実際にユースケースの数に影響するのが分かります。これは古典的なジェヴォンズのパラドックスに少し似ていて、名前もぴったりです。総じて、これはモデル層にもアプリケーション層にも絶好の構図です。これらの改善は、ソフトウェア企業に成長と収益の両面で現実の機会を生み出しています。誰もが勝つわけではありませんが、驚くことでもなく、AIはベンチャーキャピタルをますます広範な産業へ引き寄せています。また、未公開市場の段階で巨大な規模に達する企業も増えています。新しい図ではありませんが、私のお気に入りの一つです——OpenAIとAnthropicの合算売上規模です。過去数年、GPの内部会議のたびにこの図を出し、毎月更新してきました。古くなるのがあまりに速いからです。要点は数字を見れば分かります。OpenAIとAnthropicの合算の年換算売上は常軌を逸した水準まで伸びています。私たちはこれを史上最も偉大なソフトウェア企業と比較するのが好きです——右側を見ると、史上最高のソフトウェア企業の純増売上の推計をもってしても、先行するラボの純増はすでに大きく上回っています。これは規模だけでなく、スピードとの驚くべき組み合わせです。

**Santi：**しかし、まだ非常に早い段階です。他のプラットフォーム移行と比べてAI移行が面白いのは、AIを使う人口の割合だけでなく、そうしたユーザーのAIに対する消費シェア（share of wallet）でもまだ早いということです。2008年とは違います——当時は「iPhoneを持っている人の割合」でモデル化しましたが、今は何人がAI製品を使うのかと、どこまで深く使うのかの両方を考える必要があります。

**Sarah：**ええ、「まだ早い」という点は非常に重要で、ここにそれを裏付ける一連の指標があります。第一に、S&P500企業の実際の導入率は69%です——あなたも私たちと同じ「AI中毒者」なら、これはおおよそ予想どおりでしょう。しかし定量化できるインパクト——導入の進捗を測る良い指標かもしれません——を見ると30%です。そして究極の指標、時間とともに追跡する指標は、実は2%しかありません。つまりAIは成果を出していると私たちは信じていますが、組織内で使用を深化させ、その成果を長期にわたって追跡する余地はまだ巨大です。こうした分散した導入から、本当に深いインパクトを持つ反復的なワークフローへ移行することが、正直に言って次の段階です。言えるのは、私たちが話したほとんどの企業が、AIとの接点は依然として主にMicrosoft Copilotにとどまっているということです。それ自体が、彼らにまだどれだけ長い道のりが残っているかを物語っています。

**Alex：**ええ、モデルができることと、実際にどう使われているかとの間のギャップこそ、私がアプリケーション層にこれほど興奮している理由です。Sarah、あなたがDatabricksのAli GhodsiとMartinと行った対談は素晴らしいものでした。彼は、AIは世界について非常によく知っていても、あなたの会社についてはほとんど何も知らない、と話していました。私たちはポートフォリオのアプリケーション層の企業でまさにこれを見ています——彼らはそのギャップを埋めています。この数か月で私が強く印象に残った例があります。Revolutは非常に成熟したエンジニアリングチームを持っていますが、それでも11 Labsと協力し、11 Labsの一流の音声モデルを顧客アカウントと銀行業務プロセスへの安全な接続に組み込む必要がありました。そうすることで、私が顧客として電話をかけたとき、私の課題がスムーズに、効率的に、安全に解決されるのです。今日の機会は、こうした能力を使いこなし、信頼できるサービスを構築することに大きくあります。

04 ヘビーユーザーが差を広げている

**Sarah：**企業の採用率がまだ初期段階であることに加えて、データで示したいもう一つの顕著なトレンドがあります。ヘビーユーザーが全面的に差を広げているのです。AI支出は企業間で広く増えていると考えられますが、私たちが言う最もヘビーなユーザーはそれ以上にはるかに多く使っています。YipitDataのデータを見ました——AIツール支出で上位1%の企業は、その支出額の中央値が上位10%の約8倍です。

印象的なのは、上位1%がほぼ上位2%から10%の合計に相当することです。

私たち自身のポートフォリオ企業——ほぼ完全にAIネイティブと言えるでしょう——でさえ、トップユーザーの支出は月額およそ7500〜9000ドルです。一方、中央値のユーザー——同じく最もAIネイティブな企業群です——の支出は月額サブスクリプションの価格に近く、約200ドル、もう一つサブスクリプションを足して200〜400ドル程度です。つまり中央値とトップユーザーの差を見ると、支出差は20倍を超えます。

**David：**ええ、私たちがポートフォリオ企業と議論する問題の一つは、彼らが実際どれだけの採用率を持っているのか、どう測るのか、ということです。たとえば、AIツールに費やす金額が人件費に占める割合を見ると、先見性のある大企業・フォーチュン500企業では今日およそ1%です。

一方、私たちのポートフォリオで最も先を行くAIネイティブ企業は最大10%に達します。つまり、すべては普及がどれだけ早く、どれだけ深く進むかに関わっています。ポートフォリオ内の別の例も見ています。多くの企業は初めてCursorやCognitionを導入するとき非常に興奮しますが、現実にはそれは旅の始まりにすぎません。こうしたツールを購入し試してから全面的に採用するまでには、まだ長い道のりがあります。

05 定量化できる事例：コスト側と収益側

**Santi：**Sarah、あなたが先ほど触れたように、私たちは定量化できるケーススタディを見始めています。私たちはレポートで、こうした指標を実際に開示し、AIによって実質的な改善が見られた上場企業をいくつか名指しで挙げています。コスト側では、Chimeが過去4年間、毎年サービスコストを10%以上削減し、複利で計算するとサービスコストはほぼ50%下がったと開示しています——その背後には私たちのポートフォリオ企業Decagonのサポートがあります。収益側では、Shopifyの例が興味深いと思います。彼らはAIアシスタント（sidekick）を投入し、マーチャントがより早く立ち上がれるようにしました。その結果、導入後15日以内に5件の注文に到達する顧客の割合が8%増えました。Shopifyがこの指標を追跡するのは、マーチャントが5件に到達すれば定着し、Shopifyを使い続けるからです。ですからこれは彼らのビジネスにとって意味のある追い風でもあります。

**Sarah：**そのとおりです。サービスコストの低下がもたらす優位性について言えば、競争する余地がもっと生まれます——より良い価格設定、より広いサービス、成長への再投資。これらの便益は顧客だけでなく利益率にも届き、その資金が再び投入されます。もう一つ非常に魅力的な現象は、もちろん企業ごとに異なり一般化はできませんが、既存プレイヤーもこのラウンドでかなりうまくやっているということです。ServiceNowは良い例で、AIの年間契約価値（ACV）が10億ドルを超え、エージェント型の導入が9倍に増えたと開示しています。つまり技術スタック全体で、既存企業から新興企業まで見られるということです。

**David：**私たちはよく面白い問題を議論します。最も先見性のあるポートフォリオ企業、たとえばStripeはこう話してくれました。彼らはいったい増分のAI投資をどこに使うのか。顧客向けの新製品を作り、より高い売上を生むために使うのか。それともコスト側の最適化と効率向上に使うのか。これは私たちのリトマス試験紙のようなものです。これらの企業の創業者やCEOが、いったいどこに最大の機会を見ているのか。売上成長を押し上げる機会の上限は無限ですが、コスト側の機会は……

**David：**コスト側の改善は——もちろん再投資に回せますが、それはあくまで潜在的な機会であり、ずっと存在し続けます。もし今日の資金の最良の用途がコスト構造の最適化だと考えるなら、それはあなたの新たな売上の機会にとって何を意味するのでしょうか。

**Santi：**コスト最適化の中でも、性質は異なります。一つはサービスコストを下げることで、これによって再投資が可能になり、より良い会社になれます。6か月前、私たちの業界全体が本当に「システム・オブ・レコードの再構築」に注目していたと思います。もしあなたのエンジニアが、数千ドル、数万ドルを節約するためだけにシステム・オブ・レコードを再構築するのに忙しいなら、そのリソースにはもっと良い使い道があると思います。

**Sarah：**ええ、これらをまとめると、アプリケーション型ビジネスにとって関連する単位は実は「顧客タスクを完了させる」コストです。これを切り離せれば——顧客のためにタスクを完了して対価を得る、より良いルーティングで製品をより経済的にできる——これは驚くべきことです。今はすべてのステップで最も高いモデルを使うわけではないのに、タスクは完了するからです。最高のアプリケーション企業には、さらに多くの利益率改善が現れると思います。

06 コストが急落し、新市場が開かれる

**Alex：**まったく同感です。Sarahが触れたように、ServiceNowは膨大なエージェント型の利用を見ています。エージェントはすでにここにあり、タスクを実行しています。タスクは多段階で、多段階は複数回のモデル呼び出しを意味します——これがOpenRouterにおけるエージェントのtoken使用量の14倍増を説明します。ただ、これらのステップはどんどん安くなっています。私たちはキャッシングの活用を見ています——システムが毎回ゼロから処理するのではなく、背景情報を再利用できるのです。Hebbiaはこれを最大限に活用しているのを見ました。彼らの金融チャットのワークロードでは、実行コストが10分の1に下がりました。同じ予算で、今はより多くの仕事を支えられます。

**Sarah：**ええ、あなたのより広い主張はこうだと思います。コストが下がることで、エージェントは今やエラーを確認し、再試行できるようになり、それによって膨大なタスクが一気に開かれます——以前は推論やツール呼び出しが法外に高くつくことがありました。信頼性こそがエージェントを使うかどうかの鍵となる場面では、これは特に重要です。それに、先ほどTypeSafeについて話しましたが、コストが1桁、2桁下がったときに開かれるユースケースの数は、実は想像もつかないほどです。

**David：**さらにレイテンシーが大幅に改善します。まったくそのとおりです。

**Alex：**ええ、だから企業は今、大規模環境でレイテンシーや、性能とコストをどう最適化するかを、ますます真剣に考えています。Databricksを例に取ると、彼らはルーティング——各具体的なタスクに適したモデルを選ぶ——を使って性能とコストを改善しています。彼らのインテリジェントルーターはより良い成果を出しています——最強の単一モデルより35%低いコストで、より多くの問題を解決しているのです。今よく見られるもう一つの手法はファインチューニングで、HarveyやElise AIがその例です。Eliseはより小さなモデルをファインチューニングし、コストを60%削減し、レイテンシーもはるかに低くしたので、一部の音声シナリオでのリアルタイムのユースケースが実現可能になりました。こうしたエンジニアリングの改善が、AIをより有用で、より安価にしています。

07 消費側：2%のサブスク普及率と「スマイルカーブ」

**David：**私たちは主に企業内での利用について話しましたが、消費側も重要です——何しろそこには私たちが得た最大級のリターンがあり、多くの時間も費やしてきました。消費側はまだ早いと考えています。最近の調査によると、米国の世帯で実際にAIにサブスクリプション料を払っているのは2%をわずかに超える程度です。おそらくサブスクリプションは大多数の世帯にとって最良のマネタイズ方法ではないかもしれませんが、今のところはそれです。サブスクリプション収入の面白い点は、私たちが消費側で見てきた中で最も良いリテンションの一つを持っていることです。Alexは「スマイルカーブ」という話を好んでします——リテンションカーブが横ばいになるだけでなく、製品が改善し人々が戻ってくるにつれて実際に「微笑む」ように上向くのは、本当にまれです。しかしそれがAIで見ている状況で、これはまさにサブスクリプションが支払者に届けられる価値を示しています。

**Sarah：**サブスクリプションについて言えば、これらの数字で私が衝撃を受けたのは——特に右下の図を見ると——それらがいかに小さいかです。Amazon Primeを考えてみてください、あれは2億世帯以上です。Netflixも良い例で——7000万世帯です。これらの数字は私がわざわざ再確認しに行くほどで、「何か間違っているのでは」と思いました。ですから完全に同意です、これはまだ始まったばかりです。

**Alex：**ええ。私たちのパートナーJosh Elmanが好きな言い方をしていて、少し直感に反するかもしれません。消費向けAIは私が日常生活で使うもので、必ずしも経費精算するものではない、と。だから彼の見方では、97%の世帯がAIを使っていてまだ払っていないというのも不思議ではないのかもしれません。Santi、あなたの言うとおりです。私も微笑むリテンションカーブは好きです——ユーザーがますます頻繁に戻ってくるのを見るのが好きです。大規模な消費プラットフォームのもう一つの共通特徴は時間です。Facebook、Instagram、TikTok、Snapのアクティブユーザーは1日30〜60分を費やします。そして今日の最高のAIアシスタントたち——今たくさん台頭しています——は私の最初に開くアプリになりたがっています。私はそれらに極めて持続的で、常時オンラインで、超積極的であってほしい。そうなれば、未来にはそこが私が最も時間を費やす場所ではないかもしれません。そう、エージェントがバックグラウンドで働き、私たちがもはやSNSのスクリーンタイムのように外部データでエンゲージメントを見なくなると、私たちの仕事は難しくなりますが、それは重要です。12月に最新モデルが発表されたとき、私たちの仕事でさえ、ディープリサーチのタスクやエージェントのタスクを立ち上げてから車で街へ出かけたものです——それは従来のスクリーンタイム指標には表れませんし、過去数世代の消費製品が追跡してきたエンゲージメントとも違います。

**Santi：**ええ、まったく同感です。まだ早いですが、消費側は本当に新しく、胸が高鳴る瞬間です。

**Alex：**MuseとInstinctは間違いなく新顔ですが、非常に速く成長しています。それらはChatGPTとともに、従来の検索に対する私のクエリをますます奪っています。

これは非常にダイナミックな瞬間です。だからもしあなたが既存の消費ディスカバリープラットフォームや既存のマーケットプレイスなら、今こそ次の一手を考える必要があります。いくつか問いを立てます。第一に、AI agentからどれだけの増分需要を得られるのか。どれだけの追加注文をもたらせるのか。第二に、私のビジネスの中で、顧客関係とディスカバリーの所有権から来る利益プールの割合はどれくらいか。先週は多くのニュースがありました。AmazonはMuseに「いいえ、結構です」と言い、Instacartは「はい、お願いします」と言いました。Amazon（およびAWS）とInstacartを考えてみてください——彼らの広告収入はすべての営業利益を上回っています。つまり広告収入、顧客関係の所有権は極めて重要です。しかしAmazonにとって、Museを接続することでどれだけの増分の新規注文や新規顧客がもたらされるのか。それほど多くありません。一方Instacartを見ると、生鮮のオンライン浸透率はまだ比較的初期段階で、獲得できる注文はまだたくさんあります。楽観的な可能性としては、こうしたアプリからより多くの注文が来るでしょう。以前は私がいろいろな形でクリックして次の注文をしていた。それをagentに任せれば、突然クリックはなくなりますが、願わくばより多くのGMVが生まれます。予約したいと思ってしなかった旅行は予約され、今夜注文したい夕食は注文されるでしょう。だから私はより多くのGMVが生まれ、失われた広告収入の一部を補うと楽観的に考えています。

**David：**しかしここには未解決の問題があります。それはどう補償されるのか。あなたが挙げたAmazonの例では、700億ドルを超える広告事業があり、これは極めて高い粗利のフロー型マネタイズで、消費者がサイトを訪れて広告をクリックすることを完全な前提としています。もし彼らがそうしなくなったら、どうなるのか。今日、MetaとGoogleはインターネットプラットフォームのどれよりも広告をうまくやることで知られ、米国や先進市場でユーザー1人あたり200ドル以上を稼いでいます。Metaは基本的に娯楽アプリで、何が起きるか見てみましょう、比較的安全かもしれません。Googleについては——興味深いのは、2年前にこれが始まったばかりのとき、Googleをめぐる言説は「なんてこった、Googleの検索事業はどうなるんだ」というものでしたが、結果として非常に底堅いものでした。一部は、彼らのマネタイズ率の高い広告キーワードが比較的安全だからです——それらは「保険に入りたい」とか「この街のホテルを探して」といった類のものです。

**David：**あるいはそれに類するもので——直接マネタイズできるものの、AIはまだそれを代わりにできないものです。もしそれが変われば、非常に異なるダイナミクスになるかもしれません。

**David：**ええ、補足したいのは、先週のナラティブはどことなく「負の和」の匂いがして、非常にネガティブでした——「ほら、これらのマーケットプレイスが影響を受ける」と。しかし私はむしろ正の和の視点があると思います。第一に、Amazon広告に使われているその700億ドルは、別のチャネルに移るだけかもしれません——直接エージェントに異なる形で使われるか、より良いリーチ方法が見つかるか。第二に、摩擦が下がれば消費が増えるかもしれません——人々はより多く買うかもしれません。それは経済成長を促すポジティブなフライホイールです。私たちは「これは利益プールにとって悪い」という言説に少し囚われているように思いますが、実際にはただ良いだけかもしれません。……そう、両方が同時に成り立ち得ます。

**David：**利益プールは変わるかもしれませんが、全体としては経済にとって増分です。3年後に振り返ったとき、マクロレベルで意味のある効率改善——それが広告領域の消費支出をさらに押し上げるはずです——が見られなければ、私たちは皆失望するでしょう。しかし、ある場所の利益プールが消えて、再配分されるだけということもあり得ます。

**Alex：**即座の反応は、エコシステム全体の純時価総額はプラスだというものでした。Metaの上昇は、マーケットプレイス各社の損失をはるかに上回りました。

08 公開ソフトウェア市場の分化

**Sarah：**ええ、ソフトウェアに関する議論に戻ると、より公開市場の話に移るかもしれません。これらのチャートで最も際立つトレンドは、構成が明らかに低成長・高収益の企業へと移っていることです。ここでは公開ソフトウェアのサンプルの約75%が黒字で、20%以上の速度で成長しているのはわずか30%です。

**David：**これは驚くべき数字です。公開ソフトウェア企業のうち20%以上の速度で成長しているのはわずか30%——しかも20%ではなく、30%という数字です。

**Alex：**線を30%に引くと、すでに議論したように、絶対数は5社未満です。一方、未公開市場では、私たちが見て、時間を共にするすべての企業が30%をはるかに超えて成長しています。

**David：**しかも正直に言えば、これはやや自明です。ITマネージャーやCIOと話してみてください——彼らの成長とAIに費やすお金を見ると、その資金の最も簡単な出所は、新しいSaaSソフトウェアプロジェクトに増分の資金を使わなくなることです。

**David：**私たちはSaaSソフトウェア企業にいくつか投資しており、公開市場の企業も含まれます。彼らの創業者との対話は非常に焦点が絞られています。私は既存の流通——多くの場合非常に強力で、顧客はロックインされ、先ほどSantiに言ったように解約されない——をどう使い、彼らにとって本当に面白い新しいAI製品を載せて、売上成長をさらに押し上げるのか、と。私は、「SaaSの終焉」をめぐる最大の恐怖を払拭するには、ある期間を見る必要があると思います。ソフトウェア企業が98%のグロスリテンションのような数字を記録し続けること——これは従来、投資対象として魅力的であるための要でした——そして私たちが話した効率改善を押し進め続けること、しかし最も重要なのは売上成長を加速させることです。これは彼らが守りにおいて安全であることと、攻めの投資が実際にビジネスをより良くすることを示します。

**Sarah：**あなたが数か月前に書いた「二つの道」についてのブログの見方は、経験則として非常に興味深いと思います。具体的な割合についてもう少し詳しく話してもらえますか。

**David：**ええ、書けば書くほど、創業者と話せば話すほど、感じるのです。私たちが話したほとんど誰もが「そう、私は売上成長をさらに押し上げようとしている」と言う、と。これは明らかに私たちが投資し支援する企業の主要な道筋です。1年前とは大きく違います——当時の恐怖は「誰もがvibe codingで自分のソフトウェアシステムを書き直す」というものでしたが、市場では明らかにそんなことは起きていません。しかし売上成長の加速を実現する圧力は強い。そこで私たちはこう言いました。目標は10%以上の加速に置く、それは高い数字だが、魔法のような製品と、AIによって得られる予算があれば実現可能に見える、と。成り行きを見守りましょう。すでに近づいている企業が数社あり、今後12〜18か月で結果が出ます。

**Sarah：**ええ、そのとおりです。何事もそうですが、すべての企業を同じ「ソフトウェア」というバケツに入れて、倍率の低下や成長の減速を語ることはできません。実際、ソフトウェアはすでに高度に分化しています。この図を見ると、サイバーセキュリティとオブザーバビリティが際立っており、バーティカルソフトウェアも全体として横断的アプリケーションよりはるかに持ちこたえています。私たちが「何が持ちこたえ、あるいはむしろ上昇し、何がより長期的な低迷にあるのか」を考える枠組みは、AIが顧客のこの製品への需要をどう変えるかを本当に考えることです。AIがもたらすサイバーセキュリティリスクはすでに十分に公知になっていますが、より多くのソフトウェアとagentが新たなセキュリティと監視の需要を生むにつれ、これはむしろこれらの市場の既存プレイヤーにより大きな需要を生み出しています——右側のCrowdStrikeの注記が見えます。逆に、アプリケーションは程度の差こそあれワークフローの変化に直面しています。私たちの最も優秀なCEOの一人、Ali Ghodsiは「AIのギロチン」と何が最初に切られるかをよく語ります。逆の側からも考えられます。AIはいったい何を必要とするのか。この二つのダイナミクスを合わせると、公開市場で見ていることの大部分を説明できると思います。

**Alex：**ええ、これは未公開市場で見ていることと非常に一致していると思います。Sarah、あなたがセキュリティの領域で示唆したように、agentはますます多くのシステムにアクセスし、ますます多くの行動を取っています——OpenAIとHugging Faceの一件は多くの人にとって目を開かせるものでした。だからセキュリティは最重要です。さらに、バーティカルAI企業を見てください。彼らは私たちの未公開市場で最も成長の速い企業で、Harvey、Abridge、Eliseは、それぞれの業界の先行者よりも速く成長しています。これは、顧客が理解していることを反映しています。重要なのはモデルだけではない——以前話しました——どうオーケストレーションするか、その周りにどうアプリケーションを構築するか、そしてバーティカル領域の関連ワークフローがそれを要求するのだ、と。

**Santi：**私たちは公開市場を投資のためではなく、エグジット倍率を価格付けするために多くの時間をかけて見ており、非常に密接に追跡しています。この1年をまとめると、年初の数か月は「SaaSの終焉」でした。私たちはどんな企業がうまくいくかについてブログを書きました。今日に早送りすると、ソフトウェア指数は実は年初の位置に戻っていますが、AIの敗者と勝者と見なされるものに本当に分化しました。公開市場は時に物事を単純化しすぎます。しかしあなたの見方に従えば、AIの勝者はコスト構造を改善できる人たちだけでなく、実際に加速し、この新しい資金を捉えた人たちです。もし捉えられなければ、この波に乗れていないのかもしれません。

**Sarah：**逆に、私たちは未公開企業の運用データを示して、顧客が実際に何をしているかを見たいと思います。StripeのSaaS顧客データには実は「反ナラティブ」な発見があります。成長は2026年に入って加速しました。若い企業も成熟企業も同様です。

**David：**Stripeはそれを「RenaSaaS」と呼んでいます。

**Santi：**ああ、「Renaissance（ルネサンス）」ですね。

**David：**実は「RenaSaaS」という言い方は結構好きです。

**Sarah：**ええ、私も「RenaSaaS」が好きです。

09 公開と非公開の間：2.4兆ドルの未公開チャンピオンとIPO

Santi：私たちは公開市場について少し話し、Sarahは未公開市場のSaaS加速について話しました。私たちはよく聞かれます。企業はより長く非公開のままにとどまるのか、と。今日、最新ラウンドの評価額で上位6社を見てみましょう。Anthropic、OpenAI、Databricks、Stripe、Waymo、Revolutで、合計約2.4兆ドルです。これは過去10年のIPOの合計時価総額（SpaceXを除く）を上回ります——後者は累計で約1.7兆ドルです。つまり、この市場だけの活動量——繰り返しますが、6社で2.4兆ドル——はラッセル2000指数とほぼ同じ大きさです。あれは巨大な公開市場指数で、何百人もの公開株ファンドマネージャーが大半の時間を費やしています。ですから、これらの後期段階のチャンピオンに時間を費やすことはますますエキサイティングです。彼らは短期的な利益の最大化ではなく、成長に継続的に投資できます。でもDavid、IPOについてどう企業に助言するか、いつ非公開にとどまるべきかについて話してもらえますか……

**David：**ええ、IPOについて、特に創業者主導の企業について、私たちが話し、私も書いてきたことがあります。この点で、創業者そのものがアセットクラスです。私たちが賭ける理由、そして一部の企業が非公開にとどまることが有益である理由の一部は、彼らが通常、非公開市場でより大きな賭けができ、その賭けがより長い回収期間を持つからです。ZuckとElonは明らかに公開市場の例外です。しかしDatabricksやStripeのような企業の数字に、それがどう表れるかが見えます——新しい製品領域で巨大な新規の賭けを行い、それに伴って売上の加速が見えるのです。同じことは公開企業でもできますが、より厳しい監視にさらされます——明らかに、Metaの株価は底の時期に100ドルを下回りました。人々が彼らのAR/VRへの投資に極度に懐疑的だった時期です。私たちにとって、創業者と話す方法はこうです。IPOは単なるもう一つの資金調達イベントにすぎない、と。上場企業になることで、非公開企業に対して何を得るのか。明らかに、非公開市場でも大きな規模に達することはできます。すでに上場企業のように運営している企業もあります——効率を非常に重視し、基本的にすべての指標が追跡されています。財務を公開することで、企業や消費者のレベルで顧客の信頼を得ることに利益を得る企業もあります——たとえばNavanは上場後に再加速しましたが、一部はより大きな企業が上場企業であるがゆえに彼らをより信頼したからです。

**David：**ええ、もちろんこういう例もあります。資本需要が時間とともに非常に大きくなり得る、非公開市場の資本プールは非常に深く、多くのこうした企業にサービスを提供できますが、ある点で資本需要が非公開市場に収まりきらないほど大きくなる可能性もあります。

**Santi：**それが公開市場です。非公開市場で私たちが多くの時間を費やすもう一つの領域はセカンダリー市場です。ここには二つのダイナミクスがあります。第一に、より多くの企業が従業員のためにtender（公開買付け）を行っているのを見ています——非公開にとどまることを選ぶなら、従業員に公開市場の外で流動性を提供するのです。ここで興味深いデータがあります。Cartaによると、tenderの参加率は58%にすぎません——従業員は流動性を得ることを選ばず、自分たちのビジネスの業績に絶大な自信を持っているのです。これは時に語られる「従業員が現金化している」というナラティブとは正反対です——私たちが見ているのは、従業員が自分の会社をそれほど信じているので、現金化しないことを選んでいるということです。

**David：**もしそれが100%だったら、サンフランシスコの住宅価格がどうなるか想像してみてください。

**David：**それは大変でしょう。確かに。こうしたtender offerには私たちも明らかに頻繁に参加し、主導しています。それらは良いものだと考えています。二つの目的があります。第一に、従業員と潜在的従業員にとって、公開市場の流動性の魅力と競争するのは時に難しい——毎四半期、純税ベースで口座に入るRSUです。ですからこれは非公開市場が公開企業と人材を争い、従業員をつなぎとめるときの競争兵器です。もう一面は、私たちはより頻繁な評価額のリセットを主張しています。これにより未公開株価が新鮮に保たれます。理由はいくつかあります。第一に、従業員や潜在的従業員と話しやすくなる。第二に、M&Aをしたいとき——私たちの多くの企業が行いました——手元に新鮮な通貨があるということです。

**Santi：**セカンダリー市場のディスカウントはよく議論されます。これは過去5年のダイナミクスでした。2021、22、23、24年から抜け出る過程で、セカンダリー市場の最新ラウンド価格に対するディスカウントの中央値は意味のある水準でした——ラウンドによっては高すぎたり古くなったりしていたからです。しかし今日実際に見ているのは、セカンダリー市場で取引が起きるとき、最新ラウンド価格に対するディスカウントはほぼゼロだということです。これはまさに企業の資金調達価格が新鮮であり、同じ価格で買いたい新しい投資家が常にいることを示しています——過去1〜2年はそうではありませんでした。

10 すべてがAI：次の機会

David：ええ、良い指摘です。この興味深いスライドは「すべてがAIコンピューター」というものです。この2026年のスナップショットでは、AI関連企業が米国のVC取引活動の86%を占め、2025年の65%から上昇しています。明らかに、AIはベンチャー資金の主要な行き先になっています。

**Alex：**ええ、しかしAIというラベルの下では、機会は実際には大きく広がっています。企業向けアプリケーション、消費向けアプリケーション、さらにサービス、半導体、電力です。

**Alex：**防衛もあります。多くの注目がOpenAI、xAI、Anthropicに集まっていますが、それ以外でも、私たちの機会集合はこれほど深く、これほど広かったことはありません。

**David：**最後に、私たちが今とても興奮しているいくつかの領域について話すと面白いと思います。明らかに、私たちはagentが担ういくつかの消費の仕事に触れました——長時間稼働するagent、自律agent、ヘビーな消費の利用と呼んでもいいでしょう。こう考えてみてください。消費agentが、あなたがやりたくないすべてのタスクを片付け、本来なら時間もお金も使わなかったものを与えてくれる——これは非常に魅力的で、普及は速いと思います。

ロボティクスは私たちが多くの時間と注意を費やしてきた領域で、私たちはたまたまそれがLLMよりもさらに大きくなるかもしれない——しかも3〜5年早く訪れるかもしれないと考えています。ですから今後5年、これは巨大な投資と興奮の領域になるでしょう。

自動運転はすでにここにあり、無人運転はすでに実現可能で、これは非常に胸が高鳴る瞬間です。一歩引いて自動車と運輸業界を見ると、これは世界最大の産業の一つですが、私たちは今AIにこれほど多くの時間を割いているので、あまり語らないかもしれません。UberとLyftの走行距離を見ると、米国の総走行距離の約1%にすぎません。人間のドライバーより14倍安全な自動運転ネットワークがあれば、今後数年のうちにこの数字は少なくとも1桁拡大すると思います。さらに、米国では毎年1700万台の新車が販売されており、今後10年でそれらはすべて自動運転になると私は考えています。

**David：**AI×バイオロジー：これは超エキサイティングな領域で、ラボの人たちが明らかにこれを語っています——新薬の発見、世界で最も人を衰弱させる病気のいくつかを解決すること。この約束に私たちは皆大きな希望を抱いており、今後10年で多くの進展が見られるでしょう。

**David：**パーソナルヘルスは私自身が非常に興奮しているもう一つの領域です——健康マキシマリスト（health maximalist）として、自分自身に関するすべての情報を入れて、高度にパーソナライズされたアドバイスを得られる良い場所がこれまでなかったとずっと思っていました。

**David：**最後に、企業への浸透、コーディングを超えた普及です。これはSarah、あなたが今話したことです——企業における技術の実際の普及はまだこれほど早い段階で、これは超、超エキサイティングだと思います。

**David：**最後に、AIのバケツに入らない領域がもう一つあります。私たちはそれをAmerican Dynamism（アメリカン・ダイナミズム）と呼んでいます——「アメリカの活力」の技術スタック全体の再武装です。私たちはこの領域に長く投資しており、大きな投資家です。それは依然として国防総支出の5%未満のごく一部にすぎません。Anduril、Saronic、Castelionのような新しいタイプのサプライヤーが、需要の変化に応じて大きく成長すると私たちは予想しています。

**David：**エキサイティングな領域はあまりにもたくさんあります。明らかに私たちはAI領域で非常に活発に活動しており、それが経済全体にもたらす影響について楽観的です——建設の規模は巨大ですが、米国では大きな効率向上になると考えています。皆と一緒に収録できて楽しかったです。ありがとう。