EP 106
知能供給戦争：Opus 5・Kimi K3・GPT-5.6 Sol、そして電気代
フロンティアモデルが相次ぐ2026年7月第4週 0:00
ロ・ジョンソク 収録している今日は2026年7月25日、土曜日の朝です。昨夜、Opus 5が発表されました。Kimi K3を皮切りに、GPT-5.6、Gemini、それからGLMもまもなく大型発表を控えているようで、いわゆるフロンティア級モデルが続々と登場しているようです。そしてFable 5の登場により、Anthropicが目指していた新たな価格体系、pricing schemeも、この競争のせいですべて先行きが見えなくなっているようですし、消費者にとってはいいことですよね。どんどん安くなりますから。そこで今日は、リリースされたモデルを一通り見て、こうしたコンテキストが私たちのような逃亡者連合にどのような影響を与えるのか、話してみたいと思います。
Hugging Faceを突破したagentic attackerとOpenAI 0:47
パク・ジョンヒョン 今週のニュースの中にとても興味深いものが一つあったので、まずはそれを見てから次に進みたいと思います。
チェ・スンジュン かなり騒がれていましたよね。
ロ・ジョンソク そうですね。シンギュラリティを目撃しているのではないかという話がTwitterでたびたび出ていましたよね。
パク・ジョンヒョン 7月16日ですから、もう10日ほど前ですね。Hugging Faceでセキュリティインシデントが発生したという内容が投稿されました。私も個人的にHugging Faceから連絡を受けたんです。おそらく私が非公開データセットを持っているので、連絡が来たのだと思いますが、幸い、あなたのデータはインシデントの影響を受けたものの、盗まれてはいないという連絡を受けました。それで、これは何だろうと思ったんです。まず報告書が公開されたのですが、そこで出た話の一つ目は、AIが攻撃したらしいということでした。誰なのかは分かりませんでしたが、時間が経ってから確認すると、それが誰だったかというと、OpenAIでした。実は攻撃を行った主体がOpenAIだったんです。協力して対応し、無事に解決した、という感じで拍手喝采。結論としては、そういう形になりました。Hugging Faceが攻撃を受け、agentic attackerによるものらしい。ログを確認したところ、以前から予見されていたLLMの攻撃シナリオがあるとすればこうなるだろう、と言われていたものとまったく同じパターンだったそうです。
簡単に説明すると、OpenAIはExploitGymという今年5月に登場した、まだ2か月ほどのベンチマークを運用しています。これはセキュリティなどを評価するもので、どれほどうまく突破できるのか、そうした能力を評価するベンチマークのようです。そこで、それを社内の隔離ネットワークに置き、OpenAI内部でモデルをテストしていたそうです。そのモデルは当然、そうしたことをテストするモデルなので、ガードレールを解除する代わりに、外部へ出られないようにしてあったのですが、ゼロデイ脆弱性を見つけて、どうにかインターネットへ脱出したそうです。そして外に出た後、ではインターネットで何を探せばいいのか？Hugging Faceに答えがありそうだ。そうしてHugging Faceを探り始めたそうです。その過程で非常に大量のトラフィックを使い、こうした行動を続けた末に、今回の事件はこのような形で収束したわけです。
まず事件そのものが、私たちが懸念していたような事件、先ほどお話しいただいたシンギュラリティを私たちが目撃しているのではないか、という特に人々が好みそうなテーマだったので、非常にバイラルになったようです。Hugging Faceはこれを阻止しようとしたのですが、阻止するためにGPTやClaudeなどを使ったものの、すべてガードレールに阻まれ、こうしたセキュリティインシデントの分析、セキュリティ関連の分析をすべて拒否されたそうです。そこで社内でどうしたかというと、オープンウェイトモデルのGLM 5.2をホスティングして、それをセキュリティインシデントへの対応に使用したそうです。
これが人々にとって最も皮肉に受け止められた部分だったようです。なぜならOpenAIやClaudeのような会社のモデル、GPTやClaudeのようなモデルには、セキュリティを理由にクローズドソースを維持する大義名分があったからです。ところが、いざセキュリティインシデントが起きると、そうしたモデルは使えず、オープンウェイトモデルが使われました。そのため、本来の目的と食い違っているように見え、とりわけ米国では否定的に見る向きが増えているようです。
ロ・ジョンソク では、Hugging Faceが最初に攻撃を受けたと発表した時点では、攻撃者が何者なのかは明らかになっていなかったんですよね。Hugging Face側も分かっておらず、約3～4日が経った頃にOpenAIとHugging Faceが共同で発表したようです。そして次世代のGPTモデルであるGPT-6が犯人だったと、この時点で判明したようです。
パク・ジョンヒョン はい、事実として確認されたわけではありませんが、社内でテストされ、攻撃を行っていたモデルはおそらくGPT-6ではないか、GPT-6をテストしている途中で起きたことではないかと考えられているようです。
ロ・ジョンソク これは、ジョンヒョンさんが今ご指摘くださった問題がどの会社にもありそうですよね。自社が保有する自社独自の中核データをフロンティアモデルに渡すことです。また、私たちもずっと話していますが、最近はいくつものコンテキストに分けることさえせず、一つの文書にワークフローをきれいにまとめて、OpenAIやClaudeに渡しているのが実情ですから、会社の中核資産を継続的にフロンティアラボのデータセットへ移転しているのではないか、という点も問題になっています。
自社データの管理とオンプレミスモデルの必要性 5:01
ロ・ジョンソク そして今回問題になったように、実際にインシデントが発生してもフロンティアラボのモデルからは支援を受けられず、中国のオープンウェイトモデルに助けてもらったことを踏まえると、自社独自のproprietaryデータは、自社独自のオンプレミスモデルや、こうしたオープンウェイトモデルに新たに格納すべきだという話が非常に強く出てきているようです。
そして世に出てくるオープンウェイトモデルについても、Kimi K3がその先陣を切り、DeepSeek、そしておそらくGLMもそれに続くようですし、フロンティア級、1T級以上のモデルをオープンウェイトとして公開する予定ですよね。そうなると、実際にOpus級の性能を持つフロンティア級モデルを社内でも、もちろんそれにも莫大な費用はかかりますが、社内で動かさなければならないという命題もすぐに成り立ちそうなので、オンプレミス市場も急速に開けるのではないかと思います。
チェ・スンジュン 私もロさんのお話を聞いて、このニュースが出たときグループチャットにすぐ「オンプレミスの時代ですね」と書いてくださったのを覚えています。ところでこれも先週、私たちが少し触れたサティア・ナデラの逆情報パラドックス。つまり、あるデータの優れた経路が、実際にはそれが学習に使われなくても経路自体がビッグテックに露出することへの懸念などをナデラが一度指摘していましたが、同じ流れにあるようですね。ただ一方で、Sam Altmanがこれを投稿したことで「これ、マーケティングでは」と思ったんですよね。
ロ・ジョンソク GPT-6が出たし、これを機会として生かそう。意図したわけではないでしょうけど。
チェ・スンジュン そんな感じもなんとなくしました。
1.4TBのウェイトと1時間あたり300ドル、オンプレミスの実コスト 6:37
ロ・ジョンソク 実は次の話に進んでみると、ジョンヒョンさん、今やフロンティアラボが米国、中国まで加わっていわゆるフロンティア級モデルを容赦なく発表していますが、私たちは年初からずっとこのトレンドを感じていましたよね。モデルの発表周期がどんどん短くなっている。そしてモデルをビルドするレシピも今やそれはフロンティアknowledgeではないようだ。単に良質なデータを誰が多く持っているか、誰がより多くのデータを投入できるか、プラスcomputeの総量、そしてcompute efficiency。これらをmanageするエンジニアリング。フロンティアモデルを一つ作ることのほぼ90%は、もはやフロンティアknowledgeではなくフロンティアエンジニアリング、もっと露骨に言えばフロンティア級の力仕事。そうなったようだという話を私たちはよくしていますよね。
パク・ジョンヒョン そこにもう一つ加えるならGPUリソース、つまり資本ではないかと思います。
ロ・ジョンソク いくつかの単純な変数に回帰したようですね。でも、そうなると、ジョンヒョンさん。
チェ・スンジュン ロさんがおっしゃったことについてですが、結局オンプレミスで今の2.8T、ほぼ3Tに近いものを動かすには対応できるのでしょうか？一般的な会社が
ロ・ジョンソク 計算してみましょうか、ジョンヒョンさん？
パク・ジョンヒョン 大まかには計算しておいたのですが、MXFP4のような最近よく使われるフォーマットを組み合わせて使うと、これくらいのメモリが必要です。1.4TB。
ロ・ジョンソク あれはKVキャッシュ込みですか？それともモデルの純粋なウェイトだけで1.4TBですか？
パク・ジョンヒョン 純粋なパラメータだけです。さらに、これらのモデルは大きいので当然、いくらMoEを使ったとしても推論速度を出すには当然メモリ帯域幅が広くなければならず、H200をクラスター単位で構成する必要があるでしょう。なぜなら、あのウェイトだけでも一つのノードに載せるのが難しいからです。では、そのようにクラウドのレンタル費用として計算すると1時間当たりほぼ300ドル程度が必要だそうです。正確な数字は当然いろいろ変わり得ますが、おおよその規模はそのくらいだと見てよさそうです。
チェ・スンジュン では、72基構成のラックを一つは確保しておかなければならないのでしょうか？
パク・ジョンヒョン 社内の同時利用者数やトークン速度などを考慮すると最低でもその程度は必要ではないかと思います。
ロ・ジョンソク 単純に概算してみても機器代だけで約5億3000万円は投資することになりそうです。
パク・ジョンヒョン そうですね。実際に購入すると考えれば、そのくらいになるでしょう。
ロ・ジョンソク ですから、これをオンプレミスで構築するとしても、私たちがtoken economicsなどでもよく取り上げましたが、断続的に使う会社ではなくworkloadが絶えず押し寄せてGPUを最大限稼働させられるだけのトラフィックがなければ概算上、これは成り立たないでしょう。とはいえ、私たちが知っている以上に、世の中には大企業も多く、お金持ちも多い。ですから、こうしたものを間もなく目にすることになるでしょう。ではジョンヒョンさん、先週から今日の未明までにあったモデルの発表を一度まとめて振り返ってみましょうか？
Kimi K3からOpus 5まで、最近リリースされたモデルの整理 9:18
チェ・スンジュン Opusは2カ月ぶりに出たんですよね？ずっと2カ月周期を保っているようですが。そうですよね。
パク・ジョンヒョン はい、最初にClaude Mythosが出たとき、公表はされませんでしたが、あれだけ騒がれたので、事実上そのときにモデルが出たと考えると2カ月と少し経ったようです。それでは、モデルについて簡単に整理します。大規模モデルの中で私たちが関心を持つのはまずフロンティアモデルだと私は考えていて、Thinking Machines LabからInklingというモデルも新たに出て、MetaからMuse Sparkも出て、さまざまなモデルがありましたが私が注目しているものだけをいくつか挙げると、Kimi K3。すでに先週公開した私たちの動画に
コメントが次々と付いていました。皆さんの関心が高いようです。私も今週、少し使ってみています。
それから予告されているもの、Qwen3.8 Max Preview、2.4Tが出ると公式に予告されました。間もなく出ます。そして噂によれば、中国からGLMも、DeepSeekも、すべて出ると言われています。
次に、Grokも実際に出ましたよね。Geminiも出ました。ですが最も注目されているのは
ロ・ジョンソク 4.5が出て、これから4.6、4.7が間もなく出るということですよね。
パク・ジョンヒョン 今のところ4.5まで出ているようです。上からスコアを見てみるとKimi K3が衝撃的なほど良い結果を出したため皆が注目しているようです。作成途中にOpusが出たので、私が追加しました。Opus 5が出ましたし、ただ、モデルが出ることは出ることで、次々と投入されていますが、実際にトラフィックも非常に大きく動いているようです。トークン使用量が変わり、人々が次々とモデルを乗り換え、私自身もGPT-5.6 Solが出てからClaude Fable 5に依存していたものをかなりの部分、移行するようになったと思います。そこで、この利用量の変化までモデルのリリースと合わせてこれらを一度まとめてお話ししようと思います。
GPT-5.6 Solの体感性能とKimi K3の価格 11:21
パク・ジョンヒョン まず口火を切ったのはGPT-5.6 Solだったと思います。今年の上半期をこうして振り返ってみると、フロンティアモデルという観点ではClaudeがやや独走していたように感じました。Opus 4.8もそうですし、Fable 5が登場したこともそうです。それでFable 5は使用量に上限があったので、強気な商売なのではと感じるほど多くの人が依存していたようですし、実際に売上もものすごく増えたと聞いています。ところがGPT-5.6 Solが登場してから、使用量がかなり移ったようです。
ロ・ジョンソク Anthropicも売上が少し落ち込んだそうです。
パク・ジョンヒョン 実際にGPT-5.6 Solを使ってみて、大きな違いを感じますか？
チェ・スンジュン 私はそれぞれに長所と短所があるという程度で、ものすごく大きな違いがあるわけではありません。
ロ・ジョンソク 私はClaude Codeを使わず、Codexだけをずっと使ってきたユーザーとして、GPT-5.6 Solはもう少し良くなったし、問題をよりうまくdecomposeして、長時間作業するようになった、そして頼んでいないことまでcoverageを広げて、私を少し楽しませてくれる面が増えたという点を定性的なポイントとして捉えています。良くなりました。GPT-5.5と比べて。
パク・ジョンヒョン 私も同じように感じていますが、まず確かなのは、GPT-5.5とFable 5を比較すると、誰もが体感できるほどの性能差があったように思います。GPT-5.6 Solは、とにかくFable 5と比較できる最前線で競争可能な水準のモデルであることは間違いないと思います。私が感じるには、GPT-5.6 Solは少し察してうまくやるのが苦手です。うまく表現してくださいましたが、私が言っていないことにまでcoverageを広げてうまくこなすのが長所とも言えますが、私にとっては、前回も話した認知負荷をかなりかけてくるように感じます。むしろ頼んでもいないことまでやってしまうので、個人的にはさらに疲れると感じています。
そうした状況でKimi K3が登場しました。Kimi K3は、まず基本的にモデルが大きいので優れているのは確かだと思います。モデルの規模自体が従来あまりなかったクラスなので、注目を集めたようですし、OpenRouterでもものすごく多く使われているそうです。そして私も個人的に使ってみると、フロンティアモデルと比較できる水準であるべきなのですが、これまでのオープンウェイトはそうではなかったと思うんです。つまり、Opus 4.8とは比較しても、Fable 5と比較するものではありませんでした。ですが今では、そこに匹敵するモデルになったのは間違いないと思いますし、個人的にはその間くらい、Opus 4.8とFable 5の間くらいだと感じています。今日Opus 5が出たので使ってみる必要がありますが、おそらく似たような感触ではないかと思います。Opus 5と。そして価格を見てみると、思ったより安いです。APIで使用した場合、Opus 5より安いんです。つまり、Opus 5と同程度ならKimi K3のほうが良いことはあっても、悪いことはありません。
チェ・スンジュン 私もまだあまり使っていませんが、ブログのベンチマークを見る限りでは、Fable 5よりOpus 5のほうが得意な部分が増えましたよね。同じ価格で。
パク・ジョンヒョン それは実際に使ってみたら、そうでもないのでは？価格についても少し話してみる価値がありますが、今ここにはトークン当たりの価格で書いてあります。前回も、私たちはトークン当たりの価格ではなく、何か作業を指示したときにトークンを効率的に使って完了できれば、そちらのほうが安いのではないか、だから今後はタスク当たりの価格で見るべきではないかと話しましたよね。なぜなら、私たちはreasoning effortを自由に上げ下げすることが多いからです。そこで、それについても一つ探してみました。ベンチマークを見ると、タスク当たりの価格で比較したものがあります。それで、タスク当たりの価格で見るとOpus 5が優れているという主張が、今回のOpus 5の発表に際して多く見られたように思います。ただ、それは私たちが実際に一度使ってみないと分からないと思います。
トークン単価からタスク単価へ、ベンチマークの限界 15:07
ロ・ジョンソク このベンチマークに関する考え方ですが、私たちも今こうして話しながら、かなり定性的に語っているじゃないですか。それで、ベンチマーク自体もすべてかなりmaxingされて、意味がなくなっている状況ですし、ああした評価基準も、誰かが指標を作ってくれたから私たちも使っているだけで、その中身を直接確認しない限り、私たちもこのテストがどのように行われたのかという感覚を客観的に判断できない状況ではあります。
ですから総合してみると、現在のモデルは単価当たりである種のしきい値をすべて超えるほど優れてきていることは確かだと思います。そのため、私たちが日々行う作業を処理するうえで、選択肢が非常に増えている。今のところ、これくらいが事実だと思いますし、その中で何を使うべきかは、本当にどのブランドが好みかという違いに移りつつあるように感じます。ベンツはこうだから良くて、BMWはこうだから良い、という話ですが、よく考えてみると似たようなものなんです。そうした時代へ向かっているような感覚を少しずつ抱いています。
チェ・スンジュン 一度勢力図を揺さぶりたかったものの、競争の重力が弱まったので、ユーザーとしては幸せです。
ロ・ジョンソク この業界の本質はそこなのかもしれません。誰にでもできることだったと明らかになりつつあるようです。
パク・ジョンヒョン そうですね。実は資本と規模さえあれば、
ロ・ジョンソク ほかの会社にもできるというのが驚きだと思います。
タスクに応じてモデルのグレードとreasoning effortを調整する 16:33
パク・ジョンヒョン お話しいただいた内容について、一つだけ質問すると、では、タスク当たりの価格で考えた場合、私は以前、最上位モデルを、いつも最上位モデルだけを使っていたと思うんです。最近では、タスクごとにモデルのグレードを下げて使うことが多いです。上位モデルを使う必要がないと確信できる場合がかなり多く、価格差もあるので、実際にモデルを調整しながら使っていますか？例えばClaudeを使うなら、ある作業ではFable 5を使い、別の作業ではOpusを使うというように手動で調整していますか？
チェ・スンジュン 私は調整しながら使っていますし、上位モデルにはsub-agentは下位モデルを使うよう指示するほうですね。自分でも調整し、reasoning effortも毎回調整しています。
ロ・ジョンソク 私はそうしていません。私はtoken maxxingで作業を進めるのではなく、ほとんどがヒューマン・オン・ザ・ループを好む作業なので自分が制御するループの中でずっと回して、自分が制御するworkflowにagentを配置しているので$200プランのweekly limitを使い切るのは難しいです。その中でmedium to xhighくらいは調整します。
なぜなら実際に私のproductionで使うものはmediumくらいにしてlatencyを良くすることがありますし、作業の場合はxhighを使います。
でも、その上のmaxやultraがあるじゃないですか。それはやりすぎだと思って、まったく使わない形です。
チェ・スンジュン 私も調整するとしてもmediumより下に下げたことはない気がします。
ロ・ジョンソク mediumより下には、体感的に下げなくなりますね。
パク・ジョンヒョン 私もmediumまでしか使っていない気がしますし、latencyが重要な場合にはFastをオンにして使っていると思います。ですから価格は、ひとまずトークン当たりの価格はただ、Opus 4.8と以前比較評価したときもトークン当たりの価格はKimiのほうが安かったにもかかわらず、トークンを多く使うため、タスクを完了するまでの費用はOpus 4.8のほうが安かったという話がありました。どれも十分に安い。同じように競争できる水準まで安いと見てよさそうですし、GLMに至っては
チェ・スンジュン 5.2ならKimi K3がものすごく安いわけではないんですね。
パク・ジョンヒョン そうです。GLM 5.2の事例を見ると、GLM 5.2はさらに安いんです。でも、なぜこれが安いかというと、それよりもオープンウェイトで公開された後はOpenRouter、つまり多くのGPUレンタル事業者がオープンウェイトモデルを載せてinferenceトークンの価格で競争するじゃないですか。そのため価格は絶えず変わり、さらに下がります。ですからKimi K3もおそらくオープンウェイトが間もなく公開されると予告されているのでさらに下がるでしょう。
ロ・ジョンソク そうだとすると、そこから読み取れるのは、GLM 5.2がまだ最新の2.4T級ではなく、数百Bパラメータだと公表されていますか？GLM 5.2は。
パク・ジョンヒョン 1T未満だったはずです。
ロ・ジョンソク 未満だったでしょうね。単純計算で3倍にしても$2くらいになるわけですが、たとえばこの競争に巻き込まれて競争状態に入れば30～40%の値下げ効果はあると見られるわけですね。
チェ・スンジュン でも大まかに、正確に計算したわけではなく単なる感覚ではありますが、今はどれも一貫しているのではないですか？決まっている。リソースと価格は。
パク・ジョンヒョン そうですね。結局、原価であるハードウェアやエネルギーなどを考えると、モデルの規模、パラメータサイズと知能がだいたい比例するとした場合、傾向はほぼ同じだと見てよいでしょう。
チェ・スンジュン つまり原価付近でいろいろなことが起きているようではあります。
ロ・ジョンソク 基盤部分はほぼすべてNVIDIAが動かしているでしょうから似てくるでしょうね。
Qwenのマルチモーダルラッシュと中国AIの勢力図 20:06
パク・ジョンヒョン それから、もう一つ注目すべき点があるのですが、今はLLMの話ばかりしていますがQwenがほぼ毎日何かを発表しているんです。少し余談になりますが、Qwen-Musicが登場しましたし、TTSも登場しました。QwenのTTSはかなり良いんです。TTSが登場し、画像も登場しました。順調ですね。
完全に。それで、もともとQwenはWanというVideoモデルを皮切りに非常に多様なものを手がけることで有名でしたが、そういう噂が少しありました。多くの方が退職したと？そういう噂があり、その後しばらく少し静かだったように思います。そしてQwenは本当にオープン……以前は、今年1月に登場したモデルだけを見てもApacheを多く採用していましたが、今後は少しずつ閉じていくのではないか。収益化もしなければならないので、そんな話が出る中でエクソダスの話まで出ましたが、とにかく、ここからもモデルが続々と登場しています。
チェ・スンジュン あのあたりはWAICの開催期間と重なっている感じはありますね。中国では。
パク・ジョンヒョン そうなんですか？それは何ですか？ WAIC？
チェ・スンジュン 中国のAIイベントのようです。
ロ・ジョンソク 上海で開催されたAI関連のカンファレンスです。習近平国家主席が登場するほど中国では非常に大きなイベントです。Google I/Oに匹敵する大規模イベントでした。私たちは相対的に中国国内への関心が薄いのでそうなんですよね。私たちはあらゆるニュースがアメリカに合わせられているじゃないですか。それは少し問題ですが、中国はフロンティアなので、正確な表現です。あそこはもうフロンティアです。
パク・ジョンヒョン Tencentで活動されている方のZhang Xiaojun Podcastが今回、Kimi CEOに以前インタビューしたものがありました。K2の頃に。かなりバイラルになっていました。
ロ・ジョンソク 一度、中国へ行ってきましょう。私たちも。中国では北京と杭州の2か所です。MoonshotとGLMは北京にあります。DeepSeekは、私の知る限り杭州にあります。杭州にはAlibabaの本社があり、DeepSeekとQwenも杭州にあると認識しています。
パク・ジョンヒョン それでOpus 5ですが、とにかくこれも今日登場しましたし、これは私たちが使ってみてから話すべきだと思います。とにかくモデルが続々と登場している中で、今週と先週を通じて感じた点は価格と連動していく使用量の変化、これをSam Altmanがセキュリティ事故直前のthreadでものすごく熱心にマーケティングしていたんですよ。利用量がものすごく増えた。そこで時間を2週間ほど巻き戻して、2週間の変化を一度見てみると、CodexにGPT-5.6 Solが登場してから、Claudeが独走していたとすれば、その利用量がものすごく大きく移ったように思います。実際、私の周りでもそうですし、私自身もそうです。それで、利用量が大幅に増えたという話がありました。
GPT-5.6 Sol以降のCodex・Claude利用量競争 22:19
パク・ジョンヒョン それから、CodexをリセットしてくださるTibo Sottiaux。
ロ・ジョンソク Tibo Sottiaux。
パク・ジョンヒョン この方がものすごく何度もリセットしてくれました。しかも、このリセットはストックされていたんですよ。私もストックしておいて、一つずつリセットしながら使っています。とにかく、このように利用量の変化を見てみると、GPT-5.6 Solが登場してから、7Mユーザーだったのが突然10Mまでどんどん増えました。
チェ・スンジュン 1週間くらいで。
ロ・ジョンソク 700万人から1,000万人に。
パク・ジョンヒョン それでグラフを見ると、突然GPT-5.6 Solの頃は6Mからのスタートだったようです。それで、このとき多くのプロモーションを行い、1M増えるたびにリセットすると言っていたので、そのリセットがストックされたんです。
チェ・スンジュン そういうことだったんですね。
パク・ジョンヒョン それで5時間制限もなくし、Codexの場合はCodexのサブスクリプションプランの5時間制限をなくして、週間上限だけを残し、好きなだけ使ってよいとしました。利用量がものすごく増えている。そうしたinferenceに対応できるようにすべて準備しておいたことも盛んにアピールしています。そういうことがありました。
ロ・ジョンソク あのグラフを少し重ねて見ると、面白そうではありますね。昨秋から今年初めにかけて、AnthropicのClaude Codeによってトラフィックが大幅に増えたじゃないですか。それでAnthropicの全体売上がOpenAIを超えるという話が出たのが今年初めで、そのためにvaluationがものすごく上がったじゃないですか。そこでOpenAIが年初にギアを切り替えて、「私たちもコーディングを強化する」と言い、Codex戦線を強化したのは遠い昔の話のようですが、今年初め頃なんですよ。そのときから今まで走り続けてきた速度や品質の変化などを見ると、OpenAIも本当に実行力があったのは確かだと思います。
そして、その内容が今ジョンヒョンさんが見せてくださっているあのグラフに表れています。年初の時点では、ユーザー数が非常に少なかったんです、Claude Codeと比べて。
チェ・スンジュン B2BとB2Cの両方を含むんですか？
ロ・ジョンソク そうだと思いますよ。Codexの全ユーザー、つまりChatGPTユーザーではなく、ChatGPT WorkとCodexの週間WAUだと言っていますから。
チェ・スンジュン Anthropicの場合は、B2CよりもB2Bの規模のほうがはるかに大きいと以前どこかで話したように思いますが、では、これもB2CだけでなくB2Bまで含むのであれば、ビジネスで非常によく使われている証左かもしれませんね。
パク・ジョンヒョン 実際、その内訳を私たちが正確に知ることは
ロ・ジョンソク できませんし、分かりませんよね。ただ、ここでもう一つ見るべきポイントは、Codexがorganicに自力であのように成長したのか、それともClaude Codeからあの増加分を一気に奪ってきたのかという点は、双方の統計をすべて見るまでは分かりませんが、Anthropicは売上がやや減少する局面にあり、GPTはこのように増加する局面にあるのだとすれば、ChatGPTが今年初めから現在まで進めてきた一貫した戦略は、はるかに低い価格で多くのトークン利用量を提供するものでしたよね。
しかし、Claude Codeにとても慣れていて、それをきっかけに始めたエンジニアが多いため、そこにはlock-in効果がありましたが、それに少し亀裂が生じているようにも思います。今すぐ分かる面白い点として、
チェ・スンジュン 私はデスクトップアプリで両方を使っているのですが、Claude Codeは1日か2日に1回くらいアップデートが表示されます。ところがCodexは、1日に2、3回表示されることもあります。ずいぶん精力的に仕事をしているようでした。
ロ・ジョンソク それに、Codexのデスクトップ環境もかなり良くなったと思います。それから最近、Claude CodeがFable 5をめぐってずいぶん期待を持たせ続けていたじゃないですか。いつまでに仕上げると言いながら、延々と後ろ倒しにしたので、人々の苛立ちや疲労感も少しあるように思います。
ジョンヒョンさん、質問があるのですが。私はClaude Codeをメインで使っておらず、昨年末にClaude Code Maxを解約してからは戻っていないので、同じ作業を実行したときのGPTとClaude Codeのトークン利用量や、Maxプラン全体におけるトークン総量を比較していただくのはどうでしょうか。
パク・ジョンヒョン 私の体感では、まずトークン利用量の数字自体は追跡していませんが、上限がどれほど減るかを基準に体感すると、Claude Codeは同じく200ドルを支払った場合、はるかに早く消費されます。
チェ・スンジュン そうです。はるかに早く減ります。
ロ・ジョンソク では結局、Anthropicが当初、集中することで生み出したこのfirst-mover effectに、Codexがかなり追いついたということになり、CodexはClaude Codeに比べて、はるかにcomputeに余裕がある状況なので、それを武器にリセットを提供しながら、多くのエンジニアを奪ったと見るのが妥当でしょうね。
パク・ジョンヒョン 高い確率でorganicな成長ではなく、市場を新たに開拓したのでもなく、Claudeが作り上げたユーザーの流入を奪ったと見るほうが、はるかに合理的な推論だと思います。ひとまず、この数字だけ見ておきましょう。
ロ・ジョンソク 本当にすごいですね。
パク・ジョンヒョン なぜなら、横軸と縦軸を一度見てみると、これは今年の3月です。3Mだったのが、7月になってGPT-5.6 Solが登場し、2週間で10Mになったんです。こういうものを見ると、爆発的に増えているのだと感じます。確かにユーザー数自体はですね。変わったプロモーションも非常にたくさん行いました。Codexに移行してレビューを投稿すれば約1万5,000円を進呈する、というものもありました。あれも先着10Kユーザーだったか、そのように1万人限定で行ったのですが、約2日か3日ですべて終了しました、これも。それでGTM戦略、先ほどClaudeのFable 5の使用量の話もしてくださいましたが、それも一度整理してみると、今はプロモーションをチキンゲームのように展開していると感じるほど、激しく行っているんです。
特にB2Cのサブスクリプションプランの場合は、Fable 5にそのようなプロモーションがありましたね。利用終了日が決まっていたのですが、GPT-5.6 Solが登場してから1週間延長し、さらにもう1週間延長し、そうしているうちに、そのままサブスクリプションプランで利用できるようにしてくれましたし、Claude Codeに至っては現在、週間利用上限を50%増やすプロモーションも行っています。Kimi K3が登場してから、こうしたものがさらに追加されたんです。
Kimi K3ショック後のインフラ投資とGoogleの異なるplaybook 29:23
パク・ジョンヒョン この競争が消費者の立場ではいつまで続くか分かりませんが、本当にありがたいことだと思います。一方、今の株式市場ではAI関連株がそれほど好調というわけではありませんが、直近ではこうした事情がすべて織り込まれているのではないかと思います。以前、DeepSeekが初めて登場したとき、もうNVIDIA GPUを大量に買わなくても、最小限の量で
ロ・ジョンソク あれほどの性能を出せるということで、DeepSeekショックというものがありましたよね。今回もKimi K3が登場したことで、同じような論理から、中国がはるかに少ない量の半導体でより高い性能を出しているというナラティブが生まれ、大衆が半導体株やAI株を売るという動きが多少あるように見えました。しかし、現在のこうしたトレンドを見る限り、今後もしばらくはインフラ投資がさらに増加しそうなので、私は依然として活況が続くだろうと考えています。
チェ・スンジュン 今お見せいただいたスライドの資料には、Gで始まる会社が抜けています。
ロ・ジョンソク G、Google。ただ、Googleも現在、もともと非常に多くのトラフィックを抱える会社なので、自社へ流入するトラフィックのworkloadを処理するだけでも、computeが足りない状況なのではないかと思います。ですから、ビジネス面だけで考えてみると、OpenAIとClaude Codeはですね。AnthropicやOpenAIには、もともと守らなければならない資産がありません。ただ攻めるだけでよいので、戦線を一つに絞れますが、Googleの場合は、すでにYouTubeをはじめ、検索、そしてGoogle Cloudまで、とてつもなく広大な戦線を抱え、それを変革している最中なんです。Googleは現在、社内で、私たちもGoogle Workspaceを使っているので、AI機能が絶えずあちこちに導入されているのを目にしています。動画をアップロードすればコメントや字幕を付けてくれますし、自社のassetsをすべてAIに変えていくことにも、すでに途方もない量のトラフィックを使っているはずなので、逆に、それさえうまくできればGoogleはすでに勝者なんです。追加で何かをしなければならないという必要性のpriorityが低く設定されているのではないかと思います。ひとまずあの競争には参加せず、別のことを進めておいて、ある時点で、これをやるべきだと判断するという、ある種の別のplaybookがあるのではないかと思います。
それから二つ目として、証券業界や株式投資をしている方々の噂話では、Googleの場合、Demis Hassabisがコーディングなどの問題を取るに足らない問題と位置づけており、人類を救うことにより強い関心を持っているため、Googleはいずれバイオ株に分類されるという意見まであります。ですから、AI for Scienceや生命工学、新薬開発など、そうした分野で、より根源的な問題を解決することになるので、そのうち生命工学株に分類すべきだという極端な意見まであるのを、私もたびたび耳にしています。
チェ・スンジュン とはいえ、GoogleもGemini 3.6 Flashを発表し、Gemini 4のプリトレーニングに入ったとは話していますが、Bloombergなどの記事を見ると、社内でうまくalignできていない、という話もあるようでした。とはいえ、Googleもやり遂げるのではないでしょうか。今年中には。
パク・ジョンヒョン 現実的に見通しを立てるなら、Googleには有利な点がたくさんあります。TPUも持っていますし、リソースもデータも豊富です。実際、お話しいただいたように、Anthropicの場合は特にコーディングへ集中し、強みを鋭く研ぎ澄まして勝負している一方、Googleの場合は、Google DeepMindが数学モデルも発表し、本当にユニークなモデルを数多く発表しています。イルカの信号を解釈するモデルも登場していますし、musicの場合も、優れたモデルが出ています。
ロ・ジョンソク 芸能人とキム部長の心配はするものではないと言いますし、私たちもGoogleの心配はしなくてよさそうです。あそこは本当に無限ともいえる資金を持つところですから。
チェ・スンジュン 心配というより、モデルを出してほしいという願いですよね。
ロ・ジョンソク そうですね。AntigravityもClaude CodeやCodexのようなものを発表しましたが、市場シェアはほぼ微々たるものだと認識しています。私自身もAntigravityCLIが登場したときに一度使ってみてから、再び使ったことはありません。
チェ・スンジュン 私も再びVisual Studioに戻りました。IDEについてはですね。
パク・ジョンヒョン それでGTM戦略ですが、結局はプロモーションを数多く行っているという話です。結局、激しく競争しているため、プロモーションも数多く行われており、消費者にとって有利な市場局面で、今後も続きそうです。
それから最後に、私から一つだけ付け加えると、先ほど冒頭で少しお話しいただきましたが、Kimi K3が結局あまりにも良い出来だったため、これがさらに深まったように思います。こうした競争構図が、Fable 5の何らかのデータをdistillationしたという話がありましたが、リリース時期を見るとそれほど大きく重なってはいないんですよね。データを持ってきて学習させる時間がですから、それについては私たちにも分かりませんが、個人的には違うと思っていますし、逆に言えば、ほかの企業にも十分可能で、特に中国でもそうですし、韓国や、あるいはMistralのようなフランス系のほかの企業など、とにかくどこであれ、大規模なモデルをうまく作り出せる可能性は十分にあるように思う、このようにまとめられるでしょう。
トークン需要の指数関数的な成長とコンシューマーAIの可能性 34:50
ロ・ジョンソク AIはこのように後を追うことをたくさんしているじゃないですか。その一方で、AIの世界で起きている変化をすべて読み解こうとすると、一番下のデータセンターやチップを作る領域から、そうしたものがすべてこのダイナミクスに影響を与えているのだと思います。
そこで、お二人にも質問して議論してみたいテーマが、それでは現在、このフロンティア級のモデル競争は続いていますが、競争によって予想されていたようにトークン価格が上がり続けるといったことはなく、ある水準で抑えられ続けているわけですよね。そして、抑えられている分は消費者の便益として還元されていますが、その消費者便益への需要は、まだ一般大衆にまで大きく広がっておらず、従来からのエンジニアやアーリーアダプター、先を行く企業あたりでは依然として熱いわけですよね。
しかし、この需要が今後も拡大し続けることは確実で、まず一つ目は、supply chainの下流にあるデータセンターからフロンティアモデルの供給まで、さらにフロンティアモデルの下にある小型モデルの供給サイドで今後どのような変化が起きるのかという質問が一つあり、そして二つ目は需要サイドです。このようにフロンティアモデルの供給が増え、価格もある程度の水準に維持され、さらに安くなり続けるとしたとき、需要サイドではどのような変化が起きるのかについて、お二人のご高見を伺いたいと思います。
まず私から話してみましょうか。はい、いいですね。
パク・ジョンヒョン 私が最近考えているのは、一般大衆まで広がった、いや、まだ広がっていないようだ、というお話がありましたが、私はこの市場全体で見たとき、どれほど多くの割合の人が使うかはそれほど重要ではないと思います。供給と需要の観点では、なぜなら、今回ICMLの期間中にサンフランシスコにいる方々と話したときに感じたのが、なぜあの人たちは私とトークン使用量が、一人当たりのトークン使用量が100倍、1万倍も違うのだろう？ということだったんです。まず、私と、例えば私の家族や友人、あるいはほかの分野にいる友人たちを比べると、皆がエリートエンジニアで、多少コンピューター分野ではない場合であっても、トークン使用量を一度尋ねてみると、私のほうが1万倍は多く使っているようです。例えば、私は200ドルのMaxプランを契約してほぼ上限まで使い切っていますが、それを20ドルのプランを使う人と比べれば、100倍以上の差がつくこともあるでしょう。ですから、こうしたことを見ると、供給と需要の観点では、多くの人が使うことよりも、特定の人や特定のビジネスグループ、企業が使う量が圧倒的にdominantになるだろうと思います。
そしてこの需要は、つまりこの技術が一般大衆に広がるかどうかに関係なく、トークン使用量は間違いなく今後も当面はリニアスケールではなく、エクスポネンシャルなスケールで増えざるを得ないと思います。
そうなると当然、supply chainはエクスポネンシャルに増やすことができないため、それを突破するための取り組みが行われるでしょうし、エネルギーであれ、GPUではないNPUであれ、inferenceチップがたくさん登場しているじゃないですか。そうしたものがCerebrasのように次々と登場するなど、さまざまな形で需要が先に市場を引っ張っていくことになるのではないか、短期的にはそのように考えています。
ロ・ジョンソク とにかくジョンヒョンさんのお話をまとめると、需要サイドより供給サイドが遅れ続ける局面になるのは、ごく当然のこととして展開していくだろうということですね。
チェ・スンジュン 私は一つ目の質問についてはあまり考えたことがなく、二つ目につながる側面から考えてみると、あの頃のことを思い出します。GoogleとFacebookがインターネットに新しい市場を開拓しようと、Loonやドローンを飛ばすプロジェクトを行ったことがありました。アフリカの人々が使えるようにするというものでした。marginalなグループもインターネットを使えば、つながることで何らかの利益を得られるだろうと考えて市場を開拓しようとしましたが、うまくいきませんでした。
ジョンヒョンさんの話を聞いて、似たようなことが起きているように思いました。ただ、それには二つの側面があって、一つは、依然としてmarginalなグループを合計すると、ロングテールが非常に大きいため、開拓すべき市場があること、しかし実際に短期、中短期で見れば、極端に多く使うグループがdominantになるだろうと、お話を聞いていて思いました。
ロ・ジョンソク ですから需要サイドでも、やはりパレートの法則が存在するだろうということですね。はい、それはまったくそのとおりだと思います。上位20％が全トラフィックの80％を使い、下位80％は20％を使うことになりますが、その人たちがこの技術を日常生活の一部として、まるで誰もがスマートフォンを持っているように、誰もがあらゆることをモデルと一緒に行うようになるには、多少時間がかかるでしょう。しかし、その人たちが占めるトラフィックに比べれば、先ほど話した上位20%が使うトラフィック量のほうが、はるかに多いはずです。
チェ・スンジュン でも、それがOpenAIの戦略と合致していると感じるのは、新しいUXやフォームファクターを探そうとしているじゃないですか。Anthropicはまだそれをやっていませんが、OpenAIは挑戦し続けているので、それはより多くの市場を取り込むための布石ではないかと思いますね。
まだ始まっていないコンシューマーAI事業 40:10
ロ・ジョンソク でも結局のところ、Anthropicもそうですし、OpenAIもそうですが、今はある一角に追い込まれているものの、彼らが狙っている市場があるとすれば、そのほとんどはGoogleが持っている市場でしょう。それをすべて奪ってくることが目標になるでしょうし、Googleが作り上げた資産すべてにストローを差す戦略じゃないですか。それはデータベースとして使い、「仕事は私たちとやろう」とするラッピング戦略、つまりその接点をパッケージ化し、その上に自分たちが位置するようにするという戦略を取っているので、コンシューマー市場は、すでにGoogleとMetaが証明しているようにキャッシュカウなんです。
本当に莫大なお金を稼げる市場なので、おそらくそちらへの夢を抱くのは当然だと思いますし、彼らから見ればエンタープライズ市場は大きいものの、今のIBMやMicrosoftのB2Bセクター、Oracleが抱えているB2Bセクターを見ると、またSAPやSalesforceも例に挙げられますが、それらの売上をすべて合計しても、MetaとGoogleがコンシューマーサイドで生み出している売上と比較すると、非常に大きな差があると理解しています。
市場規模が違うので、彼らがコンシューマーサイドへの攻撃をいつ始めるのかは、私も常に関心を持っていますし、それがどうなるかによって、私たちのような後発事業者、あるいは小さな逃亡者事業者はダイナミクスの影響を受けるため、私はそうした部分を注意深く見ているのだと思います。ですから、そういう意味でコンシューマーAI事業は、私はまだ始まってすらいないように少し思っています。コンシューマーAI事業でようやく一つ出てきたものがあるとすれば、私はCharacter.AIのようなものだと思うんです。
チェ・スンジュン それについて懸念される部分はもちろんありますが、一般ユーザーにはエージェントワークフローがほとんどありません。トークンを使い続けさせるストリーム自体が生まれませんし、それはチャットではできないんです。
ロ・ジョンソク それでもClaude Codeのようなものや、Codexのようなエージェントシステムを扱えるようにはならなければいけない、ということですよね。
チェ・スンジュン 何であれ、トークンが流れ続けるuse caseがコンシューマーサイドにあってこそ、今のような流れが生まれるのですが、それ自体に関するcaseを、私は身の回りでまだそれほど多く見ていない気がします。
ロ・ジョンソク スンジュンさんが今指摘されたそのポイントが、私はコンシューマーアプリの段階だと考えています。一般的なコンシューマー、つまり消費者は、そのようなワークフローを組み立てようとする意図や目的意識、能力、簡単に言えばそうしたものを備えるのが難しいんです。ですから、そうした部分を何らかの事業者が現れてきれいにパッケージ化し、ユーザーに丸ごと提供するようになる時点が、コンシューマービジネスの始まりだと私は見ています。
例えば、つい先日アメリカでChatGPT Healthがリリースされたんです。医療記録のようなものをすべて入れれば、「あとは私が全部やってあげる」というサービスです。かつてGoogleがそうだったように、OpenAIやClaudeもあらゆる種類の「消費者向けサービスなら、こういうものが必要だ」というようなものをすべて出してくるでしょうが、外部にもまったく同じものがそのまま生まれるはずなんです。
ほかのモデルとの組み合わせによって、少し安くしたり、あるいは少し違うfeatureを持たせたり、もしくはhuman touchをもう少し強化したり、そういう形になるでしょうが、まるでUberやAirbnbが生まれたときのようなサービスが一つずつさらに生まれてくると思いますし、そのサービスに本質的な共通点があるとすれば、スンジュンさんが今おっしゃった、一般消費者は「そんなことは絶対にできないと思います」というその部分を、明確な価値として持ち込むことになると思います。
チェ・スンジュン できないというより、やる状況が生まれないんですよ。
ロ・ジョンソク そうでしょうか？その点については、私は前提が少し間違っていると思うんですが、例えばAirbnbがなかったら、ユーザーは当然、今度の旅行で新しい宿泊先に行ってみようかとは考えないでしょう。でもAirbnbという存在が突然どこかから現れて、東京に行くならありきたりなビジネスホテルではなく、こういう眺望や体験がある別の場所にも行けるという需要が喚起されたわけです。ですからAirbnbのようなものが一つ生まれたように、このAIサイドでもそれが生まれるだろうと思います。
チェ・スンジュン 一種の市場開拓だと考えられそうですね。思考することであれ、思考の道具であれ、あるいは新しい体験であれ、それを媒介する新しい何か、それがあってこそ、そのことが起きるのでしょうね。
ロ・ジョンソク 私たちが考えたとき、そんなビジネスを誰がやるのか？「あまりにも取るに足らないから」とされる領域が非常に多いのですが、これから4年、あるいは長く10年という間隔で見れば、「そんなものはCodexが全部やってしまえばいいのに」というものを一つずつ引っ張り出し、本当にとんでもないビジネスが一つのセクターとして生まれ、そこからAirbnbやUber、Coupangやペミンのような規模の事業が一つずつ生まれてくるのを、私は目にすることになると思うんです。ただ、まだそのような意図を持つentrepreneur、事業家たちがあまり現れていないと思っています。私の領域でもありますしね。
パク・ジョンヒョン お話を聞いて少し整理してみると、スンジュンさんの立場からおっしゃっているのは、一般の人たちにはもともと自分がしている仕事があり、その仕事がエージェントに置き換わってこそ、すべてが変わるはずですが、そうした仕事は普通の人たち、つまり、すべての人が持っているわけではありません。ですから、そもそも置き換えられるもの自体がありません。でも、その行為を本人たちが必ずしもしなくていいんです。外部のentrepreneurたちがそうしたものをagenticな流れで何か作り出せば、普通の人たちはただ恩恵を享受するだけなんです。
そうしているうちに、トークンは向こうですべて消費されていて、すべての人の暮らしが変わるわけです。私も似たようなことを考えていて、例えば、YouTubeだけを例に挙げると、YouTubeにも新しく吹き替え機能が導入されたんです。それで、自動的に複数の言語へ吹き替えられます。そのため、そこで膨大なトークンが消費されています。つまり、私たちのような一般ユーザーは、制作者や動画を作る人たちが吹き替えたわけではないのに、YouTubeがトークンを消費してくれたおかげで、海外には存在していたものの、言葉の壁によって見られなかったコンテンツを、そのまま視聴できるようになり、エンターテインメントが拡張されたわけです。一般の人々が直接それを作ったわけではありませんが、人々の暮らしに、このトークン消費がすべて入り込んだとも言えると思います。
チェ・スンジュン そのトークンのコストは、どこに転嫁されるんですか？
ロ・ジョンソク それこそがビジネスモデルの美しいところで、そこで原価が発生しますよね。消費者には便益が生まれますよね。そうすると、消費者はそのメディアにより強くlock-inされますよね。これを使わなければならず、ここを離れられなくなる要素が生まれますよね。そうすると、そのメディアとしての力をGoogleは別のところで収益化するでしょう。広告を表示したり、別のプロモーションを仕掛けたりするわけです。そうしたものが、Google王国やNAVER王国が作っているビジネスモデルなんです。
チェ・スンジュン 何らかのシミュレーションがあったからこそ、大規模モデルで吹き替えたのだと、逆算できるわけですね。
ロ・ジョンソク それだけ価値のあることであり、ユーザーにより良い機能を提供して囲い込み、AIの便益を享受しているわけです。
パク・ジョンヒョン ただ、プラットフォーム全体で見れば、パイの奪い合いとも言えます。あるいは、吹き替えができたことで、YouTubeはすべての人々の時間を奪っていくわけです。より良いコンテンツによって、エンターテインメントに使う時間をInstagramから奪ってくることもできますし、あるいは、外へ出てサッカーをするはずだった時間をYouTubeに使う時間へと変える仕組みにもなり得るわけです。
チェ・スンジュン Googleの心配をする必要はなかったんですね。
ロ・ジョンソク そこはプラットフォームのdynamicsが働く領域ですから。それで、supply sideの話を少しする前に、a16zのベネディクト・エバンスが使うたとえが私は非常に的確だと思っています。この20～30年を振り返ると、データベースにUXを組み合わせたものが普及し始めたわけです。今、私たちが使っているあらゆるB2Bアプリやconsumerアプリも見てみると、結局はすべて、データベースに書き込み、読み取り、更新しているにすぎませんよね。ところが、それを中心にさまざまなworkflowを備えた数多くのB2B SaaSとconsumer productが普及したことを、ベネディクト・エバンスは「これは単なるunbundling Oracleだ。」データベースをunbundlingするプロセスが20年にわたって起きたのだと話しています。要約すると、先ほどジョンヒョンさんがおっしゃった例や、あるいは私が話した、「consumerアプリはまだ登場していなかったんだな。」という点も、今後、ChatGPTとAnthropicが非常に多くのことをするでしょうが、それが一つ一つ、あらゆるセクターでユーザーが面倒に感じている領域において、プロンプトとツールをうまく組み合わせるにせよ、そうした組み合わせが、ChatGPT、つまり裏側でどのモデルが動いていようと、intelligenceを引き出して作る多様なサービスの一つ一つになっていくわけです。ですから、「これからの10年は、単なるChatGPTのアンバンドリングだ。intelligenceをアンバンドリングする時代だ。」と言われていますが、私はそのdynamicsが非常に正しいと考えています。その部分こそ、これから私たちが注目すべき投資・起業トレンドではないかと思います。80%の顧客は、AIが何で構成されているのかといったことを気にしないでしょう。目の前にあるtaskがどれだけ便利になるかという点に注目するようになるため、市場は今後さらに大きく開かれると思います。
アンバンドリングOracleからアンバンドリング・インテリジェンスへ 48:20
HBMとASML露光装置、決められたサプライチェーンとトークン価格 50:19
ロ・ジョンソク その次に、再びsupply sideへ戻って話をすると、その方々の話を聞いてみると、大半が関心を持っているのは、データセンター、チップ、それからinference orchestration、といった領域です。それで、チップもtrainingチップとinferenceチップに分けて見ているようです。trainingについては、ほとんどがNVIDIAを中心に一致団結しているようで、みんなinferenceチップの話をしているようですが、そちらのdynamicsに踏み込むと、そのdynamicsの時間差がどのように生じるのかが、私たちが今日話しているトークン価格のdynamicsに影響を与えているようです。例えば、現在は明らかにmemory-boundな時期にありますが、そのため、HBMなどの価格がものすごい勢いで高騰しています。そうすると、この問題を解決するには、生産キャパシティを拡大しなければなりませんよね。それはデータセンターの建設期間、さらにその前段階で、チップで言えばファブの建設期間に織り込まれています。それから、ファブに導入される中核装置であるASMLの露光装置、こうした装置が年間どれだけ生産されているかも重要です。
ちなみに現在、中国企業には2ナノメートル、3ナノメートル級の露光装置を販売できないことになっています。米国の輸出規制のためです。そうなると、中国にも露光装置を自前で作らなければならないという一種の目的意識が当然あるでしょうし、間違いなく非常に多くの企業が国家主導で途方もない取り組みを進めてあるだろうと思うんですよね。それに、遠くの例を挙げるまでもなく、Elon MuskがTerafabというものを発表したじゃないですか。ところが、それについて一部の人たちは荒唐無稽な計画だと言うんですよ。なぜなら、ASMLの露光装置の生産能力は決まっていて、さらに、その露光装置に使われるカール・ツァイス製レンズの生産能力も決まっているからです。カール・ツァイスではドイツの職人がレンズを一つひとつ研磨しなければならないのですが、その人たちの勤務時間は週30時間余りと決められているため、生産能力が決まっているんです。ですから、今後5年間で誰に何台供給され、それが誰に販売されるかも、すでにすべて決まっています。つまり、極端に言えば、2032年まで世界のチップ市場がどのように動いていくのかがすべて決まっている状況なんです。それが今、トークン価格のdynamicsとして表れているわけで、ここで私たちが注目すべきなのは、Elon Muskが果たして新しい露光装置の開発に成功するのか、中国からASMLの代替品が登場するのかという点です。それさえ登場すれば、半導体生産における非常に多くの生産能力の問題がまた解決されるんです。発電所とファブをさらに多く建設すればよく、その次にデータセンターをさらに多く建設すればいいわけです。SemiAnalysisはこうした情報をすべて取りまとめ、データセンターがどこかに建設されるという建設現場などがあれば、そこを衛星写真で建設段階から継続的に追跡しているそうです。そして、それがいつ頃市場にこれだけのcompute capacityとして出てくるのかという形で計算し、フロンティアラボやデータセンター事業に参入する事業者たちは、SemiAnalysisからその情報をすべて入手しながら、今後computeの供給量がどうなるのかを非常に正確に予測しているそうです。ただ、彼らが予測できず、分からないものがあるとすれば、それはイノベーションです。Elon MuskがTerafabを実現するのか、中国からASMLに依存しない新しい形の露光装置が登場するのか、こうした部分に左右されるところがありますが、私はその部分を非常に興味深く見ています。おそらく実現するんじゃないでしょうか。私はtech optimistなので、Elon Muskは自動運転のようなものも、10年ほどの期間をかけて、それまで存在しなかったものを生み出してきましたよね。Teslaを見ると、今ではバッテリーからFSDまで、外部のsupply chainに依存せず、すべてin-houseで作り出すことに取り組んでいます。SpaceXも同じです。その土台にあるものを最も根本的なbottleneckとして見ているようです。そうすると、チップはごく自然に露光装置という一つのdependencyによって規定されるわけで、それは一朝一夕に実現できるものではないというのが既存の半導体業界の人たちの見方です。それもなぜか、中国とElon Muskなら乗り越えるのではないでしょうか。そうなれば、5年ほどの期間を経て、競争のdynamicsがまったく違うものに変わる可能性もあり、そうなればトークン価格は再び電気料金のように絶えず下がっていくと考えるのが妥当なのではないかと私は思います。
回避できない最終ボトルネックとしてのエネルギー 55:05
パク・ジョンヒョン supply chainからさらに考えを広げて話してみると、まず、イノベーションが起これば、当然、多くのことが変わるでしょう。ただ、それは私たちには予測が難しい領域なので、ひとまずイノベーションがないと仮定して未来をprojectionしてみると、現在、demand sideの予測では、おそらくトークンが指数関数的に増えていくだろうと使用量をそのように予測し、その仮定に基づいて考えると、supply chainでは、作りさえすれば必ず儲かると考えるようになります。そうすると、どこかにbottleneckがあり、scaleを拡大できない状況になったとき、数年前には、確かCoWoSでしたか。チップのパッケージング部分やASMLの装置以外にも、bottleneckになった部分、その後解決された部分があり、今のHBMも同じです。そうしたものは絶えず変化していると理解していますが、チップがすべて非常に高性能である必要はありません。例えばinference特化型チップの場合も、最新プロセスは使っていないと理解しています。それでも、本来なら当然エネルギー効率は低下するはずですが、処理するタスクを限定しながら効率を高めるのが、設計レベルでのinference専用チップという方式です。
とにかく言いたいのは、露光装置であれ、生産側の何かであれ、bottleneckが生じれば、別の方式で迂回する方法は十分に生まれ得るということです。そうなれば、エネルギー効率が悪くても資本を大量に投入すれば、すべて生産できるため、一世代前のチップで大規模なclusterを構築して実現することもできるわけです。結局、下へ、下へ、下へ、下へと掘り下げて、最も根本的なbottleneckになる場所はどこかというと、エネルギーだと思います。
電力ですね。では、エネルギー、電力を無限に供給できるなら、もちろんそれ自体も難しいことですが、もしできるなら、その上の部分はどれほど非効率でも構わないと、極端に言えば、そこまで考えることもできます。Elon Muskが宇宙に発電所を造り、その太陽エネルギーをどのように活用するかという話も、結局はすべて同じような論理の話だと思います。あの人たちの考えは、そこまで到達しているわけです。十分に可能だと思います。つまり、イノベーションに関係なく、結局は誰もがエネルギーに注目せざるを得ない根本的な理由は、そこが最も底にあり、すべてがそこから始まるからです。そこに注目して見ていけば、トークン価格も引き続き、より正確に予測できるのではないかと私は思います。
加速する技術が人に求める変化 57:31
チェ・スンジュン 私が付け加えたいのは、技術の軌跡や方向性を見たとき、一方にあったものをエクソダスによって奪ってきたり、移動させたりする話を何度もしてきましたよね。結局、今AIを熱心に使っていて、token maxxingをするにせよ何をするにせよ、日常で使っている人たちは人生が変わったんですよ。一部では疲弊したり、一部では生産性が高まったりもしました。ところが、そのような経験を最近のテクノロジーが価値中立的だとは決して思いませんが、テクノロジーとその周辺にある何らかのアイデアや政治や勢力は、ほかの人たちもそうしたいと思っているようです。移行させたいと思っているようです。つまり、人類を変えていこうとする傾向があります。それが意図したものであれ、意図しなかったものであれ。ですから、今ロさんがお話しくださったことやジョンヒョンさんがお話しくださったことも、結局は前へ進むということですよね。前へ進めば私たちはどうなるのか、そうしたことについても考える必要があります。一部については、必ずしも前へ進まなくてもよいと個人的には思っています。ですから、これについてはもう少し熟考すべき部分がいろいろとあるのですが。そうした悩みが頭をよぎる締めくくりになったように思います。
ロ・ジョンソク 結局はすべて政治の領域に帰結するでしょう。みんな違うでしょうから、これほど違うわけですから。はい、そうですね。変化を嫌う人も多いですからね。
チェ・スンジュン そうですね。例えば、今のような、こうしたある種のAI psychosisの状況を今育っている若者たちにも経験させたいのか、これは悩ましいんですよ。よいことなのかそうでないのか、そうしたことについて考える必要もあります。そのくらいのことを思いました。
ロ・ジョンソク また、この時期が過ぎればある程度、新たな均衡点が生まれるでしょう。私たちは今まさにその時期を通過しているその渦中でプレイしているため、外に出て眺めることができない状況じゃないですか。誰もがそれぞれの賭けをしている時期なのだと思います。やることに賭けた人もいれば、やらないことに賭けた人もいて、これが正しいと思う人もいれば、正しくないと思う人もいるので、本当に意見が多様なスペクトラムに分かれているように思います。私たちが前回のエピソードでも少し取り上げたように、ある人たちは私たちをスケーリストと呼び、悪者だと思っているかもしれません。逆らうことはできないものだ。
チェ・スンジュン むしろこのリズムがさらに加速し続ける可能性があるわけですね。いつまでなのか。
ロ・ジョンソク そうですね。そして今、こうした予測はすべて出ています。シンギュラリティはいつだ、AGIの出現時期はいつだ、といったものがありますが、実際、GPT-5.6 SolやFable 5、今回のGPT-6と推定されるAIのHugging Faceのハッキング事件やこうしたものはすべて、映画のシナリオで起きていたことが今、現実に起きているんですよ。
加速するモデルの進化と変化のスピードへの適応法 60:17
チェ・スンジュン ところが外挿してみると、昨年8月がGPT-5です。でも今年7月末にはGPT-6の噂を今、私たちが話しているじゃないですか。GPT-5.6 Solがある状態で、すでにHugging Faceの事件を通じて何らかのモデルが存在することを知ったわけで、単純に線形で外挿するだけでも、来年の今頃はGPT-7ではないでしょうか。
ロ・ジョンソク つまり、私たちはかなり前に、メジャーバージョンのアップデートは1、2倍ほどよくなればメジャーアップデートになると言っていましたが、ある時から先頭の番号はそのままにして、後ろの番号が一つずつ変わるたびに、それが2倍ほどよくなるという話をしていて、それが一、二、三回、三、四回ほど繰り返されると、先頭のメジャーが……
チェ・スンジュン 今年変わりましたよね。
ロ・ジョンソク では、メジャーが変わるとなれば、それは2倍、3倍という話ではなく、OOMレベルの変化なんですよ。
チェ・スンジュン ただ、これの影響を受ける人もいれば、収穫逓減のゾーンにいる人もいて、そうしたことについても追々話していければと思います。
ロ・ジョンソク 私たちも話し始めると、延々とループすることになります。どうしよう、どうしよう。怖い。でも、これ全部できそう。全部できそうだから、もっとポチポチしよう。今はすべてその結論に行き着いているような気がします。
チェ・スンジュン 人間は適応する生き物なので、「もうFable 5は頭が悪い気がする」とタイムラインで話している方々もいるんですよ。
ロ・ジョンソク 物足りなくない？ という話をしているわけです。私たちは今日は、このモデルの発展について話しながら、こちらの方向、あちらの方向へと思考の枠組みを走らせてみましたが、私たちが話していることも実際には思考の断片のようなもので、それ自体、私が話している内容の間でも論理的に互いに矛盾するものが非常に多いんですよ。それほど、何らかの統合された視点が生まれるには、世の中の変化のスピードが速すぎます。一生懸命ついていっているだけでも、私たち全員に拍手を送るに値すると私はそう思います。
みんな今、ある種のうつ状態を患っているんですよ。私もそうです。心理的にあまりにも疲れていて、そうしたものが積み重なって、この1週間、体調を崩したのではないかと思うんですよ。私もアメリカにいた期間、ICMLにいた期間中、フロンティアがどこへ向かっていて、そのフロンティアで活動するエンジニアたちや、リサーチャーたちがどのような観点で世界を見ているのかを本当に最大限引き出すために、狂ったように走り回りました。そうしながらも、「だからこの方向なんだ」と私自身、いくつかの方向性が定まったわけではありません。
ただ、ジョンヒョンさんも先ほどおっしゃっていましたが、私が持っていた思考のベクトルは非常に大きく補正されました。この部分は確率が高く、この部分はあえて気にしなくてもよさそうで、私が進むべき部分は「あれだ」というところがある程度定まったものもあり、ですから、そうした部分についての話を今後、私たちが1週間単位でさらに進めながら、お話しする機会は非常に多くなるだろうと思います。ジョンヒョンさんにも、またよいご意見やインサイトをたくさん加えていただき、非常にありがたく思っています。
チェ・スンジュン 一つ確かなのは、毎週話しても打ち出の小槌のように情報が尽きないということです。
ロ・ジョンソク 疲れますね。本当に急にイライラが込み上げてきました。
パク・ジョンヒョン 私たちは毎週やっているので週単位に見えますが、Xを開いた途端、6時間単位で絶えず変わっているように感じます。
ロ・ジョンソク フロンティアにいる人たちも私たち以上に懸命に走り続けているので、先ほどジョンヒョンさんがおっしゃったように、彼らもほぼ一日単位、数時間単位で市場の変化に対応していく様子が目に見えるんですよね。もっと懸命に生きるのが正解なのでしょうか？
チェ・スンジュン 分かりません。ひとまずここまで。
違うんですか？ひとまず今日はここまで。何かを失うことになります。やり続けると、健康とか。
ロ・ジョンソク エージェントをもっと酷使してみる、という結論にしたいと思います。それではジョンヒョンさん、スンジュンさん、今回も貴重なお時間をありがとうございました。今週はこの辺りで締めくくりたいと思います。はい、ありがとうございました。