EP 120
価値はどこへ向かうのか：AI市場の調整、CoreWeaveの危機とoperation loop
半導体株の急落と過度な悲観論の中で進むAI市場の調整 0:00
ロ・ジョンソク 今日の収録日は2026年10月24日、土曜日の朝です。この2週間、市場は大きく揺れ動きました。新しいモデルが適切なタイミングで登場するのはすっかり当たり前になりました。そして株式市場が大きく揺れたことがおそらく人々にとって一番の衝撃だったと思います。来年も再来年も大きな利益を上げると予想される主要な半導体企業、中でも特に韓国のメモリ半導体企業の株価が激しく変動し、高値から40％前後も下落する局面があって、それに加えて「これはバブルでは？」という声や、a16zなどがさまざまな統計を持ち出して市場にさまざまなシグナルを発していて、これをどう解釈するかについて見方が分かれているようです。私個人としては、これは少し行き過ぎだと思います。まだビルドアウトの時期は終わっていないのに、投資が過剰で、需要は水増しされ、重複もしていて、実需が追いついていないという感覚から、不安だという心理が支配しているようです。
ロ・ジョンソク もう一つ、金融に携わる方々はそうした数字をすべて見ているでしょうが、私たちの周りの人を見ても、みんな株価の画面を見ていますよね。ハイニックス、サムスン電子、米国株まで表示していますから、流入し得る資金はすでに市場に入りきっていて、相場を下支えする買い需要がもうない中、勢いが少し尽きかけているんです。そんな時に悲観論まで重なると、空売り勢にとっては絶好の時期です。案の定、その中心にいるCoreWeaveやNebiusを見ると、空売り残高が本当に膨大なんです。
すべてのlayerが同時に変わるAIの大転換 2:00
ロ・ジョンソク 今、誰もが抱いている疑問はこういうことだと思います。私自身、前回の収録でもそうでしたが、世界があまりにも速く変わっていて、それを日々追いかけて一喜一憂するのにもみんな疲れていて、一歩引いて世界はいったいどこへ向かうのか、探ってみる時期なのだと思います。ただ、歴史を振り返っても、前回、鉄道ブーム、通信ブーム、それからインターネットやモバイルの話をしましたが、それらとは比べものにならない速さで変化が起きている、というのが一つです。そして二つ目は、一つのレイヤーだけが動いているのではなく、例えば中核となるコンピューティングインフラや通信インフラといった単一のインフラの話ではないんです。適切なたとえか分かりませんが、アセンブラからPythonのレベルまで、上下を絶えず行き来しながらレイヤー全体が変わる変革なんです。以前なら、何かが順に積み上がって、今、私たちが使い慣れているアプリケーションの上に新しいレイヤーが重なる、といった変化だけのはずですが、今はその間が丸ごと変わっていますよね。
ロ・ジョンソク そうしたことが重なって、解釈も本当に人それぞれです。金融に携わる方、AIに携わる方、この分野に詳しくない方まで、みんながこの相場に参加し、YouTubeやTwitterで意見を発信して、互いに意見を交わしている相場なので、今はさまざまな見方がぶつかり合う時期です。私も、これは絶対にこうだ、あれはこうだとは言い切れません。ただ、感覚としては、ビルドアウトの局面はまだ終わっておらず、需要は今後ももう少し、ひょっとするとかなり長く続きそうで、悲観論が出るのは早すぎた、という思いがあります。二つ目は、金融のサイクル上、新たに買う人がもういないため、空売りが優勢になり、一度は少し調整が入るそういう相場ですが、それでもまだ上昇余地はかなり残っているのではないかと、個人的には考えています。
大航海時代のたとえとvideo modality以降の需要 4:16
パク・ジョンヒョン はい、私も同じように考えています。私は金融には詳しくありませんが、結局、行き着くのは実際に需要が大きく伸び、今後も広く使われ続けるのか、これからも人々がAIをますます使うようになるのか、という点だと思います。どれほど市場が揺れ動いてもです。周りの様子を見ていると、GPU企業などは今も需要が非常に多いという話をよく耳にします。
ロ・ジョンソク はい、そうですね。需要というと、参入する人はもうほぼみんな参入したのではありませんか？ただ、結論から言うと、やるべきことは山ほどあります。何か一つ作ればそれだけ売上が生まれるわけではなく、今は大航海時代なんです。船に乗って危険な航海に耐え、乗り越えれば新大陸を発見し、その新大陸を丸ごと手に入れることもできる。例えば、新薬を開発して特許を取ることも、新物質を開発することも、老化を解決してしまうこともできます。数学の問題などが解かれていくのを見ると、今は皆さん、その規模に感覚が鈍くなっていますが、実際はとんでもないことなんです。まさにシンギュラリティという観点の話で、人類全体が力を合わせて非常に長い時間をかけなければならないそんなことが一度に起きているんですよね。
ロ・ジョンソク その指数関数的な規模に私たちの目はまだ慣れていないのだと思います。だから新大陸を一つずつ発見すると、そこから生まれる成果があまりにも大きいので、ベンチャーキャピタルの資金を使って巨額の資金をつぎ込む動機はまだまだ十分にあるんです。もちろん、従来のB2B、B2Cのソフトウェアアプリという観点だけで見れば、需要がまったく追いついておらず、まだ価値も検証されていないと言うことは十分できると思います。ここからもう少し踏み込んで、ジョンギュさんに私がこうした悲観的な見方を示して、どう思うか尋ねると、ほかの話は抜きにして、「まだ動画が来ていないでしょう」の一言で締めくくるんです。
ロ・ジョンソク 今はテキストを入力してテキストが出力され、画像モダリティを入力してPowerPointを数枚作るなど、その程度の画像が出てくる世界ですが、例えば動画モダリティを入力して、動画モダリティが出力されるようになれば、ものすごいことになりますよね。インターネットの初期には、これ以上の通信帯域は必要ないと言われていました。ところが、その余った通信帯域を使ってNetflixやYouTubeが生まれ、今ではYouTube全体のトラフィックの90％以上が動画なんです。つまり、モデルもそうなる可能性は十分にあるわけです。私たちの想像力が足りないだけで、これから起こることはまだまだたくさんあると思います。
ロ・ジョンソク 前にも一度、２週間前のエピソードですね。いったいこれをどう解釈すればいいのかと言って、40〜50分ほど話しましたよね。それで、分野のギャップと時間のギャップに分けて見るべきだ、といった話をしましたが、今日はその話をさらに掘り下げます。私自身、数字がいったいどう動いているのか、それから企業の構造がどうなっているのか、そうしたことを調べる必要があって、ClaudeとChatGPT、それにボットを何度も動かして、いろいろ調べ、必要な資料だけを取り出して、Fableと一緒にエッセイも書いてみるなど、そうしたことをしてみたんです。その話をしてみましょう。
Domain gapとtime gapから見るモデル価格の伸び悩み 7:21
ロ・ジョンソク もともと昨年末から今年初めごろまでは、モデルが良くなるにつれて、価格も大幅に上がる、3,000ドルや1万ドルのプランが登場する。なぜなら、1万ドル払っても、それ以上の価値を生み出せるほどフロンティアモデルの性能はすさまじいからだ。そんな仮説がありましたよね。でも、そうはなっていません。GPUの価格は上がり続けているのに、トークンあたりの価格は下がり続けています。今朝はKimi K3.1が出て、今週はDeepSeek V4.1 Flashが出ましたが、タイムラインで流れる噂では、これらはどれだけ使ってもトークンが減らないそうです。それほど効率が高いということですが、能力あたりのトークン価格は下がり続けています。
Value chainと希少性から見るmargin構造 8:47
ロ・ジョンソク ジェンスンの図では、いちばん下にエネルギーがあり、その上にコンピュートがあり、さらにその上にAIファクトリーがあり、その上にモデルとアプリケーションがあります。ジェンスンも図を描くときは、アプリケーションをいちばん厚く描くんです。そしてコンピュート層にはNvidiaだけを描いています。これは歴史がいつも教えてくれることですが、たとえば私たちが車を買うときも、化粧品やほかの商品を買うときも、その商品が原料から消費者の手に届くまでには、いくつものサプライチェーンを経ますよね。
ロ・ジョンソク そうですよね。その間に各事業者がマージンを取りますが、そのマージン率は、バリューチェーンの中でどれだけ希少かで決まるんです。そこに供給者が多ければ競争が生まれ、価格が下がります。競争が激しくなると、それをコモディティと呼びます。希少な資源の持つ性質を希少性と呼ぶわけです。希少性の話ですが、希少な資源はいつも大きな利益を生みます。たとえば製薬事業なら、上流の製薬会社がいちばん稼ぎ、下流で流通を担う人たちは製薬会社ほどは稼ぎません。
ロ・ジョンソク 一方、化粧品や文房具、あるいはCoupangで買う電源タップなどは、非常に多くの人が作っているので、顧客に商品を見せる人や、消費者の注目を集めるCoupangや検索エンジンのような事業者がいちばん稼ぎ、インフルエンサーも大きく稼ぐ。そういう構図になるんです。では、バリューチェーンの中で価値はどこへ向かうのかと問えば、答えはいつも決まっています。希少なところへ向かいます。価値を獲得できるのは希少なところです。
ロ・ジョンソク その希少性は、私たちの言葉で言えば、IPであり、moatであり、競争力であり、戦略的優位性であり、いろいろな表現ができますが、それが外に漏れては困るんです。つまり、moatがあるという表現と同じで、leakがないことはmoatがあることと同じ意味ですよね。だから私は、価値は漏れ出さない希少性に向かうと言ったんです。そうすると、この産業を見るためのレンズが一つできるわけです。いちばん下の電力からです。今、面白いのは電力と冷却、電気と冷却から、最上位のアプリケーションに至るまで、本当にあらゆる層で動きが起きていることです。
ロ・ジョンソク そこで、このレンズを通して見ると、どこが今後どのくらいの間、利益を生み続けるのか、どこがコモディティになるのか、そうしたことを見通せるわけです。そのレンズを通してモデルを見ると、フロンティアラボが価格を上げられないのはなぜでしょう？
追い上げるNear Frontier Labと値上げできないFrontier Lab 11:33
パク・ジョンヒョン 中国のモデルが大きく追い上げてきたので、希少ではなくなったからです。
ロ・ジョンソク アメリカ国内でもMuseが追い上げ、Grokも追い上げ、そしてGoogle。永遠の強者、Googleです。国内だけでも、すでに4、5社ありますよね。MicrosoftやAmazonも、いつでもやろうと思えば参入できる潜在的な市場参加者です。国内だけでも、すでに5、6社あります。中国にも5、6社を超えて数十社のFrontier Labがあります。今朝、Kimi K3.1のベンチマークを見たらOpus 5.5のTerminal-Benchの成績に迫っていました。そこで私たちはOpenAIやAnthropicをFrontier Labと呼び、その後を追うところを準Frontier Labと呼んでいます。Quasi Frontier Labと呼ぶ人もいれば、Near Frontier Labと呼ぶ人もいます。ところが、Near Frontier LabとFrontier Labの差がぐっと縮まっています。
パク・ジョンヒョン 最近はこんなことも観察しています。私は動画の分野をよく見ているので、Canvaも独自モデルを出し始めましたし、HeyGenもランキング上位に入るほどのモデルを出し始めました。DeepMindのチームからも、エロリアンという新しいビジュアルモデルをうまく作るモデルが出始めています。すでに知られた事業者が追い上げるだけでなく、新たなモデル事業者もNeoLabとよく呼ばれています。そうしたところも次々と参入し、モデルは希少でなくなっていく方向にあると強く感じます。
Vertical領域戦略と流出しない希少性 13:11
ロ・ジョンソク というのも、彼らも自社サービスが存続の危機にあると感じているからです。Frontier Labがデータを買い集め、そのレイヤー、つまりその領域ですね。その領域を取り込んでしまえば、自分たちの事業が吹き飛んでしまいますから。何とかFrontier Labから自分たちのバーティカル領域を守ろうとする動きだと思います。それを小規模で進める領域単位のものもあれば、全体規模で進めるものもあると思います。今日お話しする内容は公開しますので、持ち帰って、皆さんのモデルのコンテキストに入れ、素材として活用してください。内容も数字もかなり多いので、一つひとつのポイントについてスライドを一枚ずつ説明することはせず、話の流れを保ちながら私が伝えたい結論へ進みます。結局、流出しない希少性はどこへ向かうのか。流出しない希少性はどこへ向かうのか。大きく見れば、一つはFrontier Labへ向かいます。二つ目は、Frontier Labが手にできない領域はどこか、という問いを立てる必要があります。Frontier Labが手にできない領域は、先ほどジョンヒョンさんが、NeoLabが手がけるいくつかのバーティカル領域を挙げましたが、運用を自分で握るサービスが自分の管理下で動くようなもの、Frontier Labがそのサービスから生まれる何らかのシグナルを得るには非常に大きな犠牲を払う必要があるものです。そうしたものが結論になると思います。先にお伝えしておきます。
インフラへの過剰投資と調整後に始まるアプリケーションの時代 14:49
ロ・ジョンソク Andreessen Horowitzは最近、多くのデータを公開しています。a16zのYouTubeでは、データを詰め込んだスライドや大物ゲストを招いてさまざまな数字を示していますが、最近力を入れているテーマはこれです。明確な結論は出していませんが、どんなサイクルにも必ずインフラの整備期間があり、その整備がある程度終わると、その上に必ず大きな市場が生まれた、という話です。ここで示しているのは2010年から2016年ごろまでのことなので、モバイル、クラウド、モバイルインターネットの話です。そうですよね？ 最初はQualcommやArm、そしてその後にはデバイスを作るサムスンやAppleのような企業が来ましたが、その上に多くのソフトウェア事業者が登場し、いわゆるB2B SaaSやAirbnbなど、いつも話すモバイルインターネットの勝者が生まれました。ソフトウェアとサービスの世界が一気に花開いた、という話をしているわけです。
ロ・ジョンソク AIでも似たことが起きると思うのですが、それがどんな形で起きるのかはまだ見当がつきません。そこでMuseやGrokbotなどを通じてアプリケーション分野を探っているところですよね。それを単純化して考えると、いつもこういう流れです。インフラ構築期に一気に伸び、将来への期待をやや膨らませた状態でインフラ投資が行われるので、前回のエピソードでお話ししたように需要は過大に見積もられるんです。たとえばニューヨークとシカゴの間には鉄道路線が実際には一、二本あれば足りるのに、「いや、この工業地帯とニューヨークの間でどれだけ多くの物が行き来すると思う？」と言って過剰投資が起き、路線が三本もできて、路線間で競争が生まれるんです。
ロ・ジョンソク 過剰投資が進み、人々がまずいと気づくと一度、調整が入りますが、その調整は全面的な破綻を意味するわけではありません。構造的に過剰投資された資産の持ち主が変わったり、投資家がいったん破綻し、次の世代の投資家が買い取れば、その人は損益構造が違うので、ずっと低いコストで運営できるようになります。そうして誰かの屍を踏み台にして次の構造が生まれるんです。そのインフラを土台に、次のアプリケーションとサービスの時代が華やかに花開き、しばらく続いた後に新しいパラダイムが来るわけです。
パク・ジョンヒョン AI時代の今は、インフラ構築期にいる、という見方が多いでしょうね。
ロ・ジョンソク 今はこの辺りにいる、という見方でしょう。インフラ構築期のほぼ終わりです。株価だけで見ると、今まさに下がっていますよね。そして、そこに投資した大勢の人が今、損をしているじゃないですか。今はそういう時期でしょう。では、みんなが損をすることになるのか。ただ、過剰投資が起きると投資家が損をするのはお決まりです。投資家や、その産業に資金を貸した債権者がある程度損をするのはお決まりで、その上にアプリケーションを築いた付加価値事業者がより大きな利益を得る場合もあれば、そうした便益が広く行き渡り、社会全体に広がって社会の便益になる場合もあります。
Anthropicの売上急増と知識労働者への普及の時間差 18:31
ロ・ジョンソク ただ、おそらくこれで市場は少し驚いたようです。Anthropicは2025年の年間売上よりも2026年第1四半期の売上のほうが大きかったんです。2026年第1四半期の売上が、2025年の年間売上を上回りました。その中心にあったのは、もちろんClaude Codeです。昨年末から今年にかけてを振り返ると、世界中のコーダーや、それに近い人たちは全員使い始めたと言っても差し支えないくらい、みんな使い始めたはずです。私の周りには、コーディング中にVisual Studio Codeを開いている人はいません。今それを開いていたら、バカ扱いされますよ。つまり、そういう人たちはみんな使い始めた。
ロ・ジョンソク ところが、Andreessen Horowitzによると、世界中のコーダーは約3,000万人だそうです。その3,000万人が全員使い始めた。そして、その3,000万人によって生まれた数字が現在のAnthropicの売上だということです。成長したのはAnthropicだけでしょうか？OpenAIやほかのコーディング関連市場も大きく成長しました。Devinも大きく成長しました。でも、その後に続く人たちがなかなか入ってこない。
パク・ジョンヒョン そうですね。開発者ではない人たちも同じように使い始めるはずなのに。
ロ・ジョンソク コーダーではない知識労働者の数は、Andreessen Horowitzによると1.5B、約15億人だそうです。3,000万人と15億人では、大きな差がありますよね。今は3,000万人が使い始めてこの規模なら、15億人が使い始めたらこの市場のTAMがどれほど拡大するかがこれまでの想定だったのに、あれ？思ったほど入ってこないな、と。少し時間差があるな、と今、市場が色眼鏡で見ているそんな状況です。Q3の売上は、そうした企業が入り続けていればQ2よりさらに増え、成長率も維持されたはずなのに、鈍化したんです。おそらくQ4の売上成長率が多くを物語るでしょう。
鈍化する成長率とAnthropicのvaluationに織り込まれた期待 20:10
ロ・ジョンソク だからAnthropicはQ4に上場を強行しようとしているのかもしれませんが、私たちにも身近な判断材料がありますよね。コーダーは皆参入しましたが、それ以外の企業はまだこれをどう使いこなすかという考え方さえ定まっていない時期なので、そうした企業が実際にこの投資サイクルに入るには少し時間差があるかもしれないと思っています。だから一度は、成長が少し横ばいになる時期があるかもしれません。
パク・ジョンヒョン でもこの数字を見ると、Q2からQ3にかけて45％成長です。これも相当大きいですよね。それでも期待がしぼんだというのは、どれほど期待が大きかったのか、と思います。
ロ・ジョンソク ええ、それだけ期待が大きいからこそAnthropicの評価額が2Tとされているわけです。この会社は設立からまだ5年しかたっていません。それなのに、AppleやGoogleの時価総額と比べてみてください。設立5年のスタートアップが、これほどの価値を認められているんです。売上規模で見れば、正直、MetaやGoogleよりはるかに小さいです。それでもその評価額が認められるのは、市場がこの分野はさらに大きくなると予測しているからで、その予測が崩れればその評価額を正当化するのは難しくなります。だから、今後を見守ればいいんです。ここで勇気を持って賭ける人と、リスクを管理する人のどちらが勝つかは、誰にも分かりません。それぞれ黙って、静かに賭ければいいんです。
CoreWeaveのデータセンター資金調達構造 22:02
ロ・ジョンソク その間にもう一つあったのが、この件の中心にいるCoreWeaveですが、会社の構造が複雑です。CoreWeaveのCEOがどこかで説明するのを聞いたことがあります。まず一つの箱を作り、そこに15年間のデータセンター契約を入れ、次に設備を買って入れ、顧客との契約を入れます。契約期間は3年です。それを支えるために、借入資金を調達します。債券を発行するのですが、満期は5年で、調達した資金もその箱一つに閉じ込めるんです。そして、その箱は通常ハイパースケーラーが買います。AnthropicやOpenAIなど3社で契約総量の70％近くを占めるそうですが、その企業が買い取り、債券によっては買い手が裏付けまで提供します。Anthropicのような企業は、必ず買うと保証するわけです。そうやって箱のリスクを下げ、資金調達の金利を引き下げます。そして、そうして金利を下げた後、かかる費用と金融費用を差し引くと残るのがCoreWeaveの利益です。そうした利益とリスクが上位にあるCoreWeave本体に積み上がるように事業が組み立てられています。つまりCoreWeave本体が単独でIDC全体を運営するのではなく、その下に子会社のような完全に分離された別事業を置き、契約を維持する構造です。そして今見ているこの数字はCoreWeave本体のものです。
ロ・ジョンソク 債券について言えば、売上の裏付けがない無担保債や劣後債に当たりますが、これを当初、利率9.75％で発行したのですが、2031年満期の5年債は今年初めに発行されたものでしょう。当時の国債利回りは4％台で、スプレッドとして金利をさらに5％上乗せして発行したんです。かなり高い利率ですよね。ところが先週、そして今週は15.78％近くに？それより高かったこともあります。それからCDS、クレジット・デフォルト・スワップというものがあります。あの債券が債務不履行になる可能性もありますよね。そこで、あの債券を買った人は債務不履行に備えてCDSも買うんです。一種の保険です。保険料を払えば、仮に債券が債務不履行になってもCDSの売り手が保証する仕組みです。まず、この二つの数字が尋常ではありません。満期利回りが15.78％ということは、額面100円の債券を今なら約80円で買えるということです。80円で買った債券を額面100円として、今後9.75％の利息を受け取ります。すでに20円安く買っているので、その差額も償還時に受け取り、合わせて利回りが15.78％になるわけです。
債券利回りとCDS spreadが示すリスク 24:01
ロ・ジョンソク そこまではいいのですが、そのリスクを相殺するためにCDSを買おうとすると、あれは1,100bpなので11％です。毎年、額面100円に対して11％。つまり保険料を毎年11円払って初めて、「この債券を保証します」となるんです。すると、あのCDSと債券を組み合わせてリスクのない商品として保有できるわけですが、CDSの保険料がこれほど跳ね上がったということは、この事業が極めて危険だと見られているんです。
パク・ジョンヒョン 私の理解を簡単に説明すると、CoreWeaveは借金をしてGPU工場を建て、それで稼いで事業を営んでいますが、このGPUが売れなければCoreWeaveは潰れますよね。今、潰れそうだと人々が考えているから利回りが上がり、保険料が急騰している。そう理解しました。
金融環境に揺さぶられるインフラ事業 25:52
ロ・ジョンソク はい、その通りです。ただ、重要なのは需要は依然として堅調だと皆が見ていることです。でも、その需要に応えるための金融環境では、金利は今週少し下がりましたが、先週は5％台まで上がったんです。なぜそうなるのかは誰にも分かりません。その時々の市場心理によって上がったり下がったりするものですから。ただ、全体としては金利が上昇する局面なので、インフラ投資期には、多くの事業でこうした裁定利益を生む金融商品を使い、必ず進める必要のある事業に金融手法を取り入れて、大規模なインフラ事業に参入することが非常に多いんです。でも、そうした事業が行き詰まる最大の要因は、需要よりも金融環境なんです。急に金利が上がって、採算が赤字になることもあります。あるいは、次の債券を発行して前の分を賄う必要があるのに、発行できなくなったときに、通常は債務不履行に陥ります。
ロ・ジョンソク 債務不履行になった場合、ここが重要ですが、かつての鉄道ブームのときもそうだったように、産業は止まりません。事業の持ち主が再編を通じて変わるだけです。例えばCoreWeaveについても、多くの人が10年物国債の利回りが6％を超えれば、CoreWeaveの事業は立ち行かなくなると言っています。金利が4％だった低金利期にこの事業が設計されたため、そう言われるんです。
ロ・ジョンソク ただ、私自身はその数字をExcelで細かく計算してCoreWeaveが潰れるかどうかを見極めているわけではありません。時が来ればSemiAnalysisやほかの分析機関が光の速さで分析を出すでしょう。こうだ、ああだ、と。金融会社が一番多く出すでしょうね。金融会社はそうした分析を持ち寄って自分たちの間で回し、市場心理を作り出し、尻尾が犬を振るようなことも非常によくあります。私は今回もバブルが崩壊する過程というより、くしゃみやしゃっくり程度だと見ています。価格はおそらく全部回復すると思います。
パク・ジョンヒョン 隙をうかがって、あれを買おうと狙っている人がいそうですね。
ロ・ジョンソク 潰れないと買えませんよ。でも、まだ潰れていません。全部潰れるまでには少し時間がかかるでしょう。ただ、どうなるかは誰にも分かりません。スンジュンさんも言っていましたが、Terence Taoの顔が少しやつれた、と。DeepSeekやKimiのようなNear Frontier LabやQuasi Frontier Labが猛スピードで追い上げています。その間のちょっとしたニュースとしては、Tesla Roadsterが飛びました。つまり需要は本物で、金利は上がったのに、最も弱いところのCDSスプレッドが急騰しました。なぜそうなるのか、考えてみる余地があります。これは今週の数字ですが、先週よりさらに悪化しました。良くなった点は、国債の利回りが少し下がったことです。それからCoreWeaveは1,195bpでピークを付け、今も1,115bpですから、非常に高い水準です。株価もほぼ52週安値だと思います。最も低い水準まで下がりました。ただ、これも興味深いのですが、空売りの需要が最も大きかったんです。そのため、NebiusとCoreWeaveには今、膨大な空売りが仕掛けられています。流通株式全体の約23.7％、ほぼ30％が空売りポジションなんです。落ちるナイフのような状態で、買い支える需要もないので、どんどん下がったのでしょう。
空売りと市場心理によるCoreWeaveの下落 28:25
ロ・ジョンソク 今、空売りをした口座の含み益は約60億ドルだそうです。ファンダメンタルズが本当に悪化したせいではない可能性もあります。そして、ウォール街の人たちも見方はさまざまです。CitadelのKen Griffinは明確にバブルだと言っていますし、そうではないと言う人もいます。Goldman Sachsなどは、かなり積極的なロングだと言っています。今は見方がそれぞれ違います。誰かは当たるでしょう。上がるか下がるか、二つに一つですから。なので、この話はひとまず置いておきます。
ロ・ジョンソク 次に、AnthropicのS-1提出書類の数字も少し出ていました。Kimi K3.1の数字が非常にいいという話も出ていました。そこで、ちょっと思考実験をしてみたんですが、先ほど話した結論、オペレーションを所有し、その運用ループを持つところへ行くしかない、という話を少ししたいと思います。そこで、私たちはどこに投資し、どんな事業をすべきかというのが、いつも一番大事な問いですよね。正直、私もこの1か月はヨーロッパ出張から戻ってから、木を切るより、森を見渡すように、いったいどこへ向かうべきかを考えることに時間を使い、禅問答ばかりする人になってしまいました。私は通信業界のバブルよりも、鉄道ブームで起きたことのサイクルが同じように繰り返されているのではないかと、少し思っています。
operation loopを持つ事業とLab間のtime gap 30:30
ロ・ジョンソク タイムギャップとドメインギャップがあります。タイムギャップは縮まり続けています。後続のFrontier LabとNear Frontier Labの差が縮まっているのは確かです。ただ、私たちのようなラボではない立場では、Frontier Labの能力を後から来る、まだそれを知らない人たちに売るまでのタイムギャップは依然として大きく残っていると思います。ドメインギャップも、最近はモデルが何でもこなしますよね。Opus 5.5が動画編集をうまくできるなら、Kimiも動画編集をうまくできるし、ほかのモデルも動画編集をうまくできます。なぜそうなるのか考えてみると、誰かがその学習に使うRLデータセットをまずAnthropicに売り、それを持っていって後続の事業者にも売るわけです。新しいモデルが出るたびに、「今回のモデルはこれが得意です」と言うのは、新車の発表と似ていますよね。「今回はシートヒーターが付きました。今回はクルーズコントロールを搭載しました。今回はオートエアコンです」といった具合に、機能が一つずつ増え、その一つを盛んに宣伝しますよね。同じように、モデルに特定の分野が機能として組み込まれ、それがマーケティングの材料になっているようです。ご存じのとおり、報酬シグナルがデジタルで得やすいコーディングや数学などから始まり、その先は報酬シグナルをデジタルで得にくい分野へ進んでいくわけです。
パク・ジョンヒョン はい、私も同じように感じます。フロンティアラボは分野を一つずつ攻略していると思うんです。それを事前に知れたら、なおいいですよね。見るべきは、データを販売する事業者が今どんなデータを集め、どこに売っているかです。それを見れば「次はあの分野だな」と少し予測できる気がします。
モデルの汎用品化で移る価値 33:12
ロ・ジョンソク そうですね。私たちもそういう話をよく聞きます。データ販売事業者がどんなパッケージをいわゆるニア・フロンティアラボに持ち込むか、だいたい分かるんです。今、希少性が移っている先は大きく二つあると思います。一つは物理的なボトルネックです。モデルがコモディティ化すると、そこで得ていた価値はどこかへ移るということです。下に移れば、インフラ事業者が利益を得ます。ただ、インフラ事業者の利益率は高くてもせいぜい10％くらいでしょうか。もちろんAWSの利益率は35％ですが、基本的には低い利益率にとどまります。あるいは上に移ります。上に移って、上流の事業者がより多くの価値を得る場合が一番多いです。
ロ・ジョンソク お金を払う人に近いほど得られる価値が大きいのは、周知の事実ですから。では、その上までコモディティ化したらどうなるか。誰も価値を取り込めず、産業全体がコモディティ化して、その恩恵は低価格という形ですべて消費者に渡ります。そういう形で落ち着くわけです。
パク・ジョンヒョン 世界中の人々の暮らしが楽になりますね。
ロ・ジョンソク そうです。そういう産業は非常に多いですよね。鉄道もそうでしたし、電気もそうで、価格は下がり続けていますよね。CoupangやAmazonのおかげで、以前は高く買っていたものを最安値で買えることが増えましたから。フロンティアラボについて、少しお話しします。フロンティアラボであるAnthropicとOpenAIは、今の市場では、この2社が動くと世の中が反応する、そういう状況なんです。だから、この2社が何をするかが本当に重要です。この2社が動くと、それをもとに市場が生まれます。実に面白いですよね。ともかく、スケーリング則は今も支配的です。私たちはラボの性能向上を見て、「わあ、シンギュラリティだ。数学が解決されていくのを見てよ。ほかの分野も解決されていくのを見てよ」と言いますが、まだRSIではないと思います。
scaling lawと続くcompute競争 35:07
ロ・ジョンソク RSIと言うには、モデルが自らモデルを開発し、計算資源をさらに投入して得られる以上の性能向上を生む何かが必要だからです。でも、まだそうはなっていないようです。今も計算資源の投入と、DeepSeekやKimiが得意とするモデルの効率化やアルゴリズム、KVキャッシュなどの改善ですよね。そこから得た性能向上の組み合わせだと思います。私たちが目にする目覚ましい性能の大部分は、計算資源を増やした結果です。
ロ・ジョンソク 最近の基準では、1GW規模で四半期かけて事前学習すると一世代分で、その後、同じくらい事後学習を行ってモデルが出てくるわけですが、post-trainingで精神と時の部屋に入り、あらゆる問題を解いてから出てくるわけですよね。そうして今に至ったのだと思います。lossは下がりますが、computeを100倍投入しても減らせるlossは半分程度です。以前、Chinchilla paperが発表されたとき、lossをどれだけ下げても、それ以上は下がらない下限が1.68だという話がありました。今はその下限より上のどこかにあるはずです。computeを10倍投入するたびに減らせる部分をreducible lossと言いますが、理論上、その約30％ずつを減らせます。各labがlossの数値を公表しないので分かりませんが、下がり続けているでしょう。ただ、lossの低下と性能の向上がどう結びつくかは私たちには分かりません。今、体感できる性能をもっと速く高めるには相当なcomputeが必要です。computeを2倍投入すれば性能も2倍になる、というわけではありません。computeを10倍投入すれば性能が2倍になる、そういう感覚です。だからこの競争が続き、性能競争が続く限り、必要なcomputeは増え続けるでしょう。
パク・ジョンヒョン 私も同じように感じています。結局、lossが減ったからといって、一般の利用者が自分でこなすタスクがその分、急に倍に増えるわけではありませんから。モデルのリリース周期も、何年も追い続けていると少しずつ短くなっている気はしますが、急に空を突き抜けるようにモデルが次々と様変わりする感じではなく、これまでの傾向どおりに進んでいると感じます。
ロ・ジョンソク ただ、computeが余ることはないという話は先にしておくべきだと思います。希少な状態が続くはずです。なぜなら、知能が超知能になって、私たちを犬同然にしてしまうまで、この競争はおそらく終わらないからです。過去のインフラ整備を見るときの視点で、かつてのインターネットやモバイル、あるいは鉄道を見るのと同じ視点で今の状況を見ると、変化の傾きを見誤るはずです。今は時間軸も変化の傾きも、従来の想定が通用しませんから。今は新しい視点が必要だと、私は何度も言っています。話を戻しましょう。私がFrontier Labを見る基準は、この三つです。compute、data、talent。ただ、dataとtalentは外に漏れる資源です。talentは転職によって流出します。ジョンヒョンさんもサンフランシスコに行ったので分かると思いますが、友人同士で食事をすれば、情報が漏れます。みんな教えてくれるんです。具体的には教えなくても、大まかな方向性や、どの山に登れば何が得られるかは教えてくれます。talentはそういう形で広がっていきます。dataは、データ販売会社がこちらに売ったものをあちらにも売り続ける形で広がります。あちらがこれを買って成果を上げたのを見ましたよね？御社も買うべきです、と売り込み続けるわけです。だから、それらのlabの間で時間差を生み出せるのは、実は研究者の優秀さや、天才が一人いるかどうかではありません。Ilya Sutskeverも賭けを誤ったと、私は思います。もはやtalentや哲学ではなく、完全にcomputeの競争に移っているからです。そこで優位を保ってこそ、今積み上げているすべてが意味を持つので、AnthropicやOpenAIなどのFrontier Labは、このcomputeを巡る際限のない競争をどこか一社が完全に倒れて決着がつくまでは止められないと考えていますし、続けるでしょう。市場が揺れ動くだけで、それらのlabの人たちは新しいデータセンターが稼働するたびに買いに来ます。値段を問わず買いに来るんです。
希少なcomputeと流出するdata、talent 38:30
ロ・ジョンソク では、1GWはどれくらいの規模か。最近はGPUが何個とは言わず、肉を重さで量り売りするように、電力規模で売るじゃないですか。Blackwell GPUを基準にすると、およそ40万～50万個ほどです。金額にすると、500億～800億ドルほどです。これも2～3年前と比べると、メモリ価格が10倍になり、チップの価格も上がりました。この設備構築競争が激しくなり、今、ジーンズやつるはしを売る側が莫大な利益を上げているわけです。その需要がなくなれば、みんな潰れるはずですが、今回は従来の市場とは需要が違うかもしれません。
ロ・ジョンソク つまり、別のところから需要が絶えず生まれ得ることが、以前との違いだと思います。通信業界では、誰かが実際に帯域幅を使う必要がありますが、先ほどジョンヒョンさんもおっしゃっていましたよね。サンフランシスコでは、みんな自分のモデルを作っていると。そうですよね？ そうして自分たちを守り、新事業を作る動機があるので、資金を前倒しで調達してでも計算資源を投入し、その領域を開拓して守る動機が今はどの会社にもあるんです。どのスタートアップにもあります。今の状況をたとえるなら、私たちはまだインドもアメリカも発見していない、航海術が発見されたばかりのヨーロッパにいるようなものです。
需要を代替するAIから需要を生み出すAIへ 41:20
パク・ジョンヒョン 私も大航海時代というたとえが合っていると思うのは、これまで、これらの会社は人が何かの仕事をしていれば、その仕事をAIで代替してきましたよね。でも、人がしている仕事をすべて効率化したら、需要は尽きますよね。私たちはその段階に来ているように見えますが、コーディングを例にすると、人々が大量にコードを書けるようになり、開発者がAIに代替されて終わるのではなく、コードの総生産量がどんどん増えて、ネットにはAIスロップもあふれ、みんなその先を狙っているように思います。新大陸を発見したようなものですし、ほかの分野でもこうしたことが起これば、既存のものを置き換えたところで需要が尽きるのではなく、需要が上限を何倍も超えて伸びるのではないかと想像しています。
ロ・ジョンソク みんな船を用意して、四方へ出航しているんですよ。運悪く北極にたどり着く人もいれば、黄金の地に着く人も、途中で死ぬ人もいます。今はそんなことが頻繁に起きていますが、誰かがそこへ行って発見すれば、その人が得る利益は莫大になります。変なたとえですが、以前私は、みんなが芸能プロダクションになるようなものだと言いましたよね。イ・ヒョリになれたときの見返りがあまりに大きいので、期待値のすべてが一人のスターに集中していても、その額があまりに大きいから、その背後に何万人もの練習生がいるのと同じなんです。でも練習生からイ・ヒョリまで、みんな同じように膨大な練習量を投じていて、今でいう計算資源に当たりますよね。では、これには需要がないのでは？いいえ。需要はいま生み出されている、というのが新しい見方です。
Labが注目する領域の順序とbuyable dataで自動化される資格専門職 43:16
ロ・ジョンソク データの話をすると、データはこの分野ですよね。いわゆる、そういうことです。このデータ分野が活用される順番は決まっています。当然、検証可能でデジタルで規模の大きいものから、研究所が自分たちのモデルの機能として取り込み始めるはずです。これを私は「研究所の関心」という言葉で表してみたんです。その関心がどこに向かうかは、私たちにも重要です。なぜなら、最先端のAI研究所がある分野を取り込みに行くなら、私たちはそこを手がけられないからです。つまり、市場規模をデータの購入難度で割ったものが関心の大きさになるでしょう。ですから、難度が低く市場規模が大きいところから彼らは攻略し始めるはずです。
ロ・ジョンソク こうしたものは、考えてみるとおかしな話ですが、従来、人間が担ってきた「士・師」系の職業が集まる分野なんです。そして、そうした職業が少しでも関わる分野はこの順番になるはずです。上は公認会計士、弁護士、医師から始まり、下は保険の営業担当者までいますよね。こうした職業がある分野は、ラボがデータを買えば、それで終わりです。となると、そのデータについてよく考える必要があります。買えるデータと、買えないデータがあるんです。
ロ・ジョンソク 買えるデータは、データセット企業がすべて作ってラボに売るでしょう。例えば、公認会計士という職業を考えてみましょう。公認会計士の仕事も非常に検証しにくい仕事なんです。ある状況をどう判断するかは、いくつもの答えがあり得るので、数学やプログラミングのように、テストに通れば正解、通らなければ不正解、と言える問題ではありません。良いか悪いかを判断するための評価基準が必要なんですが、公認会計士を集めて、考えられるケースの練習問題をすべて解いてもらい、それぞれにラベルを付ければ、その時点で検証可能な問題になります。どこまで網羅できるかの問題なんです。
ロ・ジョンソク 今、データセット企業はそうした分野に入り、専門家を時給で雇って、その範囲をすべてデータセットにしているんです。作る作業も簡単です。問題と答えだけ書けばいいのですから。途中の過程は私たちのモデルが自力で進め、間違いは捨て、正解には報酬を与える。そういう仕組みです。これが途方もない規模で進めば、すべての知識産業が終わるという仮定が現実になるわけです。買えないデータ。
unbuyable dataとFrontier Labの参入経路 45:50
パク・ジョンヒョン 私も同じ兆候を何度も目にしました。データ販売企業による専門家の求人広告です。そうした求人が大量に出ていましたし、OpenAIなどは専門家を直接雇っているという噂もよく聞きました。
ロ・ジョンソク ラボはどこもそうです。さまざまな分野で、特にフィジカルAIもそうですね。特定の作業では、人の頭にこれを装着して作業してもらうものがありますよね。そのデータセットも高値で売られています。結局、人が関わってデジタル形式のデータセットを次々に作り、その分野を網羅できるものは、フロンティアラボのモデルの機能としてすべて取り込まれていくでしょう。時間の問題です。では、それがどうしてもできない分野は？どれも細かな分野です。ごく細かな分野。ラボの目が届かない規制があるとか、市場が小さすぎて参入しにくいとか、何らかの特許で守られているとかですね。実際、さらに難しくなったんです。ラボの攻略ルートは三つ。まずデータを買う。
ロ・ジョンソク 次に、データを買うだけでは難しい場合。バイオや製薬などは期待値が非常に大きいですよね。そこでラボ自体を作ってしまうんです。報酬シグナルを得るためのウェットラボを作り、「サンフランシスコに新薬開発のラボを作りました」と。そして自分たちのモデルと組み合わせるわけです。三つ目は、私にはあまり妥当と思えない話ですが、Midjourneyや動画生成。この分野でも今、数多くの企業が参入して、独自の特化型サービスを作ろうとしていますよね。先ほどジョンヒョンさんがおっしゃったようなものです。でも、ここにも参入してくるのでは？ゴリアテが列車を走らせて迫っているので、そこもおそらく消えてしまうでしょう。
ロ・ジョンソク 人材の話は先ほどしましたからね。ビール一杯で酔いつぶれる。だから、いわゆるfrontier recipeはもはや希少な資源ではありません。Noam Brownにしかできないことではなく、彼にできるなら、ほかにもできる人は大勢います。Near Frontier Labと呼ばれるところでは、KimiやDeepSeekがあと一、二回進化すれば、あちらと同じ括りで呼ぶべきFrontier Labになるのではないかと思います。そうなると、中国と米国の力関係が変わるとして。
広がるfrontier recipeと規制によるmoat 47:46
ロ・ジョンソク そうならない、いわゆるNear FrontierやQuasi Frontier Labの場合は、参入障壁は規制です。規制や何らかの政治的な理由です。だからsovereignという言葉が付くのですが、「Near」を外せない限り、公共調達を相手にする会社がありますよね。韓国にも代表的なところでティーマックスやハンコムがありますが、そうした会社並みの売上高にとどまるケースもかなりあるでしょう。
ロ・ジョンソク それから、オープンモデルとクローズドモデルでは発展の速度が少し違うように思います。というのも、KimiもDeepSeekも社内で自社サービスを懸命に育てていますよね。本来、あのループは一か所で完結すべきです。顧客が使うデータや、そこから生まれる新しい意図など。あるいは領域に関する知識などもすべて抽出して、すぐ次世代の事前学習や事後学習の学習課題に還元すべきです。オープンウェイトモデルの場合は、そこが途切れていますよね。途切れると、ループの回り方が少し遅くなる気がします。
閉じたoperation loopと一般ユーザーの需要とのgap 48:52
ロ・ジョンソク トークン消費については、これもa16zが発表したものですが、使う人は非常に大量に使っています。そして計算資源全体の90%を、企業の1%が使っているのですが、その資金もベンチャーキャピタルが出していたり、非常に大きな企業が出していたりするので、真の需要はまだ来ていない、と同じことを言っています。一般消費者の使い方を見ても、プログラミングや生産性向上、動画生成ばかりで、私たちが普通に思い浮かべるアプリの分野では使われていない。そうした話から、少しギャップがあるのではないかという声もあります。
ロ・ジョンソク それで私も最初は、本当にギャップがあるのかと思いました。なぜなら、一般企業や一般消費者が今ついてこられていないのは、間違いないからです。まだ考え方さえ定まっていません。どう使えばいいのか、という考え方です。本気でこれを追いかけようと決めた人たちの間だけはとてもにぎわっていますが、一歩離れると、誰も分からないんです。スンジュンさんが以前、私に個人的に話してくれました。自分は孤独だと。この業界から少しでも離れると、話せる人がいないからだそうです。つまり、まだそういう段階なんです。
spot価格とcontract価格から見るGPU需要 50:40
ロ・ジョンソク それから、これも重要な指標ですが、スポットと契約という話がCoreWeaveを見るときに出てきます。例えば、xAIは今回の業績がいいんです。SpaceXですね。イーロンがデータセンターを大量に造りましたよね。約3GW分を造ったそうですが、自社でも使いながら、外部にも売っています。それが商売になるので、今は宇宙に送る分や、テキサスに設置する分、バージニアに設置する分まで次々と造っています。そして、構築した計算資源を長期契約ではなくスポットで売るんです。
ロ・ジョンソク 一方、NebiusやCoreWeaveの場合は、それを3年契約にします。3年間保証する形です。その分、少し安い価格で売ります。それを契約、固定価格と呼び、スポットは、その都度市場で決まる文字どおりのスポット価格です。利点は高く売れることですが、需要がなければ設備が遊んでしまうのが欠点です。AWSのスポットインスタンスも、最近はスポットインスタンスをほとんど使えませんよね。どこも計算資源が足りないからです。こう考えるとわかりやすいのですが、今はスポットのほうが契約よりずっと高いんです。
ロ・ジョンソク はい、私も借りようとすると、スポットの空きがまったくないんです。GPUは借りられませんでした。
ロ・ジョンソク でも、これが逆転する時は来るのでしょうか。来るのか、来ないのか。それが重要な分岐点の一つだと思います。金融の話にも少し移ります。金利は上がっています。そして、これがCoreWeaveの構造です。契約ごとにSPVというものがあって、Special Purpose Vehicleの略だと思います。特別目的会社を作り、枠組みごとに条件がそれぞれ違うんです。債券で調達する金額や、それを支えるハイパースケーラーなど、そうしたものがすべて違い、それに応じて条件も変わります。そこで生じた損失や利益が上にある親会社に渡り、CoreWeaveという会社の価値を形成する、そういう構造になっています。
CoreWeaveの金利感応度と満期のmismatch 52:07
ロ・ジョンソク 「非常に精巧」という言い方は少し違いますね。非常に典型的な構造です。ただ、金利が上がると、昔の鉄道ブームのときもそうでしたが、金利はこの程度になるだろうという調達金利の予測を前提に枠組みを作った事業は、当時もすべて破綻しました。今、多くの人はCoreWeaveの構造が10年物国債の利回りが6%を超えると崩れると言っています。それが今、CoreWeaveのような会社の株価が低く、CDSスプレッドが非常に高い理由なのでしょう。
ロ・ジョンソク ただ、それについて私は財務面から判断を下せるほどではありません。こういう構造があり、こういうリスクにさらされている、ということです。どうなるかは、もう少し様子を見る必要があると思っています。これは私が言い出した話ではなく、Fableが見つけてきたのですが、今、人々が懸念しているのは資金に穴が開くことではなく、時期がかみ合わないことなんです。顧客との契約は3年、データセンターのリースは15年、そして借入金は5年で、それ自体に期間のずれがある。
ロ・ジョンソク この期間のずれのせいで、次の資金調達、つまり次の債券による調達に失敗する可能性が高いと見られているようです。ただ、債券による調達に失敗する可能性が高いとしても、これは私個人の見方ですが、計算資源の需要が縮小するからではなさそうで、金融環境が変わることで経営が揺らぐ可能性はあると思います。
ロ・ジョンソク そうなれば、それを買い集める人が当然現れるでしょう。それで、この図にあるのはすべてデータセンターを建設する事業者ですが、一番左のGoogleやAmazon、Microsoftは自前でクラウドを構築していますよね。彼らは自社の営業利益、つまり稼いだお金で建ててきました。ここ数年はそうでした。ところが今年、Googleが初めて債券を発行したと話題になりました。自社のキャッシュフローで賄える範囲を超える投資を、今はどこも行っているからです。
Hyperscalerからneocloudまでのデータセンターリスクマップ 54:34
ロ・ジョンソク それでも、彼らは安全です。次にリスクが高いのがMetaです。Metaも資金力はありますが、Hyperionというデータセンターを建てる際に、自社で出す資金は20%だけで、残りの80%はBlue Owlだったか、インフラに投資する大手のプライベートエクイティファンドがあって、そこが出すんです。そこが資金を出し、Metaがそれを先ほどのCoreWeaveの構造のように自社で数年間借りることを保証します。
ロ・ジョンソク それができなければ自社が保証するという契約まで付いています。こうしてMetaは、自社の帳簿に計上される負債の割合を大幅に減らします。ただ、潜在的な支払義務は帳簿には載らなくても、財務諸表の注記に細かく記されるんです。大きなリスクの塊がいくつもあるんです。
ロ・ジョンソク その次にリスクが高いのがOracleのような会社です。こちらは銀行から借り入れて進めていますが、銀行から借りるとなると、かなりの巨額で、数十兆ウォン規模の資金を調達しますから。JPMorganかどこかから調達したそうですが、金額があまりに大きいので、それを小分けにして、ほかの投資家に売るんです。シンジケート方式で。
ロ・ジョンソク ところが、なかなか売れていないと聞きました。その債券を誰も引き受けないということです。そのため銀行の帳簿には、大きな潜在損失として残っています。最もリスクが高いのはCoreWeaveやNebiusのような会社です。彼らの債券はジャンク債です。ジャンクといっても悪い債券という意味ではなく、金利が10％を超えるとジャンクと呼ぶんです。このようにリスクの大きさが並んでいます。データセンターだけを見ても。
パク・ジョンヒョン xAIもそちら側ですね。巨額の債券を発行したようですね。
ロ・ジョンソク そうです。高い金利で多額の資金を借りました。ただ、そこにはイーロンの魔法がありますよね。SpaceXなどを上場させたり、Roadsterを宇宙に飛ばし、宇宙船も打ち上げたりして、そうして生まれた企業価値の上昇分を使い、それを再び株式資本に転換するなどして、負債が突然消えるんです。
ロ・ジョンソク 見習いたいですね。それで先ほど、ジョンヒョンさんがシリコンバレーの話をしながらおっしゃっていましたよね。向こうの人たちは夢が大きいと。中途半端なことではなく、大きな目標を掲げて大きなことを成し遂げようとしていて、だから優秀な人材と巨額の資金が集まり、その結果、夢見たことが実現していく。そう、韓国で小さなツールを作っているだけでは駄目だと少しおっしゃっていた記憶がありますが、それと少し似ている気がします。
パク・ジョンヒョン 楽観主義が主流のようです。うまくいくはずだと。こうしてリスクを取るのも、すべてうまくいくと思っているからで、その先頭にいるのがElon Muskだと思います。xAIがあのように資本を調達していたことも、今回資料をいただいて初めて知りましたが、実際、SpaceXはすでに宇宙事業よりもGPUのレンタル事業で多く稼いでいて、それも、あのようにリスクを取って資本を調達し、素早く動いたからこそ可能だったのかもしれません。
ToyotaかFerrariかに分かれる4つのシナリオ 58:19
ロ・ジョンソク 誰かがこんな話をしていました。今はHyundaiやToyotaになるか、PorscheやFerrariになるか、残るのはその二つだけで、中間はみんな消えたと。そういう話があるんです。大衆向けの大規模事業か、際立った個性のあるニッチ産業か、その二つしかないそうです。AIに当てはめると、先ほど話したこととまったく同じです。フロンティアラボになるか、特定領域のオペレーションループを持つか。その二つしかありません。ですから金利が上がると、先ほどお話しした右側から順に危うくなり、それでも左側にまでは波及しない気がします。私もこの2週間ほど、バブルが本当に弾けるのかと何度も自問しましたが、そうではなさそうだというのが私の結論です。
ロ・ジョンソク ここが今日の核心です。では、今後何が起きるのか。結局、どの可能性に賭けるべきかという話ですよね。私はこれをX軸とY軸に分けました。私はいつも、何でも二次元で表すのが好きなので。frontier gapが縮まるか、広がるか。つまり、Anthropicのような企業が一気に先行するか。モデルが希少な資源になり得るか、ということです。もしgapが縮まれば、Kimiも出てきて、DeepSeekも出てきて、韓国政府が作るというFrontier Labも加わる。そうなればgapは縮まります。すると、どうなるか？答えは、ただのコモディティです。モデルがどれほど賢くても、モデルが得る価値の取り分はゼロに近づく。それを表したのがX軸です。Y軸は、冒頭でお見せした産業の転換期、転換点がいつ訪れるかを見る私なりの指標です。今は投入コストのほうが明らかに大きいので、下です。減価償却費と利息が売上を大きく上回っています。でも、売上が減価償却費と利息を上回る時が来ますよね？
パク・ジョンヒョン まだ来ていないんですか？
パク・ジョンヒョン まだですね。
パク・ジョンヒョン 投資額だけを考えていましたが、減価償却費で見てもそうなんですね。
ロ・ジョンソク 例えば、Anthropicが推論にかかる投入コストに対する利益率を何％と言うかまではいいんですが、それは限界利益に近い概念なんです。変動費だけで計算しているわけです。事前学習に必要なお金、次世代の競争力を維持する費用、人件費、その他のさまざまな費用、データセンター、どこかに前もって支払いを約束する費用、それらを全部含めると、まだかなりの赤字でしょう。
パク・ジョンヒョン 要するに、今稼ぐ額より投資額のほうが多い。簡単に言えば。稼ぐ額が投資額を上回って初めて、各社がうまくいき、破綻せずに順調に進むシナリオになるわけですね。
ロ・ジョンソク そうです。だから私は、どうなるか考えながら少しずつ確率を計算して、その確率を毎日更新しているんですが、今、OpenAIとAnthropicが最も望む象限はS3です。frontier gapを維持しながら、自分たちだけで利益を総取りし、ほかを圧倒して、独占的なインフラ事業者になる。知能のインフラ事業者として莫大な利益を上げるんです。そうなれば、あの二社の株価は上がり続けるでしょう。そうなる可能性もあります。でも私は、むしろgapが縮まると見ています。frontier labの数が大幅に増えると思います。AnthropicとOpenAIが今維持しているこのgapが、DeepSeekやKimiを皮切りに一気に縮まり、frontier labの数がかなり増える。だから、そうなる確率、つまりS1の象限になる確率が今のところ一番高いのではないかと。そうなると、いわゆるbest practiceに到達した数社が先行するか、非常に多くの投資を受けたか、あるいは先行して市場シェアを確保している事業者なら、どうにか資金が回るかもしれません。そうなると、以前からあるGoogle、Meta、さらにAnthropicとOpenAIも加われば、これらは生き残る。そのbest practiceに届かず、売上が減価償却費と利息を下回り、投資額にも届かない。つまり、投入より産出が少ないそういうlabを、私はmarginal builderと呼んでいますが、それらはみな破綻するでしょう。破綻して屍となり、どこかに吸収されるでしょう。
モデルの汎用品化とoperation loopへの価値の移動 62:16
ロ・ジョンソク ただ、その中でも競争は激しくなるので、frontier model自体はutilityになります。utilityになり、commodityになるということは、価値がlabにもfrontier labにも蓄積されず、上下に流れるということです。下にあるインフラ、Nvidiaや発電所、冷却塔がかなりの利益を得るでしょう。依然として希少な資源でしょうから。チップは希少な資源ではなくなりそうですが。世界中の優秀な人たちが推論やNvidiaのチップを代替しようと取り組んでいるので、Nvidiaの利益の取り分も、ほかへ移っていくと思います。さて、では価値の大半はどこへ行くのか？上へ行くんです、上へ。では、上へ行くとして、どこへ向かうのか？オペレーションループを持つところです。もしそのオペレーションループさえフロンティアラボがデータセットを買うなどして、すべて活用し、自前のラボを作るなどして、徹底的に活用し、その間も競争が続くなら？それさえコモディティ化するので、恩恵はすべて消費者に渡るでしょう。
ロ・ジョンソク 超知能が無料になる時代が来るかもしれません。ただ、金融面では下の象限が面白い領域です。ギャップが広がるか縮まるかにかかわらず。あれ、これってバブルでは？稼げていないのに、投資だけ巨額では？ S2です、S2。
パク・ジョンヒョン 実際、そう考える方は多いですよね。投資ばかり増えている、と。
ロ・ジョンソク そうですね。多いです。そうなると、事業やインフラが次々に潰れ、その残骸がS1の象限でベストプラクティスを築いたところに吸収されるわけです。S1とS2は表裏一体ですが、市場はまだ結論を出していません。フロンティアラボはこうして懸命に稼いでいますが、その下にいる小規模な事業者や、先ほどジョンヒョンさんが話した数多くのNeoLabも、ここで地位を築く可能性があります。そうした個々の事業単位で、より早く企業ごとの需要があるところに、収益を生む領域が出てくるはずです。
ロ・ジョンソク ドットコムバブルの時代は、まさにこのS2と考えていいですか？
ロ・ジョンソク そうです。S2の状態から、より厳密に言えば、先ほどの見方に照らすと、産業は今S2に見えても、整理が進み、市場の不確実性が解消されるにつれて、必ずS1の象限へ上がっていくんです。だから、今のS2とS1を合わせると、私の見積もりでは、確率は約80％です。ギャップが縮まる確率は非常に高いと見ているので、S1とS2の確率を足すと高くなるわけです。売上と減価償却費、利息の関係が変わる転換点は、つまり、その変曲点がいつ来るかというタイミングの問題です。それが一番重要な変数ですね。S4は、ほぼ起こらないと思います。では、オペレーションループを持つ事業者は必ずモデル開発をする必要があるのか？そうとは限りません。オペレーションループを持つことと、独自のモデルを持つことはまったく関係ありません。それは私がいくつかの会社を通じてすでに証明しています。
減価するweightの所有、複利で増えるsignalの所有 65:48
ロ・ジョンソク ジェブでも何でも、いわゆるフロンティアに近いオープンウェイトモデルを使い、そのまま組み込んで計算資源を投入するだけで、解決する場合が多いんです。むしろ、自分が確立したループが、知能ではなくコントロールプレーンのループにある場合のほうがはるかに多いので。しかも、そのいくつかのコントロールプレーンのデータ量はそれほど大きくありません。だから、それをデータとして集めてモデルに入れても、モデルが何かを学んで成長できるほどの分野ではないことも多いんです。だから競争の流れとしては、より高性能なモデルをオープンウェイトで公開せざるを得なくなります。そういう方向に進みます。
ロ・ジョンソク フロンティアラボが先に進めば、後を追うところは注目を集めるため、宣伝として重みだけでも公開しないと、見てもらえませんから。それで下にこう書きました。私が書いたのではなく、モデルが書いたのですが、「重みの所有は減価、シグナルの所有は複利」。だから、モデル開発の価値は下がり続けるだろう、と。なぜなら、今のモデル開発の価値はデータと人材にあると考える人が多いのですが、私は、データも人材も減価する資産だと見ているからです。それらをすべて計算資源に置き換えて解決できるなら、「モデル開発はしなくてもいい」という結論にもなります。論理だけで考えれば。フロンティアラボと競争するつもりなら当然、モデル開発はやるべきです。でも、フロンティアモデルが入り込めないオペレーション領域にループを作るなら、モデル開発はしなくてもいい。
パク・ジョンヒョン そこでおっしゃるシグナルとは、何を指すのでしょうか？
知恵の凝縮としてのoperation signal 68:01
ロ・ジョンソク 私も今、それを明確に定義しているところです。そして、このシグナルは私たちが言うモデル開発用のデータセットの規模やカバレッジを指すものではありません。例えば、どの会社にもそういうシグナルがあります。うちの会社でも、売上がこう落ちたらどこに問題があり、何を直してどう行動すべきか、という判断がありますよね。それも蓄積すればデータセットになります。質問と答えを繰り返すうちに、最終的にはいくつかのルールに集約されるんです。そのルールを「知恵」と呼ぶこともあれば、「ルールベース」と呼ぶこともあります。モデルに組み込むほどの量ではなくても、知恵を凝縮したものになるんです。そのルールを抽出するためのシグナルが事業では毎日生まれますよね。ある状況ではこれがこうなり、あれがこうなるとか、こうすると顧客が嫌がるとか、そういうことです。それが、私の言うオペレーションループです。つまり、今あるあらゆる事業に存在するわけです。同じ業界にいるとすると、その業界にも、すでに好調な会社があり、市場シェアが70％、20％、10％という成熟産業もあるでしょう。好調な会社にはオペレーションのシグナルが非常に多いはずです。というのも、社内で発生するトランザクションがすでに多いからです。そうした会社が、そのループをAIとうまく結びつけて作れれば、フロンティアラボも手を出せず、AIによる効率向上も得られ、次世代へ進化する事業者になれるでしょう。そうしなければ、外からこの視点に気づいたスタートアップが攻めてくるでしょう。
ロ・ジョンソク これは、フロンティアモデルにおけるおなじみのコーディングとモデル開発、その競争の次に起こることだと思います。だから私はOut of Model Workの3つの候補のうち1つ目を、B2Bのオペレーションにループを作る方向だと書いたんです。エンタープライズAXについて話す中でも、コ・ジョンオク専務とこういう話を今後も続けるでしょうが、企業はまだ分かっていません。何をどう作ればいいのか、まったく分かっていないんです。今は、従来社内の知識労働者がしていた仕事をAIに置き換えるものがほとんどです。それで仕事は速くなります。速くはなりますが、その人たちが楽になるだけで、会社全体の生産性は、今のところ向上していません。だからワークフローをAIに合わせて一から考え直す時期であり、そのための視点が必要なんです。そういう事業者が現れるでしょう。だからPalantirやEightyNinety、それからOpenAIやAnthropicも独自のB2B FDE組織を持っていますよね。
B2B・B2Cのworkflow再設計とAI agent競争 70:06
ロ・ジョンソク そういうことです。B2Cの領域については、Hashedのサイモン・キム代表ともこの話をよくするのですが、実はMuse Sparkも、Gemini SparkもGrokbotも、みんなこれです。カカオもネイバーも、みんな作るでしょう。SKテレコムも、ほかの会社も作るはずです。結局、B2Cでは消費者の目の前を誰が押さえるかという争いになります。ここでも、消費者の目の前を押さえればその媒体としての力で取り込める事業の規模が非常に大きいので、すべての事業者がこの方向へ進むでしょう。では、そこでどんな事業者が勝つのか？これは以前、私がGoogleでプロダクトマネージャーをしていた時の経験ですが、カバレッジと網羅性をそれぞれX軸とY軸に取れるんです。検索では、まずカバレッジの広さが満足度を示す最も重要な要素なんです。つまり、例えばこのエージェントに仕事を任せるなら、レストランの予約から、私の相手をするような細かなこと、質問への回答まで、全部できなければならないんです。
パク・ジョンヒョン どれだけ多様な仕事ができるか。はい。
ロ・ジョンソク あれ？ イタリア行きの航空券は予約できるのに、サムダスは買ってくれないの？それではカバレッジが足りないわけです。だからカバレッジは広くなければならないし、個々の仕事でどれほど卓越した仕事ができるかがいわば包括性で、両者の積で表せるでしょう。さらに、もう一つ見るべき観点は市場参入のタイミングですが、それは常に変動しますから。そして3番は1番と似た話です。私がポッドキャストを始めた頃から理想として思い描いていたのはTeslaです。フロンティアラボをやらないなら、Teslaのようにやることでした。必要な技術は外部から借りてきて、自社内では垂直統合を下から上まで一貫して進め、その中でシグナルループが回るようにすることです。でもElonも途中で「フロンティアラボをやる必要がある」と思ってxAIを作り、自分でも持ってしまいました。うらやましい人です。だから私は二つに分けて考えています。フロンティアラボの株は持っておくべきだ。保険です。このエクスポージャーの転換点がいつ来るか分かりませんから。つまり、フロンティアラボが1、2社による寡占になる確率は高くないと私は見ています。でもフロンティアラボが出てくれば、OpenAIからAnthropic、SpaceX、DeepSeekも上場するか分かりませんが、上場してほしいですね。上場したら、それらの株は保険としてずっと持っておくべきです。なぜなら、これらの企業は基本的にあらゆる知能のインフラになり、インフレをはじめ、あらゆるものから守ってくれる資産になるはずなので、持つべきだと思っています。
垂直統合と保険としてのFrontier Labへの投資 73:05
ロ・ジョンソク そして事業は、彼らが手がけない分野に進むべきです。ごく当たり前の話ですが。その中でいちばん大きな分野です。あるいは、すでにオペレーションループを持つ企業、そうした企業に早く出向き、必要なものを作ってあげるとか。私もそれで、B2B向けエンタープライズAI企業を一つ立ち上げようと考えています。逃亡者連合を作った頃から考えていたことですが。考えがまとまらないままでしたが、今がそのタイミングだと思うようになりました。それで、定量的ではない指標ですが、いくつかのメディアとそうした情報を追い続けて整理すると、この指標が見えてくるんです。これを1、2週間に一度くらい確認しながら、自分なりの測定基準を作っています。市場のタイミングを知りたいからです。見ているのは、スポット価格と契約価格のスプレッドがどう縮まり、どう広がるか。次に2番。これは省いてもいいのですが、GPUを買って3年で除却するのか、それとも8年使うのかで、まったく違います。つまり、投入したハードウェアの費用をすべて回収するまで、投じた費用を売上ですべて取り戻すまでにかかる回収期間はどれくらいか。回収期間が短ければ、その後はすべて利益になりますから。CoreWeaveやNebiusのような会社も、ハードウェアの減価償却が終わった後もその資産が稼働し続ければ、そこからは純利益です。そうなると、今の悪い数字もすべて改善する可能性がある。コンピュート需要が続けば、ですが。だからこれも見ています。
AI市場の転換点を読む7つの指標 74:24
パク・ジョンヒョン 実際、今そういうことが起きているようです。引退したと思っていたGPUが今も多くの売上を生んでいます。A100などです。計算資源があまりに不足しているので。そんな話が出ているようです。
ロ・ジョンソク 次に、オープンウェイトとフロンティアの差は、実質的に中国のNear Frontier Labと米国のFrontier Labの差を意味するのと今ではほぼ同じです。その差が4か月から、今は2か月未満に縮まっているようです。中国のラボもFrontier Labになりつつあると考えることもできます。
ロ・ジョンソク 次に、今私たちが取り組むエージェントはほとんどがコーディング向けです。そこで、コーディング以外に新たな分野がどれだけ増えるか。法務や財務などを見ていますが、それは当然として、次に大きな分野としてどこが入ってくるかも注目点です。
ロ・ジョンソク 次の6番は、なじみのない概念かもしれません。私はこれを、価値の取り分がどこに向かうかを見る指標の一つと考えています。私もまだ絶対的な指標は得られていません。人々の感覚を手がかりにしているだけですが。あるコンサル会社やFDEを運営する会社が顧客先でプロジェクトを行います。そこで、もしトークン費用がその会社の利益よりずっと大きいのか、逆に利益のほうがトークン費用より大きいのか。その二つの比率です。そうすれば、価値の取り分がどちらに向かうかおおよそ分かります。
RSIという変数とFrontier Labを見る視点 77:16
ロ・ジョンソク そして7番は、RSIが初めて観測される時点です。それが始まったら、もう私たちは終わりだと考えるべきかもしれません。モデルは本当に自ら、今知られているスケーリング則のグラフの傾きを変えられるのか？自ら進化できるものが現れたら、少し恐ろしい時代になるかもしれません。ここまで1番から7番まで話しましたが、これらを見守るうえで最大のリスクは、そんな観測が無意味になるほど、超知能が年内に登場して、すべて終わることです。
パク・ジョンヒョン ほぼ2時間お話しいただきましたが、すべてが今の流れに沿って進むという前提で、全体を分かりやすく説明していただきました。ただ、先ほどのお話のように、RSIも含めてIlya Sutskeverが賭けているものを考えると、新たな人材を基盤とした新たな研究上のブレークスルーや、継続学習など、そうしたものが新たに出てくれば、この流れも一変するでしょう。いずれにしても、そうした動きは引き続き注視すべきではないかと、私も同じように思っています。
ロ・ジョンソク はい、その通りです。この2週間は本当に多くのことがあったので、その出来事を読み解き、私たちの視点でじっくり考えて整理しました。大きな軸は一つあります。Frontier Labをよく見ておくこと。彼らが手を出せない領域を見極めること。そして、その間にタイミングがどう変わるかを見ることが重要です。そのくらいだと思います。
ロ・ジョンソク 私も毎日これをしているわけではなく、こういう重要な時期に年に一、二度、自分の見方を形づくるためにやっています。考えが違うなら、皆さんの意見が正しいです。ジョンヒョンさんもアメリカから帰ってきたばかりですし、時差ぼけを解消していただいて。来週はもっと面白い話題を持って、現実的な話に戻って、また楽しくやりましょう。
パク・ジョンヒョン 今日は大変興味深く聞かせていただきました。おそらく私も含め、このAI Frontier Koreaをずっと聴いてくださっている方々は、似た見方をお持ちだと思います。AIが成長し続け、生活を大きく変えると考える方々です。スンジュンさんが言う、少し周囲を見れば誰もいないそんなバブルの中に私たちはいるとよくそう表現するのですが。皆さんもこうしたことをもとに、次の行動の戦略を立てて行動されるのでしょう。
AI時代に向けた教育と締めくくり 79:48
ロ・ジョンソク その通りです。そうですね。最後に少し宣伝をさせてください。スンジュンさんが今日来られなかったのは、今お忙しいからです。スンジュンさんは一山地域でハンミ幼稚園を運営されていて、韓国では珍しいAI幼稚園なんです。その地域にお住まいで、このAI時代に幼いお子さんをどう教育すればいいか気になる方がいれば、ぜひハンミ幼稚園にお申し込みください。それでは、今日の収録はここで終わりにします。
パク・ジョンヒョン はい、お疲れさまでした。