Coinbase CEO、AIワークロードの80%が99%安いモデルに移行すると予測

安くて無制限なAIの時代は終わりを迎えつつある——そして、インテリジェンスにおける二層構造の市場が誕生している。

CoinbaseのCEOであるBrian Armstrong氏は、人工知能（AI）ワークロードの80%が、現在のフロンティアシステムよりも99%低コストなモデルに12〜18ヶ月以内に移行すると予測した。業界は補助金に依存した価格設定の持続不可能性に直面している。

「制約要因となるのは、より優れたモデルではなく、エネルギーと計算能力だ」とArmstrong氏は日曜日にX（旧Twitter）で投稿。投資家のTommy Shaughnessy氏が、従量課金制のAPI価格設定が企業のAI支出を定額サブスクリプションで想定されていた水準をはるかに超えて押し上げていると指摘した投稿に応じたものだ。Armstrong氏は、Coinbaseはすでに適切な場面でより安価なモデルにプロンプトを振り分けており、トークン使用量が指数関数的に増加しているにもかかわらず、AIコストを「ほぼ横ばい」に抑えていると述べた。

Armstrong氏の予測は、MicrosoftのGitHub Copilotが6月1日に定額サブスクリプションからトークンベースの課金に切り替えた数日後に発表された。この変更により、一部のユーザーの請求額は最大1,700%も増加した。ある加入者は、月額料金が44.68ドルから754.29ドルに跳ね上がったとする社内コスト試算を投稿し、別の加入者は847ドルの請求額を見積もった。この価格改定は、より広範な問題認識を反映している。Shaughnessy氏によると、OpenAIの営業利益率はマイナス122%近くに達しており、同社はGPUの購入と推論コストを賄うために外部資本に完全に依存している状態だ。

二層構造のインテリジェンス市場

Armstrong氏の枠組みは、AIの使用を2つのカテゴリーに分類する。ピークパフォーマンスを必要とする残り20%のワークロード——科学研究、エージェントオーケストレーション、そして彼が「IQマキシング」と呼ぶもの——は、引き続きAnthropicのOpus 4.8やOpenAIのGPT-5.5のようなフロンティアモデル上で実行される。残りの80%はより安価な代替モデルに移行する。これは、ほとんどの消費者がMacBookやゲーミングPCで最高スペックを選ばないという、コンシューマーハードウェアのダイナミクスに似ていると彼は述べた。

経済的根拠はすでにこの分岐を裏付けている。Shaughnessy氏によると、DeepSeek V4は、SWE-benchコーディングベンチマークにおいてAnthropicのClaude Opusに匹敵する性能を、約30分の1のコストで達成している。Hugging FaceのCEOであるClement Delangue氏は、スタンフォード大学の研究を引用し、実際の会話や推論クエリにおけるローカルモデルの精度が、2023年の23.2%から71.3%に上昇した一方で、コストとエネルギーはAPI呼び出しのごく一部であると述べた。

BoxのCEOであるAaron Levie氏は、Armstrong氏の99%という数字は「やや極端だ」としながらも、AIの使用は高級な作業は最先端モデルに、大量処理のタスクは安価なモデルにと、階層化されるとの見方に同意した。「インテリジェンスの配分は極めて重要になる」とHarveyの共同創業者Winston Weinberg氏は記した。Gleanの共同創業者Tony Gentilcore氏は、Armstrong氏の分析は「的を射ている」とし、「金融市場だけがOpusの価格を無限大に外挿している」と付け加えた。

投資の観点から

より安価なモデルへのシフトは、補助金付きサブスクリプションに依存して市場シェアを築いてきたOpenAI、Microsoft、Anthropicを含むプレミアムAIプロバイダーの収益モデルを脅かす。ワークロードの80%が低コストの代替手段に移行すれば、フロンティアモデルのアドレス可能市場は劇的に縮小する。コスト効率の高い推論を可能にする企業——オープンソースモデルプロバイダーやルーティングインフラストラクチャ企業など——は恩恵を受ける立場にある。フロンティアモデルのトレーニングの大部分を支えるH100およびB200 GPUを提供するNvidiaは、より複雑な見通しに直面している。計算需要は拡大する可能性があるが、より安価な代替手段が普及するにつれ、価格決定力は低下する可能性がある。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。