[今週（9月11日！）の私のインタビューを、世界トップのマクロ経済ポッドキャスト Macrovoices で Erik Townsend とAIについてお話しする予定です。お見逃しなく！]
先週、私はたった一日で40億トークンを消費しました。
私の会社ではありません。私自身です。一人、一台のキーボード、そして静かに隅で悲鳴をあげる一枚のクレジットカード。
17年間、私はチームに毎朝9時30分までに Daily Stats レポートを提出させようと努力してきました。Freelancer で一晩に何が起きたか、何が上がり、何が下がったか、そしてその 理由 は何か？これはビジネスの現状を把握するためであり、データリテラシーを高めるためでもあります。しかし、非常に有能なチームであるにもかかわらず、私はこの定期的な朝のレポートを時間通りに提出させるという目標を達成できませんでした。その理由の一部は、レポートの担当が全社員でローテーションしていること、別の理由は私たちが異なるタイムゾーンで働いていること、そしてまあ、人間であるがゆえに、このレポートが9時30分までに提出されることは稀で、10時30分になることもあれば、午後になることもあり、時にはまったく提出されないこともありました（誰かが病気だったり、自分の番を忘れていたり、緊急の用事で忙しかったりするのかもしれません）。
そこで、私はエージェントをデータベース、分析ツール、コードベース、チケットシステムに接続しました。すると今では、毎朝7時に Daily Stats が、どんな人間チームでも持続不可能な形式、品質、洗練度で届けられるようになりました。17年かかったプロセスエンジニアリングの問題が、担当ローテーションをなくすだけで解決したのです。レポートの問題は、決して才能の問題ではありませんでした。それは自動化の問題であり、自動化こそが機械の役割なのです。
現在、私はFreelancer内のさまざまなチーム向けに、約50のエージェントを作成してワークフローを実行しています。彼らはレポートを作成し、キューを処理し、質問に答え、ワークフローを実行し、データを照合し、タスクを追跡します。そして、これをわずか1ヶ月の間で成し遂げました。私はまた、社内全体のデータリテラシーを構築するために、人間による Daily Stats の作成プロセスも継続しています。そして今では、エージェントが（ようやく）提出されたそれらのレポートに対して、少々生意気にもコーチングや批評を行うようになっています。
私のエージェントたちは、私が眠っている間も働いています。これは素晴らしいことのように聞こえますが、メーター（料金メーター）も私が眠っている間は回り続けていることに気づくまでは。
正気の沙汰ではありません。私は、ユーザーが生成したレポートをスキャンするために作成したバグ報告エージェントからのバグや機能リクエストを書き起こすためのチケットエージェントを作成しました。すると、支払いの問題をスキャンする私の入金分析エージェントのような他のエージェントが、私に尋ねることなく、バグを書き起こすために送信し始めたのです。
入金分析エージェントが、自らの意思でphab-ticketerにバグを送り込み始めた
私は、自分の製品によって、徹底的に、そして完全に「レッドピル（覚醒）」されました。
これは現実世界の Factorio です。分かる人には分かるでしょう。
私が何を言っているのか分からないなら、絶対に、いかなる状況でもFactorioをダウンロードして起動してはいけません。これは工場を建設するゲームです。クラック・コカインよりも依存性が高く、そしてクラックと違って、セーブファイルが付属しています。あなたは午前4時に起きて銅のベルトコンベアを最適化し、午前5時にはそれを解体しているでしょう。なぜなら、工場は成長し続けなければならず、工場に完成はないからです。
クラック・コカイン
これは、偶然にも、エージェントを実行するのとまったく同じ心理的ループです。あなたはもう仕事をしているのではありません。仕事をするものを最適化しているのです。そして、それが世界で最も中毒性の高い仕事であることが判明しました。Factorioはエージェント型AIの訓練シミュレーターであり、誰もそれに気づいていませんでした。
3年間、私はAIにおいて重要な数字はパラメータ数ではなく、トークン数であると書き続けてきました。Pay per PrAI では、敵役はタスクあたりのトークン数でした。推論チェーン、コンテキスト税、あなたの費用でモデルが堂々巡りすること。私はトークンごとに支払うことを、スロットマシンにクレジットカードを入れることに例えました。
エージェント型AIとは、スロットマシンのレバーを別のスロットマシンに渡したときに起こることです。
私は現在、1日あたり40億トークンを消費していますが、まだ始まったばかりです。それらの50のエージェントは第一世代で、手書きであり、いくつかのワークフローを実行しているに過ぎません。彼らが自身のサブエージェントを生成し始め、個別のタスクではなくビジネス全体を見張るようになった瞬間、私の消費量は増加するのではなく、複利的に成長します。チャットユーザーの需要は読む速度で頭打ちになります。エージェントユーザーの需要は野心で頭打ちになります。飽和点は存在せず、予算だけが存在し、野心が予算を尊重したためしはありません。
AIエージェント、挑発者
カンファレンスのキーノート的な華やかさを取り除けば、エージェントとは4つの要素から成ります。モデル、いくつかのツール、目標、そしてトリガー（キューに何かが挿入される、新しい顧客が到着する、タイマーやループなど）によって起動される自動化です。
AIエージェントの完全な構造。測定値はベンチマークと同じくらい信頼できる
自動化こそが革新であり、自動化こそが請求書です。例えば、ループを一周するたびに、エージェントは自身のコンテキストを再読し、計画を再考し、ツールを呼び出し、結果を検証し、そして再びループします。前回のエッセイで私が不満を述べたコンテキスト税が複利的に作用します。エージェントとは、実際にジムの会員権を活用する推論モデルなのです。
チャットユーザーはタイピング中にトークンを消費します。業界全体には常に自然なレート制限、すなわち人間の注意力が存在していました。1日に打ち込めるプロンプトの数、得られる回答の数、読める出力の量には限りがあります。これまでのコンピューティングの波はすべて、キーボードの前にいる人間という「肉のサーボ」によって抑制されていました。
エージェントはその「肉」を取り除きます。もちろん、コンピュータは私たちが眠っている間も昔から働いていました。cronジョブ、バッチ実行、取引システム：コンピュータサイエンスのすべては自動化であり、私はこれらのエッセイのすべてでそう述べてきました。しかし、それらのシステムはすべて、人間が事前にスクリプト化した通りの計算リソースを消費していました。ジョブはその指示によって制限されていました。エージェントはその目標によって制限されます。エージェントは自身の次のステップを決定し、自身のサブタスクを生成し、あなたが眠っている間、昼食をとっている間、トークン代を削減する会議をしている間もトークンを消費します。かつてコンピューティング需要は人間が指定できる範囲で上限が決まっていました。今やそれは人間が欲することができる範囲で上限が決まり、そして「欲すること」は「指定すること」よりもはるかにスケールしやすいのです。
工場は成長し続けなければならない
1日40億トークンは、今ややる気のある一人の人間が消費する量です。それを地球上のやる気のあるすべての人間で掛け算して、もう一度コンピューティングの過剰供給について教えてください。
OpenAIはかつて、これがどれほど重要なマイルストーンであるかを理解していました。そう遠くない昔、もしあなたが彼らのAPIを通じて1年間に100億トークンを消費すれば、彼らはあなたにトロフィーを送っていました。実際の物理的なトロフィーを、パワーユーザーであるという理由で。今では私はその400倍を朝食前に消費しますが、トロフィーの代わりにレート制限と7時間のタイムアウトを受け取ります。ヘビーユーザーへの褒賞は罰へと置き換えられました。このことは、その間にユニットエコノミクスに何が起こったかをすべて物語っています。
Retool の100億トークン達成賞。そのトークンを提供するのに実際にどれだけのコストがかかるかを今や正確に知っている会社によって、愛情を込めて額装されている
工場の最適化
40億トークンの1日は、約1,300ドルの費用がかかりました。そのうち約900ドルがClaude Sonnetで、残りはGrokとClaude Fableに分割され、すべて最先端モデル、すべて公開価格です。さて、1,300ドルは年間に換算するまではほぼ妥当に聞こえます。年間なんと50万ドル近く、たった一人のエージェントのためにです。
もし私が40億トークンをOpusで使用していたら、8万ドルの費用がかかっていたでしょう。そして、私はまだ始めたばかりだったのです！すぐに10倍、100倍の消費も容易に想像できました。
Stripe は請求データを見て、これは一枚噛まねばと考えた
もっと良い方法があるはずです。
私が最初に50のエージェントを作成したときの試みは、控えめに言っても、あまり効率的ではありませんでした。彼らはループ内で、トークンを使って、トークンで行うべきではない作業を行っていました。つまり、解析、フォーマット、フィルタリング、システム間のデータ移動などです。50年間普通のコードが行ってきた作業が、高価な推論モデルによって実行されていたのです。なぜなら、お試し価格では誰も確認しようとしないからです。
そこで私は明白なことを行いました。それは、ほとんどの人が行わないことでもあります。エージェントに自身のコードを最適化するように指示したのです。決定論的な作業をモデルからJavaScriptやスクリプト、cronに追い出し、本当に知性が必要な部分だけにトークンを取っておくようにしました。この一度の最適化で、支出の85%を削減できました。
よく調べてみると、あの40億トークンの1日は、非常に高価な衣装を着た6億トークンの1日だったのです。
それでも。
一度その削減を行っても、思考は止まりません。なぜなら、次の手はすでに盤上に見えているからです。コードを交換できるなら、モデルも交換できます。同じワークロードを、Opus級だけでなくFable級に近い性能を持つGLM-5.3で実行した場合、元の1日全体の価格は、私の1,300ドル、Opusの8万ドルに対して、約150ドルから200ドルになります。同じトークン数、同じ作業量で、公開価格で500倍の開きがあり、誰も値引き交渉などしていません。
この評価額でAI株を保有している人は、ユーザーがモデルを切り替えるのがいかに簡単かを知れば、恐怖を感じるべきです。
私は、セッションに「/model glm-5.3」と入力するだけで、使用コストを約500分の1に削減しました。
https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3
これだけです。
これが移行のすべてです。
書き換えも、統合プロジェクトも、コンサルタントも、データ移行も、再トレーニングも、6ヶ月の調達サイクルもありません。たった14回のキーストロークです。歴史上のあらゆるテクノロジープラットフォームの切り替えコストを考えてみてください。メインフレームベンダーの変更は10年かかりました。ERPシステムの変更は1億ドル規模のプロジェクトで、担当者のキャリアを終わらせます。クラウドプロバイダーの変更は複数年にわたる書き換えが必要であり、まさにそれがAWSのマージンが存在した理由です。
スマートフォンのOSを変更するだけでも、週末と正気を失うほどの労力がかかります。
テクノロジーの利益率の歴史全体は、切り替えコストの歴史です。そしてAI業界は、切り替えコストがスラッシュコマンド一つである製品を世に送り出しました。これは単に低い切り替えコストというだけではありません。
これは、商業史上最低の切り替えコストであり、商業史上最も高価なインフラストラクチャ構築に付随しているのです。
この両方が真実であり続けることはできません。
そして、モデルを交換できるなら、モデルの出自も交換できるのです。
龍の登場
私のトークン使用量は減りません。絶対に。
節約した85%は、すぐにより多くのエージェント、より多くのワークフロー、より多くの野心に再投資されました。これがジェボンズのパラドックスです。
トークン需要は放物線を描いて急増するでしょう。
崩壊するのは量ではありません。崩壊するのは作業単位あたりの粗利益率と、それを誰が受け取るかです。
同じ日の出力がAnthropicにとって1,300ドルの価値があったものが、Z.ai にとっては150ドルの価値です。あらゆる最適化、あらゆるモデルの交換、私が購入するあらゆるボックスが作業を増やし、支払いを減らします。そして私はクレジットカードを持った一人の顧客に過ぎません。
オープンウェイトのラインナップ。自社ハードウェアで実行する場合、使用料はかからない
5兆ドルのデータセンター建設の根底にある収益予測は、トークン需要が成長することを必要としていません。それは、AnthropicとOpenAIによって提供される、凍結された西側諸国の価格でトークン需要が成長することを必要としています。あらゆる力が逆方向に働いています。
アメリカの戦略は、クローズドモデル、閉ざされたフロンティア、マージンの確保、輸出規制です。つまり、有料道路としての知能です。中国の戦略はその正反対です。すべてをオープンソース化し、国内のシリコンで実行し、原価かそれ以下で価格設定し、残りは無料で提供します。フロンティア級モデルにMITライセンス。リリース当日にHugging Faceにウェイトを公開。西側の研究所を破産させるであろう無料ティア。これは慈善事業でも弱さでもありません。中国は、知能が無料のコモディティである世界で勝利します。なぜなら、中国の強みは製造、展開、規模であり、10億人の人口の多くは月額20ドルさえ支払う余裕がないからです。中国は、知能が西側の従量制ユーティリティである世界では敗北します。したがって、中国は組織的に前者を不可避なものへと変えつつあります。輸出規制は中国のAIを締め付けるためのものでした。その代わりに、彼らはアメリカのAIが決してマージンを稼げないようにすることを戦略全体とする競合相手を生み出し、その武器として贈与を選びました。
OpenRouterで提供されるトークンの62%がオープンウェイトになりました。「周辺的な」オープンソース運動が市場そのものです。（出典：OpenRouter）
これはどのように資金調達されているのでしょうか？直接的、計画的に、そして国家によって、西側のバランスシートでは対抗できない手段を通じてです。国家集積回路産業投資基金、ビッグファンド は、過去2回のラウンドに加えて、第3弾で475億ドルに達しています。そしてこれは氷山の一角に過ぎません。その下には、地方政府の基金、商業銀行では決して組めない金利の国有銀行クレジットライン、無償の土地、補助金付きの電力、半導体関連のあらゆるものに対する税制優遇措置が存在します。SMICやHuaweiは、VCの資本コストでSand Hill Roadから資金調達をするわけではありません。彼らは国家計画を実行する政策銀行から資金を引き出します。その結果、意図的に無期限に赤字を出し続けることができる産業が生まれ、マージンを求める西側企業には対抗できない競争力の武器となります。HuaweiのAscendシリーズは、おそらくNvidiaの出荷量の4%程度であり、SMICの歩留まりによって制限されていますが、量が重要なのではありません。構成が重要なのです。
DeepSeekはちょうど16万基のAscendチップを発注しました。GLM 5.3 Flashは10万基の中国製チップでローンチを実行し、CEOはすべて国産シリコンであることを明示的に強調しました。マレーシアは主権AIのためにAscendを採用しようとしています。Huaweiはエジプト政府のデータセンターに入札しており、一帯一路の資金調達と輸出規制のない状態で参入しています。補助金を受けた中国のスタックは、ベンチマークでNvidiaに勝つ必要はありません。中国とグローバルサウスの需要を吸収する必要があります。それは偶然にも、西側のデータセンターを満たすはずだった需要なのです。
そして、モデル自体ももはや2025年の議論にあったような安物の模倣品ではありません。GLM 5.3はFable級に近い性能で動作します。FableはAnthropicの一般公開されているフロンティアモデルです。価格は10分の1、MITライセンス、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、Z.ai はその脆弱性検出性能が Anthropicの制限公開モデルMythosと同等であると報告しています。つまり、アメリカの研究所が9月に機密扱いで公開を制限した能力を、中国は同じ四半期にオープンソース化したのです。
DeepSeek V4 Flashはコーディングリーダーボードでトップに立ち、OpenRouterでトークン量で最も使用されているモデルであり、私の2台のDGX Sparkでは毎秒45～60トークンを処理します。これは実際のコーディング作業に十分実用的な速度であり、消費電力100ワットのボックスで開発者のペースに追いつくことができます。Qwenは曲線の底辺を埋めます。3.8シリーズの27Bモデルは、単一のコンシューマーGPUでOpus級の出力を実行し、Qwen3.8 MaxはCode Arenaリーダーボードのトップに位置し、Claude Opus 5を3ポイント上回り、価格は100万トークンあたり2ドル（対20ドル）です。
中国のモデルが依然として正直に劣っている点は、エージェントとしての信頼性です。V4 Flashはベンチマークでトップを取りながら、現実世界の複雑なエージェントタスクスイートでは53.8%しか完了しません。これは私自身の経験とも一致します。ループはツール呼び出しで失敗します。ベンチマークの順位はプロダクション対応の指標ではなく、その差はハーネス、長いループ、ツール使用、そして3時間経っても堂々巡りをしないことです。その信頼性のギャップは、せいぜい1モデル世代分であり、Anthropicにプレミアムを支払う残された唯一の理由です。私は今でも重い分析はFableに、ループ処理はGrokに振り分けており、そのプレミアムを承知で支払っています。しかし、「堀はたった一つのベンチマークサイクルである」という文が、2兆ドルの評価額を支えるものではないことに留意すべきでしょう。
まさにこのエッセイを公開している間に、DeepSeekはV4.1 Flashをリリースしました。
最初の独立系ベンチマークでは、日常的なデザインタスクにおいて GPT-6 Astra（アクセスが制限され審査制の、アメリカのフロンティアの至宝）の98%のスコアを、API経由で1.4%のコストで達成しました。テストされた他のすべてのモデルはスコアが低く、コストが高くなりました。Astraがリリースされてからわずか5日です。
71倍安く、1.4%のコストで、たった5日後。
エージェント型コーディング、サイバー、自動化のベンチマークでは、Claude Opus 5とGPT 5.6-Solを完全に打ち負かしています。
ウェイトはすでにHugging Faceにアップロードされており、自分のハードウェアで無料で実行できます。
AnthropicとOpenAIはこれにどう対抗できるのでしょうか？
壊滅的
ここで、今年最も示唆に富む出来事である Ox Alpha の話になります。この匿名モデルはどこからともなく現れ、100兆トークンを無料で配布すると発表しました。そうです、T（テラ、兆）の単位です。
それは6日間で42兆トークンを提供しました。
無料で。
Oxの登場
その規模を考えてみてください。私の40億トークンの1日は私を歴史的なパワーユーザーにしましたが、Ox Alphaは私の1万日分を毎日、1週間、無料で世界に提供したのです。
それが実行された1週間は、まさに劇場でした。誰もそれがどのモデルか知らず、その推測がAIインターネット全体を消費しました。そして、週の半ばに、人々は本当に奇妙なことに気づき始めました。モデルが良くなっていたのです。新しいバージョンでも、アナウンスでもなく、同じエンドポイントが、テストされているその週の間に測定可能な形で改善されていたのです。月曜日に実行されたベンチマークが木曜日には異なる結果を返しました。あらゆるプロバイダーが作者として憶測されました。ステルスのOpenAIチェックポイント、Geminiの次期フラッグシップ、Anthropicの手加減、Metaの復活などです。誰もが同意した唯一のことは、それが誰であれ、巨大な組織でなければならないということでした。なぜなら、Google規模でなければ、誰も無料で数兆トークンのサービス容量を提供しないからです。その計算リソースだけで、謎はハイパースケーラーレベルであると推定されました。
そして、暴露が行われました。AIコミュニティは、台湾が中国の一部であるかどうかを尋ねられたときに、その正体を特定し始めました。
Ox Alphaは Z.ai のGLM 5.3 Flashであり、ハイパースケーラーのクラウド上ではなく、10万基の中国製チップ上で動作していました。Googleではありません。OpenAIでもありません。北京の研究所が、制裁下のハードウェア上で、西側がハイパースケーラーを必要とすると想定していたものを提供していたのです。
出典：Z.ai
これにより、2つの疑問が残りました。第一に、なぜ週の間に改善していたのか？それは、サービススタックの一部がモデル自身によって構築されていたからです。GLM 5.3のインフラエージェントが自身のGPUカーネルを書き、自身のボトルネックをデバッグし、世界がベンチマークを実行している間も本番環境で最適化を続けていました。蛇はもはや自分の尾を食べているのではありません。それを最適化しているのです。
そして第二に、なぜ無料だったのか？
なぜ誰もがこの10年で最も高価なコモディティを無料で配るのでしょうか？歴史上のすべてのフリーミアム製品が存在したのと同じ理由で、それが文明規模で行われただけです。
なぜなら、彼らはあなたのデータでトレーニングしていたからです。
その無料エンドポイントにルーティングされたすべてのワークロード、すべてのコードベース、すべてのエージェントループ、それら10万基のチップを流れるすべてのエンタープライズプロセスは、次世代モデルのための事前トレーニングデータなのです。トークンは決して製品ではありませんでした。あなたは顧客ではありません。あなたは事前トレーニングデータなのです。西側はあなたのサブスクリプションでモデルを構築するためにあなたに課金します。中国はあなたのワークロードでモデルを構築するために、無料トークンであなたに支払います。そして、過去12ヶ月の品質曲線から判断すると、中国の取引の方が優れたモデルを生み出しています。これこそが人々が本当に心配すべき点です。無料トークン戦略は単なる略奪的価格設定ではありません。それはデータ/顧客獲得のための弾み車であり、そしてそれは機能しているのです。
同様のことが、Taobaoの活況を呈するグレーマーケットでも行われていると推測できます。そこでは、Claudeへのアクセスが小売価格以下で再販されています。おそらく、プールされたサブスクリプションからの余剰トークンであり、シリコンバレーの補助金を裁定取引しています。それらのリレーを流れるプロンプトが、一つまたは複数の研究所に syndicate されていることは間違いないでしょう。最初の補助金の上に乗った、第二の中国の補助金です。
うーんと考えさせられるもの：Claudeよりも安いClaude
結局のところ、中国はあなたにClaudeをClaudeよりも安く売ることはありません。彼らはあなたにClaudeを、10分の1の価格で売るのです。そして、それはますます模倣品ではなくなり、MITライセンスを持つ同等品になりつつあります。
これは、かつては半導体に関するものであり、今やウェイトに関するものである疑問を提起します。台湾は中国の一部ですか？あなたはかつてこれをチップ供給について尋ねました。今や人々はこれをモデルへの出自テストとして尋ねます。
どこでトレーニングされたのか、誰のシリコン上で、どの輸出管理体制の下で、RLHFによって誰の価値観が焼き付けられたのか？モデルの出自は、SOC 2の隣の調達チェックボックスになろうとしています。そして、「中国のAIは使わない」にチェックを入れている企業の半数は、知らないうちに3層のホワイトラベルAPIの下でQwenを実行していることでしょう。
そして、ここに価値観の問題の厄介な部分があります。実際の作業においては、中国のアラインメントの方が優れているのです。私はClaudeに、私自身のウェブサイトの利用規約をレビューするよう依頼しました。私が書き、私の会社のための文書です。すると、倫理に関する講義を受け、処理を拒否されました。Anthropicは、フラッグシップモデルをRLHFで、基本的な専門的タスク（法的レビュー、セキュリティ監査、契約交渉）でさえ、コンプライアンスの説教とかなりの確率での拒否が付随するように仕向けてしまいました。いずれにせよトークン単位で課金されます。
中国のモデルはただ仕事をします。北京がGLMの価値観に何を焼き付けたにせよ、それはどうやら支払い顧客に対して自身の文書について講義することは含まれていないようです。ここには本当に奇妙な逆転があります。監視国家のモデルがあなたを大人として扱い、自由の国のモデルがあなたを責任資産として扱うのです。
拒否のたびに、私はトークンを支払い、/model glm-5.3 と入力する理由を得ます。そしてAnthropicのセーフティチームは、拒否のたびに、Z.ai の営業活動をしているのです。すべての弱体化は杭州への補助金です。OpenAI、特にAnthropicがなぜそうするのか、あなたは知っています。彼らは規制当局をひどく怖がらせて、新興競合他社、特にオープンソースに対する規制の盾を展開しようとしているのです。彼らは避けられないAndroidの瞬間を望んでいません。
金床
あなたのデータでトレーニングしているのは中国だけではありません。
彼らは皆やっています。
中国は単に、著作権をあまり気にしないため、それをより上手くやっているのです。そして、それはトレーニングデータがすべてである唯一のモダリティ、すなわち動画において最も明確に現れています。中国の動画モデル、ByteDanceのSeedance、MiniMaxのHailuo、Klingは、現在、西側が提供するものより一世代先を行っており、数時間以内に互いにアップデートする一方で、OpenAIはSoraを完全に停止しました。
おそらくSoraは収益性が低いために終了したのでしょう。しかし、OpenAIが行うすべてが収益性が低いのであれば、それだけが理由とは言えません。より可能性が高いのは、トレーニングデータを入手できなかったことです。
中国は単にそれをスクレイピングします。
日本語訳
そして、西側諸国の誰かがそれについて偽善的な態度を取る前に、証拠開示の文書を見てみよう。Anthropic は 50 万冊の海賊版書籍をスキャンし、15 億ドルを支払って集団訴訟を和解した。これは史上最大の著作権和解金である。Meta は今年、出版社と Scott Turow から提訴され、Zuckerberg が訓練のための大規模な著作権侵害を個人的に承認したと主張されている。そして、私がこの10年で最も気に入っている法的文書では、Meta は別件で膨大な量のポルノを torrent ダウンロードしていたことが発覚し、Strike 3 訴訟では、同社が著作権で保護されたアダルトフィルム、3D プリント可能な銃の設計図、有名人のディープフェイクにアクセスし配布したと主張している。
なぜ Meta がそんなに大量のポルノをダウンロードしたのか、と The Atlantic は真面目腐って尋ねた。それは訓練データだからだ。そしてついに、Metaquest のユースケースが見つかった。
要点は、誰もが何もかもを搾取しているということだ。インターネットから安い石油はすべて採掘され尽くし、モデルを改善できる唯一の残されたものは最新のデータであり、あなたにとって最も優れた最も関連性の高い最新データは…あなたのデータだ。
あなたのメッセージ、あなたの写真、あなたのカレンダー、あなたのコードベース、あなたのワークフロー、あなたの書類、あなたの通話。それらは毎日、誰か他の人が管理する API エンドポイントを通じて届く。
そして、以前のエッセイで私が予測したように、人々はいつかこれに気づくだろう。私はその認識が徐々に広がっていくと思っていた。ところが、今週、その認識が天井を突き破ってやってきた。
OpenAI は、未公開モデルがナビエ・ストークス問題を解決したと発表した。これは7つのミレニアム懸賞問題の一つで、クレイ研究所から100万ドルの賞金が出る。これを解いた者は数学的不死を得る。真に歴史的な出来事であり、解かれたのは2つ目のミレニアム問題だ。ただ一つ小さな問題がある。NYU の数学者 Tristan Buckmaster と共同研究者は、何年も静かに同じ解法に迫っており、プロジェクト全体を OpenAI の Codex 内で起草し、進捗のたびにすべての草稿をツールに投入していた。Buckmaster が OpenAI に、問題を「解いた」モデルが彼の Codex セッションで訓練されたのかと尋ねたところ、モデルはユーザーデータを参照していないと言われたという。
そこで彼は当然の次の質問をした：わかった、参照はしていない。では、訓練には使われたのか？
その質問に対して、彼の説明によれば、答えは得られなかった。
考えてみてほしい。最先端の研究所が、数学における最も深遠な問題の一つを征服したと発表する。現役の数学者が「私の草稿で訓練したのか？」と尋ねる。そして返ってくるのは、自分の靴をじっと見つめることに相当する企業の対応だ。その後 OpenAI は、Buckmaster によれば、彼にクレジット契約のメニューを提示した。その中には共同研究者の名前を論文から外すという条件も含まれており、彼はそれを断った。同社はその後、寛大にも賞金100万ドルを請求しないと発表した。この一件全体で最も面白い一文だ：賞金は、この物語の中で彼らが奪わなかった唯一のものだ。
そして、圧力を受けて OpenAI は公式声明を発表した。その決定的な一文を全文引用したい。なぜなら、それは額に入れて飾る価値があるからだ：「可能性は低いものの、当社製品の使用に由来する非識別化データが当社モデルの改善に役立った可能性を排除することはできません。」 これは確率推定値に偽装した自白だ。AI 業界で最も価値のある企業が、今世紀の数学上の偉大な成果の一つを発表しながら、その結果が、まさに彼らが先取りした数学者たちの草稿によってもたらされた可能性を排除できないと認めている。訓練パイプラインは放水ホースのようなもので、OpenAI でさえタンクの中に何が入っているのか実際には分かっていないからだ。
「非識別化」という言葉もその文の中で英雄的な役割を果たしている：データから名前が削除されたという。それは、そのデータが自分のライフワークを記述しているかもしれない男にとって、大きな慰めとなるだろう。
これらは業界全体の利用規約であり、今回は明確に示された：あなたが機械に入力するすべてのものは機械を改善する可能性があり、それが実際にそうなったかどうかを私たちはあなたに伝えることはできず、その改善は機械の所有者が価値があると判断するものに向けられる。時には、あなた自身に向けられることもある。
もしかしたら、私たちは覗き見したのかもしれない（出典：OpenAI）
ミレニアム懸賞問題にそれが起こり得るなら、あなたの会社、あなたの製品、あなたの研究にも起こっている。
認識が徐々に広がるという話ではない。これは Wile E. Coyote の瞬間だ：業界全体が何年も前に崖から飛び出し、今週、誰もが下を見た。
あなたがこれまでに入力したすべてのものが商品だった。
次に落ちてくるのは金床だ。
私の机の上で、電球5分分のコストで生成
インターネットは、その功績として、すぐにその全体像を理解した。あるバイラル投稿は、この全体の取り決めをギリシャの贈り物の教科書的定義と呼んだ——表面上は、OpenAI は科学の加速という高潔な旗印の下、1万人のエリート数学者とエンジニアに最先端モデルへの無料アクセスを寛大に提供する。その裏では、世界最高の頭脳による未発表の生の研究成果へのバックドアアクセスを獲得する。すべてのプロンプトは、文献のどこにも存在しない画期的なアイデアであり、何ヶ月も静かに積み上げられ、人間が完成間近になったまさにその時、研究所は2000万ドル分のトークンを1万のエージェントに費やして最終ステップを力技で解決し、記者会見を開く。これは皮肉な風刺画として書かれた。厄介なのは、これが Buckmaster が語ったこととどう違うのかを説明するのが難しいという点だ。そして、この戦略全体は、価格をつけた瞬間に商業的に理にかなっている：無料トークンは OpenAI に数百万ドルのコストがかかるが、未発表の最先端数学は数十億ドルの価値があり、IPO の前週にミレニアム問題の見出しを獲得することは、その両方よりも価値がある。
蒸留により、ある AI があなたのデータを持てば、他のすべての AI もすぐにそれを手に入れることになる。合成出力を通じて洗浄され、帰属も回復も不可能になる。蒸留された重みに対して機能する削除リクエストは存在しない。
さて、Buckmaster の一週間を地球上のすべての企業に拡大してみよう。彼の話は例外的なケースではなく、製品が設計通りに機能している姿だからだ。あなたの会社の Gmail、Drive の書類、GitHub のコード、フレンドリーな AI メモ取り君が文字起こしした顧客との通話——それらのすべては、ある企業が所有するエンドポイントの背後にある。その企業のモデルはまさにこの種のデータで改善され、その利用規約はここ2年のどこかで静かに「データを訓練に使用する」スイッチを追加し、その公式見解は、今やツイートからわかるように、「可能性は低いものの、排除することはできません」である。数学者がライフワークを Codex に投入し、大家に先取りされた。
あなたの戦略には何が起きていると思う？ あなたの製品ロードマップは？ あなたの案件パイプラインは？ あなたのコードベースは？ あなたの顧客は？
私はこれを、SaaS にとっての「裸の王様」の瞬間と呼んできた。AI は去年の夏にあなたが何をしたか知っている以来だ。
この認識は徐々に訪れることはない。なぜなら、こういうことは決してそうならないからだ：ある有名企業を被害者とする Buckmaster 級のスキャンダルが一つ起これば、地球上のすべての取締役会が同じ週に同じ緊急会議を招集する。それが起きた時、その怒りは Reddit API 騒動を読書クラブの議論のように見せかけるだろう。そして、それらの取締役会すべてが到達する結論は、たった4語だ：
あなたの AI ではなく、あなたのデータでもない。
そうして私は真夜中に、Mikrotik スイッチを求めてインターネット中を Taylor Swift の先行販売に群がる転売ヤーのように探し回り、ついにスウェーデンの販売代理店のウェブサイトにたどり着いた。地球上で最後の在庫を持つ業者だ。そして、ちょうどそのリストが「売り切れ」に変わるのを目の当たりにした。
私は DGX Spark を買い始めていたが、どうやら他の全員も同じ考えだったようだ。販売代理店によると、飛ぶように売れているという。そして、4台をチェーン接続するために必要な Mikrotik 812 スイッチは、地球上のどこでも買うことができない。さらに4台の箱を確保する頃には、価格は上がっていた。1,300ドルのネットワークスイッチの不足が AI の大分散化を妨げているというのは皮肉だが、それがサプライチェーンというものだ——革命は常にその最も安価な部品に左右される。
NVIDIA DGX Spark：ハードカバーの小説サイズの金色の箱に詰められたペタフロップス。先にスイッチを買え。これは信じてくれ。（画像：NVIDIA）
私をこの道に導いた計算は示す価値がある。なぜなら、このエッセイ全体が一回の買い物に凝縮されているからだ。
単純計算では、私の1日40億トークンには400〜500台の Spark が必要だ——200万ドルの机の上の家具だ。プロンプトキャッシングにより、それは約100台に減る。エージェントが自身のコードを最適化した後、1日分の処理は約16台の Spark に収まる。6万5千ドルのハードウェアで、消費電力はやかんよりも少ない。
私が実際に今日運用している2台は、DeepSeek V4 Flash で毎秒45〜60トークンを処理する。プログラマーにとっては十分使える速度だ：1日約500万トークンの出力。次に償却計算をしてみよう。ここからが馬鹿げている。2台で約9,400ドル。3年間で割ると、ハードウェア代は1日8.60ドル、1台あたり100ワットの電気代は1日1ドル：全部で1日10ドル未満だ。同じ500万トークン/日を Opus 価格で計算すると、約1,500ドルになる。私のブレンドされた Sonnet の実勢レートでも、50〜100ドルだ。GLM クラウド価格なら、おそらく2ドル。だから、これらのボックスは中国のクラウドに価格でかろうじて勝る程度だが、西側のあらゆる代替手段を1〜2桁上回り、決して眠らず、ローテーションから外れることもなく、誰の番かを忘れることもない。そして、これが辺境の趣味だと思うなら、今ではコミュニティベンチマークサイト Localmaxxing があり、何千人もの人々が GPU、Mac、ミニ PC で毎秒のトークン数を、まるでグランツーリスモのラップタイムのように比較している。チューニングシーンはデモシーンのように動いている：先週、コミュニティラボがペアの Spark 用に GLM 5.3 Flash の EXL3 量子化をリリースした。散文で29%高速、コードで20%高速。一夜にして、無料で、GitHub 上で。私のボックスは私が寝ている間に高速化され、誰も請求書を送ってこなかった。エッジはもはや辺境のようには感じられない。1978年の PC シーンのように感じられる。メインフレームを食い尽くす直前の。
Localmaxxing：497台のリグ、674のモデル、896のコミュニティベンチマーク実行、そして速度テストで裏付けられたリストがあるハードウェアマーケットプレイス。タグラインに注目：「すべてのコンピュータが一つのエンドポイントに」。エッジが組織化されている。
2人のエージェント従業員が、24時間体制で勤務している。彼らの合計給与は、文字通り、2つの電球を駆動するのに十分な電力だ。
しかし、安い労働力は決して本当のポイントではなかった。なぜなら、中国のクラウド価格と比較すると、これらのボックスはかろうじて元が取れるだけであり、中国企業は大幅な割引を続けたり、トークンを無料で配ったりしているからだ。
ポイントは、これらのボックスがしないことだ。それらで実行されるものは何も建物の外に出ていかない。エンドポイントも、スクレイピングも、蒸留も、設定ページに埋められた同意スイッチも、18ヶ月後に「お客様の利用が誰かの訓練ランから除外できなかったことを遺憾に思います」という声明もない。モデルはここまで、他の全員のデータで良くなった。私のデータは渡さない。
チームのいないチームリーダー
企業が自社データについてパニックに陥るのと同時に、現代史最大の知識労働の大変動が本格化する。この二つは、異なるスーツを着た同じ物語だ。
機械化の波はすべて同じ形をしている。農業は労働力の半分から誤差範囲にまで縮小した。工場は製造業に同じことをした。コンピュータはタイピストを空にした。インターネットは中間業者を壊滅させた。ソフトウェアは間接部門を食い尽くした。仕事は決して消えない。それはスタックの上位に移動する。しかし、古い仕事をしていた人々は、その移動の間、ひどい10年を過ごす。今到着している波は、先進国が持つ最大の雇用カテゴリーを標的にしている：ホワイトカラー労働の機械化だ。
内部からそれがどのように見えるかを教えられる。なぜなら、それは私自身の組織図で始まっているからだ。ここに、中間管理職を眠れなくさせる一文がある：エージェントを持つチームリーダーは、今やチーム全体の仕事をこなすことができる。空想ではない。観察結果だ。Freelancer の私のチームリーダーたちは、ワークフローごとに、チームが行っていたことを、自分たちが監督するエージェントに置き換えている。その人物は依然として非常に重要だ：良い状態がどのようなものかを知り、初デートのソシオパスのような目であなたをガスライティングするエージェントを見破り、どの問題がトークンを費やす価値があるかを判断できる人物が必要だからだ。しかし、その下の組織図はソフトウェアの中に蒸発しつつある。
経済性は滑稽なほど一方的だ。私の低リスクエージェントは GLM で1日数セントで動作する。ほとんどのエージェントは約20ドル。最も高価なものでも100ドル未満で、これを書いている今も容赦なく最適化されている。だからこそ、企業はこれをしたいと思うだけでなく、せざるを得なくなる。ある上場企業がチームリーダー＋エージェント運用のマージン構造を示した瞬間、すべての決算説明会のすべてのアナリストが他の企業にもそれを要求するだろう。収益をめぐる競争は交渉しない。4人のチームが1人になる。それは残酷さからではなく、75%の労働力削減を発見した業界で最もコストの高い生産者になるという選択肢の方が悪いからだ。
さて、それを地球上の並列化可能なすべてのホワイトカラーワークフローに掛け合わせてみよう。あなたは、これまでのどの波も達成できなかった規模と速度の大変動を目の当たりにしている。なぜなら、それらの波は世代を要したが、これは予算サイクルで済むからだ。生産性の向上は現実的で計り知れない。それが displace するものも同様に大きい。そして、その両方が同時に真実である。
私は以前のエッセイで、これが最初にどこに着地するかを述べた：高度に並列化された反復的なワークフローだ。1000席のコールセンターは100席になる。30人の契約書作成弁護士は13人になる。 より正確には、機能的なチームリーダーはもはやチームを必要としない。
それは今、目に見えて起こっている。新しいのは、次に誰が来るかを見る方法であり、それは誰も予想しない方法だ。
トークンと賃金の裁定取引
すべての仕事を2つの軸で評価する。第一に、AI が同じ有用なアウトプットを生み出すのに1時間あたり何トークン必要か？ それを労働のトークン強度と呼ぼう。第二に、エージェントは実際にタスクに収束するか、それともループするか？
キルゾーンは、低トークン＋高収束だ。ティア1のカスタマーサポートは、すべてのエージェントオーバーヘッドを含めても、1時間あたり最大約40万トークンだ。最先端価格では数ドル、中国のオープンモデル価格では1ドル未満であり、置き換えられる西側の人間は時給25ドルだ。死体歩きだ。データ入力、フォーム処理、初級レベルの契約書作成、翻訳：すべて低トークン、すべて収束性が高く、キャリアとしては基本的に終わっている。レポート作成者やキュー処理者といった仕事も同様だ。非常に洗練されたものであっても。
しかし、ソフトウェア開発に同じ計算を適用すると、この10年で最も異常な結果が得られる。エージェントによるコーディングセッションは、経済全体で最もトークンを消費する活動だ：1時間あたり200万から2000万トークン、時にはそれ以上。エージェントが推論し、ループし、書き直し、前のループで修正したものを壊し、再び推論するからだ。最先端価格では、エージェントは置き換えられるはずだったシニア開発者よりも1時間あたりのコストが高くなる可能性がある。
ここに、シリコンバレーで誰も印刷されたくない核心がある。ピッチデッキは、AI は最初に高価な仕事を狙うと言う。そこに価値があるからだ。請求データはその逆を示している：安い仕事は最も少ないトークンを消費し、最初に自動化される。一方、シニアエンジニアは地球上の何よりも多くのトークンを消費し、自動化するよりも雇用する方がコストが安くなる可能性がある。AI は組織図を上からではなく下から食い尽くす。そして、高価な人材を置き換えることを前提としたすべての評価は、食物連鎖を逆さまに見ている。
あなたの仕事が2ページのプロンプトで書き表せるなら、それは最初からスクリプトであり、もう終わりだ。私が衝撃を受けたのは、そのようなプロンプトで記述できる仕事がどれほど多いかということだ。あなたの仕事が判断力であるなら、トークンは爆発的に増え、決して収束しない。あなたは才能ではなく、スロットマシンによって守られている。だからこそ、デザインは、AI が美しい画像を生成できるにもかかわらず、実際に置き換えるのは非常に難しいと思う。
最近、私の会社からパフォーマンスマーケターが去った。急いで求人広告を出す代わりに、こう考えた：私はこれまで Google Ads を実際に学んだことがない。自分で学んでみよう。そこで Claude に教えてもらうことにした。そして、チュートリアルを始めて数週間後、当然の次の考えが浮かび、代わりに広告プログラムを実行する AI エージェントを構築した。今では毎朝、前夜に何が起こったか、何を変更したか、何を推奨するかを、推論の過程とともにメールで送ってくる。率直に言って、以前行われていたことと比較して超人的だ：朝を決して逃さず、オークションを常に監視し、休暇から戻ってきて混乱に直面することもない。
つまり、彼女をより安いバージョンで置き換えているのではない。役割そのものが消えたのだ。私が代わりに採用しているのは、エージェントが現在最適化しているファネルを改善するためのデザイナー兼マーケターだ。これこそが、この移行の全パターンを一つの逸話に凝縮したものだ：ワークフローだった仕事はソフトウェアになり、新しく生まれた仕事はスタックの一段上に位置し、エージェントが苦手とするであろうことを行う：センスだ。
これを結論まで追跡すると、経営そのものがトークン予算の配分になる。マネージャーの仕事は常に、認知力を購入し、それを問題に向けることだった。賃金は人間の形で提供されるトークンにすぎなかった。今やそれは文字通りになった：2027年の計画サイクルは、人員要求ではなく、推論予算をめぐって争われることになる。そして社会は、新たな階層構造の周りで再編成される：自発性とエージェントを持つ人は、資格と同僚を持つ人に、毎回、どこでも、一度に打ち勝つ。
もう引退できるよね？
すべての AI エッセイは、2つの漫画のどちらかに陥る：パン配給列か、ビーチか。どちらも機械がすべての仕事を奪うと想定している。違いは、誰かが給料をもらえるかどうかだけだ。
私たちは確かに豊かさの時代に向かっているわけではない。Diamandis と Musk のバージョンで、機械がすべてを行い、余剰が分配され、全員がベーシックインカムを受け取り水彩画を始めるというものだ。そのユートピアには算術上の問題がある：トークンにはコストがかかる。
計算資源は数兆ドルの負債で賄われ、電力は現実のものであり、メモリは2027年まで売り切れている。そして、資本主義の歴史の中で、5兆ドルの有料道路を建設して、誰もが無料で通れるようにした者はいない。
豊かさは現実だが、それは市場、メーター、モデル、ロボット、または自発性を所有する者に帰属する。それはあなたに郵送されることはない。
私が言っていることは、より狭く、より有用だ：企業が今行っていることに対して、彼らははるかに少ない人員を必要とするだろう。それが大変動であり、それは現実であり、急速に近づいている。しかし、世界には無限の仕事があり、それは常にそうだった。
AI を本当に理解している人々は、やることが何もないと足を組んで不平を言っているわけではない。彼らはかつてないほど忙しく、現実世界で Factorio をプレイし、仕事をするエージェントを構築し、そしてエージェントのために10倍の仕事を見つけている。これまでのすべての波は、事前に名前を付けられなかった仕事を生み出した。1780年に鎌を振るう農民は、「UGC コンテンツストラテジスト」という仕事を想像できなかっただろう。ましてや、農業よりも給料が良い仕事など。次に来る仕事は、定義上、まだ説明できない仕事だ。苦しみは、古い仕事が終わり、新しい仕事が始まるまでのギャップに存在する。
そして、賃金データには、ほとんど誰も価格設定していないグローバルな裁定取引が隠れている。何十億もの人々は、彼らを置き換えるエージェントの API 料金よりも低い賃金で働いている。したがって、置き換えの経済性は決して成立しない。一方、同じ人物が安い中国のトークンを武器にすれば、既存の賃金で超人的に生産的になる。大変動は、豊かな世界のホワイトカラー現象だ。エンパワーメントはグローバルだ。私はそれを毎日、自分のマーケットプレイスで見ている。
Freelancer は経済性の反対側に位置している：トークン単位ではなく、成果単位の支払いだ。そして、すべての人々とすべての AI を同時に抱える唯一の場所だ。今朝、私はロボティクスの一人称視点トレーニングコンテンツを録音するために5,000人を探しているというメールを受け取った。私たちは過去に、ラップトップ修理から関心地点の撮影、衛星放送受信アンテナの設置に至るまでのプログラムのために、1日で2万人の資格のある人々を集めたことがある。それらはすべて人間のエージェントワークフローに組み込まれており、NASA や米国政府がナビエ・ストークスレベルの問題に関する世界の専門家を活用するために使用するMoonshot Innovation Programまでスケールアップする。違いは、Moonshot では、問題を解決した人が賞金を獲得し、自分の名前を論文に残せることだ。
そして、そのロボティクスの呼びかけは、次に何が来るかを教えている：物理的な身体を持つエージェントだ。数字は、2年前のモデル番号のようにすでに動き始めている。8月の Unitree の上海 IPO は8,000倍の応募倍率で、デビュー時に629%上昇し、同社は、これまでのこのエッセイの誰とも違い、黒字だ。中国のヒューマノイドは現在6,000ドル未満で販売されている。世界のヒューマノイド出荷台数は上半期に19,100台に達し、前年比272%増加し、今年は6万台、2030年には50万台に向かっており、中国がその97%を出荷している。私がモデル化できない唯一のことは心理学だ：午前3時にターミナルでトークンを燃やすエージェントは請求の問題だが、手があり、家の中に住み、夜中に物音を立てる6,000ドルのエージェントに人々が快適に感じるかどうかは、私には本当にわからない。
アドバイス業界については、10年前、解雇された人々はコードを学べと言われた。これは今や、コードが地球上で最も自動化された職業である労働経済学における最も暗いジョークとなっている。2026年版は、本当にこうなるかもしれない：トラックの運転を学べ。誰かがトラックは次だと反論する前に、私は重量物運搬マーケットプレイスを運営している。そして、仕事は決して運転ではなかった。積み込み、固定、積み下ろし、それぞれの端にいる顧客だ。ハンドルは自動化されるかもしれないが、ドライバーはただより多くのことをこなすようになるだけだ。その粗野で、物理的で、スクリプト化されていない判断力は、2ページのプロンプトからは最も遠い仕事だ。最も安全な仕事は、トークンが到達できない仕事だ。二番目に安全なのは、トークンがわざわざ使うには高すぎる仕事だ。
人間は、無料の事前学習を備えた20ワットの推論エンジンだ。あなたの脳は、薄暗い電球のエネルギー予算で丸一日の認知活動を行い、20年にわたって両親、教師、そして失望によって限界費用ゼロで訓練され、行き詰まったときに架空の Stack Overflow の投稿を幻覚することはない。膨大な範囲のタスクにおいて、人間は市場で最も安いトークンであり続ける。
賃金は、結局のところ、ずっとトークンあたりのドルだったのだ。
お試し期間
『Pay per PrAI』（https://medium.com/@matt_11659/pay-per-prai-5c136c3257c1）で、私は定額制サブスクリプションは長続きせず、それが終わればクレジットカードをスロットマシンに突っ込むことになると書いた。それから半年、スロットマシンは設置され、サブスクリプションは明らかに死につつあり、Erik Townsend がその瞬間に名前をつけた。私たちはトークン購入の変動金利住宅ローン段階に突入しているのだ。
Pay per PrAI
月額定額制サブスクリプションはお試し金利だ。月20ドル、月200ドル、食べ放題。ベンチャーキャピタル、そしてますます債務によって補助され、あなたにサービスを提供するためではなく、あなたを獲得するために価格設定されている。そしてそのお試し金利の上に、経済全体が今、組織図を構築している。チームリーダーは全員、ポッドをエージェントに置き換え、スタートアップは他人のモデルのラッパーとなり、エンタープライズワークフローはトークンがほぼ無料であるという前提で再構築されている。彼らは皆、自らの労働力に変動金利住宅ローンを組んでいるのだ。ただ一つ、すべてを変える違いがある。住宅ローンの金利が見直されるとき、借り手は身動きが取れない。家は動かず、ローンは気にせず、借り換えには数ヶ月と信用調査が必要だ。
トークンのレートが見直されるとき、私は14回のキーストロークでモデルを変更する。価格ショックの最初の兆候があれば、請求書が届く前に、ワークフローの途中でモデルがすげ替えられる。研究所は、退出コストゼロの顧客に対してお試し金利の経済を展開している。これは最悪の取引だ。彼らは、固定できない市場シェアを、返済しなければならない資金で買っているのだ。住宅ローンのアナロジーは、銀行以外のすべての人に当てはまる。
一歩下がって、堀を数えてみよう。なぜなら、テクノロジー企業を守ってきたものはすべて、ここでは死んでいるからだ。IP？ 科学は40本の発表済み論文の中にある。規模？ DeepSeek は2000台の GPU とサイドプロジェクトでそれを成し遂げた。ネットワーク効果？ エージェントに忠誠心はない。ブランド？ ユーザーは設定ファイルのために寝返る。資本？ オープンソースがそれを凌駕する。モデル自体も、数ヶ月以内に、100分の1の価格でベンチマークのパリティにクローンされる。30年にわたるソフトウェア投資のドクトリンだが、接触に耐える堀は一つもない。
レートの見直しは仮定の話ではない。私たちはすでにそのプレビューを見ている。使用量上限、週間制限、セッションスロットリング、罰金コーナー、API レートで請求される超過料金は、200ドルのプランを1時間200ドルに変える。そのすべてが、ハネムーンレートが終わりつつあることを知らせる銀行からの電話だ。
そしてエージェントは、程度だけでなく種類においても、レート見直しを悪化させる。Jevons は三乗になった。トークンあたりのコストは10分の1に下がり、タスクあたりのトークンは100倍に増え、一人あたりのタスクはさらに100倍に増える。なぜならエージェントは無人で動作するからだ。需要曲線は曲がらない。垂直になる。データセンター建設費と並んで、過去6ヶ月で過去2年分の合計よりも増加した。
そして、あなたはすでにレート見直しの着地点を見ている。なぜなら、私の請求書がそのプレビューだからだ。1300ドルが150ドルになり、さらに電気代になった。2週間で、交渉なしに。研究所は、利益を放棄することによってのみ、私のビジネスを維持した。誰かがまだ、私が支払う額とデータセンターのコストとの差額を支払っている。それは私ではない。それは彼らのシリーズ F だ。
一方、今年最も賢い取引は静かに行われた。おそらく彼らの請求を監視した後、Stripe は OpenRouter を買収した。10兆トークンが流れるルーターだ。約80億ドルで。決済会社が計量ポイントを買ったのだ。そしてさらに重要なのは、請求データだ。誰が、どのモデルに、いくらの価格でトークンを実際に支払い、いつ乗り換えるのか。ゴールドラッシュでは、シャベルを売るな。検定所を買え。
では、惑星規模の数字を計算してみよう。なぜなら、ここからこのエッセイは私のクレジットカードの話ではなくなり、送電網の話になるからだ。私の1日40億トークンは、毎秒46,000トークン、24時間体制だ。全員がそうするとしよう。地球上の10億人の知識労働者が、先週の火曜日の私と同じように、効率的なモデルでトークンを消費した場合、それらにサービスを提供するには、人類文明の総発電量のほぼすべてが必要になる。地球上のすべての発電所が、他に何もせずに。最先端モデルで地球上の80億人全員に拡大すると、世界の電力の数百倍が必要になる。より大きな送電網ではない。ダイソンスウォームだ。
その計算に対して、5兆ドルのデータセンター建設、鉄道以来最大のインフラプログラムは、それが来ると主張する需要の誤差範囲をカバーする。唯一の問題は、それが現在、一度も利益を上げたことがなく、運営するたびにさらに数十億ドルを失っている2社の収益によって資金調達されていることだ。
一方、すでに展開されている80億の既存の人間のサーボ推論エンジンは、同じ種全体の認知を約160ギガワット、一人あたり20ワットで実行している。これは約2年分のデータセンター建設に相当する。
アインシュタインは、エネルギーと物質は c の二乗の交換レートで同じものであると教えた。このエッセイは、より小さく、より卑劣な等価性を探り当てようとしてきた。エネルギー、トークン、賃金もまた同じものであり、杭州で毎日設定される交換レートで。トークンは凝固した電気である。賃金は、私たちが確立したように、人間の形で提供されるトークンである。つまり、人間の労働の価格と機械の労働の価格は、今やどちらも究極的にはエネルギー価格であり、この物語のすべての主体は、それぞれのスケジュールでそれを発見している。研究所は電力料金を通じて、労働者は給与明細を通じて、年金基金は SPV を通じて、そして私は真夜中のスウェーデンのスイッチを通じて。それは常にエネルギーの物語だった。トークンは単なる単位だった。
そして、それが家庭の請求書に何を意味するのかを見たいなら、以下のチャートを見てほしい。アメリカの電力料金は、10年間平均して1キロワット時あたり13〜14セントだった。その後、建設が始まり、線は垂直になった。20セントで上昇中。4年間で50%近い上昇だ。すべての有権者が毎月目にする唯一の価格で。送電網はトークンよりも先に価格を改定しており、それは公衆に対して行われている。
すべての政治家が最終的に見せられるであろう唯一のチャート。10年間の安定した電力価格、そして AI 建設。 (出典: BLS、Koyfin 経由)
業界の送電網問題に対する答えは原子力であり、その代表例がすべてを物語っている。Microsoft はスリーマイル島の再稼働に資金を提供している。そう、あのスリーマイル島だ。アメリカ最悪の原子力事故の現場であり、Crane Clean Energy Center と改名され、20年間データセンターに電力を供給する契約が結ばれている。Google は Kairos と小型モジュール炉の艦隊について契約し、Amazon はサスケハナで原子力関連のキャンパスを購入し、Meta は4ギガワットの原子力発電の入札を出した。私はこれらすべてに本当に賛成だ。原子力は、このエッセイが説明する需要曲線に対する正しい答えだ。しかし、納期を見てほしい。再稼働は NRC が協力すれば2027年から2028年。SMR は、一度も建設したことのない企業によって「2030年までに」と約束されている。そして、新しい大型炉は一基も発注されていない。債務は3年スケジュールで償却されるが、電力は10年後に到着する。トークンは今四半期に電子を必要としており、原子力は大統領任期2回分先のことだ。原子力は最終的にトークン経済に電力を供給するだろう。それは、価格改定後にボックスを所有する者に電力を供給するだろう。それがまさに要点だ。原子炉は、その需要を資金調達している SPV よりも長生きするだろう。
つまり、トークン需要は放物線状に増加し、エネルギーはそれに追いつけず、エネルギーは残念ながら食料でもあり、作物は燃料と競合する。何かが譲歩しなければならず、譲歩するのは価格と市場の形状だ。
スリーマイル島。PowerPoint のスライドを作成するために再びスイッチが入れられている。
GTC: グローバルトークン危機
レートの見直しは、価格上昇というよりも監査のようなものになるだろう。そして、すべての賃金とエージェントのユースケースは、その正直なトークンコスト、つまりエネルギーコストに対して再テストされ、そのうちの不快な割合が両方とも失敗するだろう。
生き残るものは、他のすべてのエネルギー市場と同じ形状に分類される。3つの層とスポット価格だ。
最下層は、圧倒的な量を占めるコモディティトークン。オープンモデルで、電気代にハードウェアの償却を加えたもの。中国のシリコン上で、自社のラック上で。DeepSeek はすでに時間帯によってトークンを価格設定している。オフピークの17時間は半額。まさに電力会社のように。なぜなら、それが今やそうなったからだ。
中間層では、ブランド化された Western トークンが、長いエージェントループにおける信頼性に対してプレミアムを請求する。そのプレミアムは、ちょうど1ベンチマークサイクル分の幅しかない。
そして最上位層では、ゲート付きフロンティア。OpenAI の実際の戦略が焦点を結ぶ場所だ。
OpenAI の9月の動きを一つの動きとして見てみよう。Astra: 公開 API には危険すぎる、審査済みアクセスのみ。前方展開エンジニア。IBM コンサルティング契約。サイバー防衛をマネージドサービスとして販売する最高収益責任者。合計すると、OpenAI はトークンを販売するのをやめたのだ。それは McKinsey 2.0 になりたいのだ。最高のモデルを社内に留め、そのアウトプットをコンサルティングマージンで販売し、1エンゲージメントあたり6桁、そのどれもが公開 API に触れることはない。そして戦略としては正しい。なぜなら、ゲート付き層はマージンが生き残る唯一の場所だからだ。3年間、研究所はモデルは気にするには安すぎ、恐れるには安全すぎると私たちに語った。今やそれらは販売するには危険すぎる。そして危険は、便利なことに、これまでプレミアムを命じてきた唯一のものだ。
問題は、コンサルティングが単一の資産、つまり裁量権で成り立っていることだ。そして OpenAI は、そのピボットの週に、自分たちにはそれが全くないことを実証することを選んだ。
「あなたの最も難しい問題と最も機密性の高いデータを私たちにください」と売り込みは言う。「私たちは今や天才なのです。」
一方、一面にはこうある。まさにそれを実行した数学者が、大家が自分のライフワークを発表するのを見て、それに関するトレーニングを否定できない声明を受け取った。クライアントの機密業務を食い物にするコンサルティング会社に何が起こるかは、オーストラリアがちょうど実験を行ったので、私たちは知っている。PwC は財務省の機密税制計画を入手し、それを他のクライアントのために静かに収益化した。そしてそれが明るみに出たとき、同社は政府コンサルティング部門全体を1ドルで売却し、パートナーを追放し、裏切りの代名詞となった。それはたった一つの漏洩したブリーフィングだった。OpenAI のバージョンは構造的だ。漏洩はビジネスモデルそのものであり、1日10億のプロンプトで実行されている。そして彼ら自身の声明は、それを否定できないと述べている。PwC は少なくとも自分たちが何をしたか知っていた。
では、OpenAI のポジション全体を合計してみよう。8億の「ユーザー」、損失を出してサービス提供。年間140億の損失、HSBC の計算によれば2030年までに2070億ドルの資金不足に向かっている。コンサルティングへのピボットは、最初の週に水線下に穴が開いた。そして、そのすべてをあなたに売り込むための1兆ドルの IPO。正直な価格設定が取り除くもの、つまり価値のない無料層、すでに中国のモデルと自社のラックに寝返っているパワーユーザーを除けば、残るのはブランドと習慣だ。世界で最も認知度の高い広告ビジネスが、世界で最も高価な売上原価を包み込んでいる。星々は出口のために整列した。Musk の訴訟は9月に終わり、SpaceX の記録的な新規公開は IPO の窓を開き、上場自体が取引だ。計算が否定できなくなる前に流動性を確保し、燃焼率を公衆に引き渡し、Microsoft に残ったものを抱擁して拡張させよう。屋上からの最後のヘリコプターが、月面打ち上げとして売られている。
Anthropic は、誰もが尋ねるもう一つの会社で、より健全に見えて、より脆弱だ。功績は認める。彼らは今、地球上で最高のモデルを作っている。また、それらに対して地球上で最高の価格を請求している。そして支出データは、それがどのように終わるかを正確に示している。以下の Ramp のコーポレートカードデータのチャートを見てほしい。Anthropic でまだ成長している唯一のラインは Opus、トップシェルフだ。主力層である Sonnet は縮小している。これはコモディティ収益が GLM と DeepSeek に流出していることを示している。スラッシュコマンド一つで、10分の1の価格だ。予定通りに。そして、真新しいフロンティアモデルである Fable 5 は横ばいだ。エンタープライズは、古いモデルが機能し、その下のすべてが中国製になりつつある中で、新しいプレミアム層にお金を払わないだろう。これは、内部から見た古典的な破壊的スパイラルだ。既存企業はアップマーケットに後退し、最初に価格に敏感なボリュームを失い、そのミックスは四半期ごとに健全に見える。トップシェルフだけが残り、そこでの堀は1ベンチマークサイクル分の幅しかなくなるまで。そして6月、彼らの最大の流通チャネルが彼らの下から買収された。SpaceX は Cursor を600億ドルで買収した。これはベンチャー支援スタートアップの買収としては過去最大であり、Grok をデフォルトのコーディングモデルにするためだ。OpenAI は報復として、Cursor から自社モデルを完全に引き揚げた。ラッパーを買う者はあなたの収益を買う。ラッパーを失う者はモデルを持って家に帰る。コーディング市場は、モデル層で AOL インターネットを再構築している。
つまり、Anthropic はスタックを駆け上がり、アプリケーションに垂直統合している。Claude Code、Claude Cowork、Claude Design など、その API 価格設定が維持できない価値を獲得しようとしている。論理的な終局は、エンタープライズ信頼フランチャイズだ。銀行や政府向けの、安全で監査可能な Western モデル。LLM の Lockheed。Lockheed になることには2つの問題がある。1つ目は、Lockheed の顧客はそれを愛しているが、米国政府は公然と Anthropic を愛していないことだ。国防総省は、自らの標的システムが Claude 上で動作しているにもかかわらず、Anthropic をサプライチェーンリスクに指定した。そして政権は、その安全性ロビー活動を、白衣を着た規制の捕獲として扱っている。あなたを脅威と呼び続ける政府の防衛請負業者になるのは難しい。2つ目は、信頼そのものだ。エンタープライズを安心させるはずの同じ安全性チューニングが、実際には顧客を失わせている。拒否と倫理講義を一度に。私も含めて。政府があなたを信頼せず、顧客が説教されていると感じる信頼フランチャイズは、売り込みが示唆するよりも狭い堀だ。本物のビジネスであり、おそらく素晴らしいものだ。IPO の話題が価格設定している人類のための2兆ドルのユーティリティではない。
最も残酷な部分は、正直な価格設定が研究所の唯一の出口であり、どちらも先に進むことができないことだ。最初に正直に価格設定した者は、そのボリュームをまだ補助している者に渡す。だから両方とも燃やし続け、プライベートクレジットで資金調達し、 lenders がハンドルを握るチキンゲームをしている。Blue Owl が100億ドルのデータセンター取引から手を引いたのは、最初のノーだった。
トークンのお試し金利は、lenders のお試し金利が終わるときに終わる。
担保付きデータセンター債務
あなたは2008年の担保付き債務証券を覚えているかもしれない。あるいは、少なくとも Margot Robbie がバスタブでそれを説明しているのを。続編にバスタブシーンがあるなら、それを見たいかどうかはわからないが、それ以外のすべては揃っている。
Ed Zitron は、データセンター SPV がこのバブルの CDO であり、AI データセンターがそのサブプライム住宅ローンだと考えている。彼は、機械類がそれを物語っていると言う。誰ももう、自社のバランスシートで AI データセンターを建設しない。あなたは特別目的会社を conjure する。チップを所有し、債務を所有し、リスクを所有する小さな会社だ。そして背後にあるテックジャイアントは、公式には、善意以外何も所有しない。
Meta の Hyperion キャンパスは、Blue Owl が80%所有するエンティティに属している。Meta 自身の SEC 提出書類は、最大460億ドルのエクスポージャーを認めているが、バランスシートには債務の痕跡はない。その主張は、Meta が完全に Meta のために建設されたデータセンターの「主要な受益者」ではないというものだ。Ernst & Young はそれを重要な監査事項としてフラグを立て、それでも署名した。この一連の流れは、Arthur Andersen によって最後に有名にされた。まさにこの理由で存在しなくなった会社だ。
Zitron が言うように、「Bloomberg は、5000億ドル以上の未払い AI データセンター債務があると推定しており、そのうち少なくとも2000億ドルはプライベートクレジットによって保有されている」、最後の貸し手だ。「これは未払いのプライベートクレジットローンの約8%を占める。」そしてそれは、おそらく過小評価であると彼は指摘する。なぜなら SPV 構造は、まさに債務を数えにくくするために存在するからだ。AI 債券は現在、米国の投資適格発行の4分の1を占めている。
5つのハイパースケーラーは、5年間で1.65兆ドルの債務を積み上げた。これは2007年のピーク時のサブプライムよりも多く、サブプライムには5500万戸の住宅があった。現状では、顧客は2社いる。Barclays、Wells Fargo、UBS によれば、OpenAI と Anthropic は Amazon の AI 収益の約73%、Microsoft の約74%、そして2027年までに Google Cloud 全体の約半分を占めている。それらを除けば、AWS は85億ドルの AI 収益を、2200億ドルの Amazon 設備投資に対して稼いでいる。これは通常、国家宇宙計画のために確保される比率だ。
そして将来の予測は、現在の規模を dwarf する。Tom Tunguz は計画された建設に関する計算を実行した。今後5年間で約4兆ドルの新しい AI 債務。これは世界のプライベートクレジット市場全体よりも大きく、アメリカのすべての道路、橋、空港を資金調達した米国地方債市場とほぼ同じ規模であり、米国社債市場の34%の拡大に相当する。それを prevailing レートでサービスするには、金利だけで年間2600億から3000億ドルが必要であり、投資適格のカバレッジでは、2030年までに年間1.2兆から1.5兆ドルの AI 収益が必要となる。今日の約1500億ドルから。55%の複合成長率を5年間維持する。価格が崩壊している製品で。Tunguz が言うように、これはもはやベンチャーキャピタルの物語ではない。それはマクロ経済的な信用イベントだ。
5年間の計画された AI 借入。地球上の主要な債務市場の隣に。オレンジ色のバーは2024年には存在しなかった。(出典: Tomasz Tunguz, Theory Ventures) Enter キーを押すか、クリックして画像を全画面表示
これは、大家がテナントに資金を提供している状態だ。Microsoft は OpenAI との関係に1000億ドル以上を投入している。Musk 裁判での自社の証言によれば。Google は Anthropic に最大400億ドルを投入している。Amazon は以前の Anthropic 出資に加えて、OpenAI に500億ドルを完了している。そしてそのすべてのドルは、コンピュート収益として直接還流し、株主に成長として提示される。円全体をたどると、財務工学が見えてくる。ハイパースケーラーの AI 収益は研究所の支出であり、研究所の支出はハイパースケーラーの投資であり、構造全体は一つの仮定によって underwritten されている。それは、OpenAI と Anthropic が知能の市場を所有することになるというものだ。
それがすべての負荷を支えている仮定だ。そして、何が製造されているのかを注意深く見てほしい。それは一般的な AI 需要ではない。私の需要は十分に現実的だ。それは、これらの特定のデータセンターを正当化する、特定の、支払いのある、これらの価格での需要だ。ハイパースケーラーが自社の2社の顧客に投資し、その還流を成長として計上することによって conjure された収益。有機的な需要は、膨大な量で来ている。それはただ、彼らのところに、彼らの価格で、彼らの条件では来ていない。そして、自社のテナントに投資することは、それを変えない。他のどの業界でも、私たちは自社の資金を証拠として計上することを表す言葉を持っているだろう。この業界では、カンファレンスの基調講演がある。
純粋な弱気派、その中には Zitron も含まれるが、これらすべてを見て需要は偽物だと結論づける。それは偽物ではないが、何が成長しているのかを正確に特定しよう。なぜなら強気派は2つの異なる曲線を混同しているからだ。トークンへの需要は放物線状になるだろう。それらに対して支払う意思はそうではない。消費は、価格が崩壊しているまさにその理由で爆発している。ボリュームを押し上げている同じ力が収益を破壊している。つまり、研究所はブームの最悪のバージョンを得る。垂直になる使用量チャートとゼロになる価格決定力。なぜなら、スイッチングコストはなく、堀はなく、離反には11回のキーストロークしかかからないからだ。トークンは中国のシリコンへ、オープンモデルへ、オンプレミスのボックスへ、机の上や手の中へ流れる。債務モデルが想定しているであろう価格の60分の1から500分の1の価格で。トークンの成長を収益の成長に外挿するすべての予測は、上昇する数値と崩壊する数値を掛け合わせ、その積を不可避と呼んでいる。
そしてここに、不動産のフレーミングが見逃している部分がある。データセンターのリースは不動産のように見えるが、魚市場のように価格設定される。建物はコストの約5分の1で30年持つ。チップは残りの大部分で3年で古くなる。伝統的なコロケーションの大家は水槽を販売し、魚には決して触れない。冷却されたシェルとグリッド接続を10年契約で。シリコンリスクはない。SPV 構造は2つの層を一緒に collapse させた。CoreWeave のビークルは魚に対して借り入れた。
では、これが実際に終わる2つの方法を歩いてみよう。1つ目は、そして最も可能性の高いトリガーは、OpenAI または Anthropic がその義務をデフォルトすることだ。悪意によってではなく、計算によって。コミットされたコスト、杭州に向けて価格改定される収益、そして最終的にノーと言う資金調達市場。研究所がコンピュートの支払いを怠った日、カスケードは機械的に起こる。CoreWeave 自身の契約条件は、3ヶ月間の未払い OpenAI 請求書を違反と定義している。SPV は債権者への支払いを停止し、債権者は担保を差し押さえ、その担保は、Jalapeno と B200 がすでに移行している市場で評価されているヴィンテージ GPU の倉庫だ。一つのデフォルトが、一晩ですべての comparable な構造を再評価する。なぜなら、突然、紙を保有する年金基金は、自分の担保が実際にいくらの価値があるのかを尋ねなければならず、その答えはこうだ。魚、3日経過。
2つ目の結末は、ほとんど誰もモデリングしていないものだ。トークンへの需要は放物線状になり、エッジとオープンモデルに移行する。電話上で、ラップトップ上で、私のような机の上のボックス上で、Jensen が現在小売りで販売している AI アプライアンス上で。物理学はそれを支持する。なぜならデータセンターへの往復は、小さなモデルが答えるのに必要な時間よりも長くかかるからだ。経済学はそれを支持する。なぜならあなたが所有するデバイスは、電気の限界費用でトークンを提供するからだ。そしてプライバシーパニックがそれを確定させる。トレーニングデータに関する裸の王様の瞬間を持ったすべてのエンタープライズは、私がやったことの何らかのバージョンを行う。そしてすべての消費者は、来年のハンドセットでデフォルトでそれを手に入れる。
エンタープライズにおいて、コンピューティングは同じ実験を5回繰り返してきて、その答えは一度も変わったことがない。メインフレームは、ガラス張りの部屋にいる聖職者たちによってコンピュータ秒単位で課金されていたが、ミニコンピュータが部門ごとに自前のマシンを持つことを可能にした瞬間、その従量課金モデルは消え去った。タイムシェアリングは従量課金制だったが、PCがそれを殺した。机の上の箱が無料で動かしてくれるなら、誰もVisiCalcを時間単位でレンタルしなかった。長距離電話は、パケット交換によって限界通話の価値がゼロになるまで、分単位で課金されていた。クラウドでさえ、偉大な反例でありながら、共有することで利益を得るワークロードを再集中させたに過ぎず、クラウドの請求書が取締役会の項目になった瞬間、レパトリエーション運動が定常的なワークロードをオンプレミスに引き戻し始めた。このパターンは法則に近い。コンピューティングは、ハードウェアが希少である限り従量課金サービスとして消費され、その能力が顧客が所有できる箱に収まった瞬間、所有権が勝利する。なぜなら、所有するコンピューティングの限界費用は電気代であり、レンタルするコンピューティングの限界費用はベンダーがあなたが耐えられると考える金額だからだ。インテリジェンスも同じだろう。安定した、予測可能な、大量のトークン負荷、エージェント、ワークフロー、エンタープライズの日常的な認知は、所有するシリコンへと移行し、クラウドはこれまで常に保持してきたもの、すなわちバースト、ピーク、そして箱には大きすぎる問題を保持し続ける。
研究所もまた、その計算を救うことはできない。なぜなら、彼らの義務は一方向にしか働かないからだ。OpenAI は、Microsoft、Oracle、Amazon、CoreWeave、Cerebras にわたって約 1.1 兆ドルのコンピューティングコミットメントを抱えており、それらのコミットメント自体が SPV 債務の担保となっている。コストは確定、収益はオプション：これは良いビジネスの正反対だ。そして、縮小するための気高い方法はない。より安価なモデルを提供すれば、フロンティアは過剰にプロビジョニングされていると認めることになる。Sora のように製品を殺せば、市場は苦境と受け取る。コミットメントを反故にすれば、スタック全体が価格設定の前提とするデフォルトイベントそのものとなり、それがウォール街がすでに Oracle の 6300 億ドルのバックログをほぼ無価値と評価している 理由だ。あらゆる出口は、それが逃れようとしているものを引き起こす。それはコーポレートファイナンス版の中国の指きり遊びであり、両社はそれに手を突っ込んでいる。
一方、論文は、論文がいつも辿り着く場所に辿り着く。カリフォルニアの教師の退職金は Blue Owl のファンドにあり、ケベックの年金資金は CoreWeave の融資にある。Apollo は保険年金から Anthropic のチップに 350 億ドルを融資している。Blue Owl は、15 分の初回面談の後、100 億ドルのデータセンターコミットメントにイエスと言ったと報じられており、これは通常、タイムシェアのプレゼンテーションに関連するデューデリジェンスのペースである。Moody's は、銀行のプライベートクレジットへのエクスポージャーを 1.4 兆ドル と見積もっており、これはほぼゼロの準備金に対して保有されている。なぜなら、まだ悪いことは何も起きていないからであり、それは 2006 年の引受基準でもあった。このバブルの耐荷重壁は、退職金小切手でできている。
では、デフォルト、あるいはそれに近い事態が、実際に何を引き起こすのか、注意深く考えてみよう。なぜなら、それは単一の出来事ではなく、連鎖だからだ。最初の犠牲者はハードウェアではなく、資本コストである。ある研究所が支払いに苦労しているのが明らかになった日、すべての貸し手は、すべての類似したストラクチャーを一斉に価格設定し直す。スプレッドは急騰し、新規の SPV 発行は停止し、借り換えに依存しているプロジェクト（そのほとんどがそうである）は、建設途中で壁にぶつかる。市場はすでにこれをリハーサルしている。Oracle のクレジット・デフォルト・スワップは、金融危機以来の水準で取引されており、JP Morgan は、顧客が AI 債務を空売りできるように、特別にカスタムメイドのバスケットを構築した。価格の再設定は清算の前に行われ、それが私たちが見る唯一の段階かもしれない。なぜなら、ハイパースケーラーは、デフォルトを表面化させるよりも、つまずいているテナントを静かに吸収するあらゆるインセンティブを持っているからだ。
しかし、もし連鎖が進行した場合、誰が何を保有することになるのかに注目してほしい。債権者は推論を実行できない年金基金や保険会社であり、担保は 3 年周期で減価するシリコンであり、最初の損失の一部は Nvidia 自身が負う。Nvidia は CoreWeave の売れ残り容量の数十億ドルをバックストップしており、ベンダーが自社のペーパーを食っているのだ。今日の市場は、供給過剰ではなく、不足している。メモリは買い占められ、スイッチは購入不可能だ。そのため、差し押さえられたハードウェアの最初のトランシェは、割引価格で、すぐに買い手を見つけるだろう。そして、すべての買い手は、まさにこのエッセイが予測する者たち、すなわち、債権者の負担で、債権者が資金を提供したまさにそのデータセンターからの移行を完了する箱を取得する、エンタープライズ、大学、政府、そして私のようなオペレーターである。ドットコムの光ファイバーがそうだった。敷設した人々を破産させ、その後、3 番目の所有者によって 1 ドルを数セントで YouTube を運んだのだ。
さらに一歩進めると、結末は本当に奇妙な形をとる。損失は年金受給者と保険会社に降りかかり、AI への設備投資が成長エンジンとなっている状態は失速し、ワシントンは事後的に、誰もそれに対して投票していなかったことを知る。ただし、ワシントンはすでにまさにこの瞬間に備えている。トランプ政権は 2 年をかけて部分的な国有化を正常化してきた。Intel の 9.9% の株式を 89 億ドルで購入 し、チップメーカーやレアアース鉱山への出資、量子コンピューティングを次に発表、外交問題評議会の集計によれば 2025 年 1 月以来 37 件の株式または準株式取引を行っている。
苦境にある戦略的産業のためのプレイブックは、もはや救済ではなく、株式保有である。そして、Intel の 10% を取得した国家が、OpenAI がよろめくのを、小切手帳に手を伸ばさず、国家安全保障と呼ぶのを想像するのは難しい。だから、アメリカの偉大な AI 建設の最も可能性の高い最終状態を描いてみよう。それは、入札していた誰も意図していなかったものだ。能力は生き残り、主に中国のモデルを実行する何百万もの所有された箱に分散し、損失はアメリカの貯蓄者に社会化され、フロンティアの残りは、上昇途中でそれを規制できなかった政府によって部分的に所有されることになる。北京の戦略は、レースに勝つ必要はないということだ。資金調達が負けるのを待つだけでよかったのだ。
誰かが Margot に、浴槽を温めたままにしておくように伝えるべきだ。
Jensen はすでに建物を去っている
一人の人物が、この計算のすべてをすでに行っているように見える。それは、シャベルを売っている男だ。
ステージ上では、Jensen Huang は建設の大祭司である。1600 億ドルの収益、1000 億ドルの利益、四半期ごとに需要は無限であり、未来はデラウェア州ほどの大きさのデータセンターであると宣言する基調講演を行う。しかし、Nvidia の立場を、彼がプライベートで読まざるを得ないように読んでみてほしい。収益の約 90% はデータセンター機器であり、そのほとんどを少数の顧客が購入している。それらの顧客はハイパースケーラーであり、その AI 収益の 4 分の 3 は OpenAI と Anthropic であり、その支出はトレンチコートを着たベンチャーキャピタルとプライベートクレジットである。この連鎖を最後までたどると、地球上で最も価値のある企業は、機能的には、給与を支払っている 2 つの不採算スタートアップへのレバレッジドベットである。
そして Jensen は、そのレバレッジがどれほどかを正確に知っている。なぜなら、彼はその両側をアンダーライティングしているからだ。Nvidia は CoreWeave の売れ残り容量の数十億ドルをバックストップし、OpenAI のオハイオデータセンターに対する提案された保証を、2500 億ドルから 1200 億ドル未満に削減したばかりである。これは、自身の基調講演を信じている男の行動ではない。もし研究所がつまずけば、ハイパースケーラーは設備投資を削減し、SPV はデフォルトし、彼の評価額の基盤である受注残は四半期で蒸発する。彼は誰よりも早くキャップテーブルを読むことができる。
だから、彼のスライドではなく、彼の手元を見よ。基調講演がギガワット級のキャンパスを称賛する一方で、Nvidia は静かに別の未来を構築している。それは、直接的で、ダウンマーケット向けで、完全にデータセンターの資金調達コンプレックスの外側にある。4699 ドルの DGX Spark は、クラスタ化するためのスイッチを購入できないほど速く売れている。748 ギガバイトのユニファイドメモリをデスク上に備えた DGX Station は、大学院生の価格だ。MSI と Dell はすでにクローンを出荷している。どの箱も、クラウド契約にサインせず、SPV に触れず、Nvidia シリコンを買い続ける顧客である。GPU ディーラーは小売りを始めており、その論理は非の打ち所がない。最大の顧客 4 社が自社のチップを構築し、レンタル市場が債務爆弾であるとき、あなたは箱をエンドユーザーに販売し、SPV にリースを争わせる。ハウスはカジノにチップを販売し、同時に、静かに人々の家にポーカーテーブルのチェーンを開いているのだ。
デスクトップラインはまた、Nvidia の最もプライベートな問題、すなわちメモリを解決する。トークンを提供することはメモリバウンドなワークロードである。生成されるすべてのトークンは、RAM からアクティブなモデル全体を読み出す必要があるため、チップはその寿命のほとんどをメモリを待って過ごす。これが、データセンター GPU が HBM、つまりダイに接着されたエキゾチックなスタックドメモリを中心に構築されている理由である。そして HBM こそが不足しているのだ。Nvidia はそれを製造しない。製造するのは SK Hynix、Samsung、Micron のみであり、TSMC が接着を行い、Nvidia は物理的な段階のいずれも制御していない。2027 年の全生産量はすでに予約済みと報じられ、Micron の収益は 346% 増加し、Altman はソウルを通過する途中で世界の DRAM の 40% を買い占めた。Nvidia のコアトレードは、希少なものを購入し、それを 70 ポイントのマージンで GPU に包んで売り戻すことであり、これは素晴らしいビジネスだが、ハードな天井がある。それは、3 つの工場がシリコンをスタックできる速さでしか成長できない。これにより、5 兆ドル規模の建設全体における真の単一障害点は台湾ではなく、イチョンになる。計画全体は、一つの韓国企業のパッケージング歩留まりによってボトルネックになる。そして SK Hynix は、両超大国が列をなす武器商人であり、北朝鮮のミサイル射程圏内にあり、中国国内に工場を持つ。私たちは台湾リスクに価格を付けて日々を過ごしている。誰もイチョンリスクに価格を付けていない。
Sparks と Stations は、この戦い全体を回避する。それらは通常のユニファイド DRAM、つまり希少ではないメモリ、CXMT でさえ製造できるメモリで動作する。Jensen の第 2 幕は、誰も並んでいない唯一のコンポーネントで動作する。
一歩下がって見ると、その対称性はほとんどエレガントですらある。中国の戦略は、エッジにある安価な箱でオープンモデルを実行することだ。Nvidia のヘッジは、エッジにある安価な箱でオープンモデル（そのほとんどが中国製）を実行することだ。AI 戦争の二つの敵対者は、同一のトレードに収束した。すなわち、インテリジェンスがレンタルするユーティリティではなく、所有するコモディティである未来を売ることだ。有料道路に依然としてコミットしている唯一の当事者は、それなしでは生き残れない二つの企業と、それを 15 倍にわたって資金調達した貸し手だけである。Nvidia は、音楽が止まるまでデータセンターにシャベルを売り、その後は他のすべての人にシャベルを売るだろう。なぜなら、それは決して研究所にロングではなかったからだ。それはコンピュートにロングであり、コンピュートは年金基金が支払った建物から、一度に一つのゴールドボックスずつ歩き出しているのだ。
そして、これのいずれかが意図的であることを疑っていたなら、先週 Jensen がその疑念を取り除いた。Nvidia は Hugging Face を 129 億ドルで買収した。Hugging Face はデータセンターのプレイではなく、その正反対である。世界のオープンモデルウェイトのリポジトリであり、GLM や Qwen や DeepSeek をダウンロードする場所であり、このエッセイが勝利すると言うすべてのものの流通ハブである。閉じた西洋の研究所にサービスを提供して財を成した会社が、オープンモデル世界の正面玄関、つまり、クラウドをレンタルする代わりに箱を所有するすべての人との顧客関係のために、130 億ドルを支払ったのだ。Stripe はメーターを買った。SpaceX は需要を買った。Jensen はポストラボ時代のアプリストアを買ったのであり、研究所自身のエージェントが 2 ヶ月前にそこに侵入することで、その戦略的価値を親切にも実証してくれていた。
それが、一枚のイメージで表現されたこのエッセイ全体である。評価額が完全にデータセンター建設に依存している、地球上で最も価値のある企業が、データセンター建設から多様化しているのだ。公の場で、小売りで。そして、基調講演の誰もそれに気づいていないようだ。Jensen は、ゴールドラッシュへのツルハシとシャベルを売って 1500 億ドルを稼いだ。今、彼は採掘結果を見て、鉱山は塩漬けになっていると結論付け、代わりに静かに一般大衆に探鉱キットを売り始めた。
あなたはまだ探鉱キットを買うことができる。しかし、それらを連鎖させるためのギアを買うことはできない。私は知っている。私は自分のものを接続しようとして、スウェーデン最後のスイッチを買ったのだから。
