低コスト AI が OpenAI と Anthropic の IPO を阻む可能性（7 分読）

imagewatch now

今季の決算発表において、AI のコストが数字として現れ始めています。Meta、Shopify、Spotify、そして Pinterest はすべて、AI および推論（inference）コストの上昇が利益率を圧迫していると指摘しました。Shopify は「規模の経済効果は、大規模言語モデル（LLM）のコスト増によって部分的に相殺された」と述べています。

これは、OpenAI と Anthropic の予想される IPO 評価額を支える価格モデルに対する請求書が支払期限を迎えたことを意味します。両社の評価額はともに 8,000 億ドルを超えると予測されています。これらの数字は、OpenAI と Anthropic が市場シェアと価格決定権を維持し、競合他社が容易に追いつくことができず、代替手段がないため企業顧客が高額を支払い続けることを前提としています。

しかし、データは次第に逆の方向を指し示すようになっています。最先端の AI はますます豊富になり、安価になっています。中国のラボは、同等の作業に対して米国のラボが請求する額のほんの一部しか請求していません。一方、Nvidia、Cohere、Reflection、Mistral といった欧米の挑戦者たちが、中国製モデルには手を出さない企業向けに、より安価で小型かつ効率的な代替製品を構築しています。OpenAI と Anthropic が目録（プロスペクタス）を提出する頃には、特に OpenAI の非公開提出が今週にも行われる可能性がありますが、両社の評価の根幹となる前提条件はすでに失われているかもしれません。

コスト格差は大きく、さらに拡大しています。企業の AI 予算は急増しました。クラウドコスト管理企業 CloudZero が実施した調査によると、2025 年に AI に月額 10 万ドル以上を支出していると回答した企業が約 45% に達し、前年の 20% から大幅に増加しました。その資金がどこへ向かうかがますます重要になっています。AI ベンチマーク企業 Artificial Analysis は、主要なモデルすべてを同じ 10 の評価項目でテストし、総コストを追跡しています。各ラボの最も高性能なモデルについて：Anthropic の Claude は 4,811 ドル、OpenAI の ChatGPT は 3,357 ドル、DeepSeek は 1,071 ドル、Kimi は 948 ドル、Zhipu の GLM は 544 ドルでした。Claude は、同じワークロードに対して最も安価な中国製代替品のほぼ 9 倍の費用がかかります。

imagewatch now

Google でさえもその主張を展開しています。今週開催された I/O デベロッパーカンファレンスにおいて、CEO のサンダル・ピチャイ氏は「多くの企業がすでに年間トークン予算を吹き飛ばしており、まだ 5 月なのに」と述べ、同社のより安価な Flash モデルを解決策として提示しました。最大の Google Cloud 顧客がフロンティアモデルからのワークロードの 80% を Gemini 3.5 Flash にシフトすれば、ピチャイ氏によれば、年間 10 億ドル以上の節約になるとのことです。同社は、企業がより安価な選択肢を必要としていることを認めています。

そして、安価な代替品はもはや後れを取っていません。昨年米国のテクノロジー株の売り売りを引き起こした中国の AI ラボである DeepSeek は、先月、コーディング、エージェント、知識ベンチマークにおいて OpenAI、Anthropic、Google の最新モデルと同等かほぼ同等に匹敵する次世代モデルのプレビューを公開しました。Moonshot、Xiaomi、Zhipu を含む他の中国のラボからのモデルも、過去 4 ヶ月間で同様の能力レベルで出荷されています。

Databricks の CEO アリ・ゴドシ氏は、この転換をリアルタイムで把握しています。同社の AI ゲートウェイは、数千の企業顧客と彼らが使用しているモデルの間に位置しており、ゴドシ氏によれば、その製品からの収益が急激に増加していると述べました。

彼が言うところの、企業が展開している手法は「アドバイザーモデル」と呼ばれるものです。安価なオープンソースモデルがデフォルトとして作業の大部分を処理し、解決できないタスクに直面した際には、OpenAI や Anthropic の最先端モデルへ呼び出して支援を得るためのツールが与えられます。

「このようにすればコストを非常に効果的に抑制できます」と Ghodsi 氏は述べています。

その変化の速度は目を見張るほどです。単一のインターフェースを通じて数百もの AI モデルにアクセスできるマーケットプレイスである OpenRouter では、中国製モデルの利用割合が 2024 年には約 1% から、5 月には 60% を超えるまでに急増しました。

さらにベンダーたちは、コスト削減自体を製品として販売し始めています。Figma の CEO、Dylan Field 氏は、企業が AI 導入において3つのフェーズを経過すると指摘しています。第一に誰も使用しない段階、第二には誰もが利用せざるを得ず、「誰が最も多くのトークンを消費するか」という競争を literally 行っているような状況、そして第三は「みんなが多額のお金を費やしすぎている」と気づき、削減が必要になる段階です。Field 氏によると、多くの企業が現在この第三フェーズに入っているとされています。Figma は、顧客のトークン消費量を20〜30%削減する機能を販売しています。

アメリカ対中国

コストの格差は、両者の構築方法の違いを反映しています。米国の最先端ラボは、数百億ドル規模の設備投資（キャピタル・エクスペンディチャー）を投じており、Nvidia が販売する最も高価なチップを用いて、ますます大規模なモデルをトレーニングしています。その背景には、容量増強が追いつかない米国電力網があります。これらのコストは顧客に転嫁されます。一方、中国のラボでは、制約こそが戦略となっています。半導体の輸出規制の下で活動する彼らは、計算資源を節約しつつ競争力のあるモデルをトレーニングし、より効率的に稼働させるために積極的な最適化を余儀なくされています。

米国のラボにとって最大の防御は信頼性です。AI モデルを銀行や防衛機関、その他の規制産業向けに販売している Cohere の CEO、エイドアン・ゴメス（Aidan Gomez）氏は、これらの購入者は価格に関係なく中国製モデルには手を出さないと述べています。Cohere はまさにそのセグメントへの販売により、昨年の収益を 6 倍に伸ばしました。しかし、これは広範なエンタープライズ市場における相対的に狭いスライスに過ぎません。セキュリティやコンプライアンス規則が比較的緩やかな規制産業以外では、プレミアム価格を支払う正当性を主張することが難しくなります。

アメリカの対応は形になりつつあります。AIブームから最も利益を得ている企業であるNvidiaは、現在、異なるモデルを公に推進しており、中国製の選択肢やOpenAIおよびAnthropicによるロックされたモデルに対する代替として、どの企業でも無料でダウンロードし、自社のサーバーで実行できる独自のAIシステムをリリースしています。Reflection AIは、国内の代替手段を望む企業のためのアメリカ製オープンソースモデルを構築するために、多億ドル規模の評価額で資金調達を行いました。両社とも十分な資本力を有しており、明確に同じ隙間を狙っています。すなわち、最先端モデルより安価でありながら、米国企業がすでに信頼するインフラ上で展開可能な能力のあるモデルです。

imagewatch now

この転換に対する反対意見は、国家安全保障に基づいていました。しかし、実際にはその異議は解消されつつあります。セキュリティとパフォーマンスにおいて中国製モデルが米国製に劣ると指摘した米政府のAI安全性研究所（AI Safety Institute）でさえ、文書において、2025年1月のR1リリース以降のダウンロード数がほぼ1,000%増加したことを記録しています。

そしてAnthropic自身もこの圧力を認めています。同社が5月に発表した政策論文では、米国製モデルは中国製モデルより「数ヶ月先行しているに過ぎない」と述べ、北京が「コスト面で世界の採用において勝利している」ことへの警告を発しました。

OpenAI は異なる見解を持っています。同社の考えに詳しい人物によると、先月公開された GPT-5.5 を含む新しいフロンティアモデルのすべてのリリースが API および製品利用の急増を牽引しており、企業需要は彼らが「垂直壁」と表現する領域で成長しているとのことです。オープンソースには低リスクなタスクにおける役割はあるものの、同社のコアビジネスを侵食しているわけではないとこの人物は述べています。価格競争圧力は、同社が懸念事項として挙げる上位 10 項目のリストにも入っていません。

しかし、顧客関係を保護するために匿名を希望したある企業 AI の CEO は、異なる見解を示しました。「成長は確かに存在するが、この手法が使われていなければ、フロンティア領域ではさらに急速に拡大しただろう」と述べています。

これが OpenAI と Anthropic が公開投資家に対して評価を求めると予想される市場です。それぞれほぼ 1 兆ドルの企業価値を持つ両社にとって、S-1 提出書類には、その多倍率（バリュエーション・マルチプル）を正当化する企業収益の成長と集中性を示す必要があります。しかし、このバリュエーションを正当化するためのプレミアムは、ラボが支配する必要があるまさにそのセグメントにおいて最も急速に侵食されています。

WATCH: OpenAI preparing for confidential IPO filing

imagewatch now