要するに、次のモデルをトレーニングせずにトークンを提供することはできないってこと。コストの切り離せない部分だから、当然、請求している価格がトレーニング費用もカバーしていない限り、利益を上げることはできないよ。

でも、実際に利益を上げているの？それとも、Uberがやったように、間接費の一部だけを推論収益に対して計上するようなクリエイティブな会計をしているの？OpenAIの数字を見る限り、彼らは推論では確実に利益を上げていないし、さらに悪いことに、2024年から2025年にかけての収益成長は推論コストと線形にスケールしているから、この問題を乗り越えることはできないってことだね。見てみて：https://www.wheresyoured.at/oai_docs/

うん、このForbesの主張について詳しい記事を書いたよ。https://martinalderson.com/posts/no-it-doesnt-cost-anthropic... 重要なポイントは、同じくらいのサイズのモデルのopenrouterコストと比較すると、約90%の粗利があるってこと。この主張はCursorから出たもので、Anthropicからじゃないよ！

ラボの幹部たちは、トークンを提供することが利益を生むと主張している。 たぶんわずかに利益が出ているかもしれないけど、今は実際に役立つ方法で人々に製品（Antigravity、Codex、Claude Codeなど）を使わせるために補助金を出さなきゃいけない状況だね。ユーザーの数を増やすためには、彼らは成長予測を正当化する必要があるから、これを回すために必要なんだ。たぶん、シンプルなチャットボックスインターフェース（つまり、ChatGPT、GeminiのUI、ClaudeのUI）を使っているユーザーだけを見れば、実際には利益が出ているかもしれないけど、実際にはほとんどの使用はそこから来ていないと思う。各ユーザーセグメントからの使用状況と利益を見て、彼らの非企業使用からのPxQ成長期待が意味を持つかどうかを確認したいな。 > 多くの独立したプロバイダーがオープンウェイトモデルのトークンを、Anthropicの価格のほんの一部で提供している。それらのオープンウェイトモデルはAnthropicと同じくらい良いの？同じパラメータクラスなの？

トークンは運営コストをカバーするだけなのか、それともモデルのトレーニング費用も返済できるの？

新車を買ってそのまま運転するのは、その瞬間にメーカーにとっては何のコストもかからないけど、その前に何が起こるかを考慮するのは重要だよね。

私はプライベート企業の主張は全然信じないよ。公の企業ですら、数字を膨らませたり、時には新しい数字を作り出したりするために、すごいトリックを使うからね。彼らが間違ってるとは言わないけど、彼らの言葉にはあまり信頼を置いてない。

トレーニングモデルを粗利益に含めないのは、ただのクリエイティブな会計だ。OpenAIやAnthropicなどのサービスを提供するためには、それは不可欠な部分だよ。それにしても、彼らのサブスクリプションはAPI経由のトークン価格よりもかなり安い。だから、いつかはサブスクリプションを廃止するか、価格を大幅に引き上げる必要があるだろう… そして、現在のトークン価格が実際に利益を上げていると仮定しての話だけどね。多分、そうじゃないだろう。最後に、AI企業の役員から出てくる言葉は一言も信用しない方がいい。

これらの企業は、トレーニングが止まったら利益が出るの？それって本当に可能なの？

それって投稿の最初に書いてあるんじゃない？ > AIはここに留まる。正しく使えば、私たち全員の生産性を向上させる可能性がある。でも、それが良い投資になるかどうかは別の話だね。

歴史は繰り返す必要はない これは、人々が言うことの中で、実際に繰り返される前に言われることの上位にあるね。

ドットコムバブルが弾けてから26年、今や私たちはインターネットにどっぷりハマってるし、株式市場のトップ企業もほとんどが当時の「ドットコム」と呼ばれていた企業だよね。1846年の鉄道バブルが弾けたのも、列車が行き詰ったからじゃない。イギリスではその後50年間で乗客数が10倍以上増えるんだから。

俺は、全てを勝ち取るってわけじゃないと思う。2026年のGoogleは、LycosやAskJeevesと比べて悪かったからこそ、Googleなんだよね。普通のユーザーは、どのLLMを使ってるかなんて気にしないと思う。どれも似たようなもんだし。バブルが弾けるのが見えにくいけど、ほとんどの人は状況に応じて複数使うんじゃないかな（Windowsの統合でCopilot、携帯のSiri経由でGeminiとか）、多分お金払わずにね。

次はどこに行くの？日常のPC使用を自動化するには、スクリーンキャプチャや生のキーボード＋マウス入力を使う必要があるから、誰も近づいてないと思う。もしそれが実現したら、vibecodingよりも市場はもっと大きくなるだろうね。

「勝者総取りの市場で、みんなが次のGoogleになりたいっていうのは全然違う！トークンごとに請求されるなら、特定のモデルファミリーに固執する理由なんて全くないよ。モデルにはそれぞれ強みと弱みがあるから、常にそれを活かすべきだよ。」

絶対に勝者総取りじゃないよ。LLMは商品化されていて、モデルを切り替えるコストはほぼゼロだし。ChatGPTが一般の人にブランド認知されてても、おじいちゃんおばあちゃんがClaudeのサブスクリプションに月200ドル払ったり、さらにOpusトークンを買ったりすることはないよ。Anthropicの収益は今やOpenAIと同じくらいだけど、もし明日Opusの価格が5倍に上がっても、その能力が変わらなければ、多くの人がGeminiやGPT 5.4、Cursor、または安い中国製モデルに切り替えるだろうね。実際、複数のサブスクリプションを持っていて、1つの制限に達したら切り替えるエンジニアをたくさん知ってるよ。ツールが本当に互換性が高いからね。場合によっては、8台のH100を買ってQwen/Deepseek/Kimiなどを自分でホストした方が安くなるかもしれないよ。トークンに月3,000ドル払ってる企業ならね。

トークンの提供コストは今や絶対に利益が出てるし、これは少なくとも1年は続いてる。 > データセンターの構築に関しては、トークンの需要が供給を上回ってる。これについて何か数字を教えてもらえる？

トークンの提供コストは今や絶対に利益が出てる。この記事で引用されているCursorのアナリストよりも、どうしてあなたが詳しいのか説明してくれる？

トークンの提供コストは今や絶対に利益が出てる。どうしてそんなことが言えるの？みんな知ってるけど、これらの企業はトークンを売ることで毎日お金を失ってるんだよ。収益と利益は同じじゃないからね。

これは典型的なHNの地図と領土を混同してる例だね。R&Dや設備投資は、AIラボの実質的な収益性や持続可能性に絶対に関わってくるのに、会計上は別扱いされてる。 > ここにいるほとんどの人は、利益が出ていない企業から過剰に支払われたエンジニアの給与の恩恵を受けてきた。 これは本当に心配な視点だね。人々は自分の価値に見合った報酬を受け取っていたんだから。ソフトウェアは、個人が中流や上中流の生活スタイルを一貫して見つけられる数少ない分野の一つだった。スタートアップが800万ドルのシリーズAを調達して、最終的に消えていくのは、収益性の道がないAI企業に数千億が投資されるのとは同じじゃない。これを同じことだと考えるのは全く馬鹿げてる。そんなにお金を使ってる企業は、生き残るための能力を正当化する必要がある。

トークンの需要が絶対に急上昇してる。従来の「これがすぐに人間を置き換える」っていうのとは違って、これがもたらすのは、以前はソフトウェアエンジニアを雇うインセンティブがなかった場所でトークンを広める大きなインセンティブだと思う。それが、現在の出力の質を考えると失敗する可能性のあるビジネス活動を促進することになる。これはバブルの前のシナリオみたいで、果たして本当に崩壊するのかもわからない。

この記事は、頑張ればどれだけ自分のスロップをアーティザナルにできるかを示してくれてるだけだね！

オープンルーターのトークン需要は、週に約10%ずつ増えてるらしい。マジでやばいね。

「『数十年にわたる過剰なエンジニア給与』」 それは何に対して『過剰』なの？いいポイントはあるけど、これを前提として受け入れるのは無理だな。

私の一番の心配は、これが全部終わった後、市場が統合されて、LLMを使うことが求人に必須になると、企業が私たちに請求できるトークンあたりの最高価格がいくらになるかってこと。今のところ、私は昼ごはん代に相当するくらいの金額を使ってるけど、富を引き出す機会があれば、誰かがその方法を見つけるだろうね。

「サブパー」という言葉は適切じゃない、正しい言葉は「機能の肥大化」だ。マークダウンにはその素晴らしさがほとんどないし、幸いにも私もそれを必要としなかった。最後にワード文書を作成したのは、おそらく2年前の政府とのやり取りの時だ。

ツールについての意見は、ユーザーとして持てるけど、自分でそのツールを作る能力がなくても全然問題ないよ。これって、テクノロジーや自動車のレビューをする人たちがやってることそのものだから。

Wordには20%のユーザーが使ってるような難解な互換性のあるトリックがたくさんあると思うけど、製品のParetoの80%をGoogle Docsや他の競合（LibreOfficeとか）と区別するのは難しいな。リッチテキストや表、見出し、色を追加するのは、これらのソフトウェアにとってほぼ解決済みの問題だし。画像を追加したり、もっと複雑なレイアウトを扱うのはどこでも難しいし、Wordが特別に優れているわけじゃない。どれも悪いよ。個人的には、もし競合がワードプロセッシングのデファクトスタンダードになってたら、大多数のユーザーは違いを感じないと思う。パワーユーザーは感じるだろうけど、彼らがどれだけいるか、または存在的な機能を使ってるかは分からないな。もしWordが攻撃的なマーケティングやOSの存在、常に変わってMicrosoft製品以外ではうまく表示されない独自のファイル形式のおかげでオフィス環境でほぼ独占的でなければ、誰も（Microsoftを除いて）大して損失を感じずに消えてしまうかもしれないね。

GitHubとWindows 11の状態は、確かにイマイチだね。

一方で、マイクロソフトのAIは今のところイマイチで、Windows Phoneのような運命を辿るかもしれないね。それに、コパイロットのアイコンがあちこちにあって嫌がってる人が多いから、マイクロソフトも少し抑え気味にするかもしれない。MS Officeは、「Copilot 365 Office」とか呼ばない限り、しばらくは持つと思うよ。

それに、大手ラボがTurboQuantに似たものを長い間持っていなかったなんて考える理由は全くないよ。GoogleがTurboQuantを発表した最近のブログ記事も、大手ラボのRAM計画には何も変わらない。TurboQuant自体はもう1年経ってるし！だから、小さなラボでも多分見て実装してるはず。

純粋なヘリウムの供給問題や電気代の上昇などを考えると、RAMの価格はさらに上がると思う。TurboQuantについて詳しく見てないけど、1ビットのLLMと同じくらい革命を起こすかもしれないね...

「もしそれがRAMの価格が下がることを意味するなら（リンクで推測されているけど、報告はされてない）、AI企業が余ったRAMで何かもっとやるかはまだ分からないね。私はもう決まってると思うけど。」

君の言ってることには反対しないけど、消費者向けのRAM価格は後追いの指標なんだよね。商業用のRAM価格が下がってるなら、消費者はその価格の下落を最後に実感することになる。特に、いくつかの消費者向けメーカーが商業用に切り替えたってこともあるし。

LLMが自分の主張を証明するためにリンクを貼るのがほぼ最悪な時と同じ。リンクを訪れると、全然関係ないことが書いてあったり、逆のことが書いてあったりする。正直、これは私たちから取ったものだよ。現代のLLMが出るずっと前から、こういうことは何度もあった。

消費者向けのRAMキットの価格が、NANDチップの卸売価格にどれくらい影響されているのか、ちょっと気になるね。リンクしてくれたpcpartpickerのグラフを見ると、消費者価格は落ち着いてきて、もしかしたら下がり始めてるかもしれない。経済状況次第では、転換点に達した可能性もあるね。個人的な予想だけど、VCの請求書が来て、フロンティアモデルの価格が上がり始めたら、効率を求める競争が激化すると思う。AIの主な利用ケースは、いくつかのカテゴリに分かれているみたいで、全ての用途に対応する巨大な一般モデルを提供するのは、コスト的に見合わないと思うんだ。もし一般的な利用ケースが、より小さくて効率的な専用モデル（またはそのシステム）でより効率的に対応できるようになったら、大きなフロンティアモデルはますますニッチな存在になるだろうね。CursorのComposer 2モデルはその良い例だと思う。いずれにせよ、RAMの価格が早めに下がり始める可能性があるって考えるのは、結構妥当だと思うよ。

同意するよ。リンク先の記事は、RAMの価格が暴落したんじゃなくて、メモリ関連企業の株が暴落したことについて語ってるね。前者には確かに真実があるよ。

RAMの価格はまだ暴落してないし、サプライチェーン内での影響があるから、時間がかかると思う。マイクロンはすでにトップから20%下がってるし、株価は最も先行指標として考えられるものだね。

コンシューマー向けのRAMは、HBMへの生産能力のシフトで供給が不足してる。HBMの価格が下がっても、すぐにはコンシューマーRAMには影響しないよ。あと、多くの人が指摘してるように、ジェボンズの逆説もあるしね。

RAMの価格が暴落してるのは、新しいモデルがそれほど必要ないからだ > 現実はそうじゃないって感じだね [0] そのテキストへのリンクは、GoogleのTurboQuantについて話してる記事 [1] に繋がってる。これがRAMの必要量を減らすらしいんだけど、もしそれがRAMの価格を下げることになるのか（推測されてるけど、リンクでは報告されてない）、それともAI企業が余ったRAMでいろいろやるだけなのかはまだ分からない。この記事が「RAMの価格が暴落している」と書いてリンクしてるのが、私にはこの記事全体の信頼性を疑わせる要因になってる。最近の反応の速さには本当に驚かされるよ。私の知る限り、まだ外部で再現されてない研究論文が、誇張された記事やツイートを大量に生み出して、実際に市場を一時的に動かすことができるんだよね。これだけじゃなくて、アメリカの大統領が全大文字で簡単なメッセージを発信するだけで、同じことが起こる。まるで、批判的な思考を捨てて、信じられないことにも急いで反応する大きなバブルがあるみたい。なぜこうなるのかは理解できるけど、FOMOを利用してお金を稼ぐチャンスがたくさんあるからね。ウェブサイトやSNSにトラフィックを集めたり、単純にインサイダー取引をしたり（最近は合法化されてる気がする）することで。でも、始まった時の規模には本当に驚いてるよ。

我々には、推論がこれらの企業にとってお金を失うものではなく、むしろ非常に利益が出ているという強い指標がある。じゃあ、OpenAIはどうしてそんなにお金を失っているの？

広告は有料プランには入らない（市場によっては、かなり割引されたプランを除いて）。広告は無料版を提供するための手段なんだ。広告付きの無料プランは新しいわけじゃないけど、ChatGPTにとっては新しいみたいだね。テレビやYouTubeも最初は無料プランから始まって、次第に有料プランに広がったからね。

「広告サポートの無料プランがあるのは新しいことじゃないし、有料プランに広告が押し込まれるのも新しいことじゃないよ。」

「でも彼らはお金を失っている」という議論は、モデルを無料で配っている競合に対しては全然出てこないよね。400B-1Tパラメータのオープンウェイトモデルを運用するコストも計算できるのに。正直、deepseekやz.aiの将来に楽観的な人は少ないけど、彼らは目立たないから話題に上がらないだけなんだよね。

企業は成長する間はお金を失うべきだって言うけど、いつになったら「成長した」と宣言して、利益を出さなきゃいけなくなるの？ OpenAIは今や数十億ドルの企業なんだから、そろそろ利益を出すべき時期だよね。さらに投資や借金で支えられるのはおかしい。 > 推論がこれらの企業にとってお金を失うものではないという強い指標があるよ。私が読んだ経済分析は、逆のことを強く主張してる。GPUを運用するのは、データセンターの運営者にとっても純損失なんだ。彼らがトントンになるためには、現在OpenAIやAnthropicなどに請求している金額が、彼らがトークンごとに得ている金額よりも高いんだよ。

「彼らはお金を失っている」って話は、1990年代から聞いてるよ。アマゾンやほとんどのテック企業についてもね。いつも戦略はこうだよ：* 役に立つものを作る * 人々をワクワクさせるために無料で配る * 投資家を説得して、これが世界を支配するって思わせる * 世界を支配するまで成長する * そしてダメになる

広告は有料プランには入らない（市場によっては大幅に割引されたプランを除いて）。広告は無料版を提供するための手段なんだ。広告付きの無料プランは新しいことじゃない。この発言は、GPTに広告が入るっていう元の発言を否定するものじゃないよ。サムが「最後の手段」って呼んだことだし。 > 非収益性についての議論も、これらの企業が損失を出しているからビジネスモデルが機能していないという単純な見方を繰り返している。資金提供された企業は成長する間はお金を失うべきだって理解してないライターがいるVCサイクルでよくあることだよ。投資のお金はそういうためにあるんだから。通常、支援を受けている企業は、VCの補助金が切れると長続きしない。ロケット部品を買うためにVCのお金を得るのと、実際には10ドル請求する必要があるのに7ドルで請求するためにVCのお金を得るのは違うからね。後者の問題は決して解決しないんだ。

この記事は、多くの半真実や誤った事実に基づいて構築しようとしているね。そう、なんで俺の嘘検知器が反応してるのか不思議だったよ。まるで、ラムジーのキッチンで料理をする誰かが市場の高騰の終わりを予測しようとしているような感じだね。

彼らは競争力を保つために戦わなきゃいけないけど、MAG7が資金力で上回るからね。でも、最終的には必要ないんじゃないかなって思ってる。