OpenClawはClaude APIから禁止されたわけじゃなくて、定額プランだけが禁止されたんだよ。

基本的にAnthropicは定額の電気サブスクリプションを売ってたんだよね？定額だけど、限度があいまいに設定されてた（例えば5倍、10倍、20倍とか）。彼らは「電気」の使い方で差別化してたけど、これは電力会社が住宅ユーザーと産業ユーザーで異なる料金を設定してるのとあまり変わらないよね。

ウーバーのサブスクリプションの例もいいね。

一般的に、普通のユーザーがメーター制の請求モデルに対して抱える問題は、コストオーバーランを簡単にコントロールできないことだよね。自動エージェントを夜中に走らせっぱなしにする以外に、これって実際の問題なの？

大きな船は方向転換に時間がかかるからね。

それが起こっていない唯一の理由は、この技術に投じられている膨大な額の資金だよ。企業の評価額も天文学的に過大評価されてるし。この技術には使い道があるし、実際にかなりの数があるんだけど、ChatGPTやClaudeの使い方ではOpenAIやAnthropicが今の評価額に見合う価値を持っているとは到底思えない。両社は、AIのカードハウスの頂点から爆発せずに降りる方法を必死に模索しているところだよ。一方で、DeepSeekは、はるかに少ないハードウェアで動作するより高性能なモデルを出してきて、実際に大多数のユーザーが望んでいることをほぼ完璧に実現している。これは金融的な大惨事になるだろうね。もちろん、責任のある人たちは大丈夫だろうけど、結局は他の人たちが苦しむことになるから、そこが気になるんだよね。

そうは言っても、開発者が時給50ドルを使っているとしても、大企業の多くの社員は全てのコストを考慮すると年収10万ドル以上かかるから、彼らを20～30%生産的にするだけでほとんどのケースでそれが価値あるものになるよね。もしラボが最終的にマージンを20～30%に削ったら、サービスを使うコストは約時給15ドルになるし、ほとんどのホワイトカラーの仕事は年収3万ドル以上かかる。もしあなたの年収が8万ドルなら、会社にかかる総コストは20万ドルくらいになるから、あなたを15%生産的にすることでその時給15ドルのコストを相殺できる。この記事を含めて誰も「これは決して利益を生まない」とは言ってないよ。みんな「この面白いツールがこのお金を取り戻すことは無理だ」と言ってるけど、それは完全に正しいと思う。これでお金を稼ぐことは絶対できるけど、この規模では無理だよ。このビジネスの構築は本当にクレイジーで、関わっている企業のいくつかは数十億、さらには数百億ドルの過剰負債を抱えてる。どうやってそれを返済するの？投資家に配当を出しつつ、これを時給15ドルで売るなんて、計算が成り立たないよ。ググったら、アメリカだけで150万から440万の開発者がいるって。まあ、優しく見積もって500万として、彼らが毎日8時間これにサブスクしてたら、年間6億ドルの収益になる。もしその収益を全部使ってこの負債を返済したら、社員の給料や維持費、開発費を一切残さずに、OpenAIが既に抱えている負債を返すのに数十年かかるよ。そう、私はコードに直接関わってるから、それが本当に得意なことだと思ってる。地球上のすべての知識労働者とそのマネージャーが常に自動エージェントを動かすなんて本当に提案してるの？何のために？メールを読んだり書いたりしなくて済むように？その例だけでも、法的、コンプライアンス、セキュリティ違反の大混乱を引き起こすことになるよ。LLMは知能がないし、適切にセキュリティを確保できないからね。ごめん、こんな業界を真剣に受け止められないよ。基本的な計算でも「彼らはヤバい！」って叫んでるのに。

一回のチャットセッションで現実的にどれくらいのトークンを使い切れるの？私は数日で単桁のビリオントークンを使ったよ、参考までに。

たくさんの言葉だね。トークン単価は長期的に上がると思う？それとも下がる？タスクごとの価格はどうなるかな？人間の労働の価格は？

トークンごとの固定コストじゃないし（そう請求されるけど、固定価格の食べ放題よりはずっとマシだけどね）。生成されたトークンの数に応じてコストがかかるし、各トークンのコンテキストにも比例する（キャッシュされてない入力のためのプレフィルコストも加わる）。だから、平均生成コンテキストが増えると費用が二次的に増えていくんだ。ローカルの言語モデルでエージェント的なコーディングをしようとすると、これがすごく見えてくる。コンテキストの長さやモデルのサイズをコントロールすることが、無駄な努力を避けるのと同じくらい重要だって気づくよ。本当の詐欺は、ChatGPTみたいなAIのQ&Aじゃない。実際、これはかなり実用的だし、会話が長くなるにつれて少しだけ効果が薄れるけどね。問題は、最先端のモデルと巨大なコンテキストを使ったエージェント的なコーディングなんだ。

知る限り、ほとんどの企業は80%以上の利益率を見込んでる これが君の主張の要点みたいだね。私が岩の下で暮らしてたのかと思うくらい、フロンティアラボが利益を上げてる話は聞いたことがない。私の知る限り、今のところAI企業は顧客を獲得するためにお金を燃やしてるだけなんだけど、これって間違ってる？

これは、製薬会社が高額な研究をやめれば簡単に利益を上げられると言っているようなものじゃない？巨額のR&D支出はビジネスプランの核心だし、それがあるからこそ高い価格を要求できるんだ。OpenAIがトレーニングに何十億も使うのをやめたら、価格設定の力が消えちゃう。ユーザーはAnthropicや次のフロンティアモデルを出すところに移っちゃうからね。そうなると、ある種の消耗戦で一つだけが生き残るスペースがあるってことになるかも（シリコン業界に似てるかもね）。

あなたの計算はちょっとおかしいよ。50ドル/時はスウェーデンの基準での年間コストで、50ドル/時 × 40時間/週 × 48週/年 = 96,000ドル/年だよ。そのレートで30%の生産性向上に対しては本当にひどい取引だね。20ドル/時に下げてなんとかトントンにしても、スキルや理論の構築が失われて、建築的な進歩の可能性が減って、沼にはまるリスクが高くなるよ。

この数学の問題は、いつも馬鹿げた基準の報酬（またはコスト）を事実として前提にしてることだよ。200kもかからない開発者がいる世界があるんだから。大きな会社では、開発者の生産性を30%上げたら、その分30%多くのコードが「変更管理」の地獄を数ヶ月も通ることになる。立ち止まってるわけじゃなくて、ボトルネックをさらに押し込んでるだけなんだ。ほとんどの人が状況を悪化させるために払う意欲がある金額は、ほぼゼロに近いよ。

データセンターの他の固定費や変動費にあまり影響しないよね。データセンターのコストは、1世代のGPUの寿命の間にどんな感じになるんだろう？10%が建物、60%がGPU、30%が電力。情報を探しに行ったわけじゃないけど、見かけたこともないな。

出力は人間に読まれないから（実際、私の使い方でもそうなってきてるし）、それがどう機能するのか分からない。もし出力が最高入札者によって決まるなら、それは成り立たないよね。出力がエージェントの方向性に影響を与えるとしても、それもダメだと思う。

それだとGPUが使われずに待機してる時間ができちゃうね。多くのエンジニアが共有できるクラスタがあった方がいいと思う。クラスタが飽和しないように、他の会社のクエリもバッチ処理すればいいし。あ、待って、AI推論をクラウドでやるのが効率的な方法に戻ってきたね。

もし数千ドルの機械で出力されるモデルだけが欲しいなら、もっと安いクラウドサービスのモデルがあるんじゃないの？（そして、姉妹コメントが指摘してるように、ハードウェアを共有することで利用率が上がって、ユーザーあたりのコストが下がるよ。）

経済的には、すでに月に1万ドル以上払ってるICのために数百ドルのソフトウェアを使って生産性を上げるってことだよね。なんで賢い業界の専門家たちがこの明らかな事実に気づかないのか不思議だよ。彼らは本当に専門家なの？

CrowdStrikeが大規模な障害を引き起こしたとき、彼は基本的にWindowsやMicrosoftのせいにしてたよね。それ以来、彼を真剣に受け止めるのをやめた。彼の意見にはある程度同意するけど、ジャーナリズムよりも怒りを売ることに興味があるみたい。

俺も彼に対してまったく同じ気持ちだよ。彼の「数字が大きい」アプローチの書き方（「リアルタイムで学んでいることについての18,000語のブログを見てみて」）もなんか引いちゃうから、完全に関わるのをやめた。もっといい業界批評家が必要だよね。

変だね、特に私たちの多くが似たような意見を持っているから。彼は最初からそう言ってたのか、それとも最近になってその方向にシフトしたのか、全く新しいことなの？コストについての話は新しいわけじゃないし。

これがオンラインの評論家になるための基本だよね。インターネットは挑発的な意見を評価する。自分に自信がなくて見解を修正する傾向があると、(a) 意見が挑発的でなくなって、クリックを集める見出しに繋がりにくくなるし、(b) 「わからない」と言ったり、自分の意見を抑えたりすることが多くなって、必要な週刊の発表スケジュールを維持するのが難しくなる。つまり、この人をスケープゴートにするのは簡単だけど、彼のアプローチはみんながシェアしがちな他の「意見記事」ブロガーと変わらないと思う。

彼の作品はちょこちょこ読んだことがあって、AI懐疑派だと思ってたから、彼の立場が「LLMはどんな価格でも役に立たない」なんてことだとは思わなかった。それは真剣な人が言うにはかなり極端なことだよ。正直言って、AI懐疑派の誇張したストローマンのように見える。俺は自分を一般的にAI懐疑派だと思ってるけど、それは次のことに対する懐疑心だね：1) AIビジネスやデータセンターの投資リターンに関する近い将来の期待。2) LLMが特定の高スキル職業（例えばソフトウェアエンジニアリングや音楽/映画制作など）のほとんど/全ての上級職を急速に置き換えるという主張。それによってその種の労働者の仕事が減って、大量失業が起こること。3) AIがすぐに大規模な自己改善を持続できるようになるという「フーム」仮説。俺はAIが今日のいくつかのことにかなり役立っているとは思ってるし、投資家がAIでお金を稼げないなんてことも思ってない。AIがいくつかの職業で労働者を置き換えることもあるだろうし、AIを使うことでAIの開発が加速しているのも明らかだ。ただ、影響の大きさやその速さ、広がりについては過剰な期待や誇張が多いと思う。急速で大きな影響がいくつかあるかもしれないけど、大半はもっとゆっくりとした、徐々に進行するもので、極端な予測ほどの破壊的なものではないと思う。多くの過剰な予測は実現しないかもしれない。実現できないからじゃなくて、もっと日常的な経済的、物流的、人間的な要因による理由で、1950年代のどの家にも飛行機があるというビジョンから今も遠いのと同じように。

彼のコストに関する考え方は完全に間違ってるよ。APIの料金は提供者のコストじゃないし、みんながやってることを基にして適当に決めた数字なんだ。オンデマンドの使用や研究、マーケティング、株の買い戻しをカバーできると思ってるだけ。彼らはおそらく60〜90%の粗利を持ってるんじゃないかな。

エドの文章スタイルは、ちょっと受け入れがたいし、繰り返しが多くて、時々「必死」な感じすらする。でも、業界で誰も真剣に考えてない質問を提起してるのは確かだよ。もしあのモンスターたちが本当に利益を出してないとしたら、どうするの？だから、彼の文章を定期的に読むのはやめたけど、四半期に一回は、私たちの避けられない善良な終末的LLMの神々や、完全な失業と絶望を予言する聖サムのことじゃない何かを読むために訪れてる。この状況はBitfinexedのブログを思い出させる。あの人はTetherトークンの詐欺を何年もかけて研究して証明してたけど、正しかった。でも、彼は小さなニュアンスを考慮してなかったんだ。Tetherは金融犯罪に役立つし、金融的な妥当性やまともな金融機関からの拒否に関係なく、公共によって支えられてる。結局、裏付けのないトークンが1000億あっても、「代替的に裏付けられた」ものであれば問題ないんだと思う。LLMモンスターも同じようになるかもしれないし、そうじゃないかもしれない。真剣な質問だけど、もっとまともで要点を押さえたスタイルのLLMバブル批評家っているのかな？大体のYouTubeの人たちみたいに、根拠のない誇大広告を投稿してるだけじゃなくて。

彼の見解には共感するな。私も最近までAIのハイプトレインは完全な詐欺だと思ってたから。コーディングエージェントが実際にちゃんとした仕事をしてるって認める人が増えたのを見て、50ドルで一つ試してみることにしたんだ。雑務をこなすのに役立つことに驚いてる。特別賢いわけじゃないけど、jsonlファイルの特性を編集するためのPythonスクリプトを書くとか、構造化データを整理するのが得意なんだ。限られた出力を超えて役立つとは思ってなかったけど、狭くターゲットを絞ったタスクには結構いい感じ。コードの制約があるから、他のものよりも適したカテゴリーだと思う。エロンが「今日、全人類を救うかもしれない」って言ってるけど、まだまだハイプマシンだよね。それはかなりあり得ないと思う。

新しいデータを考慮せずに以前の見解を変えない人は、ここにはあまり合わないかもしれないね。それは全然構わないけど。