AI需要は過大評価され、Anthropicだけが現実的

人工知能に対する主な需要シグナルは紙面では爆発的に見えるが、大幅に過大評価されている可能性がある。Anthropicは、そのツールを現実に対応した価格設定にすることで、修正が発生した場合に最も有利な立場にあるAI企業になるかもしれない。

トークンはAI使用の基本的な単位であり、ユーザーが送信するクエリとモデルが生成する出力の両方を構成する単語**と文字です。

AIとのチャットは、1パラグラフあたり数十トークンを消費します。モデルがコードを記述し、Webを閲覧し、複数ステップのワークフローを実行するエージェントAIでは、1セッションあたり数千トークンを消費します。

Anthropicの最新モデルのレートによると、入力（プロンプト）の100万トークンは5ドル、出力（モデルの応答）の100万トークンは25ドルかかります。

AI企業は、トークン消費の急増を引用して、それをサポートするための数百億ドルのインフラストラクチャへの投資を正当化しています。

しかし、トークン消費は歪んだ指標になりつつあります。

MetaとShopifyは、従業員が使用するトークン数を追跡する内部リーダーボードを作成したと述べています。NvidiaのCEOであるJensen Huangは、年間50万ドルの給与を得ているエンジニアが少なくとも25万ドルの計算資源を使用していないと「深く警戒する」だろうと述べています—**エンジニアがAIに費やす金額を、AIで生産する成果を測定するのではなく測定しています。**

企業がAIの採用をボリュームで測定し始めると、従業員は成果ではなく指標のために最適化します。

「目標が単にお金を燃やすことである場合、簡単にお金を使う方法がいくつかあります」と、数千社の企業向けにAIワークロードを処理するDatabricksのCEOであるAli Ghodsiは述べています。「クエリを10か所に再送信します。それを何度も繰り返すループを立てます。それは多くのお金がかかり、何も生み出しません。」

ハーバードビジネススクールのAI研究所の執行ディレクターであるJen Staveも、企業リーダーから同じことを聞いています。

「私は、実際にROIのフレームワークを見つけるのに苦労しているCTOやCIOを1ダースも話しました」と彼女は述べています。

Anthropicは、需要予測が間違っている可能性に備えています。

CEOであるDario Amodeiは、彼が「不確実性の範囲」と呼ぶものを説明しています—データセンターの建設には1〜2年かかります。そのため、企業はまだ検証できない需要のために今や数十億ドルをコミットしています。十分な容量がないと顧客を失う。あまりにも多く購入すると、収益が予定通りに実現せず、計算がうまくいかなくなります。

「数年ずれると、それは破滅的なものになる可能性があります」とAmodeiは2月にDwarkesh Patelのポッドキャストで述べています。「他の企業の中には、スプレッドシートを書き込んでいないのではないかという印象を受けます。ただ、聞こえが良いからやっているだけです。」

Anthropicの対応は、フラットレートのエンタープライズ価格設定から、実際の使用量を反映するトークンごとの課金方式への移行です。また、トークンを大量に消費する一部のサードパーティツールを遮断しました。OpenAIは、AIをより安価で大規模に消費しやすくしています。

フラットレートの価格設定は、AIの採用の初期段階で優勢でした。これは、AIへのアクセスが固定された月額料金で寛大または無制限です。このモデルは、人々がAIとチャットしていたときに機能しました。しかし、エージェントの使用では、1セッションあたり数千トークンのコストが数百万トークンになり、経済性を破壊しました。

最も寛大な消費者向けオファーである月額200ドルのMaxプランが、ケーススタディになりました。

開発者は、OpenClawのようなサードパーティのエージェントツールを介してそのサブスクリプションをルーティングしていました。これらのツールは、会話用に設計されたプランで24時間AIエージェントを実行していました。Anthropicの最新モデルの公開レートに基づくと、重度のClaude Code Maxユーザーは、サブスクリプションなしでは最大5,000ドルの費用がかかる使用量に対して、月額200ドルの費用しか支払わない可能性があります。

4月4日、Anthropicはこれらのツールを遮断しました。Claude Codeの責任者であるBoris Chernyは、Xで、これらのサブスクリプションは「これらのサードパーティツールで使用パターン向けに構築されていません」と書いています。

同様の再調整がエンタープライズでも行われています。

古いAnthropicの契約には、組み込みの利用量許容度を持つ固定月額料金の標準席とプレミアム席が含まれていました。これらの席タイプは現在、「新しいエンタープライズ契約では利用できなくなったレガシー席タイプ」としてラベル付けされています。新しいエンタープライズプランは、APIレートでトークン消費を課金する、1席あたり課金されます。

Anthropicは最初に動きましたが、業界全体に圧力がかかっています。

OpenAIのNick Turley、ChatGPTの責任者は、BG2ポッドキャストで、「現在の時代では、無制限のプランを持つことは、無制限の電力プランを持つことと同じくらい理にかなっていません」と認めています。

すべてのトークンに価格が課金されるようになると、フラットレートのAIに予算を立てた企業と消費者は、それに対して実際に何を得たのかを尋ね始めます。

RampのCEOであるEric Glymanは、最近トークン追跡ツールを立ち上げたばかりで、財務面からこの状況を見ています。

Rampの顧客基盤におけるAI支出は、過去1年間で13倍増加しており、誰もそれを予算化する方法を知りません。彼はAnthropicのアプローチをより慎重な長期戦略として指摘し、OpenAIの投資家を悩ませるべき質問を提起しました。ビジネスモデルが最大トークン支出を抽出することに依存している場合、顧客がAIをより効率的に使用するのを支援するインセンティブはありますか？

Salesforceも同様の賭けを行っており、AIが燃焼するトークンではなく完了した作業を追跡する「エージェントワークユニット」と呼ばれる新しいメトリックをリリースしています。

AnthropicとOpenAIの両社は、今年IPOを行う予定です。そうしたとき、パブリックマーケットの投資家が最初に試みることは、需要に関する質問に答えることです。

トークンごとの課金方式に移行することで、Anthropicは顧客が実際に価値を置いていることに関するより明確なデータを持つことになります。OpenAIは、より大きな数字を持つようになりますが、それらのうちどれほどが現実であるかを証明するのが難しくなります。

今日のAI需要の有意な部分が過大評価されている場合、現実のために価格設定を行った企業が、修正が発生したときに生き残る企業になります。