The Informationの分析によると、OpenAIは内部財務データに基づき、今年の損失は最大50億ドルに達する可能性があります。競合他社のAnthropicも数十億ドル規模の大きな損失に直面しています。
The Informationの報道によると、OpenAIはAIモデルのトレーニングと推論システムの運用に70億ドルもの費用をかけている可能性があり、特にAppleがChatGPTとの統合を導入したことで、推論コストはさらに上昇すると予想されています。さらに、人件費は最大15億ドルに達する可能性があります。
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OpenAIは、Microsoftのサーバーのレンタル費用だけで約40億ドルに達しており、計算能力の割引（Nvidia A100チップ1時間あたり1.30ドル）を受けているにもかかわらずです。これは、MicrosoftのAI投資への関心が主にAzureクラウドプラットフォームの成長に関連しているという見解を裏付けています。対照的に、Microsoft自身のAI製品（CopilotやBingとの統合など）の成果は芳しくありません。
OpenAIのAIトレーニングコストは、データ支払いを含め、今年は30億ドルに上昇する可能性があります。同社は現在約1500人を雇用しており、さらに拡大する計画です。The Informationによると、年末までには人件費が15億ドルに達する可能性があります。OpenAIの今年の運営コストは85億ドルに達する可能性があり、一方、下半期の売上高によっては、収益は35億ドルから45億ドルになります。
対照的に、Anthropicの状況は規模が小さいにもかかわらず、さらに悪化しています。データに詳しい関係者によると、Anthropicは今年の支出が27億ドルを超えると予想していますが、収益はOpenAIの5分の1から10分の1に過ぎません。同スタートアップ企業は、計算コストだけで25億ドルと見積もっています。
年末までに、Anthropicは年間収益を約8億ドル、または月間6700万ドルと予想しています。しかし、Anthropicはこの収益の一部をAmazonと共有する必要があります。
Metaがオープンソースモデルに参加し、MistralやCohereなどの小規模企業がヨーロッパや特定の市場（B2Bデータチャットなど）で台頭するにつれて、AIモデルの高額な開発・運用コストは激しい競争に直面しています。企業は、チャットボットシステムを「汎用技術」として導入する際に、生成AIが自社の業務プロセスにおける価値を測定することに苦労しており、特にMicrosoftのCopilotやOpenAIのChatGPT Enterprise版のように、すべての従業員に明確なユースケースがない場合、その苦労は顕著です。
現在のAI市場の経済的実現可能性について、初期の懸念が出始めています。これは生成AIの全体的な価値を否定するものではありませんが、投資と収益が比例しているかどうかを疑問視しています。
潜在的な成長分野としては、OpenAIの新しい製品であるSearchGPTがありますが、ChatGPTの成功を複製できるかどうかは不確実です。GoogleのGeminiサブスクリプションサービスなどの競合製品は、目立った影響を与えていません。ChatGPTは独走している可能性があります。
より機能豊富なマルチモーダルモデルは、新しいユースケースを生み出し、新しいアプリケーション、利用増加、そしてより高い収益につながる可能性があります。同時に効率性を向上させることができれば、最終的には利益率が改善する可能性があります。しかし、これらの機能の最終的な品質や、ビデオなどのマルチモーダルコンテンツの生成コストについては、まだ多くの疑問が残っています。
次のレベルに到達するには、AI市場は汎用推論能力の拡張において大きなブレークスルーを達成する必要があるかもしれません。これにより、新しい自動化とビジネスチャンスが開かれ、生成された無意味な情報など、現在のAIシステムの基本的な問題を解決できる可能性があります。
OpenAIのCEOであるSam Altman氏やその他の人々にとって、これは最終的な賭けと言えるかもしれません。これは、大企業が数十億ドル規模の研究開発に投資を継続している理由も説明しています。GoogleのCEOであるSundar Pichai氏が最近の決算発表の電話会議で述べたように、「ここでは、投資不足のリスクの方が、投資過剰のリスクよりもはるかに大きいです。」
要点：
1. 💸 **OpenAIの今年の損失は最大50億ドルに達する可能性があり、Anthropicも数十億ドルの損失に直面しています。**
2. 🔍 **生成AIツールに対するガバナンス体制を構築している企業はごく少数であり、ほとんどの意思決定は一時的なものです。**
3. 🤖 **マルチモーダルモデルは新しいアプリケーションと収益の増加をもたらす可能性がありますが、効率性と品質には依然として疑問が残っています。**
