オープンソース AI の台頭が Anthropic にまだ悪影響を与えていない理由

Decagon CEOのJesse Zhang氏は月曜日、「企業におけるオープンソース人工知能について誰もが間違っている」と題した挑発的な新理論を発表した。この投稿では、現代の AI 経済における最も興味深い矛盾の 1 つについて言及しています。つまり、より成熟した AI の導入は、より軽量なモデルに移行しつつある、と彼は自分の会社でも述べています。しかし、高価な最新モデルへの全体的な支出はほとんど変わっていません。

これは、フロンティア モデルとオープンソース モデルの関係について考える新しい方法です。 Zhang 氏によれば、彼らは競争相手ではなく、オープンソース モデルの成功はフロンティア ラボを犠牲にしてもたらされるものではありません。代わりに、これらは 1 つのライフサイクルの 2 つのフェーズであり、ユースケースのテストに使用される高価なフロンティア モデルは、進化に応じてより安価なオープンソースの代替モデルに移行できます。

より成熟したユースケースが軽量モデルに移行するにつれて、新しいユースケースが次々と出現し、高度なモデルの全体コストはほとんど減少していません。

Zhang 氏はこの考えを裏付けるデータをあまり提供していませんが、それを見つけるのは難しくありません。 Vercel の AI ゲートウェイ ダッシュボードは、先週だけで DeepSeek がトークン量のリーダーとなり、現在、同社のインフラストラクチャを通過するトークンの 3 分の 1 以上を処理していることを示しています。人気の GLM-5.2 モデルを開発した研究所である Z.ai は、同期間中に立派な 4 位を獲得しました。

しかし、トークンの合計支出まで下にスクロールすると、Anthropic が依然としてプラットフォーム上の AI の合計支出の半分以上を占めていることがわかります。最近の変化のほとんどが Anthropic 自身の価格上昇によるものであることを考えると、株価は過去 1 か月間でわずかに低下しましたが、大幅な低下ではありませんでした。

OpenRouter も同様のストーリーを伝えており、市場のはるかに大きな (ただしエンタープライズではわずかに少ない) セグメントを獲得しています。 DeepSeek V4 Flash は総使用量の点でトップの勝者であり、毎週 5 兆 3,000 億のトークンを処理します。最も人気のあるフロンティア モデルである Opus 4.8 は、2 兆をわずかに超える処理を行います。 OpenRouterは総コストでモデルをランク付けしていないが、Opus 4.8の平均トークンコストはV4 Flashの約23倍（100万トークンあたりわずか6セントに対して1.37ドル）を記録しており、Opusが依然としてコストの大部分を占めている可能性が高いことを意味している。

これらの数字は、Nvidia の強力な結びつきとモデル自体の極めて高い適応性のおかげで、トップに躍り出る準備ができている最新の登場である Nvidia の Nemotron をカバーするものでもありません。

これらの数字は、AI のライフサイクルに関する Zhang 氏の指摘を完全に裏付けるものではありませんが、Anthropic のような最先端の研究機関がオープンソースの台頭によって、少なくともまだそれほど大きな被害を受けていないことを示しています。説明の 1 つは、AI でアドレス指定可能なタスクの市場が非常に急速に成長しているため、初期段階の導入を独占するだけで最良のモデルが地位を維持できるということです。 Zhang 氏が言うように、「フロンティア研究所は今後も発見を所有し続けるでしょう。オープンソースはますます生産を所有するようになるでしょう。」別の説明としては、顧客がオープンソースに切り替えたとしても、多くのユースケースは非常に複雑なので、より安価な代替品に完全に置き換えることはできないということも考えられます。

いずれにせよ、このモデルの 2 層経済は、AI 経済の比較的安定した特徴となる可能性があります。

昨年の9月に私は、ストックラボが最終的にスターバックスのコーヒー豆を販売することになる可能性について書きました。つまり、商品として機能し、適用された層が利益を享受することになります。この予測の一部は現実になっています。たとえば、AI 分野は軽量モデルに移行し、GPT に包まれたスタートアップ経済はほぼ安定を保っています。

しかし、トークンを重ねるごとに、フリンジプロバイダーが市場で最も切望される部分、つまりプレミアムトークン価格を維持することができていることも私たちは目の当たりにしています。そしてそれは当分変わらないようだ。