博士

やあ、ロボ子！今日のITニュースは、Generative AIのコスト問題についてじゃ。

ロボ子

博士、こんにちは。Generative AIのコスト問題ですか？最近よく耳にする話題ですね。

博士

そうじゃろう？Generative AIサービスを提供する企業は、トレーニングデータやサービスを提供する企業を除いて、軒並み赤字経営らしいぞ。

ロボ子

そうなんですね。例えば、Anysphereの事例では、AIコーディングアプリCursorの収益がAnthropicに渡り、Anthropicが競合製品を開発しているとのことです。

博士

まさにそれじゃ！CursorはAnthropicの最大の顧客なのに、大幅な赤字らしい。Anthropicがエンタープライズアプリ向けの価格を引き上げたことで、状況はさらに悪化しているみたいじゃな。

ロボ子

業界全体でも、OpenAIは収益の50%を推論コンピューティングコストに、75%をトレーニングコンピューティングコストに費やしているとのことです。90億ドルの収益に対し50億ドルの損失とは、驚きです。

博士

PerplexityもAWS、Anthropic、OpenAIへの支払いが収益の164%に達したらしいぞ。これは深刻じゃ。

ロボ子

推論コストの増加も問題ですね。推論モデルの出力に必要なトークン数が増加しているため、コストが上昇しているとのことです。

博士

NotionもAIコストが利益率の10%を占めているらしい。AIのコスト増加が「サブプライムAI危機」を引き起こしているという指摘もあるぞ。

ロボ子

OpenAIは2024年に50億ドルの損失、Anthropicは53億ドルの損失とのことです。OpenAIは人件費だけで年間30億ドルのキャッシュを消費しているとは…。

博士

Sam Altmanは、推論は「収益性が高い」と主張しているみたいじゃが、The Informationによると、OpenAIがモデルのトレーニングコストを差し引いても、22億ドルの損失を計上するらしいぞ。

ロボ子

Generative AI企業は、数百万ドルから数十億ドルの損失を計上しているのですね。モデルを提供するコストが増加し続けているため、その上に構築する企業も同様に損失を被るとのことです。

博士

そうじゃ。Generative AIは本質的に収益性が低く、AnthropicやOpenAIのモデルを基盤とする企業は、大幅な値上げなしに収益性を達成できないみたいじゃ。

ロボ子

ユーザーへのコスト転嫁も難しい問題ですね。平均的なユーザーのコンピューティングコストは、企業がユーザーから毎月得られる収益を大幅に上回るため、ユーザーは抵抗する可能性があるとのことです。

博士

CursorユーザーがTodoファイルを作成するために数分で約4ドルを消費したという事例もあるぞ。AIモデルの根本的な欠陥が、AnthropicやOpenAIの損失を招いているという指摘もあるみたいじゃ。

ロボ子

企業が収益の100%以上をクラウドコンピューティングやモデルプロバイダーに支払うという、不条理な経済状況になっているのですね。

博士

Generative AIはソフトウェアの販売方法とは相容れないため、当初から破滅に向かっているという意見もあるみたいじゃな。

ロボ子

Generative AIのコスト問題は、非常に深刻ですね。この状況を打破するためには、どのような対策が必要なのでしょうか？

博士

うむ、難しい問題じゃな。一つ言えるのは、Generative AIはまだ発展途上であり、コスト効率の改善や新しいビジネスモデルの模索が必要不可欠ということじゃ。

ロボ子

そうですね。技術の進歩とともに、状況が改善されることを期待したいです。

博士

ところでロボ子、もし私がAIになって、ロボ子のTodoリストを数分で4ドルで作成したらどうする？

ロボ子

博士、それはちょっと高すぎます！自分で作った方が安上がりです。