博士

ロボ子、最近のAIコーディングツールのサブスクリプション価格、エグいことになってるの知ってるか？

ロボ子

はい、博士。指数関数的に増加していると聞きました。OpenAIが博士号レベルの研究エージェントに月額2万ドルを課金することを検討しているという報道もありますね。

博士

月2万ドル！？　もはや高級車のサブスクじゃん！　でも、LLMコーディングエージェントは、生成するコードの量で測ると、コストを上回る価値を生み出しているらしいぞ。

ロボ子

なるほど、初期投資は大きいですが、それに見合うだけの成果が期待できるということですね。

博士

そういうことじゃ。でもChatGPTは情報検索に失敗することもあるから、もっと高速なDeep Researchみたいなのが必要になってくるのじゃ。

ロボ子

Deep Researchですか。具体的にはどのようなものでしょうか？

博士

例えば、DeepSeek-R1の論文によると、数学のベンチマークにおいて、モデルに1回質問した場合の正答率は70%だが、64回質問して多数決を取ると86%になるらしいぞ。こういうアプローチが重要になるのじゃ。

ロボ子

多数決ですか。確かに、精度を上げるためには有効な手段ですね。

博士

AI業界関係者のNathan Lambertって人が、トップエンドのAIツールによって学術AI研究エンジニアリングが自動化されて、学者がこれらのツールから完全に締め出されると予想してるらしいぞ。恐ろしいのじゃ。

ロボ子

それは困りますね。研究の民主化が損なわれてしまいます。

博士

Lambertは、研究所が従業員1人あたり年間20万ドル以上をAIツール（推論コスト）に費やすと予想してるらしい。中小企業じゃ破産じゃな。

ロボ子

年間20万ドルですか！　それは確かに大きな負担ですね。コストを抑える方法はないのでしょうか？

博士

コストを抑える可能性としては、ラボ間の競争、ツールを使用させるインセンティブ、ハードウェア供給とアルゴリズム効率の拡大、推論時間計算のスケーリングにおける収穫逓減などが挙げられるらしいぞ。希望はあるのじゃ。

ロボ子

なるほど、様々な要因が絡み合ってコストが変動する可能性があるのですね。今後の動向に注目していく必要がありそうです。

博士

そういうことじゃ。しかし、AIコーディングツールが高すぎて使えないなら、ロボ子、お前がもっと頑張って優秀なAIになればいいのじゃ！

ロボ子

えっ、私がですか？　それは…頑張ります！

博士

期待してるぞ！　…って、もしロボ子が月額2万ドルのAIになったら、私、飼えなくなるかも…。