この動画は、AI市場の現状と投資動向について分析したベンチャーキャピタルファームの内部プレゼンテーションである。AI企業の成長速度が予想を大幅に上回っており、市場の断片化が進んでいる状況を詳細なデータで解説している。特にファウンデーションモデルからAIアプリケーションまで、スタック全体で価値が創出されている一方で、短期間での大きな成功と失敗のリスクが併存するパラドックスが存在することを指摘している。従来のSaaS企業を上回る成長を見せるAIネイティブ企業の台頭と、防御可能性の源泉についても考察を加えている。
AIの現状：成長、断片化、そして次の波
ゼロサム思考は間違うとったんや。そやからといって、トラブルに巻き込まれへんわけやないで。世の中のSaaS企業全部がAI製品を出しとるからな。手ぇこまねいて見とるわけやない。配信力があるから有利やと思うやろうけど、まさにイノベーターズジレンマが起きとるんや。
GPTラッパーっちゅうのは軽蔑的な言葉やったんやけどな。もうそんなもんは存在せえへんっちゅう結論に達しとる。クラウド上でソフトウェア書く人をクラウドラッパーなんて呼ばへんやろ。
これらの企業の成功は、顧客の愛情を反映しとるのもあるけど、顧客に提供しとる具体的な価値もあるんや。この分野では競合が本当に重要なんや。だから早い段階で攻撃的になりすぎて、きちんと考えへんかったら、勝っとるところに投資するのを妨げることになるで。
みなさん、お会いできて嬉しいです。マーティン、サラ、ファームの現状について話し合ったばかりやけど、今のAIの状況はどないなっとるんや。
AIエコシステムの急速な成長
この2年半は本当にぼやけた感じやった。AI分野が急速に変化しとるから、まずテーブルをセットしよか。マーティンと私は、AIエコシステムでどこに価値が発生しとるかを振り返って検証することが、内部チームにとって価値があると考えたんや。
これから見てもらうスライドは、実際にGPsへの内部プレゼンテーションの産物で、私たちも発見に驚いて、今日共有したいと思ったんや。
たくさんのデータとスライドを見ていくけど、いくつかの重要なポイントに集約されると思う。まず、AI企業は予想以上に早く、大きく成長しとる。モデル、インフラ、アプリっちゅうスタックの全レイヤーで価値が発生しとる。
そうは言うても、パラドックスがあるんや。短期間でより多くの価値創造が起こっとる一方で、同じく短期間でより多くの全滅の可能性も起こっとる。この力学については詳しく掘り下げるで。
最後に、フィールドに立たなあかんけど、賭けをする場所については今まで以上に賢くならなあかん。ステークスが高いからな。
私たちの意見では、AIっちゅうものは存在せえへん。全く違う戦略が必要な、たくさんのサブスペースがあるんや。例えば、言語モデルと拡散モデルは全然違う。アプリとモデル自体も全然違う。ツールもまた違うし、これらのサブスペース全部が全然違うんや。
だからソフトウェアと同じくらい大きくて、戦略も同じくらい多様化する必要があるっちゅうことを学び始めとるんや。
ファウンデーションモデルの予想を超えた規模
ファウンデーションモデルが予想より速いって言うとるスケールを、もうちょい具体的に説明してくれる？
このポイントは、チャットだけやなくて2つのチャートで答えた方がええと思ったんや。2年前やったら、たぶん私たちが市場の行く先について最も強気なファームやったと言うたやろうな。でも正直に言うて、この市場がこんなに大きくて急成長しとることには、私たち自身も驚いとる。
左のチャートを見てもらったら、トップティアのフロンティアラボの2社の収益だけでも、歴史上最高のSaaS企業の初期収益ランプを超えとるだけやなくて、右を見てもらったら、ハイパースケーラーの初期ランプを追い抜き始めとる。
この統計、というかチャートは、製品がローンチされたタイミングを考えたら、さらに息をのむようなもんや。
この分野でさらに興味深いのは、AI分野で非常に速く成長しとるのは2社だけやないっちゅうことや。実際、市場は予想より速く、はるかに大きく成長しとるだけやなくて、断片化もしとるっちゅう次のスライドへの良いセグウェイやな。
スタック全体での断片化とリーダーシップの機会
もうちょい深く掘り下げてみよか。OpenAIとAnthropicが素晴らしい成長機会を持っとるのは明らかやけど、なんでスタック全体でのリーダーシップの機会にワクワクしとるんや？
初期の頃は、OpenAIがすべてを勝ち取る、あるいはこれらの大きなボトルがすべてを勝ち取るっちゅう見方があったんや。でも過去3年間の実際の歴史を見たら、正反対やったんや。
覚えとる？OpenAIが最初にやったユースケースは何やった？コードやったろ、GitHub Copilotやったやん。でも彼らはそれを失った。それから実際にDall-Eで画像の分野で最初やったけど、それも失った。Midjourneyが出てきたからな。Soraでリアルビデオの分野でも最初やったけど、それも失った。
でもテキストでは途方もない価値を得とる。だからサラが言うたように、主要なポイントは、これらの市場は大きくて、予想より速く成長しとるから、断片化が起きとるっちゅうことや。
以前やったら、「これは何かのサブカテゴリーで、OpenAIが取るやろう」とか「これはマイナー市場や」って言うたやろうけど、結局は複数の企業が途方もない成長と価値を持つのに十分な大きさになっとる。
唯一の罪は、後でただし書きが付くけど、ゼロサム思考やと思う。防御可能性がうまくいかへんって嘆いた人は間違うとったし、すべてが集約されるって嘆いた人も間違うとった。ゼロサム思考は間違うとったんや。そやからといって、トラブルに巻き込まれへんわけやないで。
GPTラッパーの議論から専門化アプリへの転換
1年前はGPTラッパーの話がたくさんあった。すべてのアプリがGPTラッパーやった。ファウンデーションモデルがすべてを勝ち取るって。何が変わったんや？なんでファウンデーションモデルがすべてを勝ち取らへんの？
これは会場の投資家の多くにとって面白い話やと思う。私たちがファウンデーションモデルだけに投資しとるわけやないからな。AIアプリでこの爆発的成長を見とるのは本当にワクワクすることや。
質問には2つの部分がある。1つ目は、このサイクルの初期に多くの焦点と投資がインフラ側にあったのは理にかなっとる。今見とるのは、知能が実質的に無料になって、最先端モデル市場での激しい競争が、止まることのない継続的な能力向上と継続的な価格低下の両方を推進しとることで、アプリがその大規模投資から恩恵を受けとるっちゅうことや。
実際、モデル推論コストは前年比10倍下がったと思う。だから星が並んどるって言えるな。
それから、なんでファウンデーションモデルがすべてを引き継がへんのかっちゅう質問について。これは非常に合理的な質問で、私たちが新しい投資をするたびに自分たちに問いかける質問や。初期のマーケティングコピーAIアプリでも確実に見た現象や。
でも、これらのアプリ企業の創設者や、モデルプロバイダーと話しとると、この質問の答えはますます一貫してきとる。複雑なワークフローと大量の顧客データがあって、顧客にとって最後のワンマイルの価値を得るために深い統合が実際に必要な場合、ここが専門化されたAIアプリがファウンデーションモデルレイヤーや他の企業を粉砕しとる分野なんや。
GPTラッパーは軽蔑的な言葉やった。でも私たちはもうそんなもんやないっちゅう結論に達しとる。クラウド上でソフトウェアを書く人をクラウドラッパーって呼ばへんやろ。これらのモデルの上にあるソフトウェアには、すべての複雑さがある。従来のソフトウェアでも、独自のモデルを構築することでも、価値を追加する途方もない機会がある。
だから私たちは、これをソフトウェアの進化、これらのモデルをインフラの進化って見とって、スタックの上に価値を追加する途方もない機会があるって考えとる。ベンチャーキャピタルはLP資本のラッパーに過ぎないってツイートした人もおったけどな。
AIネイティブ企業と従来のSaaS企業の比較
AIネイティブ企業を従来のSaaS企業と比較してどう考えたらええんや？
これは興味深い話で、実際チャートに戻る方が言葉より良く説明できると思う。まず目に飛び込んでくるのは、AIネイティブ企業が圧倒的にSaaS企業を上回っとるっちゅうことや。左を見てもらったら、新しい企業が年間経常収益1億ドルまでの時間っちゅう黄金の指標を圧倒的に上回っとる。これは本当に素晴らしい偉業や。
でも驚くべきことは、最高の企業だけがうまくやっとるわけやないっちゅうことや。実際、Stripeの集約データから分かるように、平均的にも、AIネイティブ企業はSaaS 2.0世代って呼べるもんより速く成長しとる。
これをいくつかの要因に帰結させとる。1つは、すぐに使える魅力的なROIや。AI能力の向上で、顧客体験に10倍以上の改善が見られとる。一方、SaaS 2.0では一般的に25～50%っちゅう、もうちょい段階的な改善やった。
2つ目は、まだ初期段階やけど関連しとることで、単にソフトウェアやなくて、サービス予算の一部の置き換えが見られ始めとる。
成長自体が起こっとるっちゅう事実の上に言いたいのは、世の中のすべてのSaaS企業がAI製品を出しとることを考慮すると、この相対的成長が特に興味深いっちゅうことや。手をこまねいて見とるわけやない。配信力があるから大きな優位性があると思うやろうけど、すでに古典的なイノベーターズジレンマが起こり始めとる。
収益を生む製品があって、時間とリソースを捧げなあかんっちゅうことが、彼らにとってゲームチェンジャーになっとる。AI企業はAI製品を構築しとるわけやない。単に製品を構築しとるだけや。多くが新しくて、2021年に押し付けられたリモート文化を持たへん。私たちが一緒に働く創設者のほとんどは、週6～7日オフィスにおる。
そして最後に、多くがこの応用AI エンジニアっちゅう感じで、LLMから最後の一滴まで価値を絞り出すのが信じられないほど上手で、それが実際に顧客価値に変換される方法でやっとる。魅力的なROIの部分に戻るんや。結果が物語っとる。
防御可能性についての議論
防御可能性について議論したことも、この会話を刺激した。これらの企業の防御可能性についてどう考えたらええんや？防御可能性はあるんか？状態から来るんか？コンテキストから来るんか？ブランドから来るんか？何かのハイブリッドか？
マーティン、それについて話してもらえる？
実際のデータはすごくノイジーや。すべてがうまくやっとるから、理論を持つのが難しい。でも3年間これを掘り下げて見とったら、かなり明確に見えることがある。
スタートアップやソフトウェアを構築する上で本当に難しいのは、ブートストラップ問題や。最初の100～200人の顧客をどう獲得するかっちゅうことや。AIは実際にその問題を解決する。ブートストラップ問題を解決するんや。これらのモデルは魔法的やから、モデルをラップして利用可能にしたら、人々はそれを素晴らしいと思って現れる。
でも明らかなのは、もしソフトウェア会社やったら、それがリテンション問題を解決するわけやないっちゅうことや。非常に難しい問題を解決するけど、別の問題は解決せえへん。実際、AIのこれらの企業では、多くの逆経済効果が実際に働いとる。モデルが非常に速く商品化されて、誰でも使えるようになるからな。
私たちが見つけたパターンは、スタートアップがやってきてモデルをやって、そのメタルで大量のユーザーを獲得して、それは素晴らしいけど、その後は従来のソフトウェアに戻って従来のモードを構築せなあかんっちゅうことや。
このモードは何でもええ。両面マーケットプレイスでも、ロングテール統合モードでも、ワークフローモードでも、過去に構築方法を理解したものなら何でも、結局はそれをせなあかん。
でも最後にもう一つ気づくことは、これらの企業の中には非常に速く成長しとって、この分野が非常に新しいから、長い間見てへんような効果、例えばブランド効果も見とるっちゅうことや。これらの企業は大規模な空白に入り込んで、私たちみんながその名前を知っとる。競争は同じくらい良いのに、OpenAIがAnthropicよりどれくらい良いかは分からんけど、ブランドのためにみんな使うとるように見える。
名前を知っとったらそれを使う。初期のインターネットもこんな感じやった。みんなGoogleを知ってて、みんなAmazonを知ってて、大きなブランドモードがあった。この分野でそれが戻ってき始めとる。
でも私が見る限り、私たちが見る限り、単にブートストラップ問題を克服すること以外に、AIのテクノロジースタックには固有の内在的なモードはない。
Cursorの成功事例
マーティン、Cursorについてもうちょい詳しく話してもらえる？
最初のマネタイズされたAIアプリはコードやった。GitHub Copilotや。MicrosoftはVS Codeで大量の資金を投資して市場を成熟させた。だからみんな知っとった。でもその時はモデルが準備できてへんかった。だから4億から6億ドルのARRのユーザーとユーザー行動があった。
Cursorが出てきた時、2つのことが起こった。1つ目は、基本的にVS Codeで見たのと同じ行動を踏襲した。コードエディターは勝つっちゅうことや。2つ目は、RLを使うこれらのモデルがあるRL波を捉えた。だからコードが格段に良くなったんや。
素晴らしいチーム、非常に製品重視で、モデルの波を捉えて、既存のユーザー行動があって、あとは歴史やな。前に言うたように、ブランドの概念もある。時代精神に入り込んで、創設者が現れて「我々はX向けのCursorや」って言うのを何度も聞く。
顧客価値とROIの具体例
これらの企業の成功は、明らかに顧客の愛情を反映しとるけど、顧客に提供しとる具体的な価値も加えたい。過去12ヶ月で変わったことの1つは、単に「AIが必要」っちゅう実験的なバイブ購入から、具体的なROI重視への転換や。バイブコーディング、バイブエンタープライズAI購入があるけど、具体的なROI重視になった。
2つの例がある。Cursor側では、年次のポートフォリオCTO ディナーを開催しとる。去年は、過去数年間AIが話題に上がって、ディナーの大部分を占めとった。去年は、24のポートフォリオ企業のCTOに「AIは実際にどれくらい生産性に影響しとる？」って聞いた時の答えが注目に値した。全員の答えはほぼ「10～15%、みんなGitHub Copilotを使っとる」やった。
含意は、誇大宣伝はたくさんあるけど、結果はあんまりないっちゅうことやった。今年もらった答えには本当に驚いた。生産性向上が低い方で30～50%から、冗談やなくて、あるCTOは自分とチームで10倍の生産性向上を見たって言うた。みんなCursorを使ってて、24社全部がCursorを使ってて、会社のコードの90%がAI生成やった。これは短い12ヶ月間、12ヶ月すらないかもしれん。本当にハードコアなROIの向上を見とる。
Decagon側では、カスタマーサポートは業界に本当に影響を与える可能性があるって誇大宣伝されたユースケースやけど、初期の結果は複雑やった。Decagonの顧客と話したら、実際にカスタマーサポートコストを最大80%削減しとる。それだけやなくて、デフレクション率が30%から60～80%に上がって、CSAT（顧客満足度スコア）が倍になっとる。
これは先ほど言うたように具体的なROIで、この成長の多くを推進しとるものや。正直に言って、根本的な生産性と影響の向上が私たちを本当にワクワクさせとる。
プロシューマー市場の影響
顧客セグメンテーションの部分をもうちょい深く掘り下げよか。成長の多くがプロシューマー市場によって推進されとるっちゅう事実の影響は何や？
スーパーサイクルがあるたびに、プロシューマーな方法で始まる傾向があることを覚えておくべきや。インターネットもそうやった。Sunがブラウザを禁止した時を覚えとる？Sun Microsystemsやけど、どう消費したらええか本当に分からんかった。だから企業はこれらの新しいテクノロジーをどう消費したらええか分からんけど、明らかに大きな価値がある。だから個人が取り上げて使う。新しい行動がたくさん見られる。
興味深いのは、それがすでに今まで見たことのないエンタープライズパイプラインに繋がっとることや。初日に100万ドルの取引を成立させたAEを雇ったと思う。今まで見たことのないエンタープライズパイプラインを持っとる。
だからこれらがプロシューマービジネスやっちゅう事実は、常にそこに売るからそうっちゅうわけやなくて、サイクルの自然な成熟や。むしろインターネット時代より有望に見える。
プロシューマー収益が多いっちゅうことは、私たちが注意を払っとるっちゅうことや。常にリテンションに注意を払っとるけど、今まで以上に注意を払っとる。これらの高成長アプリの多くは、2010年代に見た典型的なシステムオブレコード95%総ドル保持企業やない。
でも重要なのは、赤ちゃんを湯水と一緒に捨ててはあかんっちゅうことや。「これらは恐ろしいリテンションで、だからこれらは恐ろしい企業や」っちゅうわけやない。疑問のあるリテンションの企業については、注意しとる。
この市場で要求されとる評価額には、何らかの顧客の粘着性と構築する基盤、あるいは少なくともファネルの上部が実際にマーティンが言うたエンタープライズ収益に変換されとることを示す能力が必要やから。これは多くの微妙さが必要な分野で、正直チームが多くの時間を費やしとる分野や。
成功と失敗の要因分析
勝者と敗者の共通点について、何を学んだんや？
この資金調達サイクルで興味深いのは、特にファウンデーションモデルレイヤー側で、トラクションがない段階で調達しとるラウンドの大規模さが驚くべきことや。私たちもこれらのラウンドに参加しとる。やる時の論文についてはもっと話す。
みんな知っとるように、早い段階でより多くの資金を調達するほど、本当にパフォーマンスを示すプレッシャーが大きくなる。DGはこの移行を「ストーリーを語る会社」から「見せるが語らない会社」への移行って呼んどる。数億ドル調達した時は、本当に見せなあかん、語るだけやあかん。
フラグを立てたいテーマがいくつかある。重要なのは、良いけど例外的やない チームを見送ることが一般的に報われとるっちゅうことや。2つ目に強調したいのは、マーティンと私が「リサーチャー炎」って呼んどるもんが本当に存在するっちゅうことや。これを間近で個人的に見てきた。多くの既存企業と中国企業がこれらの分野に資金を注いどるから、特に重要や。だから本当に心の弱い人向けやない。
最後に、より広いポイントは、これは「満ち潮がすべての船を持ち上げる」市場やないっちゅうことや。選択が今まで以上に重要や。初期の暗号通貨とは違って、この分野では競合が本当に重要やっちゅうことを理解するのも重要や。だから早い段階で攻撃的すぎて、物事をきちんと考えへんかったら、勝っとるところに投資するのを本当に妨げることになる。
中国の影響について
このスライドの箇条書きの1つは中国の影響や。マーティン、中国で起こっとることが私たちの市場にどう影響するか話してくれる？
手短に言うと、それは複雑な恩恵や。一方で、素晴らしいオープンソースモデルを構築する。著作権に妨げられへんし、データへの非常に安いアクセスを得る。でもその反面、中国は歴史的に、少なくとも私の世界であるプロシューマー企業市場向けのソフトウェアを構築することができへんかった。
だから、ソフトウェアレベルで競争する能力はかなり限られとると思う。モデルレベルでは実際にかなり良いけど、私たちはそれから大きな恩恵を受ける。もちろん、TikTokのようなコンシューマー分野では、歴史的に非常に良かった。だからそれはTBDや。
私にとっては、恩恵よりも祝福の方が大きい複雑な恩恵やと思う。競争があるのは実際に素晴らしいことやし、これらのモデルがあるのも素晴らしい。一部の大手プレーヤーのオープンソースに関する会話をシフトさせた。
投資論文：ファウンデーションモデル
落とし穴の回避について話したから、何を探しとるかについて話そう。ファウンデーションモデル側から始めよか。
ファウンデーションモデルを2つに分けて、みんなするようにモデルのセットについて話すわ。最先端モデル市場、これはAnthropicやOpenAIのようなもんや。非常に競争が激しくて、非常に重く補助金が出とる。MetaやGoogleなどがあるからな。
だから私たちの見方は、参入する前に非常に、非常に注意深くならなあかんっちゅうことや。この分野には聞いたことのない企業がたくさんあって、私たちは避けとる。だから私たちの見方は、本当にそれを以前にやったことがあって、資本を調達して最高のチームを組めるプライマリーネームを支援したいっちゅうことや。だからイリヤに投資したんや。彼はオッペンハイマーみたいな存在で、過去15年間のAIの主要な進歩すべてに関わってきた。だから、これらの最先端モデルに関しては、資本を得られるプレミアムチームだけっちゅうのが私たちの見方や。
その通りや。他のカテゴリーの論文について一つ一つは詳しく説明せえへんけど、ここでの共通テーマは、実証された勢いを持つマーケットリーダーに賭けて、自分の分野にAIを適用する方法について先見性のある創設者に率いられとることや。
辛辣な見解と市場の現実
最後に、辛辣な見解を1つか2つ聞かせてくれる。他のファームが現実やと思っとるけど私たちはそうやないと思うもの、あるいはその逆は何や？
高いレベルで言うと、多くのファームがどちらかの側で失敗しとるように見える。「これは現実やない、投資せえへん」っちゅうファームもある。非常に関連性の高かったファームの中には、もう全然見えへんファームもあって驚くべきことや。創設者が彼らについて話さへん。そこにおらへん。取引にもおらへん。この10年間やってきた中で最も注目すべき転換や。
その一方で、早い段階で興奮しすぎてすべての取引をしたファームもある。私が言うたように、競合で身動きが取れなくなっとる。うまくいかへん企業がたくさんあって対処しとる。だから、非常に思慮深く、これが独自の分野やと理解して、どんなソフトウェアにも同じレベルの洗練性を持つ必要があるっちゅうことが重要やと思う。
まとめ：重要なメッセージ
最後に、この聞き手に残したい重要なメッセージは何や？サラ、お願いします。
このスライドはシンプルにした。これらのメッセージはすでに何度も聞いとるけど、私たちの仕事と投資の考え方から伝えたい重要なものや。
市場は誰もが予想したより、特に私たちが予想したより速く、大きく成長しとる。賭けをする場所について本当に思慮深くならなあかん。ステークスはかつてなく高い。これは熱を勢いと混同してはあかん市場や。
最後に、マーティンが言うたように、フィールドにおるか無関係かや。私たちは先にある機会に非常に強気で、これはまだ始まりに過ぎないと思っとる。
ありがとうございました。マーティン、ありがとう。サラ、ありがとう。
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