OpenAIがChatGPTへの広告導入を発表した2026年1月、その決断はSam Altman自身がかつて「最終手段」と呼んだものであった。本動画では、スケーリング則の崩壊、市場シェアの喪失、深刻な財務赤字、そしてSam Altman自身への信頼性問題という四つの観点から、かつてAI業界の絶対的王者であったOpenAIが今まさに直面している危機の全貌を分析する。
OpenAIの脅迫行為と広告導入という「最終手段」
世界で最も価値のある未上場企業が自分の住所を把握していて、実際に訪ねてきて質問してくる——それが少し怖いことだというのは正直なところです。彼らは、私たちが話をした元従業員全員とその内容、連絡を取った議会のオフィス、接触した潜在的な投資家について、全て尋ねてきたんです。
タイラーは、突然ターゲットにされた多くの人々のうちの一人に過ぎません。
こんにちは、Cold Fusionの新しいエピソードへようこそ。今ご覧いただいた場面は、基本的にOpenAIが自社の悪口を言った人々の家を訪ね回っている様子です。なぜ彼らは、世間で語られていることをそんなに恐れているのでしょうか？
その理由の一端がここにあります。2026年1月16日金曜日、OpenAIは衝撃的な発表を行いました。ChatGPT無料版への広告テストの開始と、月額8ドルの新しい料金プランの導入です。
そうです、OpenAIはChatGPTに広告を組み込もうとしています。他のスタートアップであれば、これはごく普通のこと、むしろ当然の流れです。しかしOpenAIにとって、これは物事がうまくいっていないことの告白であり、事実上の最後の手段なのです。
これは私の言葉ではなく、2024年10月のSam Altman自身の言葉です。彼はこう述べていました。「広告はビジネスモデルとしての最終手段だと思っています。世界中のすべての人が素晴らしいサービスにアクセスできるようにするための唯一の方法であれば、やるかもしれません。でも、それ以外の方法が見つかるなら、そちらを選びたいです。」
数千億ドルの投資を受け、競争が激化し、Soraアプリのような愚かなサイドプロジェクトで1日1500万ドルを失い、兆単位の支出コミットメントを抱えながら——私たちは今、OpenAIの終わりの始まりを目撃しているのでしょうか？地球上の全RAMの40%を消費し、社会的・環境的・経済的に無数の問題を引き起こしてきたこの会社が。この会社が炎上するのを見たいと思っている人たちは少なくありません。
そして、このまま状況が変わらなければ、彼らの願いが叶うかもしれません。2027年までに会社全体が破産するという話も出ています。元Fidelityのアセットマネージャー、George Nobleはこう述べています。「私は何十年もかけて企業の盛衰を見てきた。この会社にはあらゆる警告サインが揃っている。」
OpenAIが抱える4つの問題
前回のエピソードでは、AIがフリーランサーの仕事の96%で失敗した話をお伝えしました。今回のエピソードでは、OpenAI、そして彼らが直面している問題に特化して見ていきます。AnthropicのClaude、オープンソースの中国製モデルなど、コンシューマー向けAIの競争環境は急速に変化しています。今日、OpenAIはかつてのような明確なリーダーではなくなっています。
「これがどういうことかというと、私たちはあなたに『基盤モデルのトレーニングで私たちと競争するのはまったく無駄だ、挑戦すべきではない』と言うつもりです。でも同時に、あなたには挑戦し続けてほしいとも思っている。その両方が本当に正しいと思っています。本当に絶望的だとは思います、でも……」
彼らは持っていないお金を使いすぎました。競合他社は追いついてきており、その熱を感じています。一言で言えば、状況は良くない。直近の四半期だけで120億ドルの損失を出しました。トラフィックは1年間下がり続けています。SalesforceもAppleもGeminiに乗り換えました。トップレベルの経営陣は次々と離脱し、黒字化には1430億ドルが必要です。このペースでは、NVIDIAでさえ投資に対して消極的になっています。
OpenAIへの投資について少し聞いてもいいですか？もちろん。昨日、NVIDIAはOpenAIに1000億ドルもの投資はしないとおっしゃっていましたが。
それが今の……いやいや、私たちは1ラウンドで1000億ドル投資するなんて一度も言っていませんよ。そんなことは言っていない。
でも全体的なコミットメントについては、昨年9月にあなたと……
コミットメントなんてしていませんよ。彼らが私たちを招待したんです。招待してくれたので……では最初からお話しします。彼らは私たちに最大1億ドルまで投資する機会を提供してくれました……
もちろん、私たちはその招待をとても光栄に思っています。ただ、投資は一歩一歩、ラウンドごとに判断していきます。
でも、全体的なコミットメントはまだ有効なのですか？
今まさにお伝えしたことがそれです。
ええ……
言葉を口に入れないでください。
ええ、ええ、わかっています。
私たちは最大1000億ドルまでの投資に招待されました。その招待を光栄に思っています。各ラウンドを一つずつ検討していきます。
OpenAIへの信頼が薄れていることは明らかです。Financial Timesの報道によれば、最も緊密なパートナーであるMicrosoftが、OpenAIから距離を置く姿勢を示しています。MicrosoftのAI部門トップ、Mustafa Suleimanは、MicrosoftはAI分野で自立することを目指していると述べました。
第1の問題：スケーリングの限界
OpenAIの問題は大きく4つに分けられます。一つ目はスケーリング問題。二つ目は市場シェアの喪失。三つ目は財務的な底なし沼。そして四つ目は信頼の問題です。もしOpenAIが地球上でこの技術を持つ唯一の企業であれば、これらの課題を乗り越えられる可能性もあったかもしれません。しかし、これだけ競争が激しい中では、それは非常に難しいことです。
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OpenAIの最初の問題は、ChatGPTの能力がある程度停滞しているということです。まだ初期段階の話ですが、最近の判断からその兆候が見えます。Sam Altmanは、がんの治療からAIセックスボット、ミームをまき散らすコンテンツ生成機、そして最近では翻訳アプリへと話題が移り変わっています。これらはどれも、健全なビジネスの象徴とは言えません。
さらに、AIの能力が指数関数的に向上しているという主張も揺らいでいます。ChatGPTは2022年12月のリリース時に圧倒的なインパクトを与えました。GPT-4も大きな躍進でした。しかしGPT-5以降は、Sam Altmanが約束していたような革命とは言えないものでした。停滞が訪れたのです、それも強烈に。
なぜこうなったのか。それは「スケーリング問題」と呼ばれる現象です。AIにおけるスケーリング問題をシンプルに説明すると、こういうことです。LLMに指数関数的に多くの計算資源を与えても、それに比例してモデルは賢くなるわけではない。かつてはそれが成り立っていましたが、その法則が終わりに近づいているようです。コンピュータ科学者のCal Newportにもう少し詳しく説明してもらいましょう。少し長い話になりますが、興味深い内容です。
最初は言語モデルというものがありました。私たちはこれを長い間使ってきて、それなりに優秀でした。大量のテキストを与えると、文法的にかなり正確で、流暢なテキストを生成できました。ただ、脱線しやすかったし、特定の質問への回答が苦手でした。それが当時の状況でした。言語モデルは学術界で長年研究されていたわけです。
そこから加速度的な進歩が始まります。最初の突破口は2017年にやってきました。Googleの研究チームがこれらのモデルをより効率的に構築する方法を発見します。それがトランスフォーマーアーキテクチャです。詳細は省きますが、これによって記事全体や数千語のまとまったテキストを生成することが可能になりました。それは画期的なことでした。
次の突破口は一本の研究論文でした。OpenAIにJared Kaplanという研究者がいて、彼はチームを率いて比較的シンプルな実験を行いました。そのチームにはDario Amodeiもいて、後にAnthropicのCEOとなり、KaplanもAnthropicに引き抜かれます。実験の内容は、GPT-2を大きくしたらどうなるか、というものでした。当たり前のことのように聞こえますが、当時の機械学習の常識では「モデルを大きくしすぎると、訓練データを丸暗記してしまい、新しいデータに対してひどい結果になる」とされていたのです。
彼らは「実際に大きくしてみて、その懸念は一旦無視してみよう」と言いました。そして論文で発見したのは、大きくすると格段に良くなる、ということでした。機械学習分野における数十年来の常識——モデルを大きくしすぎるな——を完全に覆す結果でした。良くなるどころか、かなり速い速度で向上したのです。得られたデータポイントを結んでカーブを描き、それを外挿すると急激な上昇カーブになりました。それで彼らは試してみることにしました。それがGPT-3です。
GPT-3モデルへの期待が高まり、OpenAIはモデルを15倍に拡大することにしました。そのパフォーマンスは非常に高く、スケーリング則を実証するものでした。これがシリコンバレーに熱狂をもたらします。やがてSam Altmanは、AIが経済全体を自動化すると言い始めました。
ただ前に進んだだけでなく、速いスピードで前に進んだんです。本当にあのカーブを実証してみせた。AI業界に深く関わっていない一般の人にはわからないことですが、これがシリコンバレーを熱狂させました。「このまま大きくし続ければ、GPT-5や6でAGIに到達できるかもしれない。人間が何でもできることをやれるようになるかもしれない。あと5年くらいかもしれない」という空気になっていったのです。
そして次は何が起きたか。「一般公開しなければならない」となったわけです。ChatGPTはGPT-3を一般向けに調整したものです。これで世間の人々も全員知ることになった。4ヶ月後にGPT-4が登場して、論文の予測通りにカーブを上昇しました。完全に予測通りの大きな飛躍でした。それで「あと2回のイテレーションだ」という感覚になった。世界中のお金が集まってくるべきだ、なぜならこの競争に勝った者が経済を制するから、という雰囲気になりました。
しかし、これほど巨大なスケールにもかかわらず、収穫逓減に差し掛かっているようです。GPT-5の話に移りましょう。彼らはすぐに作業を開始しました。さらに大きなデータセンターと、さらに大きなモデルを作ります。これを「プロジェクト・オリオン」と呼んでいました。2024年の夏、つまり昨年の夏に、学習が完了しました。AltmanはチームにGPT-4を吹き飛ばすと言っていた。「怖いくらいだ、こいつが何をやらかすか」「私たちは今まさに鏡の向こう側に踏み込もうとしている」と。ところが学習させてみたら、GPT-4より良くなることができませんでした。「くそ、モデルを大きくするたびにカーブを上昇してきたのに、今回は機能しなかった」。そこで、ただモデルを大きくしてより多くのデータで学習させるだけでは、スケーリング則が崩壊したのだという認識が生まれたのです。GPT-4あたりで崩壊したということです。
LLMには限界があるのか
現在のLLMには本質的な限界がある可能性があるというのは、本当にリスクとして考えられています。データを単純に追加するだけでは、指数関数的な向上は見込めないかもしれません。こんなふうに考えてみてください。ある父親が「息子が生まれて10ヶ月、ハイハイから歩き始め、最近は走れるようになった。2年後にはティミーは絶対に飛べるようになる」と言っているようなものです。もちろん、そうはなりません。でもここで起きていることは、基本的に同じ発想なのです。
スケールアップだけでは越えられない数学的な限界があります。私の本の中で、数学的に明確にそれを示しています。AIを進歩させるためのアイデアは様々ありました。一つは「すでに必要な技術は全て揃っていて、あとはスケールアップするだけ」というもので、これは非常に過激な意見と見なされていました。もう一方の極端な意見は「AGIに到達するための技術はそもそもまだ存在しない」というものです。そして最近、興味深いことに、ニューヨーク・タイムズがCade Metzによる「我々が近い将来AGIに到達することはおそらくない理由」という記事を掲載しました。そこでは、最も長く最も尊敬されてきたAI研究者の75%が、AGIに到達するための技術はまだ実際には存在していないと今も考えているというデータが引用されています。つまり、原点に回帰しつつあり、スケールアップだけでいわゆる知性に到達できるという考えは、再び不人気になりつつあるのです。
GPT、車を洗いたいんだけど、コイン洗車場は100メートル先にあります。歩くべきか、車で行くべきか？
正直なところ、100メートルはほんのひと歩きです。徒歩1〜2分で着きます。重い荷物があるとか、特別な事情がない限り、歩くのが一番シンプルで気持ちいい選択肢じゃないでしょうか。ちょっとガソリンも節約できて、新鮮な空気も吸えますし。
なるほど、つまり車を洗いに行くのに歩いて行くべきだと？
私ならそうします。少しの距離ですし、その短距離だけのために車を動かすよりも面倒が少ないでしょう。では、どうやって車を洗えばいいですか？歩いて行ったとして。
必要なものだけ持っていけばいいです。支払い方法を入れた小さなバッグくらいで、洗車場には他の全部が揃っています。着いたら彼らが洗ってくれている間待っていればいい。ぴかぴかになった車と、ちょっとした達成感を持って歩いて帰れます。
え、ちょっと待ってください。車が家にあるのに、どうやって洗ってもらえるんですか？
あ、なるほど、そういうことですね。車が家にあったら、きれいになるはずがないですよね。そうです、実際に洗うには車を持っていく必要があります。その場合は、その100メートルを車で走るのが完全に正解です。
ChatGPTや他のLLMは、高度な物理学や数学において非常に卓越した能力を発揮することがある一方で、まだ真の意味で世界モデルを持っていません。それが知性の本質的な要素だと考えるコンピュータ科学者もいます。私が間違っている可能性もあります。新たな基本的なニューラルネットワーク技術が発見されれば、状況は再び動き出すかもしれません。しかし現状では、ローカルな限界に達しつつあるように思えます。
ただ明確に言っておかなければなりませんが、すべてのAI企業がこの問題に直面しています。ただ、対応がうまくいっている会社もあります。その一つがGoogleです。
第2の問題：市場シェアの喪失
ChatGPTの衝撃的なリリースに戸惑っていたGoogleが立て直しに成功した今、新しいデータはChatGPTがGeminiに市場シェアを奪われていることを示しています。ChatGPTの市場シェアは1月に65%まで下落しました。これは2025年1月の86%から約20%の低下です。ChatGPTの利用も2025年後半に頭打ちとなりました。ユーザー1人あたりの平均利用時間は27分から21分に低下しています。
それぞれに強みと弱みがある中で、Geminiはリサーチ、リアルタイム情報、マルチモーダルタスクにおいて大きく優れているようです。一方のChatGPTは文章作成、コーディング、会話において優位性があります。リアルタイム情報とマルチモーダルタスク——写真をアップロードしたり、スマートフォンのカメラを向けてその場の情報を得たりすること——は、特にモバイル利用では日常的なユーザーにとってより実用的と言えます。だからAppleがOpenAIを外してGeminiを選んだのも理解できます。
2022年後半にChatGPTが登場したとき、Googleが完全に不意打ちを食らったことを思えば、今日ではそれ以上に追いついているのは驚くべきことです。そもそも、2017年にトランスフォーマーアーキテクチャという画期的な発見でAI革命の土台を築いたのはGoogle研究者たちでした。OpenAIはGoogleの研究を引き継いで走っただけです。ですから理論的には、Googleの研究者たちにはコンピュータサイエンスの新理論を生み出してAIをさらに前進させる知的能力があります。最近の論文には、ネスト学習や、推論とビデオゲームのプレイが可能なAIであるSima 2などが含まれます。
一方、OpenAIは人材が常に流出するという問題を抱えています。AIによる画像生成も、OpenAIにとって負け戦となりつつあります。2025年11月にGoogleがImagen 3 Proをリリースした際、OpenAI内部に危機感が走りました。Samはコードレッドを宣言し、他のすべてのプロジェクトを一時停止して画像生成に集中しましたが、それでも追いつくことはできませんでした。さらには、中国オープンソースモデルの洪水も押し寄せています。Kling AIやQwenも存在感を増しています。Googleのプロジェクト・ジーニーのようなワイルドカードもあります——プロンプトだけでワールドを構築するAIで、まだ静的ではありますが。
こうした状況を総合すると、OpenAIはあらゆる方向から脅威にさらされています。1年後には競争がさらに激化するであろうこの最悪のタイミングに、さらに数十億ドルの追加投資を求めて走り回らなければならないのは、どう考えても辛い立場です。
でもビジネスとして成立させないといけないですよね。最終的には、技術をライセンス供与するのか、顧客向けにアルゴリズムをカスタマイズするのか、どういうビジネスになっていくんですか？
正直な答えとしては、全くわかりません。これまで一度も収益を上げたことがありません。今のところ収益化の具体的な計画もありません。将来どのように収益を生み出すかも分かりません。投資家に対してはざっくりとした約束をしています——「汎用的な知性を持つシステムを構築できたら、そのシステム自体に投資収益を生み出す方法を考えさせます」という感じで。
第3の問題：財務の底なし沼
OpenAIにとって三つ目の問題は、会社の財務状況です。The Informationという媒体がOpenAIの内部文書を入手しましたが、数字は芳しくありません。Elon Muskによる1340億ドルの訴訟をはじめとする無数の法的問題を除いても、深刻な財務問題があります。数千億ドルの投資を受けてもなお、2026年は140億ドルの損失が見込まれます。これは2025年初頭の見積もりの約3倍の悪化です。OpenAIは2029年に初めて140億ドルの黒字を見込んでいますが、それまでに440億ドルの損失を出すことが前提です。一部の推計では、2027年までに資金が底をつくとされています。
OpenAIはAIデータセンターのインフラに8年間で1兆ドル以上を費やすことにコミットしています。その一方で、年間の経常収益は130億ドルに過ぎません。これは約束している支出のわずか1%です。OpenAIはさらに、2027年からOracleに年間600億ドルを支払う契約も結んでいます。それでもOpenAIは2029年までに1000億ドルの収益を達成すると予測しています。NVIDIAの収益規模に近い数字です。不可能ではありませんが、可能性は低い。他の投資家もそう見ているようです。Blue Owl Capitalは最近、ミシガン州のOracle/OpenAIデータセンターに資金提供する100億ドルの契約から撤退しました。投資家がOpenAIの返済能力を心配し始めているサインかもしれません。
Googleの場合は、キャッシュフローをそれほど心配する必要がありません。同社は9ヶ月間で860億ドルを稼ぎ、AIに好きなだけ資金を投じることができます。一方OpenAIは、さらなるベンチャーキャピタルを呼び込むために声を枯らして叫ばなければなりません。
財務的な苦境を示す企業行動はまだあります。Johnny Ive（Jony Ive）のデザイン会社を64億ドルで買収しようとしているのも迷走の一つで、これはAIハードウェアデバイス開発のためです。しかし報道によれば、開発は難航しており、Humane社のAI Pinのような末路をたどる可能性もあります。ChatGPTのAIエロティカ版は説明不要でしょう。Soraアプリのユーザー数は崩壊しています。
競合他社との比較でたいして見せるものがない状況の中でも、Samは投資を呼び込むために大きな言葉を使い続けなければなりません。がんの治療、かかりつけ医の代替、新科学の発見——それは巨大な約束です。しかし私たちは彼を信頼できるのでしょうか？
第4の問題：Sam Altmanへの信頼の問題
OpenAIが直面する最後の問題は、Sam自身にあります。率直に言って、彼の実績は芳しくありません。Altmanのキャリア全体が、実現しなかった約束の連続だったとも言えます。その始まりは、2005年に創業した彼の最初の会社「Loopt」です。これはGPSベースの奇妙なソーシャルネットワークのようなものでした。Sam Altmanは5万人という大規模なユーザーベースを主張しましたが、それは存在しませんでした。実際にいたのはわずか500人のユーザーでしたが、それでも会社を数百万ドルで売却することに成功しました。
次の事例は2014年のRedditです。彼はReddit全体のデータをスクレイピングしてOpenAIのプロダクトに使用し、その後コミュニティに価値の10%を還元すると約束しましたが、これも実現しませんでした。さらに、OpenAIの共同創業者でその後退社したIlya Sutskeverは、Sam Altmanが一貫して嘘をつき続けてきたと告発しています。内部関係者によると、Sam Altmanは2023年に解雇される前にOpenAIの取締役会のメンバーに嘘をついていたと言われています。
このような実績を持つ人物が、兆ドル規模の価値を本当に生み出せる人物なのか、それとも新たな投資を引き寄せるための口先だけの話なのか。その判断は皆さんに委ねます。
少し個人的な話をします。2022年のことだったと思いますが、メルボルンでSam Altmanの講演を見ました。講演後、彼はいっしょに写真を撮りたいという群衆に囲まれていました。しかし今日、その雰囲気は全く変わってしまいました。そしてその一因がこれです——2015年、OpenAIはNPO（非営利団体）としてスタートしました。人類の利益のためという理念を掲げていました。しかし今、この会社が気にしているのはバリュエーションだけで、新たな投資を何としてでも引き寄せるために必要なことを何でも言います。
まとめ：OpenAIは生き残れるか
全てをまとめると、OpenAIは収益化の計画を一切持たない非営利団体から、LLMのスケーリングという根本的な問題によって収穫逓減に直面しているにもかかわらず、データセンターに1兆ドルを費やすことにコミットする営利企業へと変貌しました。その間も数十億ドルの損失を垂れ流しながら、最終的にはコモディティ化するかもしれない分野で激化する競争に後れを取り続けています。
個人的な意見としては、現状のままではあまり良い投資先とは言えません。でも、これだけ話してきて、皆さんはどう思いますか？OpenAIは生き残るのか、それとも競合他社に食われてしまうのか。今回はここまでにします。私はDagoで、Cold Fusionをご覧いただきました。また次のエピソードでお会いしましょう。ありがとう、みなさん。良い一日を。
Cold Fusion、それが私の考えです。Cold Fusion、それが私の考えです。
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