マイクロソフトとOpenAIの長年にわたる独占的な提携関係の解消と、それに伴うAmazon（AWS）との新たな巨大パートナーシップについて解説する動画である。OpenAIの推論モデルo1の技術共有を巡る両社の対立から、Anthropicの台頭によるエンタープライズ市場での競争激化、そしてAzureの深刻なパフォーマンス問題まで、AI業界の勢力図を大きく塗り替える一連の舞台裏を詳しく紐解いていく。
マイクロソフトとOpenAIの関係の変化
今回の動画はいつもと少し違った形で始めます。まずはクリックしてくれてありがとうございます。というのも、これが開発者の視聴者にとって最もホットな話題ではないことは重々承知しているからです。皆さんがマイクロソフトという言葉が含まれるものに全く関心を持たないのは珍しいことではありません。私自身、以前Windowsでコードを書かなければならなかった経験がありますし、最悪の敵にすら同じ苦しみを味わわせたいとは絶対に思いません。それでも、マイクロソフトとOpenAIの関係は皆さんが思っているよりもはるかに興味深いものなのです。そして、その関係が向かっている方向や、OpenAIが今後どう動いていくのかという点も非常に魅力的です。
両社の関係は2019年に遡りますが、それが今、意味のある形で変化しています。数日前、彼らは関係の次のフェーズへの移行を発表しましたが、それは事実上の破局です。今回はこの関係性や両社間に生じた混乱、そしてなぜOpenAIが何年もの間マイクロソフトに足を引っ張られていると感じているのかについて深く掘り下げていきます。また非常に興味深いことに、これにはAnthropicが大きく絡んでいます。信じられないかもしれませんが、この一連の出来事のすべての原因はAnthropicにあるのです。
この件の詳細は私が当初予想していたよりもさらにクレイジーで、深く調べれば調べるほど不条理なことばかりです。推論モデルの詳細共有を巡るマイクロソフトとOpenAIの幹部間の激しい口論から、独占契約の不条理な性質、AGIの定義とそれが契約においていかに重要であったかなど、話題は尽きません。今回は少し波乱に満ちた展開になりますが、最後までお付き合いいただけると嬉しいです。
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パートナーシップの始まりとAGIの定義
この状況を理解するためには、マイクロソフトが初めてOpenAIに投資し、人類に恩恵をもたらすAGIの構築を支援するためにパートナーシップを結んだ原点に戻る必要があります。遠い昔の話ですが、OpenAIの目的は、AIが人間のあらゆるタスクをこなせる汎用レベルの知能、つまりAGIが実現した際に、それが特定の1社だけのものにならないようにすることでした。AIの進化による恩恵をすべての人が受けられるようにすることが彼らの目標だったのです。
だからこそサム・アルトマン、グレッグ・ブロックマン、イーロン・マスクらがOpenAIを設立し、資金を提供しました。当時、AGIを実現できる可能性が最も高そうだったGoogleだけの独占状態からAIを解放したかったのです。当然ながら、現在のOpenAIは設立当初とは全く異なる状態にあります。しばらくの間彼らが行ったオープンソース化といえば、GPTOSSや2120くらいです。どちらも非常に優れたモデルですが、それからもう1年近くが経ちます。非営利団体としてスタートした頃とは大きく異なる企業になりましたが、少なくとも誰もが彼らのモデルを使えるようにはしています。
とにかく、これがどう始まったのかを振り返りましょう。そこから彼らの現在地が非常に興味深いものになるからです。マイクロソフトは、広く経済的利益をもたらすAGIの構築を支援するため、OpenAIに10億ドルを投資しました。忘れないでほしいのは、これがChatGPTよりずっと前だということです。両社はAGIへとスケールするハードウェアとソフトウェアのプラットフォームをMicrosoft Azure内で共同開発し、新しいAzure AIスーパーコンピューティング技術を開発し、マイクロソフトが独占的なクラウドプロバイダーになるという契約を結びました。大規模なAIシステムにおけるAzureの機能をさらに拡張するために協力していくという内容です。
ここで重要なのは、マイクロソフトがOpenAIの独占的なクラウドプロバイダーになるという点です。つまり、OpenAIのモデルを使いたい場合は、公式のOpenAIプラットフォームを使うか、Azureを使うかの2つの選択肢しかなかったのです。なぜなら、モデルの重みが送信される場所はAzure以外に存在しないからです。
また、同じ年の初めには大規模なトランスフォーマーモデル、現在LLMと呼ばれるものによるテキスト生成の最初のブレイクスルーであるGPT-2の発表もありました。2019年当時としては大きな出来事でしたが、研究の世界以外では誰も気に留めていませんでした。まだAIが面白い方向に向かっているとは思われていなかったからです。私自身も当時は全く興味がありませんでした。すべてを加速させたのはGPT-3とChatGPTの登場です。この時点では誰も注目していませんでしたが、マイクロソフトにはそれが重要になるという直感があり、投資を決定したのです。
当時のOpenAIのチーム全員の写真を見ると、GPT-3のトレーニングを率いたダリオ・アモデイの姿も確認できます。これについては後ほど触れなければなりません。OpenAIはますます強力なAI技術を次々と生み出しており、それには膨大な計算能力と資本が必要でした。コストをカバーする最も簡単な方法は製品を作ることですが、それは彼らの焦点を変えることを意味します。事態は大きく変わりました。彼らは代わりに、AGI到達前の技術の一部をマイクロソフトにライセンス供与し、商業化の優先パートナーにすることを選んだのです。
つまり、OpenAIはモデルの構築と研究に集中し、マイクロソフトはAGIに到達するまでに構築されたすべてのものを引き受け、顧客に販売してOpenAIの資金を援助するという計画でした。そして10億ドルを前払いしたのです。これにより、OpenAIは新しいモデルを作り、AGIを実現するために必要な資金と計算資源を手に入れました。ここでのAGI到達前の技術をライセンス供与するという部分は信じられないほど重要です。これは最終的に、すべてのOpenAIの知的財産はAGIが達成されるまでマイクロソフトが自由に使用できるという内容にまで拡大しました。
これは厳密なスケジュールや収益目標が設定されたものではなく、AGIの定義に達するまで共有するというものでした。しかし、ここには問題があります。皆さんもお気づきでしょうが、AGIとは一体何なのでしょうか。明確な定義が存在しないのです。彼らは信じられないほど曖昧な基準を設定してしまいました。それはつまり、この契約が終わる方法が存在しないということを意味していました。
推論モデルo1の登場と軋轢の始まり
2023年に入り、マイクロソフトは投資を倍増させました。倍増どころか、10倍に跳ね上がりました。ChatGPTが成功を収め、爆発的な人気を博した後、彼らはさらに100億ドルをOpenAIに投じました。彼らはこれがうまくいくと確信していたため、その時点で巨額の投資を決断したのです。また、2021年にも密かに非公開の投資を行っていたことを確認し、大規模なスーパーコンピューティング、AIを活用した新しい体験、そして何よりもクラウドプロバイダーとしての独占状態への投資を共有し続けるとしました。
Azureは、研究製品およびAPIサービス全体のすべてのOpenAIワークロードを支えることになりました。この取引は非常に大きく、OpenAIとマイクロソフトがこれほどまでに緊密に結びついている理由でもありました。
しかしその後、重要な出来事が起こりました。2024年9月、OpenAIは回答する前により多くの時間を思考に費やすように設計された新しいAIモデルのシリーズ、o1を発表しました。これらは、モデルが単にテキストを生成して表示するのではなく、より良い答えを導き出すために自分自身と対話するかのように機能する最初の推論モデルでした。現在ではほぼすべてのモデルがこの方法で機能していますが、当時は非常に斬新であり、2024年9月時点ではとてつもなく大きなニュースでした。
OpenAIのo1は競技プログラミングの質問で上位11パーセントにランクインし、アメリカ数学オリンピックの予選では全米の上位500人の学生に食い込みました。物理、生物、化学の問題のベンチマークでは、人間の博士号レベルの精度を超えました。その後、これらすべての分野でトップになっています。当時これほど大きな飛躍を遂げた理由は、推論を行うことでo1がはるかに賢くなったからです。
当時の最高モデルであったGPT-4oと、一般公開される前の最終バージョンであるo1 previewおよびo1のスコアを比較すると、その差は笑ってしまうほどです。これはAIの歴史上最も大きな知能の飛躍の一つであり、すべてを変えました。OpenAIは結果を非公開にするために多大な努力を払い、推論のプロセスやデータを共有することは決してありませんでした。代わりに結果を生成するのに長い時間をかけたのです。これに追いつきそうになった最初の企業はDeepSeekでしたが、この時点では明らかにOpenAIが圧倒的なリードを保っていました。
彼らのモデルはより賢く、より優れており、彼らをはるかに強力にするこの推論の仕組みを偶然発見したのです。価格は非常に高額でしたが、振り返ってみるとそれほど悪くはありません。入力100万トークンあたり15ドル、出力100万トークンあたり60ドルでした。その後、驚くほど安価なo1 miniをリリースし、最終的には神のようなモデルであるo3 miniをリリースしました。私はo3を愛用しており、恋に落ちた最初のモデルの一つです。使っていて本当に楽しかったのですが、DeepSeek R1があまりにも印象的だったため、私はT3 Chatを作るに至りました。
ここで言いたいのは、OpenAIが圧倒的に先行しており、それまでAIに多額の投資をしていた他の誰もが少し不利な立場に置かれたということです。推論がモデルの主流になったからです。DeepSeekはそれほど大規模な投資を行っていなかったため、推論への移行に柔軟に対応でき、それがR1が画期的だった理由でもあります。
しかし同時に、OpenAIはマイクロソフトから巨額の投資を受けたばかりであり、契約の一部としてマイクロソフトは引き続き彼らの知的財産への独占的アクセス権を持つはずでした。つまり、推論の実行に関してOpenAIが発見したすべての情報は、マイクロソフトと共有されるべきものでした。しかし、彼らはそれを共有しませんでした。
o1のリリースから1か月後に出た記事が多くのことを物語っています。マイクロソフトとOpenAIの熱い友情にヒビが入り始めたのです。このブレイクスルーの後、OpenAIが求めたにもかかわらず、マイクロソフトは追加の資金提供を拒んだようです。しかし同時に、彼らも不満を抱えていました。サム・アルトマンはかつてOpenAIとマイクロソフトのパートナーシップをテック界最高のブロマンスと呼んでいましたが、その関係はほころび始めていました。マイクロソフトがOpenAIの競合と見なす企業を買収し、その買収された企業の従業員の一人が両社の関係に関与するようになったことで、OpenAIは非常に強い不満を抱いていました。数十人のマイクロソフトのエンジニアがサンフランシスコのOpenAIのオフィスで常駐し、スタートアップのセキュリティプロトコルを維持するために設定されたOpenAI提供のノートパソコンを使用しています。
そしてここで事態は崩壊します。最近のビデオ通話中に、サム・アルトマンがOpenAIの従業員を怒鳴りつけたと一部のスタッフが不満を漏らしました。彼は、スタートアップがマイクロソフトに新しい技術を十分な速さで提供していないと考えていたようです。通話の内容に詳しい2人の人物がそう証言しています。情報源は見つかりませんが、これがo1と推論モデルに関することだったと何度も耳にしています。
OpenAIがモデルの知能においてこの巨大なブレイクスルーを果たし、マイクロソフトが独自のモデルをトレーニングしようとしていたため、彼らはその知的財産と研究を通じて見つけたいかなる情報も提供されるべきだと感じていました。自分たちも推論モデルを構築できるようにするためです。これはDeepSeek R1が登場する数か月前の出来事です。
当時、サム・アルトマンはOpenAIのモデルではなくマイクロソフトのモデルに依存するマイクロソフトの製品を増やそうとしていたのですが、今振り返るとこれは本当に滑稽な話です。ある記事では、マイクロソフトがo1の仕組みを知りたがっていたのに対し、OpenAIはユーザーのクエリに答える前にo1がどのように思考するようにプログラミングされているかに関するドキュメントを提供していなかったと指摘されています。思考の連鎖と呼ばれるプロセスは、あらゆるAIモデルの秘密のレシピにおける重要な要素です。公平を期すために言えば、これは以前には概念として存在していませんでした。
しかしサム・アルトマンは声を荒げ、当時のCTOであったミラ・ムラティを含むOpenAIの従業員たちに、AIスタートアップがマイクロソフトとの広範な契約における義務を果たしていないと告げました。関係者はまさにこれが重要なポイントだったと述べています。マイクロソフトのAI責任者は、OpenAIがo1の仕組みや推論の機能についての情報を提供しないことに腹を立てていました。これが破局の始まりです。終わりの始まりは間違いなくこの瞬間だったと私は主張します。
2025年の契約改定と蓄積する不満
そして2025年、OpenAIとマイクロソフトのパートナーシップの次の章についてのアップデートがありました。2019年以来、両社は責任を持って人工知能を推進し、その恩恵を広く利用できるようにするというビジョンを共有してきました。彼らは公益法人を設立し、資本構成の再編を行いました。再編後、マイクロソフトはOpenAIグループPBCの約1350億ドル相当の投資を保有し、希薄化後ベースで約27パーセントを占めることになりました。彼らは大きな割合を所有しています。
取引の一部として、彼らの投資はその価値が最大10倍までしか上がらないという条件がありました。つまり、この1350億ドルという数字は、彼らが135億ドルを投資し、10倍が上限だったことに大きく起因しています。そしてそれが本格的な公益法人になったことで、既存の価値の約27パーセントに変換されたのです。この取引の奇妙な詳細についてはここでは深く掘り下げませんが、以前に何度も取り上げてきました。
ここで進展したポイントを挙げます。まず、OpenAIによってAGIが宣言された場合、マイクロソフトはOpenAIが共有知的財産契約から逃れるためにAGIに早期到達したと主張することを恐れていたため、その宣言は独立した専門家パネルによって検証されることになりました。マイクロソフトのモデルと製品両方に対する知的財産権は2032年まで延長され、適切な安全策を講じた上でAGI後のモデルも含まれるようになりました。これは非常に大きな出来事です。特に2032年という点と、AGI後のモデルが含まれるようになったという点です。
モデルとシステムの開発に使用される機密手法と定義される研究に対するマイクロソフトの知的財産権は、専門家パネルがAGIを検証するまで、または2030年までのいずれか早い方まで有効となります。研究の知的財産には、内部展開または研究のみを目的としたモデルが含まれます。それ以外の場合、研究の知的財産にはモデルアーキテクチャ、モデルの重み、推論コード、ファインチューニングコード、およびデータセンターのハードウェアとソフトウェアに関連する知的財産は含まれません。マイクロソフトはこれらの非研究用知的財産権を保持します。
また、マイクロソフトの知的財産権からOpenAIのコンシューマー向けハードウェアが除外されました。OpenAIはまだコンシューマー向けハードウェアを持っていませんが、将来を見据えてのことでしょう。OpenAIはサードパーティと共同で一部の製品を開発できるようになりました。ただし、サードパーティと開発されたAPI製品はAzure専用となります。API以外の製品はどのクラウドプロバイダーでも提供できるようになりました。これは非常に興味深いです。例えばSoraのようなものをホスティングする場合、Azureのストレージという惨状に対処したくないため、AWSのような場所に動画を置く方がずっと理にかなっていると私は推測します。
さらに、マイクロソフトは単独またはサードパーティと提携して独自にAGIを追求できるようになりました。これも大きな出来事です。この契約の直後、Azureは突然Anthropicのモデルをサポートするようになりました。なぜ保留されていたのか不思議でしたが、おそらくこの条項が存在しなかったからでしょう。もしマイクロソフトがAGIが宣言される前にOpenAIの知的財産を使用してAGIを開発した場合、モデルは計算の閾値の対象となります。これらの閾値は、今日の主要なモデルをトレーニングするために使用されるシステムのサイズよりも大幅に大きくなっています。興味深いです。
収益分配契約は専門家パネルがAGIを検証するまで維持されますが、支払いはより長期間にわたって行われることになります。繰り返しになりますが、OpenAIが収益を上げた場合、その一定割合をマイクロソフトと分配しなければならないという収益分配契約がありました。この詳細も重要なので覚えておいてください。彼らは追加で2050億ドル分のAzureサービスを購入する契約を結び、マイクロソフトはもはやOpenAIの計算リソースのプロバイダーとしての第一拒否権を持たなくなりました。
OpenAIはクラウドプロバイダーに関係なく、米国政府の国家安全保障関連の顧客にAPIアクセスを提供できるようになりました。これが今になって重要になってきているのは面白いことです。また、OpenAIは必要な機能基準を満たすオープンウェイトモデルをリリースできるようになりました。だから彼らはオープンウェイトモデルを作ることができるのです。
これら多くの背景には、マイクロソフト内部でのフラストレーションがあります。サティア・ナデラは、社内の研究チームがOpenAIに大きく遅れをとっていることに腹を立てていました。マイクロソフトの広範な研究開発を統括していたピーター・リーは、会話言語を理解し人間のような答えを生成するモデル、つまりGPT-4の能力にマイクロソフトの研究者たちが吹き飛ばされたとナデラに伝えました。彼らはそれが人間の心と同等の能力であるAGIの火花を示していると信じていたのです。
サティア・ナデラはピーター・リーの言葉を途中で遮り、マイクロソフトの1,500人規模の研究チームが何十年も取り組んできたAIプロジェクトの能力を、OpenAIがどうやって超えたのかを問い詰めました。彼は、OpenAIはたった250人でこれを作り上げたのに、なぜ我々にはマイクロソフトリサーチが存在するのかと怒りを露わにしました。
2026年の新たな合意と独占の崩壊
そして2026年に入り、シンプルですが面白い点に注目してみましょう。ここにあるのは最初の発表です。マイクロソフトはOpenAIに投資し提携しましたという内容で、当時の彼らが非常に誇りに思っていたDALL-Eモデルで作成・生成されたと思われる派手なグラフィックが添えられています。次に、マイクロソフトとOpenAIの関係の次の章という発表では、ロゴに少しだけ安っぽいグラデーションがかかっています。そして今回の、マイクロソフトとOpenAIのパートナーシップの次のフェーズという発表では、タイトルはほぼ同じですが、画像も派手さも一切ありません。「修正された合意が長期的な明確さを提供する」と書かれています。
何が変わったのか見てみましょう。イノベーションの急速なペースは、両社の顧客に利益をもたらすためにパートナーシップを進化させ続けることを求めています。今日、私たちは柔軟性、確実性、そしてAIの恩恵を広く提供することに重点を置いた、協力関係をシンプルにするための修正合意を発表します。
これが意味するのは、AGIの定義については誰も合意できないため、その項目が除外されたということです。しかし同時に、サム・アルトマンは史上最高の交渉人の一人であることも示しています。彼は見事にマイクロソフトから譲歩を引き出したのです。
ポイント1つ目、マイクロソフトはOpenAIの主要なクラウドプロバイダーであり続けますが、独占的ではなくなりました。OpenAIの製品は、マイクロソフトが必要な機能をサポートできない、あるいはサポートしないと選択した場合を除き、最初にAzureでリリースされます。そして、OpenAIはすべての製品を任意のクラウドを介して顧客に提供できるようになりました。これについては後ほど詳しく話します。
2つ目、マイクロソフトは2032年までモデルと製品に対するOpenAIの知的財産ライセンスを引き続き保持します。ただし、そのライセンスは非独占的なものになります。前回の再交渉に戻ると、知的財産権は2032年まで延長されていましたが、研究に対する知的財産権の機密トレーニング方法の部分はAGI到達時か2030年までとなっていました。つまり、今回の改定でマイクロソフトが得たのは、知的財産共有の一部の期間が2030年から2032年に延長されたことだけのように見えます。どの部分が延長されたのかすら明確ではありません。
次のポイントは、マイクロソフトがOpenAIに収益分配を支払う必要がなくなったことです。これまでマイクロソフトは、OpenAIのモデルを提供するたびにその収益の一定割合をOpenAIに支払わなければなりませんでした。この部分については言いたいことが山ほどありますが、後回しにしましょう。まだ歴史を振り返っている途中です。
そして、収益分配は双方向であったことも覚えておいてください。マイクロソフトはOpenAIのモデルを顧客に販売する際にOpenAIに支払う必要がありましたが、OpenAIも自らの収益をマイクロソフトと分配することに同意していました。ここでは、OpenAIからマイクロソフトへの収益分配の支払いは、OpenAIの技術的進歩に関係なく、総額の上限を設けた上で同じ割合で2030年まで継続されると明記されています。マイクロソフトは引き続き主要株主としてOpenAIの成長に直接参加します。
どこで見たのか思い出せませんが、OpenAIももはやマイクロソフトへの従来の収益分配を行っていないと確信しています。現在は利益分配モデルになっています。そしてOpenAIがいかに利益を上げているかは周知の事実であり、私の理解する限り、彼らはマイクロソフトにこれ以上一銭も支払う必要がなくなることを意味します。なぜここに書かれていないのか分かりませんが、利益分配への再定義が行われた結果、OpenAIがマイクロソフトに支払う必要がなくなったというのはほぼ間違いないと記憶しています。これに関しては私が間違っているかもしれませんが、唯一間違っている可能性があるとすればこの部分くらいです。
もう一つ、手短に指摘しておきたいことがあります。この画像はOpenAIのブランドガイドラインに真っ向から違反しています。これは古いロゴです。現在はセリフのない異なるフォントを使用しているため、Iの文字にダッシュがあるべきではありません。さらに重要なのは、このような2つのロゴを線で結ぶパートナーシップの表記をする場合、エンブレム付きのロゴを使用してはならないとガイドラインで明確に指定されていることです。テキストロゴだけを使うべきなのです。彼らはわざわざパートナーシップのロックアップで花のようなエンブレムを使用しないように指示しているにもかかわらず、ブランドガイドラインに全く従っていないのは滑稽です。
Amazonとの提携とAnthropicの脅威
では、なぜこれがそれほど重要なのでしょうか。そしてAnthropicがどう関係しているのでしょうか。これがOpenAIとAmazonが戦略的パートナーシップを発表した理由です。AWSとOpenAIは、Amazon Bedrockで利用可能なOpenAIのモデルを活用し、AWSの顧客が本番環境で生成AIアプリケーションとエージェントを構築するためのステートフルなランタイム環境を共同開発します。
ここでのステートフルなランタイム環境という部分は特に興味深いです。OpenAI APIのWebSocketの変更に関する私の動画をご覧になった方なら、これらの環境においてステートフル性がいかに有用であるかを詳しく解説しているのを知っているはずです。計算を減らしつつより良い応答をより速く得るためのキャッシュの重要性と組み合わせると、半ステートフルな環境を持つことがいかに強力であるかが理解できるでしょう。
そしてマイクロソフトは、これを構築するのに適したクラウドではありません。Azureの上にこれを実装しようとするのは地獄のような作業になるでしょう。これが大きな理由の一つです。また、AWSがAIエージェントのチームを構築、展開、管理できるようにするOpenAI Frontierの独占的なサードパーティクラウドのディストリビューションプロバイダーになることも発表されました。OpenAIはこの新しいステートフルなランタイム環境、Frontier、およびその他の高度なワークロードの需要をサポートするために、AWSのインフラストラクチャを通じて2ギガワットのTrainiumの容量を消費することになります。OpenAIとAmazonはAmazonの消費者向けアプリケーションを強化するカスタマイズモデルを共同開発し、AmazonはOpenAIに500億ドルを投資します。
これこそがOpenAIが望んでいた取引であり、以前のパートナーシップのせいで実行できなかったことです。しかし、OpenAIがAWSとこれほどまでに緊密に連携したかったのには、もっと深い理由があります。つい数週間前、リークされた内部メモにより、OpenAIの最大の投資家の一つに対する明らかな敵意が露わになりました。
これはOpenAI内部から流出したメモです。マイクロソフトとのパートナーシップは我々の成功の基盤でしたが、同時に企業がいる場所で彼らと出会う我々の能力を制限してもいました。多くの企業にとって、それはBedrockなのです。2月末にパートナーシップを発表して以来、このサービスに対する顧客からのインバウンド需要は率直に言って驚異的でした。
ほんの数週間前、Anthropicはエンタープライズの需要によって300億ドルのランレートに達したと発表しました。Anthropicのエンタープライズ向け取引の成長は異常なほどであり、OpenAIの成長に匹敵するか、あるいはそれを超えています。OpenAIは依然としてより多くの収益を上げていますが、Anthropicはエンタープライズ収益をより速いペースで成長させていたのです。
私の動画を以前から見ている方なら、これは少し混乱を招くかもしれません。フロントエンドのタスクなどを除けば、ほとんどのコード作業においてAnthropicのモデルがOpenAIのモデルよりも意味のある形で劣っていることはかなり定着しているからです。では、なぜAnthropicがOpenAIよりも早く成長しているのでしょうか。私がモデルの品質について間違っていたのでしょうか。いいえ、私が間違っていたのはAWS、特にBedrockがいかに重要であるかという点でした。
ここで少し奇妙な脱線をする必要があります。スタートアップ企業としてAWSのクレジットを申請すると、AWSで使用できる最大10万ドルのクレジットが付与されます。Googleはさらに進んでおり、スタートアップ向けにGoogle Cloudのクレジットを35万ドルも提供しています。Azureはスタートアップ、特にY Combinatorの企業に対して最大50万ドルのクレジットを提供することでよく知られており、さらに柔軟に対応してくれます。今年の1月、私は彼らから100万ドルのクレジットを絞り出すことに成功しました。
これは大金に聞こえるかもしれませんが、実際に大金です。しかし同時に、私たちはGoogle、OpenAI、Anthropicの各モデル全体の推論に毎月最大10万ドルを費やしているため、クレジットはあっという間に消費されていきます。
そしてここに重要な事実があります。これらの取引のほぼすべてには用途指定があるのです。これが公の情報かどうかは分かりませんが、気にするつもりはありません。これは公開されるべき情報です。もしこれによって私のクレジットが取り消されたら非常に悲しいですし、スポンサーをもっと増やさなければならなくなるので、先に謝っておきます。
それらのスタートアップクレジットの多くは、Anthropicのモデルに使用することが許可されていません。少し狂っているように聞こえますよね。Googleのクレジットを使ってすべてのGeminiのトラフィックを処理することはできますし、Azureのクレジットを使ってすべてのOpenAIのトラフィックを処理することもできます。しかし、どのクレジットもClaude SonnetやOpusの処理には一切使えないのです。
理由は、Anthropicが提携しているすべてのクラウドプロバイダーと非常に厳格な取引を行っているからです。Anthropicのモデルは、GCP向けのAIプロバイダーであるGoogle Vertex AIで利用できます。また、多くの人が利用しているAWS Bedrockでも使えますし、現在ではAzureでも利用可能です。Claudeのモデルは主要な3つのクラウドすべてで利用できます。一方、OpenAIのモデルはAzureでしか利用できませんでした。これはAzureにとって巨大な競争優位性でしたが、多くの人が利用しているAWSでモデルを販売できないOpenAIにとっては最悪な状況でもありました。
しかし、ここには重要な詳細があります。私がこれらのAnthropicのモデルにクレジットを使えなかった理由は、Anthropicがこれらのクラウドプロバイダーと結んだ契約にあります。Anthropicは、他のクラウドで彼らのモデルを使用した場合の支出の莫大な割合を受け取るという過酷な収益分配の契約を結んでおり、彼ら自身の利益を確保しようとしていました。私はこれらのクラウドプロバイダーと交渉して、大量の支出に対する割引条件を引き出すことができますが、Anthropicのモデルに関してはどのプロバイダーも一切譲歩してくれません。私の経験上、成功したという話を聞いたこともありますが、私自身は一度も成功していません。GoogleもAWSも、Azureでさえも、Anthropicのモデルに対しては何の割引もしてくれませんし、ましてやクレジットを使って無料にすることなど不可能です。
契約が非常に法外で高額であるため、クラウドプロバイダー側が大きな損失を被ることになるからだと思われます。仮に彼らが私に100万ドル相当の計算リソースを提供し、その支出の50パーセントがAnthropicに支払われるという条件だったとします。もし私が100万ドルのクレジットをAnthropicのモデルに使った場合、私は一銭も払っていないのに、プロバイダーはAnthropicに50万ドルを直接支払わなければならなくなるのです。
これが私の推測する理由です。確実なことは分かりません。契約の奇妙な条件によるものかもしれませんが、私がClaudeのモデルにはクレジットを使えず、他のすべてのものには使えるという事実は、Anthropicがクラウドプロバイダーと結んだ契約の性質を雄弁に物語っています。
とはいえ、現実のエンタープライズ企業にいる私の友人のほぼ全員がBedrock経由でAnthropicのモデルを使用しています。Claude Codeを使ったり、Cursorを使ったり、VS CodeやCopilotを使ったりと様々ですが、Opusを使用する際はほぼ全員がBedrockのAPIキーを介して行っています。これこそが、Anthropicがエンタープライズ市場でこれほどの成功を収めた最大の理由の一つだと私は考えています。なぜならAnthropicのモデルは他のクラウド、特に多くの人が利用しているAWSで利用可能だからです。
開発者を支援する強力なAIを探している場合、Anthropicのモデルなら既存のクラウド上でそれを行うことができます。OpenAIのモデルを使うには、マイクロソフトやAzureと契約を結ぶか、OpenAIのAPIを直接使うしかありませんでした。それはそれで構いませんが、ビジネスにおいて望む形ではありません。できることならすべてを1つのクラウドの下にまとめたいと考えるものです。そして、ほとんどの人が選ぶクラウドがAWSなのです。
AWSはAnthropicがエンタープライズ向けに販売する能力の鍵となっています。Anthropicは事実上、コード作成に役立つモデルに関してAWSと独占的な契約を結んでいたため、AWS上で優れたコード用モデルが必要ならAnthropicに対処するしかなく、それはある程度、彼らの過酷な契約や合意の性質を受け入れることを意味していました。
しかし、今日でそれは終わりました。もはや過去のことです。OpenAIは今後、彼らのモデルをAWSを通じて提供することになります。私の率直な推測ですが、OpenAIはAnthropicのような過酷な条件は提示しないでしょう。もしOpenAIが自社のモデルをGCPにも導入できれば、おそらく私はそこでもクレジットを使えるようになるはずです。他のクラウドでOpenAIモデルにスタートアップクレジットを使えなかったら非常に驚きます。なぜなら、Azureではすでにそれが可能だと事実として知っているからです。これが私のクレイジーな仮説です。
OpenAIは、Anthropicのエンタープライズ成長が自社のエンタープライズ成長を上回ることを心底恐れており、Azureとの独占契約から抜け出すためなら何でもしなければなりませんでした。
Azureのパフォーマンス問題と私の戦い
そして、Azureがナンバーワンのクラウドになるという希望はこれで完全に打ち砕かれました。Azureについては、私の経験をありのままに話しても構わないと、この契約の条件において非常に寛大に対応してくれたことには感謝しています。私たちはこのクレジットを1ドルも使っていません。なぜなら、Azureを適切に機能させようとするのは地獄だからです。
なぜかと疑問に思うかもしれませんが、理由はたくさんあります。しかし、圧倒的に最大の理由はこれです。Azureでのモデルのスピードを示す青い線と、OpenAIでのスピードを示す黒い線を比較してみてください。これでは本番環境で使い物になりません。調子が良い日は驚くほどうまく機能し、70以上の範囲で同等のパフォーマンスを発揮することもありますが、時には秒間トークン数が0.3から2まで落ち込むことがあるのです。
もし私たちがOpenAIのモデルを動かすためにAzureを使用したとすると、通常の70以上ではなく、秒間1トークンを下回る日がランダムに発生することになります。これは悲惨としか言いようがありません。そしてこれは、AzureがOpenAIモデルのホスティングを開始して以来ずっと続いてきた問題なのです。私たちがT3 Chatの初期の段階でAzureを必死に使おうと試みていたため、このことをよく知っています。このようなあり得ないパフォーマンスの低下を度々目にしました。
チャットで「待って、それは障害じゃないの」と言う人がいますが、違います。これは9か月から1年ほどの間、数週間おきに起きていたことです。証拠の記録もあります。ごめんなさい、9か月と言いましたか？この投稿は1年以上前のものです。2025年3月10日の時点で、私はAzureがo3 miniのパフォーマンスを完全に台無しにしていると指摘しています。o3 miniの速度を比較すると、OpenAIでは常に秒間120トークンを超え、時には240まで達することもありましたが、Azureではランダムに20台まで落ち込んでいました。
チャットで「じゃあ、100万ドルのAzureクレジットをどうやって使っているの」と聞かれましたが、使っていません。顧客にこんなひどい体験をさせたくないので、ゼロ円しか使っていません。100万ドルものクレジットを提供してくれたこと、そして一部の従業員が私のために本当に尽力してくれたことを考えると、この動画で彼らを批判するのは心苦しいです。しかし、私はこの件について1年以上も彼らに改善を求めてきました。
マイクロソフトのAIインフラストラクチャの責任者と夕食を共にし、この問題を詳細に説明しました。彼らが何をしたか分かりますか？彼はチームにそのチャートを見せました。するとチームは「ああ、あのチャートかっこいいですね」と答えたのです。そして彼らは社内文書のためにArtificial Analysisのチャートをすべてコピーし、その後も問題を一切修正しませんでした。
結局私は必要なものを得られなかっただけでなく、私が不用意にマイクロソフトに製品の半分を社内文書にクローンさせてしまったため、Artificial Analysis側を怒らせてしまいました。これがマイクロソフトでの体験です。時々、自分のチャンネルが本当にユニークだと気付く瞬間があります。この状況に置かれて、YouTubeで動画を作る人なんて他に誰がいるでしょうか。笑い話のようですが、これが現実です。私はマイクロソフトで酷い目に遭ってきたので、言いたいことはたくさんあります。私もOpenAIと同じように、クソみたいなもののために彼らを使おうとすることで自分たちの首を絞めていると感じています。
100万ドルのクレジットを受け取った私の友人の一人にそのことを話しました。すると彼は「ああそれ見たよ、うちのエンジニアの一人がSlackで誰が彼に真実を教えるんだというキャプション付きで共有していたよ」と答えました。彼らも100万ドルのクレジットを受け取りましたが、推論にAzureを使うのがあまりにも嫌で5000ドルほど使っただけで離脱し、Azureのクソみたいなシステムに対処するよりもOpenAIにお金を払う方が安上がりだということでOpenAIに戻ったのです。
マイクロソフトの皆さんにもう一度言いますが、皆さんがこの問題に真剣に対処してくれるなら、私はプライベートでこのフィードバックを喜んで提供します。しかし、あなたがたが何もしない限り、私はこうするしかありません。OpenAIモデルにAzureを使おうかと考えている潜在的なエンタープライズ顧客の多くが見ているこの動画で、私はカメラをまっすぐ見つめながら言います。OpenAIモデルにAzureを使わないでください。今はAWSで利用できるのだから、AWSを使うべきです。クレジットがどれだけあるかは関係ありません。あなたのユーザーはランダムにTPSが2まで落ち込むような体験よりも、もっとマシなサービスを受ける価値があります。
Azureが問題を完全に解決したその瞬間に、私は喜んでこの発言を撤回します。しかし、すでに1年以上が経過しています。あなたがたがそれを解決するという期待はゼロです。
ベンチマークによる追及と改善
未来の私からの追記です。使えない100万ドルのAzureクレジットのことが頭から離れず、Azureのコンピューティングがいかに酷いかを浮き彫りにするベンチマークを作成することにしました。私はこれをAzureベンチマークと名付けました。GitHubで公開しており、azure.t3.gg でそのあり得ない数字を見ることができます。平均して、AzureでGPT-4.5を使用するとOpenAIを使用する場合よりも2.2倍遅くなります。最悪の場合は15倍も悪化します。
ここで私がTwitter（X）を見ておらず、スクリーンショットを見ていることにお気づきかもしれません。その理由は、マイクロソフトの友人たちが、投稿を削除したほうが交渉の余地が広がると私に削除を促したからです。私は人に何かを削除しろと言われるのが好きではないのですが、今回は削除しました。ただし、もし15日以内にこの問題が修正されなければ、さらに過激に、あからさまに再投稿するという警告も添えました。これは許容できる事態ではないからです。
彼らの名誉のために言えば、彼らは耳を傾け、私が予想していたよりもはるかに短い時間で対応してくれました。翌日の正午には問題が解決したのです。修正後のチャートを見るのは本当に滑稽です。彼らがそれを修正したスピードは、実装に非常に深刻なバグがあったことを示唆しており、現時点でそれはほぼ確認されています。
もしこの数字がなぜか私の環境だけで出ているものだとお考えなら、なぜあなたがこの動画を見ているのか分かりません。ここまできたら私を信用すべきです。Open Routerを見れば、以前はAzure上でモデルが秒間8トークンまで遅くなることがあったにもかかわらず、現在ではOpenAI自身のエンドポイントのパフォーマンスをコンスタントに上回るようになっていることが確認できます。レイテンシも劇的に下がり、時には5秒かかっていたのが2秒以下になり、OpenAIよりも低くなっています。
過去には最初のトークンが返ってくるまでに200秒もかかるという異常な数字すら目にしましたが、それも今は基本的にはなくなりました。ここにあるのは最初のトークンまで100秒かかっていたデータですが、今ではそのようなことは起こりません。彼らは本当に正当な改善を行いました。azure.t3.gg を見てもらえれば、彼らがこれを修正したと私自身が言及しているのが分かるはずですし、数字もかなり安定しています。Azureは現在、ほとんどのケースで同等かそれ以上に速くなっています。
徹底的に非難し、多大な労力を費やし、大量の計算リソースを消費し、100万ドルのクレジットをリスクにさらす必要がありましたが、最終的には勝利を収めました。いじめは効果があるということですね。そして、耳を傾けてくれたAzureには称賛を送ります。この話の完全な解説を聞きたい方は、私たちのポッドキャストNerd Snipeをぜひチェックしてください。YouTube、Spotify、Appleなど、ポッドキャストを聴けるすべてのプラットフォームで配信しています。おそらく今頃は公開されているであろう次のエピソードでは、私がこの物語の全体像について深く語っています。まだチェックしていない方はぜひ聴いてみてください。このポッドキャストは本当に誇りに思っています。
Trainiumへの移行とAI業界の今後
最後に本当に興味深いのは、OpenAIによるTrainiumの活用についてです。私は以前の動画で、Claudeのモデルが悪くなっていると考える理由についてすでに詳しく語りました。確かなことは言えませんが、Trainiumがその一因になっている可能性があります。OpenAIがNVIDIAのGPU以外の環境でモデルを動かさなければならないのは今回が初めてであり、これがどうなるのか純粋に非常に興味があります。Anthropicにとってはこれが大きな問題だったように見えますし、OpenAIが成功するかどうかは分かりません。
最悪の場合でも、BedrockにはNVIDIAのGPUがたくさんあることは分かっているので、トラフィックの一定量はそこで処理されるでしょう。これがどう展開していくか見守ることになりますが、今のところ判断するのは難しいです。彼らはすでにAWSと380億ドルの複数年契約を結んでいましたが、それが8年間で1000億ドルへと拡張されました。計算リソースを買えるだけ買うという姿勢が如実に表れています。文字通り、計算リソースを売ってくれる相手がいれば躊躇なく契約を結んでいるのです。
もしOpenAIが失敗するとすれば、それは彼らが結んでいるこれらの巨大な契約を履行できなくなる時です。しかし今のところはうまくいっているように見えます。だから、すべてがどうなるか見てみましょう。今回のコミットメントはTrainium 3と、まだリリースされていない次世代のTrainium 4チップの両方に及びます。そして、幅広い高度なAIワークロードを強化することになります。
2027年に提供が開始される予定のTrainium 4は、大幅に向上したFP4計算パフォーマンスを含むさらなる大きなパフォーマンスの向上をもたらします。拡張されたメモリ帯域幅と増加した広帯域メモリ容量は、ますます有能になるAIシステムのスケーリングをサポートします。NVIDIA以外の企業のチップでは、より多くのRAMが利用できるように思えます。そのため、より大きなモデルとより大きなコンテキストウィンドウを望むのであれば、TrainiumやGoogleの計算リソースは良い選択肢になりそうです。
そして、Amazonのアンディ・ジャシーのこのコメントがすべてを物語っています。AWS上でOpenAIのモデルを搭載したサービスを実行したいと切望する開発者や企業はたくさんいます。ステートフルなランタイム環境を提供するためのOpenAIとのユニークな協力関係は、AIアプリやエージェントを構築する顧客に何が可能かを変えるでしょう。我々はOpenAIが構築しているものに引き続き感銘を受けており、彼らがTrainiumというカスタムAIシリコンに大きく賭けることを選んだことだけでなく、この会社に投資し長期にわたって提携する機会を得たことに興奮しています。
そういうことなのです。業界全体で起きている奇妙なパートナーシップは信じられないほどです。特にGoogleとMetaの関係などもそうです。しかし、今後の戦いの多くはそこで繰り広げられることになります。現時点では私たちはAnthropic、OpenAI、Geminiの間で戦っていますが、来年の今頃には、もし彼らが生き残ることができればNVIDIA対AMD、対AWSのTrainium、対GoogleのTPUという戦いに移行していても驚きません。私が今のところこの戦いで関連性を維持できると見ているのはGoogleとNVIDIAだけですが、最終的にどうなるか見守るしかありません。
このことについて読んだり、しばらくの間ストレスを感じたりしてきたので、自分の考えを吐き出したかっただけです。これらはCEOとして頻繁に対処しなければならない問題であり、もしここまで見てくれた方がいるなら本当に驚きです。これはいつもの開発系の動画ではありません。コードの話はほとんどしませんでしたが、この内容は重要なのです。これは私たちが皆で構築しようとしている未来を動かすものであり、どちらにせよ私たちはこれと付き合っていかなければならないからです。
皆さんの役に立ったなら嬉しいです。私自身、胸のつかえが取れました。そしてもしかしたら、これを機に彼らもついにAzureのクソみたいな問題を修正してくれるかもしれません。今となっては競争上の優位性が文字通り全くないのですから。まさか意図せずまたAzureへの怒りをぶちまける動画になってしまうとは思いませんでしたが、本当に大変だったんです。ひどい目に遭いました。彼らが問題を解決してくれることを願っています。すべてがどう進んでいくか、見守っていきましょう。それでは次回まで、ピース。
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