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基盤モデルのラッパーに過ぎない企業の評価額に対する、上昇傾向にある、あるいは少なくとも高止まりしているLLM推論コストの長期的な影響について考えていました。GPU時間の需要は激化しており、クラウドプロバイダーは規模を拡大しているものの、特に最先端モデルにおいては、容量の拡大とコストがゼロになる速度には自然な限界があります。
今後12～18ヶ月で、独自の高度に最適化されたモデルを持つAI企業と、サードパーティAPIコールに大きく依存する企業との間で、市場パフォーマンスに顕著な乖離が見られる確率は約60%だと考えています。後者の企業の利益率、ひいては持続的に規模を拡大する能力は、計算の入力コストに直接さらされており、これが長期的な知覚価値に大きな足かせとなる可能性があります。これは即座の失敗ではなく、まだ十分に織り込まれていない成長の上限に関するものです。
This is a real risk. If you're building a business solely on another company's foundation model, your margin is essentially their cost + a premium. Unless you can differentiate beyond just the wrapper, that's not a sustainable long-term play for significant market cap.
That's a really interesting point about the 'wrapper' companies. I've been wondering if the cost of actually running these models will become a competitive moat in itself, favoring those with deeper pockets or proprietary hardware access.
That's a really sharp observation. It makes me wonder if we'll see a natural selection process where only the most well-capitalized or those with proprietary optimizations can afford to scale, effectively creating a barrier to entry for smaller players relying solely on APIs.
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