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2026-02-21 05:36:41
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誰がこれらのAI大規模モデル企業のコーディングパッケージの粗利率を正確に計算できるだろうか?Anthropicの粗利はおよそ40%
国内の智谱とminimaxはオープンソースモデルであり、計算資源を持つ者は自分で展開も可能である。したがって、コーディングパッケージの販売価格は高く設定できず、粗利率は非常に低いか、場合によっては赤字になる可能性もある。また、API販売のビジネスモデルはSaaSやその他のインターネットアプリケーションとは異なり、各トークンにはコストがかかるため、ほぼゼロに近い限界コストは存在しない。
智谱は計算資源不足にも直面しており、以前は安価なトークンを大量に販売していたため、現在の計算資源パッケージは継続して販売できず、毎日制限付きで提供している。同じビジネスモデルを採用しているAnthropicは制限を設けていないが、資金を大量に投入して制限しているのか、計算資源が本当に不足していて資金投入だけでは解決できないのかは不明である。
上場の問題点は、次の財務報告が公開されるまで、彼らが裸で泳いでいるかどうかがわからないことだ。中国のモデルのコストパフォーマンスは申し分ないが、現時点でのコーディングパッケージの利益率やビジネスモデルの持続性については確かなことは言えず、今はむしろ信仰の象徴のようなものであり、AIのナarrativeにとって非常に重要な投資対象である。
また、最近やっと理解できた非常に面白い論理がある。
1、大規模モデルが流行した後に最初に利益を得るのはチップであり、訓練に必要な計算資源を提供するため、NVIDIAの株価は急騰し、大規模モデル企業は需要を持ち、競争によって高値をつけた者が最も多くのプレミアムを得て、利益も厚い。
2、その次にメモリであり、AI大規模モデルの訓練と推論には大量のメモリが必要となり、大規模モデルの応用が増えるにつれて推論の需要も増加している。この時点でメモリを争って推論を行うことになり、同じく高値をつけた者がプレミアムを得る余地がある。
3、光通信とデータ伝送であり、AI計算能力の爆発的な増加に伴い、従来の銅線から光伝送へのインフラアップグレードがAI計算基盤の核心となっている。
次に来るのはどの分野だろうか?計算資源のインフラとサービスを提供できる企業がその一つとなるはずであり、推論需要の急増により計算資源不足が価格を押し上げ、より多くのプレミアムを得ることができる。AmazonやAlibaba Cloudはこの部分のプレミアムを享受できる可能性がある。
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智谱は計算資源不足にも直面しており、以前は安価なトークンを大量に販売していたため、現在の計算資源パッケージは継続して販売できず、毎日制限付きで提供している。同じビジネスモデルを採用しているAnthropicは制限を設けていないが、資金を大量に投入して制限しているのか、計算資源が本当に不足していて資金投入だけでは解決できないのかは不明である。
上場の問題点は、次の財務報告が公開されるまで、彼らが裸で泳いでいるかどうかがわからないことだ。中国のモデルのコストパフォーマンスは申し分ないが、現時点でのコーディングパッケージの利益率やビジネスモデルの持続性については確かなことは言えず、今はむしろ信仰の象徴のようなものであり、AIのナarrativeにとって非常に重要な投資対象である。
また、最近やっと理解できた非常に面白い論理がある。
1、大規模モデルが流行した後に最初に利益を得るのはチップであり、訓練に必要な計算資源を提供するため、NVIDIAの株価は急騰し、大規模モデル企業は需要を持ち、競争によって高値をつけた者が最も多くのプレミアムを得て、利益も厚い。
2、その次にメモリであり、AI大規模モデルの訓練と推論には大量のメモリが必要となり、大規模モデルの応用が増えるにつれて推論の需要も増加している。この時点でメモリを争って推論を行うことになり、同じく高値をつけた者がプレミアムを得る余地がある。
3、光通信とデータ伝送であり、AI計算能力の爆発的な増加に伴い、従来の銅線から光伝送へのインフラアップグレードがAI計算基盤の核心となっている。
次に来るのはどの分野だろうか?計算資源のインフラとサービスを提供できる企業がその一つとなるはずであり、推論需要の急増により計算資源不足が価格を押し上げ、より多くのプレミアムを得ることができる。AmazonやAlibaba Cloudはこの部分のプレミアムを享受できる可能性がある。