OpenAIは資本支出の目標を60％削減した。メディアはこれを「合理化の傾向」と述べている。

私の考えでは、より正確な表現は：彼らはついに投資家に対して説明できる数字を伝えようとしている、ということだ。
数ヶ月前、Sam Altmanは外部に向けて1.4兆ドルの計算能力の約束をした。
その数字が出ると、業界全体が動き出した：GPUの発注、データセンターの立地選定、電力契約。誰も詳細に計算しなかった、なぜならOpenAIが言ったことだからだ。
今やそれは6000億ドルに変わった。
表面上は、「財務の規律」を示している。支出と予想収益を結びつけ、企業の成熟を示している。多くのアナリストはこの枠組みで解釈している。
しかし、立ち止まって見る価値のある数字がある。
OpenAIの2025年の収益は131億ドル。彼らの2030年の目標は2800億ドルだ。
これは突飛な数字ではなく、5年間の複合成長率は80％を超える。しかも、その速度を維持するには、丸五年間速度を落とさない必要がある。
6000億ドルの支出は「規律正しい」とされているが、それは1.4兆ドルに対しての話だ。これを年平均支出に換算すると、約1000億ドルになる—これはMicrosoftやAmazonのクラウド事業全体の年間資本支出よりも多い。
したがって、「合理化の傾向」という物語は、実はより大きな数字を基準にしただけに過ぎない。
これは、ある人が「月の支出を14万円から6万円に変えた、だから私は理性的になった」と言うのに似ている—しかし、その人の月収はたった1.3万円だ。
現実のエンジニアリングはこうだ：計算能力の需要に関する物語が「より多いほど良い、なぜならモデルはまだボトルネックに達していない」ならば、資本支出に天井はない。しかし、DeepSeek以降、「少ない計算能力でほぼ同じ効果を出す」論文が実際に生産環境に入り始めている。投資家はかつて躊躇していた質問をし始めた：あなたの計算能力投入と出力の関係は、本当に線形なのか？
1.4兆ドルという数字は、今やエンジニアリングの予算というよりも、資金調達の戦略のように見える。
競合他社に追随させ、市場に「追随しないと遅れる」と思わせ、次の評価ラウンドにストーリーを持たせるためだ。この種の数字にはシリコンバレーで特有の呼び名があり、予測（forecast）ではなく、ナarrative（物語）と呼ばれる。
6000億ドルは信頼できるのか？それも必ずしもそうではない。
しかし、少なくとも示しているのは、「計算能力無制限」の物語はもう売りにくくなった、ということだ。次の問題は、誰が最初に投資家を納得させ、かつエンジニアリングの現実とつながる数字を見つけるかだ。
その臨界点には名前がある：計算能力競争から効率性競争への転換だ。
誰が多く燃やすかではなく、同じ資金でモデルの限界効率をあまり落とさずに済むか、という勝負だ。