最も急速に成長している AI 企業の一部にとって興味深い力学の 1 つは、成長が速ければ速いほど、より多くの損失を被る可能性があるということです。 これは、現在の多くのビジネスモデルでは、ユーザーの消費量が少ないと利益を上げられることが多いが、消費量が多いと、ボリュームレベルが高いほど同じ粗利益を達成できないためです。また、一部のシナリオでは、これにより実際にマイナスの粗利益率が発生し(ソフトウェアでは難しい!)、AIスタートアップが顧客に請求する金額よりも多くの金額をAIトークンに支払っていることになります。 この戦略は気の弱い人には向いていませんが、私たちが置かれている段階では完全に合理的であり、これが展開する方法がいくつかあると私は主張します。 まず、この戦略を展開する理由は、私たちが土地収奪の初期段階にあるからです。このような瞬間はテクノロジー業界で数十年ごとに訪れますが、私たちは今、紛れもなくその中にいます。初期のインターネットとクラウドとモバイルはどちらも、$100B+と$1T+の企業を数多く生み出しており、私たちが今いるこのAIウィンドウも、それ以上ではないにしても、同じことを行うでしょう。 重要な要件は、真の経済的価値と有用性を持つ分野で市場シェアを獲得することであり、一瞬のユーザーベースのために単にお金を流すだけではないということです。そして、あなたのスペースには長期的に耐久性のある堀が必要です。 適切な製品を早期に導入することに複合的な価値がある企業 (コードベースのエージェントなど、より多くの使用で良くなる) にとって、これは確かに真実です。すべての AI カテゴリにこれが備わっているわけではありませんが、特にコーディング、ヘルスケア、法律、金融サービスなどの B2B またはプロシューマーの分野では、これは明らかに真実です。 したがって、このような状況のいずれかに陥った場合、プレーは急速に成長し、急速に大きくなり、もちろんトップを維持するために革新を続けるようにすることです。次に問題は、時間の経過とともにより高い粗利益率を生み出すにはどうすればよいかということです。以下にいくつかのパスを示します。 1. 利益率の高いサービスを導入します。特に AI エージェントの場合、あらゆる大規模なユースケースに効果を発揮するためのソフトウェアが大量に存在します。これは、ハイエンドのツール、データセキュリティ、管理機能、ワークフロー機能などが必要になることを意味します。表向きは粗利益率が 90%+ で、使用量に応じてコストが実際には上がらないものはすべてです。使用量の価格に直交するモデルでこれらの機能を着実に導入することで、マージン構造のバランスをとるのに役立ちます。 2. AIのコストはユニットベースで低下します。コストが下がるにつれて、より高度な作業のためにより多くの AI トークンを使用し続けるため、これはすぐには実現しませんが、ある時点で、AI トークンの価格とユーザーに請求する金額との間により良いスプレッドを生み出すことができるいくつかのユースケースを剥がすことができるようになります。さらに、より多くのオープンソースのオプションが出現し、チップ分野で競争が起こるにつれて、AIの価格は同程度のタスクごとに下がることが予想されます。 3. 「自分のトークンを持参してください」。これは浮き沈みがあるようですが、この分野での明確なオプションは、最も消費量の多いユースケースの場合、顧客が独自の AI API キーを持ち込むことができることです。現在、AI アプリ レイヤー企業が AI の使用で 75% の粗利益を望む場合、トークンに対してコストの 4 倍を請求する必要があります。生のトークンとユースケースの解決との間に価値に大きなギャップがある多くの分野では、これはもっともらしいです。しかし、多くのユースケースでは、これは大規模には実用的ではありません。したがって、業界は、ソフトウェアの使用に対していくらかの証拠金を支払い、トークン料金が AI プロバイダーに支払われるというアプローチを採用する可能性が非常に高いです。この影響は、一部のアプリプレーヤーにとってはトップラインの収益が低下するでしょうが、それでも非常に優れたビジネスです。 全体として、顧客に真の持続可能な価値を提供している AI 企業には、複数の道があります。現時点では、これらのユースケースで市場シェアを獲得するための窓口です。