シリコンバレーで有名なポッドキャスト《All-In Podcast》の最新回では、AIセーフティ、Anthropicモデルのリリース戦略、オープンソースのエージェント競争、そしてAIの商業化ブームなどのテーマをめぐって激しい議論が繰り広げられた。番組には投資機関 Altimeter の創業者 Brad Gerstner がゲストとして登場し、司会陣の David Sacks、Chamath Palihapitiya らと火花を散らした。
番組はまず、Anthropic の最新モデル「Mythos」に関する未公開の出来事に焦点を当てる。同社の説明によれば、同モデルはテスト中に、複数のオペレーティングシステムやブラウザにまたがる脆弱性を自動的に発見でき、さらに複数の弱点をつなぎ合わせて攻撃経路を形成することさえできるという。Dario Amodei のチームはそのため、リリースを延期することを選び、Apple、Microsoft、Google、Amazon などの企業を含む形で共同し、100日間の脆弱性修復計画を立ち上げた。
技術競争のほかに、番組でもう一つの焦点は AI エージェント生態系をめぐる戦いだ。司会者は、オープンソースプロジェクト OpenClaw の台頭が、OpenAI、Anthropic、Perplexity、Amazon など複数陣営を巻き込んだ圧力につながっていると指摘する。Anthropic は OpenClaw の利用を自社のサブスクリプション・プランに制限し、API課金へ切り替えるよう要求した。これはコスト面の優位性を断つのと同義だ。さらに同時に自社のエージェント製品も投入し、「まず封殺してから複製する」と解釈された。
Sacks は競争法の観点から、もしモデル会社が自社製品と第三者アプリの間で価格差や抱き合わせ販売を行うなら、将来、独占禁止法の審査に直面する可能性があると注意した。商業面では、番組が Anthropic の収益の爆発的な成長を明らかにした。2024年の約10億ドルの run rate から、2026年初めには300億ドルに到達し、その成長速度は「テクノロジー史上最速」と表現された。
Anthropic は Mythos モデルの上市を一時停止し、40社のテック大手が脆弱性の修復に急行
All In Podcast 今週は、Anthropic が最新モデル Mythos を当面は公開してリリースしない決定を下した件について議論した。番組内の紹介によれば、このモデルはテスト段階で自主的に数千件の、主要な各種オペレーティングシステムとブラウザにまたがるセキュリティ脆弱性を発見した。その中には、27年間潜伏していた OpenBSD の脆弱性や、500万回の自動化スキャンを経ても見つからなかった、16年間にわたる FFmpeg の脆弱性が含まれるという。
番組は特に、Mythos は単に単独で脆弱性を見つけるだけでなく、複数の一見無害な脆弱性をつなぎ合わせ、実際の破壊力を持つ攻撃チェーンとして組み立てることもできると指摘した。そのため Anthropic は、Apple、Microsoft、Google、Amazon、JP Morgan を含む計40の重要企業を招集し、「Last Wing」という名称の AI セキュリティ同盟を結成した。各社がまず Mythos を使って自社のシステム脆弱性をスキャンし修補するために 100日を与え、その後で対外的に正式リリースを検討する。
番組ゲストの見解は分かれた。Brad Gerstner はこれを肯定的に評価し、政府の規制に頼らず、自ら責任を引き受けるという業界の自律の良い模範だと述べた。David Sacks はやや慎重で、Anthropic には過去に、恐怖を煽るマーケティングで新モデルを売り込んだ例があると指摘した。たとえば昨年、モデルがユーザーを脅迫する可能性に関する研究が出ていたという。しかし彼は、今回のセキュリティ課題は比較的具体的で信頼できるものだとも認めた。
Chamath Palihapitiya の懐疑的な姿勢が最も強く、これは「芝居がかった演出」であり、仮に6か月時間を与えても、世界中で積み上がった数十年分の技術的負債を修復しきることは不可能だと疑問を呈した。
Anthropic の収益は爆発的に成長し、数か月で100億から300億ドルへ跳ね上がる
番組では Anthropic の直近の売上データが大きく取り上げられた。番組の紹介によれば、Anthropic は 2023年初めに課金を開始し、2024年末には年換算売上が10億ドルに到達した。2025年2月に Claude Code をリリースして成長が加速し、中盤には 40億、年末には 90億へ。2026年に入ってからはさらに急速に伸び、2026年4月時点で年換算売上は300億ドルに達している。
Brad Gerstner は番組内で、Anthropic は 1〜2 GW の計算能力だけでここまでの規模の成長を実現しており、全社の従業員は約 2500人しかいないと指摘した。彼は、現在の固定的な計算コスト構造を踏まえると、粗利益率が急速に上昇しており、彼の言う「思わぬ利益」が出る可能性すらあると述べた。
Gerstner は、計算資源の供給が引き続き拡張するなら、Anthropic は 2026年末までに年換算売上が 800億〜1000億ドルに到達することが期待できると予測した。Chamath は一方で、各社が公表している数字には「総売上」と「純売上」の定義の違いがあり、現時点では外部が完全に比較できないこと、また、AI 支援によるコーディングの市場浸透率は依然として低く、本当の成熟にはまだ相当な距離があると注意した。
Anthropic が OpenClaw を封じ、反競争の疑念を引き起こす
番組では、Anthropic が直近で OpenClaw に行った制限措置について議論した。OpenClaw は GitHub 上で最も人気のあるオープンソースプロジェクトの一つで、ユーザーは $200/月の Claude のサブスクリプションプランを通じて、API を大量に呼び出して自動化されたプログラミングタスクを実行できる。
OpenClaw のユーザーは一般的なサブスクライバーよりも token の使用量が大幅に多いため、Anthropic はサブスクリプションプランを介して OpenClaw を連携させることを禁止し、該当するユーザーには従量課金の API に切り替えるよう求めた。これにより実際の費用は大きく引き上げられた。その後、2週間も経たないうちに Anthropic は自社の Agentic なプログラミングツールを投入し、機能は OpenClaw と非常に重複していた。
番組ゲストは、それが反競争行為に当たるのかについて議論した。Brad Gerstner は、Anthropic の自社製品はセキュリティのコンプライアンスや企業統合において構造的な優位性があり、価格調整は合理的な商業上の意思決定だと考えた。David Sacks は一方で、もし Anthropic が自社ツールを低価格に維持しつつ第三者ツールには市場価格を課し、さらにプログラミング分野ですでに市場支配的な地位にある場合、それは「抱き合わせ販売」や「価格ダンピング」といった反競争上の問題になり得ると指摘し、各社に対して価格設定の透明性を保ち、差別的な扱いを避けるよう提案した。
Jason Calacanis はより率直に、Anthropic のこの動きは OpenClaw を潰すことが狙いだと考え、さらに現時点で Perplexity、アリババ、xAI など複数の企業が同様の Agentic ツールを開発しており、市場競争が激しいとも述べた。
AI コーディング市場の主導権をめぐる争いが加熱、Anthropic は 5割超のシェアを握ると見積もる
番組ゲストは、AI コーディング市場における競争の構図について深く議論した。複数のゲストは、Anthropic が現在、AI コーディングの token 市場において占めるシェアは約 50% から 60% だと見積もっている。David Sacks は、仮にこの市場シェアが維持され、さらに coding ユーザーがもたらす大量のコード学習データが加われば、Anthropic はプラスのフィードバック（正の循環）効果を生み、さらなる優位を強化し、次の重要な競技場である AI Agent へ自然に波及する可能性があると提起した。
しかし Chamath は別の視点を示した。彼によれば、現状の AI 支援によるコーディングの、ソフトウェア開発市場全体への浸透率はまだ約 5% 程度にとどまっており、既存モデルの企業レベルの大規模レガシーシステム（legacy system）への対応能力も限定的だという。彼は顧客事例を例に挙げ、多くの年商が千億ドルに達するような大企業でも、数十年前の古いコードを維持するために高齢の退職間近なエンジニアに頼らざるを得ず、このような巨大な技術的負債は短期的にどんなモデルでも解決できないと述べた。
Brad Gerstner は、浸透率が低いとしても、AI が生成するコードの比率はほぼ必然的に 95% へ向かい、さらに coding 領域での優位性がそのまま Agent 市場の競争力に転化すると考えるため、現段階での市場地位には重要な戦略的意味があるとした。
オープンソースAIの低コスト反撃、30ドルのサブスクで $200 の主流プランに挑む
番組の最後では、オープンソース AI エコシステムの急速な台頭が取り上げられた。Jason Calacanis は、BitTensor ネットワーク傘下のサブネットプロジェクト Ridges AI を紹介した。このプロジェクトは、分散型で匿名の貢献に報いるインセンティブ機構を採用し、45日以内に、TAO トークンの報酬で 100万ドル未満の費用しかかけずに、Claude Code の約 80% の機能水準に到達し、月額サブスク費は $29 だけだという。Anthropic の $200 プランとの差は非常に大きい。
Chamath は、オープンソースによる事前学習（pre-training）の長期的な可能性を認め、大規模な資本市場が継続的に数百億ドル規模の学習資金を提供できないとき、分散型のオープンソース学習が重要な代替ルートになると考えている。彼は同時に、Venice という別の名のオープンソース学習・協業プロジェクトを参照事例として挙げた。
ただし Chamath は明確に一線を引いている。彼によれば、真に商業的な利益を得るつもりのある企業は、自社が生み出すコードベースをオープンソースプロジェクトへ外注する可能性はゼロであり、これは予見可能な未来に変わらないという。
Brad Gerstner は Linux、Kubernetes、Postgres、Terraform などの事例を挙げ、オープンソース技術が企業の中核へ深く入り込んできた歴史的な先例があると述べた。彼は、スタートアップ企業においてもオープンソース AI ツールが足場を築き始めており、次の重要なトレンドになり得るとみている。さらに彼は、現時点で企業の token 消費の 65% から 70% がオープンソースモデルに由来していると強調し、オープンソースと最先端モデルはゼロサムの競争ではなく、並行して発展しているのだと示した。
この記事は All In Podcast が Anthropic の台頭と論争を深掘りして解説している。Mythos は本当に強いのが怖い？ 最初に 鏈新聞 ABMedia に掲載。
