オープンソースAIモデルの利用が急速に拡大していますが、Anthropicなどのフロンティア企業の総支出は大きく減少していません。
理由は新規ユースケースが常に出現し、フロンティア企業のモデルが早期段階のデプロイを支配し続けているためとみられます。
これはAI経済が二層構造（早期段階は高額モデル、本番運用は軽量モデル）を持つ相対的に安定した特性になる可能性を示唆しています。
何が起きたか
Vercelのダッシュボードではトークン量でDeepSeekが先週就き、全体の3分の1以上を処理しています。一方、Anthropicは総AI支出の半分以上を占めたままで、価格上昇も手伝い支出シェアはこの1ヶ月でやや低下したものの大幅な減少には至っていません。
なぜ重要か
安価なオープンソースモデルと高額なフロンティア企業モデルが競争関係ではなく、使用例が検証されてから軽量モデルへ移行する段階的なライフサイクルを形成しているとみられます。つまり、成熟した用途が軽量モデルに移行する一方で、新しい用途は常に出現し、フロンティア企業モデルの支出が大きく減らない状況が生まれています。
注目点
OpenRouterではDeepSeek V4 Flashが週5.3兆トークンを処理する最大の利用者ですが、Opus 4.8は週2兆トークンを超え、トークン当たりのコスト（Opus 4.8は$1.37/百万トークン対Flash 6セント）から換算するとOpusが支出の大部分を占めると推定されます。
昨年9月、フロンティア企業（大規模言語モデルの開発企業）がStarbucksへコーヒー豆を売るような商品化一歩手前の立場に陥る可能性が予測されていました。その予測の一部は実現しました。垂直領域特化型AI企業は軽量モデルへ移行し、GPTラッパー型スタートアップの経済学は概ね安定していたためです。
しかし同時に、フロンティア企業はトークン当たりのプレミアム価格という最も収益性の高い部分を保有し続けることが示されています。Anthropicが全支出の半分以上を占め、OpenRouterではOpus 4.8がFlashの約23倍のコストながら支出の大部分を占めると推定される事実は、この構造を裏付けています。記事はこの状況が「近い将来変わる可能性は低い」と述べており、AI経済が二層構造（探索・早期段階＝フロンティア企業、本番運用＝オープンソース）で相対的に安定する可能性を示唆しています。
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