はじめに
AI業界で大規模投資競争が激化する中、Anthropicが独自の戦略で注目を集めています。CNBCが2026年1月3日に報じた内容によれば、同社の共同創業者兼社長Daniela Amodei氏は、競合他社の数分の一のリソースで最先端モデルを開発する「より少ないリソースでより多くを実現する」というアプローチを強調しました。本稿では、AI開発における効率性と規模のバランスについて、Anthropicの戦略を中心に解説します。
参考記事
- タイトル: Anthropic’s ‘do more with less’ bet has kept it at the AI frontier, co-founder Amodei tells CNBC
- 著者: MacKenzie Sigalos
- 発行元: CNBC
- 発行日: 2026年1月3日
- URL: https://www.cnbc.com/2026/01/03/anthropic-daniela-amodei-do-more-with-less-bet.html
要点
- Anthropicは競合の数分の一のコンピュートと資本で、過去数年間一貫して最も強力なモデルを提供してきた
- OpenAIが約1.4兆ドルのコンピュートとインフラへのコミットメントを行う一方、Anthropicは約1000億ドルのコミットメントで効率性を重視している
- Daniela Amodei氏は、次のフェーズは最大規模の事前学習だけでなく、コンピュート1ドルあたりの能力提供で決まると主張する
- Anthropicの収益は3年連続で前年比10倍成長を記録し、エンタープライズ向けに特化したマルチクラウド戦略を展開している
- 両社ともIPO準備のような動きを見せており、2026年は規模重視と効率重視の戦略が試される年になる
詳細解説
Anthropicの「より少ないリソースでより多くを」という戦略
Daniela Amodei氏がCNBCのインタビューで繰り返し強調したのが、「より少ないリソースでより多くを実現する(Do more with less)」という原則です。同氏によれば、Anthropicは常に競合他社の数分の一のコンピュートと資本しか持っていなかったにもかかわらず、過去数年間の大部分において最も強力で高性能なモデルを一貫して提供してきました。
この戦略は、シリコンバレー全体で支配的な「規模こそが運命」という考え方への直接的な挑戦と言えます。AI業界では現在、最大手の研究所とそのバッキング企業が、記録的な資金を調達し、数年先までチップを確保し、「最大の知能工場を構築した企業が勝つ」という信念のもとにデータセンター建設を進めています。
Anthropicのアプローチは、高品質なトレーニングデータ、推論を改善するポストトレーニング技術、そしてモデルを安価に実行しやすく大規模採用しやすくする製品選択に重点を置いています。これは、AI事業においてコンピュートコストが継続的に発生する部分での優位性を狙ったものと考えられます。
OpenAIとの対比:1.4兆ドル vs 1000億ドル
CNBCの報道によれば、OpenAIは約1.4兆ドルのコンピュートとインフラへのコミットメントを行っており、これは業界がこれまで見たことのないペースで大規模データセンターキャンパスを立ち上げ、次世代チップを確保するためのものです。
一方、Anthropicは約1000億ドルのコンピュートコミットメントを持っており、最先端に留まるためにはこれらの要件が増え続けることを予想しています。Daniela Amodei氏は「将来のコンピュート要件は非常に大きい」と認めつつも、「業界で飛び交っている数字の多くは、取引の構造上、必ずしも直接比較できるものではない」と指摘しました。
この差は単なる規模の違いではなく、戦略的アプローチの違いを反映していると考えられます。OpenAIが専用キャンパスと専用容量を中心とした大規模な構築を試みているのに対し、Anthropicはコスト、可用性、顧客需要に基づいて実行場所を柔軟に変えながら、コンピュート単位あたりのモデル効率とパフォーマンスの向上に内部エネルギーを集中させています。
スケーリング則の継続性と不確実性
興味深いのは、Daniela Amodei氏と彼女の兄でAnthropicのCEOであるDario Amodei氏が、現在賭けている世界観を構築するのを助けた人物たちであるという点です。Dario Amodei氏は、現代のモデル競争を導いてきたスケーリングパラダイムの普及に貢献した研究者の一人でした。
スケーリング則とは、コンピュート、データ、モデルサイズを増やすことでモデルの能力が予測可能な方法で向上する傾向を指します。このパターンは、AI軍拡競争の財務的基盤となっており、ハイパースケーラーの設備投資を正当化し、巨大なチップ評価を支え、プライベート市場が収益性に到達するために多額の支出を続けている企業に莫大な価格をつけることを可能にしています。
しかし、Daniela Amodei氏は「私たちはスケーリング則への信念を開拓した人々として、驚き続けてきました」と述べ、「同僚からよく聞くのは『指数関数は続かなくなるまで続く』ということです。毎年『まさかこのまま指数関数的に続くはずがない』と思ってきましたが、毎年続いています」と語りました。
この発言は、現在の構築ブームにおける楽観主義と不安の両方を捉えていると言えます。指数関数が維持され続ければ、早期に電力、チップ、サイトを確保した企業は先見の明があったと評価されるでしょう。しかし、もし停滞した場合、あるいは採用が能力のペースに追いつかなかった場合、過剰にコミットした企業は、決して到来しない需要のために構築された長期インフラと固定費を抱えることになる可能性があります。
エンタープライズ重視とマルチクラウド戦略
Daniela Amodei氏は、技術曲線と経済曲線を区別しました。これは公開討論でしばしば混同される重要なニュアンスです。技術的観点からは、Anthropicはこれまでに観察したことに基づいて進歩が鈍化する兆候を見ていないとしています。しかし、より複雑な問題は、企業や消費者がこれらの能力を実際のワークフローにどれだけ迅速に統合できるかです。
CNBCによれば、Anthropicはエンタープライズファーストのモデルプロバイダーとして位置づけられており、収益の多くは他社がClaudeをワークフロー、製品、内部システムに組み込むために支払う使用料に結びついています。これは、新鮮味が薄れると解約が増える可能性のある消費者アプリよりも定着性が高いと考えられます。
同社は3年連続で前年比10倍の収益成長を達成したと報告しており、激しい競争で定義される市場では珍しい流通フットプリントを構築しています。Claudeモデルは、競合モデルを構築・販売しているパートナーを含む主要クラウドプラットフォーム全体で利用可能です。
Daniela Amodei氏は、この存在を休戦としてではなく、顧客の需要の反映として位置づけました。大企業はクラウド全体でオプション性を求めており、クラウドプロバイダーは最大顧客が購入を求めているものを提供したいと考えています。実際には、このマルチクラウド姿勢は、単一のインフラに賭けをせずに競争する方法でもあると考えられます。
2026年:効率性 vs 規模の試金石
2026年が始まる今、この分断は別の理由で重要になっています。両社とも、コンピュートニーズが確実性よりも速く成長しているプライベート市場の世界で運営しながら、公開市場への準備の規律に押し進められています。
AnthropicとOpenAIはIPOのタイムラインを発表していませんが、両社とも財務、ガバナンス、予測、そして公開審査に耐えられる運営ペースを追加するなど、準備のように見える動きをしています。同時に、両社とも次のモデル開発段階に資金を供給するために、新鮮な資本を調達し、さらに大規模なコンピュート契約を結んでいます。
これは、修辞学ではなく戦略の真のテストを設定します。市場がスケールへの資金提供を続ければ、OpenAIのアプローチが業界標準であり続ける可能性があります。投資家がより大きな効率性を要求し始めれば、Anthropicの「より少ないリソースでより多くを」という姿勢が優位に立つ可能性があります。
その意味で、Anthropicの反主流的な賭けは、スケーリングが機能しないということではありません。スケーリングが重要な唯一のレバーではなく、次のフェーズの勝者は、実体経済が維持できる方法で支出しながら改善を続けられる研究所かもしれないということです。
まとめ
Anthropicの「効率重視」戦略は、AI開発における規模と効率性のバランスについて重要な問いを投げかけています。Daniela Amodei氏の「指数関数は続かなくなるまで続く」という言葉が示すように、2026年は業界の成長曲線が停滞した場合、AI軍拡競争とそれを構築する企業に何が起こるかを試す年になるかもしれません。効率性を重視するアプローチと大規模投資のアプローチ、どちらが持続可能なのか、今後の展開が注目されます。
