「政府とAI企業1社だけが残る」そんな未来が笑えなくなってきた

#Anthropic #RSI

公開日

2026.09.30

「将来、Anthropicが世界で唯一の民間企業になるかもしれない」

そんな物騒な話が2026年8月、Silicon Valleyで広まった。

米投資会社Atreides Managementの最高投資責任者Gavin Baker氏が米人気ポッドキャスト「All-In Podcast」で、「信頼している複数の人物から聞いた」として紹介したものだ。同氏によれば、米AI大手AnthropicのCEO、Dario Amodei氏が社内で、究極的にはAnthropicと政府だけが残るような未来について語ったという。

Anthropicの研究者Sholto Douglas氏はXで「完全な誤りだ」と否定した。録音や文書など発言を裏付ける証拠もなく、未確認情報として扱うべき話だ。

だが興味深いのは、その真偽ではない。

なぜ「政府とAI企業1社だけになる」という極端な話が、AI業界で単なる笑い話として片付けられなかったのか。

モデル価格の下落、AI大手の業務領域への進出、そしてAIがAI研究を加速するRSI（再帰的自己改善）。最近起きている変化をつなげてみると、AI大手に経済力と技術力が集中していく力学が、以前よりはっきりと見え始めているからだ。

トークンを売るだけではいられない

まず変わり始めているのが、AI大手の収益構造だ。

米経費管理サービス大手Rampの主任エコノミストAra Kharazian氏によると、OpenAIとAnthropicでは、企業向け売上の約80％を上位1％の顧客が生み出している。Rampが追跡している他のソフトウェア分野には見られないほどの集中だという。上位顧客はテクノロジー企業やAI関連企業に偏っている。

しかも、最もAIを使う企業の従業員1人当たり支出は、7月の月7976ドルから8月には7205ドルへ9.7％減った。利用するトークン量そのものが減ったわけではない。モデル各社の値下げに加え、高価な最先端モデルから安価なモデルへ利用が移り始めているからだ。

モデル間の性能差が縮まっていることを考慮すれば、この動きは自然な流れだと言える。

難しい仕事には最先端モデルを使い、簡単な仕事は安価なモデルに振り分ける。さらに性能が十分なら、オープンウェイトモデルを自社で動かす選択肢も出てくる。大量のAIを使う企業ほど削減できる金額が大きいため、CFOからコストの見直しを求められる圧力も強くなる。

これはOpenAIが最近まで描いてきた事業像と微妙な緊張関係を生む。

CEOのSam Altman氏は8月23日に公開されたDavid Senra氏とのインタビューで、「製品企業というよりプラットフォーム企業であるべきだ」と語っている。OpenAI自身があらゆる製品を作るのではなく、一つのAIインターフェースとAPIを提供し、その上で企業や起業家に新しいサービスを作ってもらう構想だ。

同氏は「すべての製品カテゴリーを自分たちで作るべきではないし、すべての顧客と競争すべきでもない」と話した。

だが、モデルをAPIで提供するだけの事業が価格競争に入れば事情は変わる。

Anthropicはすでに、Claude Codeでソフトウェア開発の現場に直接入り込んでいる。金融分野でも、財務分析やクレジットメモ、ピッチブック作成などを担うAIエージェントを投入した。これまでClaudeを使って専門サービスを作ってきた企業にとって、モデルの供給元そのものが競争相手になる可能性が出てきた。

OpenAIも同じ方向に動いている。コーディングではCodex、サイバーセキュリティでは脆弱性の発見や修正を支援する仕組みを開発し、医療でもChatGPTを入り口に業務への関与を深めている。

モデルを売るだけでなく、そのモデルを使って実際の業務に入り込む動きだ。

法務、ソフトウェア開発、サイバーセキュリティ、金融分析、カスタマーサポート。AIがこうした仕事をこなせるようになれば、従来のSaaS企業だけでなく、人間の専門家が提供してきたサービス企業とも競合する可能性が出てくる。プラットフォーム企業というより製品企業に近くなるわけだ。

公開モデルより社内AIがはるかに賢くなる

さらに、AI大手への集中を加速させる可能性があるのが、OpenAIの研究者Noam Brown氏が最近語った「社内モデルと公開モデルの性能差」だ。

Brown氏は9月17日、Dwarkesh Patel氏のポッドキャストで、最先端モデルの開発間隔が短くなる一方、AIがこなせる仕事は長時間化していると指摘した。

AIが数時間の作業しかできない段階なら、その能力を数日かけて評価することもできた。

ところが1週間、1カ月、3カ月と自律的に仕事を続けられるAIが登場すれば、安全性を確かめる評価にも長い時間が必要になる。一方、新しいモデルがそれより短い間隔で完成するようになれば、評価を終える前に次のモデルができてしまう。

Patel氏は、Patel氏は、ここにAIがAI研究そのものを加速させる「再帰的自己改善（RSI）」が加われば、状況はさらに極端になると指摘した。RSIはAIが自分で自分を改良する技術。今はまだAIが人間の研究者のサポート役でしかないが、あと１、２年で人間の手を借りなくても、AIが自分で自分を改良する完全RSIに到達する可能性が見込まれている。そうであるならばAIの進化は、これまでと比較にならない高速ペースになる。

AIによってAI研究そのものが加速し、これまで3カ月かかっていた進歩が1カ月や１週間で起こるようになっても、外部公開には安全性評価や防御策の整備が必要になる。いや高性能になればなるほど、安全性の評価や防御策の整備に時間がかかるようになるかもしれない。

そうなれば、OpenAIやAnthropicが社内で持つ未公開のAIモデルと、誰が使っても安全に利用できるように厳重な検査を通過した公開モデルとの性能差は開くばかり。未公開社内モデルを使った各種サービスと、公開後のモデルを使ったサードパーティの製品やサービスの間の性能格差も拡大する一方だろう。

トップAI企業に、高性能モデルをAPIとして一般公開する義務はない。モデルそのものを外部に提供するより、社内で使い、その能力が生み出す成果をサービスとして販売する方が収益性が高いなら、企業がそちらを選ぶのは自然な経済合理性だ。

Patel氏は、その結果としてトップAI企業への「途方もない権力集中が起こる可能性があるのではないか」と疑問を投げかけた。それに対し、Brown氏は一言、「その通りだ」と返している。トップAI企業の中の人が発した非常に重い一言である。「政府とAI企業1社だけが残る」シナリオの可能性があるというわけだ。