核心内容の要約
Anthropicは今朝、Fable 5.1およびMythos 5.1という2つのAIモデルを発表しました。Fable 5.1は一般ユーザーや企業向けであり、Mythos 5.1は特定の科学研究機関向けです。これらのモデルでは、長時間にわたる連続タスク（エージェントタスク）の性能が大幅に向上し、かつそのようなタスクのキャッシュメモリ使用コストが削減されました。これはAnthropicの上場前の最後の大きな発表となる可能性が高く、同社はすでにIPOの申請を秘密裏に行っており、9月以降に公開募集を予定しています。評価額は兆ドル規模に達する見込みですが、ユーザー数の制限や巨額のコンピューティングリソースコストといった課題にも直面しています。
1. 新しいモデル：AIにより長時間の作業を可能にし、コストも削減
Fable 5.1は「全面的なアップグレード」ではなく、「精密な最適化」です：
- 長時間タスクへの性能向上：科学実験や複雑なコード処理などのエージェントタスクにおいて、スコアが2倍に向上し（Terminal-Bench-Scienceのスコアは24.7％から52.6％に）、38時間連続して人の介入なしで実行できるようになりました（例えば、実験のエラーを自動的に修正したり、6つの実験を並行して実行したり）。しかし、一般的な推論やコード処理タスクにおける向上はそれほど大きくありません。これは、AIが継続的に作業を行う必要があるシナリオに特化していることを示しています。
- コストの削減：基本価格は変わらず（10ドル/百万トークンの入力で50ドルの出力）、しかし「キャッシュメモリの読み取りコスト」が75％削減されました（1ドルから0.25ドルに）。キャッシュメモリの読み取りとは、AIが連続して動作している間に以前処理したシステムのヒントやコードライブラリを再計算することなく直接使用できるようにすることです。タスクが長ければ長いほど、この部分でのコスト削減額が大きくなります。公式によると、複雑なエージェントタスクのコストは最大で45％削減されますが、基本価格はGPTの2.5倍です。開発者は「複雑なコード処理タスクには20～50ドルかかる可能性がある」と不満を述べています。
2. Mythos 5.1：科学研究機関向けの「無制限版」AI
MythosとFableの能力は完全に同じですが、セキュリティ制限が少ない点が異なります：
- 「検証されたネットワークセキュリティや生命科学機関」のみに提供され、高リスクの脆弱性検出やタンパク質設計などが可能です。例えば、設計されたタンパク質結合剤の命中率は約50％に達し（業界平均は10～15％）、競技会の最良の案よりも10倍優れています。また、NASAの古いデータを使用して金星の高解像度地図を再生成することもできます（詳細が10キロメートルから2キロメートルに縮小されます）。
- なぜ別々にするのかというと、一般的なモデルは悪用されることを恐れています（例えば、悪意のあるコードの作成など）。しかし、科学研究機関はより自由な機能が必要です。Anthropicは「信頼アクセスプログラム」を通じてリスクを管理しています。
3. 上場前の最後のアピール：評価額は高いが、コストもかかる
この発表はAnthropicがウォールストリートに対して行う「試験前のスプリント」です：
- IPOのスケジュール：すでに秘密裏に申請が行われており、9月の労働祭の後に公開募集書が公開され、9月中旬に投資家向けのイベントが予定されており、最速で9月末に上場する見込みです。
- 評価額は驚異的：今年の5月のプライベートベーター時の評価額は965億ドルでしたが、現在の投資家は上場時の評価額を2兆ドル以上と予測しています（中には収入の30倍を基に3兆ドルと推定する人もいます）。収入の増加も著しく、第2四半期の収入は前年同期の14倍に達し、初の黒字を記録しましたが、将来の予測はさらに大きいです（2028年には1900～2000億ドルに達する見込みです）。
- しかし、コストもかかる：最近、Nscaleとの6年間で450億ドル、Lambdaとの50億ドルの大規模なコンピューティングリソース契約を結び、合計で800億ドル（約5377億円）に達しました。これは将来の収入を前もってコンピューティングリソースに投じていることに相当します。
4. ユーザーの不満：名目上は増えたが、実際には減った？
新しいモデルの発表後、コメントセクションではユーザーからの不満の声が上がっています：
- 8月にAnthropicは「9月14日から標準的な週間の使用量が25％増加する」と発表しましたが、これは5月以前の基準と比較したものです。現在ユーザーが使用しているのは一時的な使用量で（旧基準よりも50％高いため）、9月以降は実際の使用量が150から125に減少し、17％減少することになります。ユーザーは「言葉遊びをするな」と非難し、より透明で寛大な使用量の提供を要求しています。
5. 上場後の鍵：収入がコンピューティングリソースコストを上回れるか？
Anthropicにとって現在の最大の課題は「モデルが十分に強力かどうか」ではなく、「利益を上げることができるかどうか」です：
- 同社はモデルを高価値なシナリオ（科学研究、企業の金融/医療セキュリティ、長時間のエージェントタスク）に導入しています。例えば、キャッシュメモリ使用コストを削減することで、企業がAIを長時間のタスクに使用することを促しています。
- しかし、コンピューティングリソースコストは底なしの穴です：800億ドルの契約があるにもかかわらず、将来的にはさらにGPUを購入する必要があります。上場後、ウォールストリートが注目するのは、モデルの能力が十分な収入に変わり、これらのコストをカバーできるかどうかです。
簡単に言えば、Anthropicは現在、投資家に対して自社の能力をアピールしていますが、将来その能力を実際の収益に変えることができるかが鍵となります。
このニュースの本質は、Anthropicが上場前に行う「能力とビジネスの両方の展示」です。モデルが最先端であることを証明するとともに、投資家に「私たちの技術は利益を生み出せる」と伝えています。しかし、ユーザーの不満や巨額のコンピューティングリソースコストも、同社が直面しなければならない現実です。