OpenAI CFOがGoldman Sachs Communacopiaカンファレンスで講演、情報満載！

ゴールドマン・サックスのCommunacopiaカンファレンスにて、OpenAIの最高財務責任者サラ・フライヤーが非常に多くの情報量の共有を行いました。表面的には新たな数字が出ていませんが、OpenAIのビジネスモデル、需要構造、計算力戦略が最初から最後まで明かされました。

第一に、企業向け事業が収益の半分を支え、収益構造が変化した。

OpenAIは2026年に消費者収益と企業収益の比率が約60対40となり、もともとは年末に50対50を目指していたが、年の半ばで前倒し達成しました —— 「企業向け事業は非常に活況です」。7月の全体収益ランレートは前年比約20%成長、企業向け事業は前年比32%成長で、かなり大きな基準値上での話です。

構造の変化はなぜ重要なのか？米国株投資情報サイトによると、企業顧客がワークフローに組み込まれると移行コストが非常に高くなり、消費者のサブスクリプションよりも収益の予測可能性がはるかに高くなるとのことです。OpenAIの収益の質が向上しています。

第二に、利用強度は収益数値よりも注目に値する。

上位10%の顧客は、ユーザーごとの週あたりtoken消費が平均の約8倍——以前は3倍でした。OpenAI社内の利用量は平均顧客の33倍にのぼります。

彼女の意味するところは、「私たち自身が顧客の未来形をプレビューしている」ということです。主要顧客の現在の使い方は、2年後の一般顧客の使い方であり、token消費は一方向で拡大します。

具体的な事例としては、Canvaのコードは「100%OpenAI製」であり、ユーザーは毎週何十億枚もの画像を作成しています。TravelersのAI請求アシスタントは2ヶ月で8つの州から全米へと拡大しました。

Codexユーザーは年初の約10万から2,500万に増加しました。

彼女の言葉を借りれば：「自動化コーディングが鍵で、AIを補助ツールとしてだけ使う開発者はいなくなった」

第三に、広告は過小評価されている分野だ。

広告事業は開始から7ヶ月で10億ドルのランレートに到達しました。彼女曰く「最速で10億ドルに到達したプロダクト」だそうです。すでに40カ国で展開され、WPPと電通も参加し、AIネイティブ広告フォーマットはまだリリースされていません。

彼女の表現が興味深いです：「GoogleとMetaが子供を産んだら、それがChatGPTだ」というもので、高インテント検索に記憶が加わり、2大巨頭のビジネスモデルのクロスポイントに立っています。成長の上限はまだまだ見えていません。

第四に、Astraと価格設定、業界で長く議論されてきた問題に回答した。

Astraは10万枚のGPUでトレーニングされ、OpenAI史上最大規模の訓練となりました。

2つのポイント：

1つは、業界は「タスクあたりコスト」でモデルを評価すべきで、「tokenあたりコスト」ではない——Artificial Analysisとの比較によると、Astraは同等の成果を上げるのに最先端競合モデルより68%少ないtokenで済むとのこと。

2つ目はLunaの値下げが80%に達し、利用量が10倍に急増したこと。今やOpenRouterでは次の中国モデルを超えるシェアを誇ります。

価格を80%下げて利用量が10倍、結果として収益も増加——価格弾力性が非常に高いのです。さらに彼女は補足しました：「Cloudflare上のLunaはGLM 5.3よりも安く、最先端の実験室はオープンソース展開より低コストで推論を提供できる。オープンソースの重み付けにも役割はあるが、顧客はスタック全体——計算力、データ統合、企業コンテキスト、信頼性に——対価を払う。」

第五に、計算力は依然として「深刻な不足」

原文：「私たちは依然として深刻な不足を感じています」。毎週、トレーニング、研究、サービス間で計算力の取捨選択を迫られています。対応策はフルスタック推進：クラウドベンダーパートナー、自社開発チップ、OpenAI設計のテキサス州データセンター、「ますます多く」の自社施設。

2つのポイント：最も難しいのは「世界で見たことのない」ビジネスの予測で、2~3年前に前もって準備しなければならないということ——過去2年に「過剰投資」と批判された部分も「今年は本当にリターンがあった」とのことです。

ROIの規律：各モデルファミリーで、これまでの収益と今後12ヶ月の推定を計算力投入で比較し、「単にプラスだけでなく、極端なプラス」であることを求めます。1ギガワットあたりの収益が増大しコスト曲線が下がることが、彼女の考える粗利益率拡大のカギになっています。

第六に、3つの新たな需要分野

問い合わせで最も集中しているのはサイバーセキュリティで、「非常に喫緊の課題」です。

彼女の意見は明快です：「モデルを箱に閉じ込める」のは誤り——OpenAI自身がAstraでマシンスピードで脆弱性を発見・修正しており、先週サンフランシスコで約300名のCISO幹部に対応しました。防御側へのアクセス強化は「信じられないほどのビジネスチャンス」です。垂直産業は半導体設計、ライフサイエンス、金融サービスが中心で、今週後半にはニューヨークで金融ニュース発表の示唆もありました。

ライフサイエンスのモデルはGPT Rosalindと名付けられています。自社のJalapeñoチップは9ヶ月でテープアウトし、モデルはエンジニアが台積電に送る前の最後の30日間で最適化しきれなかった分もカバーしています。

では、どのように考えるべきか？

この講演は2つの事実を真に証明し、市場に非常に直接的な産業チェーンとしての結論を与えました。

第一に、AI需要は「ユーザー増加」から「利用強度増加」の段階に移行しています。

企業収益の比重が半分を超え、主要顧客のtoken消費が平均の8倍となり、コーディングも補助ツールから自動実行へと進化しています。本当に重要なのは新規ユーザー数ではなく、各ユーザーや各企業が今後どれだけ計算力を消費するかです。

第二に、OpenAIのビジネスモデルが広がっています。

サブスクリプションから使用量課金、さらに成果報酬、そして広告という第2の成長曲線もあり、収益はもはやChatGPT会員だけに依存しません。

米国株式市場にとって最も直接的なシグナルはやはり計算力。世界最大のモデル企業の一つが、「計算力は依然として深刻な不足」と認め、多くの生産能力を2~3年先に計画しなければならないと言っています。

各ユーザーの利用強度が今後も上昇し、ギガワットあたりの収益が高まり続ける限り、上流の計算力、ストレージ、ネットワーク、データセンターというサプライチェーンは、単なる短期的な設備投資ブームとみなすのは難しいでしょう。

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