40倍の値上がり率を記録したクロード・マックス――なぜ暗号資産開発のベテランたちが稀に見る好条件を手に入れているのか

2026年6月のレポートでは、AnthropicとOpenAIのコンシューマー向けプランを対象に、週次上限に達するまで長期的なコーディングやエージェントタスクを実行するテストを実施しました。

その結果は率直なものでした。200ドルのサブスクリプションは、通常のソフトウェアプランというよりも、多額の助成を受けたコンピューティング契約のような性質を持つということです。

隠れた補助金を明らかにする

同レポートによると、月額200ドルの「ChatGPT Pro 20x」は高負荷で使用した場合、API換算で最大約14,000ドル相当のトークン価値を提供しました。 同じく月額200ドルのClaude Max 20xは、推定API相当価値で最大約8,000ドルに達しました。

下位プランでも同様の傾向が見られました。 月額20ドルのClaude Proの価値は400ドル近く、同じく月額20ドルのChatGPT Plusの価値は約700ドルと推定されました。この計算は、AIを使ってコードレビューやスマートコントラクトのデバッグ、取引インフラの構築、ツールを使用するエージェントの実行を行う暗号資産開発者にとって特に重要です。

Semianalysisは、これらの数値が平均的な加入者の行動ではなく、最大利用枠の価値を反映している点を強調しました。大半の顧客は、大規模なコードベース、複数回のデバッグループ、エージェント型ワークフローによって週次制限を使い切ることはありません。しかし、パワーユーザーは使い切ってしまうため、そこで経済的な課題が生じます。

マージンの落とし穴を明らかにする

APIの粗利益率を75%と仮定すると、Semianalysisは利用率がそれほど高くない段階でもサブスクリプションの経済性がマイナスに転じ得ると指摘します。フル稼働時には、Claude Max 20xの利益率がマイナス900%近く、OpenAIの最上位プランではマイナス1,650%に達すると推定しています。

これはAIラボにとって戦略的な問題となります。制限を露骨に緩和すれば、これらの製品を中心に日々のワークフローを構築してきた開発者たちの反感を買うリスクがあります。Semianalysisは、より現実的な道筋として、サブスクリプションの魅力を維持しつつ、最新かつ高価なモデルをAPI、利用クレジット、エンタープライズチャネルに限定する、というより繊細なアプローチを提唱しています。

Anthropicの「Claude Fable 5」の展開もこのパターンに当てはまります。 このMythosクラスモデルは、2026年6月22日までの期間限定でPro、Max、Team、ユーザー数ベースのEnterpriseサブスクリプションに追加費用なしで含まれます。期間終了後は使用クレジット制へ移行しますが、余裕が生まれた場合には標準プランへ再追加される可能性もあります。

最先端モデルを従量課金制へ移行

この変更が重要なのは、Fable 5の価格が、入力トークン100万単位あたり10ドル、出力トークン100万単位あたり50ドルと、Opus 4.8の定価の2倍に設定されているためです。このような価格設定のモデルを定額プラン内で開放したままにすれば、その補助金を正当化することがさらに困難になるでしょう。

暗号資産チームにとってのメッセージは明確です。現在のAIサブスクリプションの裁定取引には価値があるかもしれませんが、それが永続する保証はありません。次の段階では、日常的な対話型作業にはサブスクリプションを、本番環境向けのエージェントワークロードには従量課金制システムを採用するハイブリッドな利用形態が主流になるでしょう。

そこで、「DeAI」や「AI×クリプト」、あるいはAIに特化した分散型物理インフラネットワークなどと呼ばれる分散型AIが、単なる投機的なテーマ以上の存在となる可能性があります。これらのプロジェクトは、計算処理、推論、モデルへのアクセス、自律型エージェントを、少数の研究所によって管理される閉鎖的なシステムではなく、市場価格に基づいたネットワークへと変革することを目指しています。

分散型AIへの脱出ルートを開く

io.netプロジェクトは、AIおよび機械学習ワークロード向けに、データセンター、マイナー、独立系ハードウェアプロバイダーからGPU容量を集約しています。コンセプトはシンプルです。ユーザーが分散型ネットワークを通じてコンピューティングリソースを調達できるようにし、エージェント型システムが必要に応じてGPUリソースをプロビジョニングできるようにします。

もう一つのDeAIプロジェクトであるRender Networkは、分散型レンダリングからより広範なGPUベースのAIワークロードへと領域を拡大しています。Akash Networkは、CPU、GPU、ストレージの需要に対応するオープンクラウドを提供しています。さらに、Solana上に構築されたNosanaは、スケーラブルなAIモデル推論に焦点を当てています。

一方、Bittensorは異なるアプローチを取ります。同社のサブネットシステムでは、有用なAI出力を提供するマイナーに報酬が与えられ、バリデーターが品質を評価します。このモデルでは、知能は単なるサブスクリプションやAPIダッシュボードを通じて販売される中央集権的な製品ではなく、競争の激しい市場となります。

エージェントを暗号資産インフラへ

Ridges AI（Bittensorサブネット62）は、Semianalysisの提唱する理論に結びつく最も明確な事例の一つです。同社は、リポジトリを取り込み、問題を修正し、コードを記述し、変更をテストし、プルリクエストを送信できる自律型ソフトウェアエンジニアリングエージェントに焦点を当てています。

これはSemianalysisが算出したサブスクリプション価値の最高値を牽引した膨大なコーディング作業負荷と直接的に類似しています。コスト、アクセス、あるいは柔軟性が最新の独自モデルの使用よりも重要になる場合、暗号資産開発者はOpenAIやAnthropicに完全に依存する代わりに、一部の作業を分散型推論およびエージェントネットワークに委ねることができるようになります。

Virtuals Protocolはこのテーマをトークン化されたAIエージェントへと拡張しており、一方、Artificial Superintelligence Allianceは、自律型エージェントサービスや分散型AI調整をめぐり、Fetch.ai、SingularityNET、および関連要素を結びつけています。Internet ComputerやNEARも、オンチェーンAI実行やエージェントに優しいインフラを通じて、この議論の中心に位置しています。

次のAIサイクルの価格

ただし、多くの分散型AIシステムは依然としてオープンソースモデルに依存しており、すべてのワークロードがOpenAIやAnthropicの最先端システムに適しているわけではありません。レイテンシー、検証、規制上の問題、品質管理は依然として解決すべき課題として残っています。 現在進行中のDeAI（分散型AI）プロジェクトで成功するのはごく一部であり、多くの取り組みは最終的に失敗に終わるでしょう。それでも方向性は明確です。中央集権的なAI企業が最先端モデルを有料化した場合、クリプトネイティブなコンピューティングやエージェントネットワークはより説得力のあるビジネスケースを獲得することになります。彼らがあらゆるタスクで最先端モデルに勝利する必要はありません。 重要なのは、中央集権的な価格設定が負担となる場面で、開発者により安価でオープンかつ柔軟な選択肢を提供することです。投資家や開発者にとって、SemianalysisのレポートはDeAIを「実用的なインフラの問題」として再定義しています。問題は、AIトークンが流行しているかどうかではありません。真の問いは、分散型ネットワークが補助金のついた消費者向けプランでは物足りなくなったユーザーからの需要を捉えられるかどうかです。

現在の仕組みは、ヘビーユーザー、特に開発者にとって強力なメリットをもたらしています。しかし、最先端のモデルが利用クレジットやAPI課金へと移行し続けるならば、暗号資産のAIセクターには絶好の機会が訪れます。つまり、補助金がなくなる前に、コンピューティング能力と知能をオープンマーケットとして販売するのです。