先週、湾区でvibe-coderとAI Cryptoプロジェクトのフレンとコーヒーを飲んで、ますます確信したことが一つある。それは、未来には小さなチームが千億のリターンを得ることになるということだ。

先にハードデータ📊

PhotoAIは、Pieter Levels一人によってOpenAIのインターフェースを「オンラインフォトスタジオ」としてパッケージ化し、18ヶ月で月収10万ドル、粗利80%以上を達成しました。
Rewind/Limitless の二人の共同創業者による、地元の「人生のビデオテープ」+AI ペンダント、ニッチすぎてこれ以上ニッチにはなれないが、すでに220万米ドルのARRを達成した。
Midjourney、コアチームは20人未満で、Discordコミュニティに駆動され、今年の収益は3億ドルを見込んでおり、ユーザーは2000万人です。
Kagi、8人のエンジニアがサブスクリプション検索を行い、有料ユーザーが5万人を突破し、百万級ARRが安定しています。

これらの製品には共通点があります：モデルのレンタルコストを固定し、製品を「プレミアムサブスクリプション」または「有料API」にすることで、10人未満のチームでも千万円規模のキャッシュフローを支えることができます。

しかし、なぜ多くのAIプロジェクトが「純粋なAI」を行わず、Cryptoに親しむのでしょうか？それは資金調達の難しさがあまりにも現実的だからです——モデルのトレーニングにはお金がかかり、粗利率はハードウェアに拘束され、VCは今や「先にARRがあって、その後にパラメータ量の話をする」という状況です。

大規模モデルを訓練するには、千万ドルが必要です。まずは GPU をフルに活用し、VC は今や「ARR はいくら？」と尋ね、その後にパラメータを聞きます。

従来のSaaSの評価倍率は、2022年の高値から2024年の6-7×ARRという「正常範囲」まで滑り落ちました——未来のストーリーを焼きながら得るモデルは売れなくなりました。

その一方で、ハードウェアのコストがクリアランスされています。H100の量産後、2024年のGPUレンタル価格は年間を通じて下落し、SemiAnalysisはBlackwellの大量生産後、H100は競争力を持つためにさらに65%の値下げが必要だと予測しています。計算能力が安くなるほど、参入障壁が低くなり、小規模で専門的なものがより重視されます。

小さくて美しい垂直SaaSはお金を稼ぐことができるが、天井は高くない。ユニコーンの道を歩むためには、より大きなストーリーを語る必要がある。純粋な収益での資金調達なしは現実的かもしれない。

Cryptoは別の道を提供しました：ノードの販売、トークンの販売、未来の計算能力をコミュニティに前売りすることで、キャッシュフローがすぐに正の方向に進みます。
1) ユーザーは投資家であり、同時に計算力の提供者であり、自ら拡散と成長を促進します。そのため、私たちは多くのAI DePIN モデルを見ることができます。

それゆえ、私はますます確信するようになった：
（1）オープンソース基盤モデルがますます強力になっています。
（2）GPU 当量価格が下がっている、

個人/二人チームがリソースの壁を突破するためには、2つのポイントが重要です。
1. 極狭垂直：推論コストが収入の<10%で、高頻度の必需シーン（写真、音声、コードスニペット、記憶管理）を見つける
2. 強い課金意識：リリース初日から課金し、「タダ取り」トラフィックを直接排除し、収入のリズムを算力の支出と同期させる。

ただし前提として：まず利益モデルをホワイトボードに書き、その後にコードを書くことです