やや強気

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やや強気

価値が集中する「脳」とその下のコンピュート・インフラ層の中核に位置する

ジェンセンの丁寧な警告——ソフトウェア産業を待つ「VAR化」

■ジェンセンの「VAR」発言が意味する90%の倍率圧縮
ジェンセン・ファン氏による「ソフトウェア企業はAIトークンの付加価値再販業者（VAR）になる」という安心させるような発言は、実際には丁寧な言葉で包まれた厳しい見通しであり、SaaSの評価倍率からVAR・SIの評価倍率への90%超の圧縮を示唆していると考えられます。

■「作るな、買え」を支えていた最後の論拠が失われる
AIがソフトウェアの構築コストだけでなく保守コストまで崩壊させることで、総保有コスト（TCO）を根拠にした「内製せず購入する」という判断の構造的な裏付けが消えていきます。カークランド・アンド・エリスによる5億ドルの社内AI投資は、単なる生産性向上策ではなく存続に関わる戦略として理解すべき事例です。

■基盤モデルラボが「大脳」を占め、ベンダーは「小脳」へ押し出される
基盤モデルラボがソフトウェアバリューチェーンの高マージンな中核（大脳）を握ることで、ソフトウェアベンダーは調整層（小脳）へ、さらにはかつて自分たちがVARやSIに押し付けてきた低マージンで関係性依存の領域へと押し下げられていきます。

■放射線科の先例が示す、法律業界の「破壊ではなく再編」
放射線科の事例は、AIが法律という職業を破壊するのではなく作り変えて拡大させる可能性を示唆しています。自動化によって定型業務が安価になると、価格低下に伴って需要が拡大し、人間の判断が希少で高付加価値な投入要素になります。ただしそれは、移行をやり遂げた事務所に限られます。

■より深い原因としての「ハーネス・フライホイール」
モデルラボは製品とモデルを一つのシステムとして同時に設計しますが、アプリ企業はモデルの限界を外側から推測して回避策を作り、次のモデル登場でそれが陳腐化していきます。その結果アプリ企業に残る選択肢は、自前でモデルを事後学習するか、モデル層へ移るか、VAR的な経済性を受け入れるかの三つに収斂します。