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ServiceNowの決算大幅超過とSaaSポカリプス論争、Kimi K3がAI価格体系を刷新 - 週刊SaaS・ソフトウェアポッドキャスト・リキャップ - 2026年7月26日の週
2026年7月19日から26日までの週のSaaS/ソフトウェア・ポッドキャスト週刊リキャップ。今週の番組では、SaaSポカリプス、Kimi K3という割安な中国製モデル、シート課金から成果ベース課金への移行、ServiceNowの決算大幅超過、そしてソフトウェアのバリュエーションがどこまで下がりうるかが議論された。
週刊SaaS・ソフトウェアポッドキャスト・リキャップ
2026年7月26日の週: ServiceNowの決算大幅超過とSaaSポカリプス論争、Kimi K3がAI価格体系を刷新
対象期間: 2026年7月19日〜26日。
今週、ソフトウェア業界のポッドキャストが実際に議論していた内容をお届けする。以下はすべて過去7日間に公開されたエピソードから抽出しており、該当箇所をそのまま聴けるようリンクを添えている。
今週の注目点
今週、ソフトウェアに関するほぼすべての会話を貫いていたのは、ひとつの恐怖とひとつの数字だった。
恐怖は「SaaSポカリプス」、すなわちAIが従来型ソフトウェア企業の中身をくり抜こうとしているという発想だ。創業者向け番組、投資家向け番組、さらにはCNBCのデスクにまで登場し、たいてい「SaaSは死んだのか?」という形で語られた。
数字はKimi K3、驚くほど優秀で、はるかに安価な中国製AIモデルだ。あるポッドキャストは、その公開によって投資家がOpenAIとAnthropicに見込む価値が約3,140億ドル吹き飛んだとの試算を引用し、この業界最大の問いを再定義した。優れたAIが安価かつオープンになっていくなら、実際に利益を手にするのは誰なのか。
この二つを結びつけていたのが、ソフトウェアの価格の付け方をめぐる、より静かだが極めて具体的な変化だった。「人数単位」の課金から「利用量単位」あるいは「結果単位」の課金への移行である。Salesforceはこの点で実際にニュースを作った。そして今週、圧倒的な差で最も議論された上場株はServiceNowであり、決算を大幅に上回る四半期を発表し、「良いソフトウェアはAI時代でも勝てる」ことの象徴となった。セキュリティ分野のディールメイキング(Palo AltoによるProtect AIの7億ドル買収)と、ソフトウェア株バリュエーションに関する容赦ない見立てが今週を締めくくった。
1. 主要テーマ
テーマA: 「SaaSポカリプス」、AIはソフトウェアを殺しているのか?
今週最も声高に語られたトピックで、見方は悲観論から反論まで幅広く分かれた。
反論の急先鋒は**Startups For the Rest of UsのRob Walling**(第842回、「What is the Future of SaaS in an AI World?」、7月21日)だった。彼の核心的な主張は、ソフトウェアを価値あるものにしていたのはそもそもコードではなかった、というものだ。「堀はコードだったことなど一度もない。コードに付け加えたすべてのものこそが堀だった……AIはただ、最も分かりやすい部分を、ソフトウェア構築の中で最もリスクの低い部分に変えただけだ」。彼はよくあるパニックを裏返しにする。本当の危険は、彼によれば小さなスタートアップではなく、肥大化した既存企業にあるという。「本当のSaaS-ポカリプスは大企業、大きな既存プレイヤーを襲う。値上げをこれだけ重ねてきたのは彼らであり……その顧客基盤は直近3回の値上げについておそらく静かに不満を抱いている。人々が今、置き換えたいと思っているのはまさにそうした企業であり、AIはその代替品を作るコストを下げただけだ」。「エージェントがSaaSを置き換える」という一般的な主張に対する彼の答えは、エージェントとはサブスクリプションで料金を払うソフトウェアにすぎず、依然としてSaaSであり、むしろエージェントはその下にSaaSを必要としている、というものだ。「宙に浮いたエージェントは役に立たない……行動を起こすためのバックエンドが必要だ。だからエージェントがSaaSを殺すことはない。彼らこそSaaSを必要としている」。彼の結論はこうだ。「2000年にインターネットは死んでいなかったし、2026年にSaaSも死んでいない」。(注: 「SaaS」はsoftware-as-a-serviceの略で、月次または年次のサブスクリプションでソフトウェアを利用する標準的なモデルを指す。)
悲観論の急先鋒は**The Synopsis**(「AI SaaS Risk (again), Atlassian, Duolingo, & Uber」、7月23日)で、Atlassianについて詳細な弱気シナリオを組み立てた(具体的な数字は「具体的な銘柄」のセクションを参照)。どのソフトウェアが最もリスクにさらされているかを判断する彼らの枠組みは繰り返す価値がある。「もし特定の問題を解決してくれるフルタイムの人間が隣に座っていたとしたら、それは問題になる」というのがソフトウェアが苦境に陥る条件で、その典型的な犠牲者として宿題支援サービスのCheggを挙げる。逆に、自分自身でデータと向き合っていたいと思う限り、ソフトウェアはより安全であり、生き残る例として会計ソフトのQuickBooksを挙げる。そして彼らは、生き残る企業でさえリスクが高まっているという、より広い論点も提示する。「結果の分布が広がった……悪い方向に」。
同じ不安の「経営者版」は**Futureproof Founder**(第407回、「The SaaSpocalypse」、7月21日)から発せられた。ゲストの率直な見立てはこうだ。薄っぺらな「ラッパー」アプリ(ユーザーのリクエストをただChatGPTに転送し、答えを返すだけの製品)は終わった、「ラッパーはもう終わりだ」。彼は「これから恐らく18か月から2年」の間、確立されたSaaSプロバイダーの間で、適応できるかどうかをめぐる「大規模な淘汰」が起きると予想する。彼の見方では、生き残るのは複製しにくいものすべて、すなわちデータ、コンプライアンス、そして信頼だ。彼は本当に新しいアイデアも指摘した。ソフトウェアベンダーが自社のAI機能について正式な「信頼スコア」や、さらには保険まで得るようになるというもので(MITREを含むコンソーシアムが今や後ろ盾となっているAIUC-1という標準に言及した)、「バイブコーディングだけでは」セキュリティやコンプライアンスの認証は突破できない、と述べた。(「バイブコーディング」とは、コードを自分で書く代わりに、平易な言葉でAIに説明してアプリを素早く作ることを指す。)
テーマB: 価格の大リセット、シートから利用量、そして成果へ
これは今週最も具体的で、実際に金銭が絡んだテーマだった。
最も明快な説明は**Chat GPT Podcast(「How AI Native Startups Hit Billions Faster」、7月22日)から示され、アナリストのSean Kanungoの発言が引用された。20年間、ソフトウェアは「シート単位」で販売されてきた。従業員50人なら、ライセンスも50個。この計算はAIによって崩れる。「もしAIエージェントがITチケットを自律的に振り分け、マーケティング文章を書き、顧客メールに返信できるなら、文字通り5人分の仕事をこなしているのなら、なぜ企業は人間のシートに料金を払う必要があるのか」。問題は、AIのヘビーユーザーが「計算コストを100倍発生させ、クリックひとつごとに積極的に利益率を蝕んでいる」ことだ。そのため価格設定は利用量ベース**(「一種の公共料金の請求書のようなもの」)、あるいはもっと過激には成果ベースへと移行しつつある。「顧客サポートチケットが正常に解決された分だけ料金を支払う。AIが幻覚を起こして問題を解決できなければ、料金は一切発生しない」。同エピソードでは、AIネイティブ企業の驚異的な効率にも触れた。55%が従業員1人当たり40万ドル超の収益を生み出しており、スタートアップが10億ドル評価額に達するまでの期間は今や約3.5年、かつての約7年の半分になっている。(RANDの統計として「AIプロジェクトの80%は依然として事業価値を生み出せていない」ことも引用され、勝者は印象的だが、失敗率も高いとされた。)
ここでの実際の見出しはSalesforceで、Insights for IT Negotiations(「What Salesforce's Pay-Per-Resolution Model Really Means」、7月23日)で詳しく分析された。Salesforceのカスタマーサービス向けエージェント「Agentforce」は今後、会話ごとに2ドルではなく、解決1件につき2ドル(解決された問題)を課金する。そして決定的に重要なのは、「問題が解決されない限り、Salesforceには一切支払わない……エスカレーションの種類を問わず、それに対しては料金が発生しない」という点だ。アナリストのAdam Mansfieldの評価は異例なほど肯定的だった。「よくやった、Salesforce」。彼がこの判断に至った理由の読み解きは業界全体を占う手がかりであり、顧客は青天井の利用量請求を恐れているというものだ。顧客は「OpenAIやAnthropic、そして利用量課金にまつわる、そこら中に転がっている恐ろしい話……ChatGPT Enterpriseを使い始めた企業が、突然予想もしなかった400万ドルの請求書を受け取るような話」を目にしている、と彼は言う。利用量課金は、彼の主張によれば、購入者が自分がいくら払うことになるか予測できないために、実際にはSalesforceの営業サイクルを遅らせていた。彼が強調した落とし穴はこうだ。細かい但し書きが存在する。依然として「利用量に近い」要素は残っており(最低1,000件の解決をまとめたパッケージを前払いする必要がある)、「解決」の定義には実際のメカニクスが隠されている。「成果ベースだとしても……顧客は依然として、何をもって『解決』とするのかを詰めていく必要がある」。
ServiceNowの製品責任者も**The Product Podcast**(Amit Zavery、7月22日)で同じマクロ的な指摘をした。過去のあらゆる技術転換はビジネスモデルを変えてきたが、今回は価格設定を「サブスクリプションから……より消費量主導型の価格設定へ」動かしている。「私が使うときに、その分だけ支払いたい」。
テーマC: Kimi K3と「知性のコモディティ化」
今週最大の市場を動かしたニュースは、The Rundown(「Did China Break the AI Trade Again?」、7月25日)で全面的に取り上げられた。Kimi K3は、北京のスタートアップMoonshot AI(従業員約300人、評価額約200億ドル、カーネギーメロン大学の博士号を持ちMetaとGoogle Brainで働いた経験を持つ33歳のYang Zhilinが創業)による2.8兆パラメータのオープンウェイトモデルで、これまでに公開された中で最大のオープンモデルだ。独立系ベンチマークでは世界第3位、AnthropicのFable 5とOpenAIのGPT-5.6にのみ次ぐとされ、一部のコーディングテストでは両者を上回っている。決め手は価格だ。Moonshotは出力トークン100万個あたり約15ドルを課金するのに対し、OpenAIのトップモデルは約30ドル、AnthropicのFable 5は約50ドル、50〜70%の割引となる。(「オープンウェイト」とは、企業がモデルをダウンロードして自社のハードウェア上で実行でき、その都度開発元に料金を支払う必要がないことを意味する。「トークン」はAIが処理するテキストの単位であり、AI利用の課金が行われる標準単位だ。)
これがソフトウェア業界にとって重要な理由はこうだ。企業は今や、大半の作業を安価なモデルで処理し、高価なフロンティアモデルは最も難しいタスクのためだけに温存できる。これはすでに起きている。「DoorDashは、レベルの低い作業にはMoonshotのモデルを、最も難しい最先端タスクにはAnthropicのモデルを使っていると述べた。Airbnbも同様のことをしている。彼らのカスタマーサービスエージェントは主にアリババのQwenモデル上で動いている」、そして「Microsoftでさえ、Kimi K3が最終的にCopilot内の一部機能を動かせるかどうかをテストしていると報じられている」。あるアナリストは、Kimiの公開翌日にOpenAIとAnthropicの評価額見積もりから約3,140億ドルが削り取られたと試算した。同エピソードでの楽観的な反論はこうだ。2025年初頭のDeepSeekショック(AIがより少ないハードウェアで済むという懸念から、Nvidiaの時価総額を一時約6,000億ドル吹き飛ばした)とは異なり、Kimiは動作に約1.4テラバイトのメモリを必要とする巨大なモデルであるため、ジェヴォンズのパラドックス(安価になった資源はかえってはるかに多く使われる)を通じて、チップやメモリメーカー、そして今やあらゆる場所にAIを組み込む余裕ができたソフトウェア企業にとって、実は好材料になりうる。
テーマD: オープンソースモデルが静かにトークン量のシェアを奪い、「ルーター」が新たな支配拠点になる
今週最も優れた会話のうち2つは、オープンモデルがどれほどの速さでシェアを奪っているか、そして企業がその移行をどう管理しているかについてのものだった。
FactoryのCEO、Matan Grinbergは、Sequoiaの**Training Data(「The Coming 'Dark Factory' Where Software Builds Itself」、7月21日)で最も鮮やかな数字を示した。オープンモデルは年初の「トークンの1%未満」から、第1四半期には「一桁台のパーセンテージ」となり、「今では二桁台のパーセンテージに突入した」。Factory社内では「トークンの半分がオープン」であり、彼はオープンモデルのGLM 5.2を「信じられないほどすごい」**と評した。彼の重要な洞察はこうだ。オープンモデルは通常、約1世代遅れているが、「問題はオープンモデルがフロンティア・マイナス・ワンと同等になっているかどうかだ。そしてその答えは間違いなくイエスだ」。彼はまた、今週のAI浪費を最もうまく言い表す表現を作り出した。「トークン・マキシング(token maxing)」だ。企業が従業員にあらゆることでAIを使うよう仕向けている状態を指す。「私たちが取引している銀行の中には、人々が……今日の天気は、といったことを尋ねるために、文字通り毎月数十万ドルを費やしているところがある」。Factoryの売り込みは、各タスクを適切なモデルに自動的に振り分ける「ルーター」だ(些細な作業には安価なモデル、重要な作業にはフロンティアモデル)。そして今週全体を象徴するように、企業はロックインを恐れている。「私たちは、自分たちの運命をこれらのモデルプロバイダーのいずれか一社の手に委ねることはできない」。
FireworksのCEO、Lin Qiaoは**20VC(7月20日)でマクロ的な見方を示した。彼女の予測はこうだ。「今後3年間でコストが10分の1になる。そしてこの10分の1のコスト削減が利用量を100倍に押し上げる」。そして、なぜこれが単一の巨大なAIに収斂しないのかについての彼女の論拠は、「未来はひとつのAGIではなく、数百万の専門化されたモデルだ」というもので、各社が自社データで調整したオープンモデルを使うようになる。彼女は、これが従来型ソフトウェアよりも利益率の低いビジネスであることを、清々しいほど率直に認めた。推論のマージンは「伝統的に30〜40%の範囲にとどまる」のに対し、投資家がSaaSに期待するのは80%の粗利益率だ。もっとも彼女は、それを最適化より超高速成長を優先するという選択として位置づけた。Fireworks自身は4年間で年間収益10億ドルを達成し、1日あたり約40兆トークンを処理しており(以前の15兆から増加)、つい最近前Salesforce社長のGeorge Hu**を採用した。
プライベートエクイティのオペレーターの視点は、Vista Equity Partners のMonti Saroyaが**Alt Goes Mainstream**(7月22日)で語った、具体的なコストの話から得られた。Vistaは自社の保険ソフトウェア(Duck Creek)にAIによる「事故一次報告」機能を組み込み、フロンティアモデル上で動かしたところ、「小規模な顧客一件あたりのホスティングコストが1,100万〜1,200万ドルに達し……とても持続可能ではなかった」。解決策は、より安価なSambaNovaのハードウェア上で動くオープンソースモデルへの切り替えだった。彼のより大きな賭けはこうだ。「一定の期間をかけて……20年ほどかけて、すべてがオープンソースになっていく」。彼のたとえでは、オープンモデルはUnixを打ち負かしたLinuxのようなものだという。そして、日常的な業務になぜ最も賢いモデルが必要ないのかについての彼の鋭い一言はこうだ。「保険金請求プロセスの運営を天才にやらせたいですか? ……天才は結局のところ高くつく」。
テーマE: 実際にお金はどこに落ち着くのか、インフラかアプリケーションか?
ニュース総括番組の**20VC**(Harry StebbingsがScale Venture PartnersのRory O'DriscollとSaaStrのJason Lemkinとともに、7月23日)で、Roryは3つのバケツに分けたAI経済の率直な地図を示した。インフラ層は年間支出で約8,000億〜9,000億ドル、2大基盤モデル企業を合わせて約1,000億ドル、そして「他のあらゆるアプリケーション企業をまとめて丸めても、40か50[億]に達するのがやっとだ」。彼のまとめはこうだ。「良い投資はどれも本当にインフラにあるように見える」、そしてアプリケーション層は「ほとんど丸め誤差のようなものだ」。彼は、Cursor単独(約40億ドル)がアプリケーション層の大半を占めており、学習データへの支出、**Mercor(ARR約20億ドル)、Surge(約30億ドル)が、Cursorを除くアプリケーションエコシステム全体に匹敵すると指摘した。Jason Lemkinは、アプリケーション収益はトップ企業では実在しており、規模に達すれば「誰もが自社モデルを欲しがる」と反論した。(ARR=年間経常収益、ACV=年間契約価値。)同エピソードではDatabricksが1,880億ドルの評価額で30億ドル規模の「シリーズM」**を調達していることにも触れ、両者とも危うく忘れかけていたメガニュース、StripeによるPayPal買収を挙げた。
テーマF: ソフトウェア株のバリュエーション、空気が抜けていく
最も歯に衣着せぬバリュエーションの見立ては、VerdadのDan Rasmussenが**Planet MicroCap**(「Private Equity Unwind」、7月25日)で示した。プライベートエクイティのソフトウェア・ロールアップについて、「私は御社のソフトウェアポートフォリオ全体を、EBITDAの5〜6倍で喜んで買います。しかし問題は、あなた方はEBITDAの25倍を支払ったということです。つまり……あなた方はEBITDAの10倍に相当する負債を抱えているのです」。彼は「設備投資がないから」ということで7倍か8倍まで伸ばすかもしれないが、その水準とPEがこれらの案件に付けた値付けとの差は途方もなく大きく、「そうしたプライベートエクイティのポートフォリオがどれだけ評価減されなければならないかを考えると、実に興味深い」と述べた。(EBITDA=利払前・税引前・減価償却前利益で、現金利益のおおよその代理指標。倍率は、その利益1ドルあたりに支払われた価格を指す。)彼はまた、半導体市場を初めて「バブルのように見えるもの……循環的であり、また下がっていく」と評した。
公開市場での反響は**Squawk on the Street**(7月23日)にも見られた。ソフトウェア(IGVソフトウェア指数)の5年ローリングリターンは「2013年以来最悪」であり、多くの銘柄が約35%下落している。
テーマG: セキュリティソフトウェアの統合
Bold Start VenturesのEd Simは**Resilient Cyber**(「Why AI Security Is Getting Rebuilt From Scratch」、7月23日)で、Palo Alto NetworksによるProtect AIの約7億ドルでの買収を詳しく取り上げ、これを「AIセキュリティ史上初のイグジット」と評した。取引タイミングについての彼の見立てはこうだ。「最初の案件は通常、最も高値になる」。そしてProtect AIのイグジットは「12件から15件の買収の波を引き起こした」。業界に対する率直な見方はこうだ。「世界はもっと多くのサイバーセキュリティを必要としている。しかし、今あるだけのサイバーセキュリティ企業すべてが必要なわけではない」。彼はまた、モデルラボがサービス企業やセキュリティ企業に対する競争上の脅威となるという印象的な見方も提示した。「今まさに起きている史上最大の強奪は、OpenAIとAnthropicが自前のフォワード・デプロイド・エンジニアリング企業を作り上げたことだ」。
2. 主要な論争
論争1: SaaSは死んだのか? 弱気派: AIが堀を蝕み、ユーザーインターフェースはソフトウェアの上に位置する「AIエージェント層」へと移行し、肥大化した既存企業は18〜24か月の「適応するか死ぬか」の淘汰に直面する(The Synopsis、Futureproof Founder)。強気派: SaaSは死んでいない、エージェントには基盤となる「システム・オブ・レコード」としてソフトウェアが必要であり、コードは本当の堀であったことなど一度もなく、痛みは割高な既存企業に及ぶのであって、無駄のないプレイヤーには及ばない(Startups For the Rest of Us)。争点: AIは主にソフトウェアのワークフローを置き換えると考えるか、それとも主にその上に乗り、優れた基盤システムへの需要を増やすと考えるか。
論争2: シート単位対利用量対成果ベースの価格設定。 利用量派: AIネイティブ製品のデフォルトであり、ヘビーユーザーは実際の計算資源を消費するからだ(Chat GPT Podcast)。成果派: Salesforceの解決1件2ドルのモデルは、予期しない利用量請求に対する顧客に優しい答えだ(Insights for IT Negotiations)。争点: 成果ベースの価格は購入者の不安を取り除くが、何を「結果」とみなすかについて隙のない定義が必要であり、そこには細かい但し書きが存在する。
論争3: オープンモデルが「十分に良く」なった今、OpenAIとAnthropicは過大評価されているのか? 弱気派: Lin Qiaoは、大半の企業のワークフローはより安価なオープンモデルや調整済みモデルで動かせるため、フロンティアの利用量は「すべてに必要だった場合ほど大きくはならない」と主張し、Kimi K3は「その価格決定力に対する直接的な攻撃」だと述べる(20VC/Fireworks、The Rundown)。強気派: 20VCでは、「本当に重要なのはOpenAIとAnthropicの[20]26年と[20]27年の成長率だけだ。前年比10倍で成長していて、何らかのプラスで改善傾向にある粗利益率を持っているなら、それだけであらゆる固定費をまかなえる」との見方が示され、両社は依然として最高のモデルと最大のエコシステムを保有している(ChatGPTは「10億ユーザーに迫りつつある」)。争点: 安価なオープンソースがフロンティアラボの収益に上限を課すのか、それとも全体の利用量の爆発的増加がいずれにせよ両社を押し上げるのか。
論争4: インフラ対アプリケーション層、価値はどこに蓄積するのか? 現時点ではインフラが優勢: Rory O'Driscollは、アプリケーションは約8,000億〜9,000億ドルのインフラ支出の隣では「ほとんど丸め誤差」であり、「アプリケーション層はまだそこまで到達していないと思う」と述べる。アプリケーション派: Jason Lemkinは、トップ企業では収益が実在しており、真剣なアプリケーションはすべて、いずれ自社で調整済みモデルや推論層を構築するようになると考える(20VC)。
論争5: 大手既存企業(ServiceNow、Salesforce)は実際にエージェントを収益化し、「オーケストレーション層」を掌握できるのか? 強気派: ServiceNowのAmit Zaveryは、自社が「20年以上」ビジネスプロセスのオーケストレーターであり続けてきたと述べ、AI事業は今や15億ドル規模になったとし、重要な点として、勝者総取りの見方を否定する。「業界はオーケストレーターが一つだけになると考えているようだが、それは誤りだ。複数生まれるだろう……異なるプロバイダーによってそれぞれオーケストレーションされながら」(The Product Podcast)。DA DavidsonのGil LuriaはClosing Bellでこの実行力の物語を裏付けた。懐疑派: 決算発表前、The Exchangeは不調を予想し、企業支出が「管理プラットフォーム」からサイバーセキュリティとAI基盤構築へとシフトしていると主張したが、実際に決算が予想を上回ったことでこの論は反証された。
論争6: ベンダーロックイン、モデルラボ対中立プラットフォーム。 Factoryのグリンバーグは、企業が単一のAIラボに自社の運命を握られないよう「モデルの独立性」を望んでいると主張するが、率直な追及(「では私は今、単にFactoryにロックインされているだけではないのか?」)には率直な答えが返ってきた。自動化やアーティファクトは「あなたのコードベースの中にそのまま残る」というものだ(Training Data)。
3. 具体的な銘柄
上場企業
ServiceNow(NOW)、今週の明白な勝者。 Closing Bellによれば、売上高(39億9,000万ドル、予想39億3,000万ドルに対して)、調整後EPS(0.90ドル、予想0.85ドルに対して)ともに予想を上回り、株価は約6%上昇した(「ソフトウェアについてこう言うのは普段慣れていないことだ」)。ServiceNowのAI事業は「年間ACVランレートで10億ドルを突破」し、CPOのAmit ZaveryはThe Product Podcastで、AI事業は当初計画の10億ドルから今年は15億ドルに達すると述べた。Squawk on the Streetでは、CEOのBill McDermottが通期ガイダンスを「320億ドル超」に引き上げ、SalesforceとBenioffを名指しで牽制し、ServiceNowは「CRMプラットフォームを追いかけている」と述べた。強気シナリオ(Gil Luria、DA Davidson、買い推奨): 「これはAIとはあまり関係がない……実際には、コア事業での実行が優れていることによるものだ」とし、ArmisとMoveworksの買収が後押ししたとする。ServiceNowは今や、大半の同業他社が減速する中、収益成長が加速している数少ないソフトウェア銘柄としてPalantir、Datadog、Snowflakeの仲間入りを果たした。弱気材料および注視点: シート課金への反発、顧客が4年契約ではなく2年契約を結んでいるとの報告があり、決算が予想を上回ったにもかかわらず、株価は目立って急騰しなかった。
Salesforce(CRM)。 新しいAgentforceの解決1件2ドルという成果ベース価格が今週の価格に関する主要ニュースだった(Insights for IT Negotiations)。別途、The SynopsisはSalesforceを、成熟しつつあるソフトウェア企業の好例として扱った。営業利益率は2022年以降「3%のマージンから今や20%のマージン」まで上昇し、株式報酬は「中位から高位の一桁台パーセント」まで削減された。
Atlassian(TEAM)、今週の詳細な弱気シナリオ(The Synopsis)。批判点はこうだ。創業24年のこのソフトウェア企業は営業利益率マイナス4%、売上高の約50%に達する研究開発費(顧客は製品の変化に「ほとんど」気づいていない)、売上高の25%に達する株式報酬、そして顧客増加率はコロナ前の約40%から「10%台半ば」まで低下している。彼らは、直近の6億ドル超のブラウザ買収が「かなり高い確率で減損処理になるだろう」と主張した。AIリスクは、ワークフローがJiraではなくAIアシスタントで始まることだ。反論(共同司会者から): 依然として80%超の粗利益率、高い純収益維持率(NRR、既存顧客が年々どれだけ支出を伸ばすかを示す指標)、そして依然として新規顧客を獲得しているとして、「AI後はより厳しいビジネスになった」ものの、溶けていく氷ではない、とした。
Adobe(ADBE)。 Squawk on the StreetでCramerは辛辣だった。CEOとCFOのポストを埋められずにいる取締役会、FigmaやCanvaからの競争圧力、そしてAIの脅威について、「Claudeを使っているなら、あいつら全員を潰せる」と述べた。
Datadog(DDOG)。 Gil Luriaによって、成長が加速している数少ないソフトウェア銘柄の一つとして名指しされた(Closing Bell)。
Snowflake(SNOW)とPalantir(PLTR)。 同様に「AIへの直接的なエクスポージャー=成長加速」というグループに挙げられた(Closing Bell)。
IBM(IBM)とPegasystems(PEGA)。 どちらも企業における「クラウディングアウト」に巻き込まれていると指摘され、Gil Luriaの印象的な言い回しでは、「AIは部屋の中の酸素を奪っている。ソフトウェアをAIで置き換えているわけではない。AI以外のあらゆる技術への支出を、トークンへの支出に置き換えているのだ」とされた(Closing Bell)。
Palo Alto Networks(PANW)。 Protect AIを約7億ドルで買収し、AIセキュリティの統合の波の口火を切った(Resilient Cyber)。
CrowdStrike(CRWD)。 ServiceNowのサイバーセキュリティ進出に対するCramerの一言、「それはCrowdStrikeにやらせたい」(Squawk on the Street)。
未公開企業
AnthropicとOpenAI。 今週の中心人物たち。両社とも1兆ドル超の評価額での上場を申請したと報じられており、両社とも企業向け事業でKimiによる価格の脅威にさらされている(The Rundown)。VistaのSaroyaは、Anthropicの収益ランレートがわずか数か月で「300億から440億へ」跳ね上がったと述べた(Alt Goes Mainstream)。SquawkでCramerは両社を対比し、「Anthropicについて悪く言う人は誰もいない、なぜならAnthropicはたくさん稼いでいると思うからだ」と述べる一方、OpenAIは「そのお金はすべてどこから来るのか」という疑問に直面していると述べた。Elon Musk Podcast(7月23日)は、AnthropicがOpenAIを抜いて最も価値のあるスタートアップになったという見出しを取り上げた。
Moonshot AI/Kimi。 今週の破壊者、テーマC参照。2.8兆パラメータ、評価額約200億ドル、従業員約300人、米国のフロンティアモデルより約50〜70%安い(The Rundown)。
Databricks。 評価額1,880億ドルで30億ドル規模の「シリーズM」を調達中。2025年には約54億ドルのARRを達成した(20VC、Alt Goes Mainstream)。
Fireworks。 推論分野のリーダーで、4年間でARR10億ドルを達成、1日約40兆トークンを処理、新たに15億ドルのラウンドを実施し、前Salesforce社長のGeorge Huを採用した(20VC)。
Cursor(Anysphere)。 収益ベースで単独最大のAIアプリケーション(約40億ドル)として繰り返し名指しされ、「アプリケーション層は丸め誤差」という説の例外とされた(20VC)。ひとつの注意点: 同エピソードおよびElon Musk Podcastで、Cursorが「SpaceXに買収された」という発言があったが、これは未確認の何気ない一言としてのみ登場したもので、確定した取引ではなく、ポッドキャスト上の雑談として扱うべきだ。
MercorとSurge。 データラベリング企業で、それぞれ約20億ドル、約30億ドルのARRとして言及され、どれほど多くの資金が学習データに流れ込んでいるかを示す一例となった(20VC)。
SambaNova。 Vistaが出資するAIチップ企業。その空冷式ハードウェアは、新規の純増電力を必要とせずに古い通信事業者のデータセンターを再利用する、より安価な推論センターの基盤となっている(Alt Goes Mainstream)。
GLM 5.2(Zhipu)とアリババのQwen。 実際に本番環境で使われているオープンモデルで、GLMはFactoryから「信じられないほどすごい」と評された(Training Data)。Qwenは Airbnbのカスタマーサービスを動かしている(The Rundown)。
Stripe/PayPal。 今週の「メガ」ディールとして挙げられた、StripeによるPayPal買収。ただし司会陣は時間切れで深掘りできなかった(20VC)。