2026年のAI予測5つ：エージェント、チップ、そして歴史的Exit

正直に言うと、予測記事を書くかどうか迷いました。共同創業者のHyeonji Hwangに個人的に話すのと、公開で書くのは別物ですから。

当たれば「当然だ」と言われ、外れれば恥ずかしい。でも2026年初頭から起きている出来事のスピードが尋常ではないので、一度整理してみようと思います。

開発者（実はすべての人）は今年中に代替されません。ただし、今年から別の適性を見つける必要があります

生命工学を専攻した者として、数日前に衝撃を受けたニュースがあります。ヒトゲノムの解析コストは25年前には27億ドル（ヒトゲノム計画）でしたが、5年前に1,000ドルになり、今週Element Biosciencesが100ドルの装置VITARIを発表しました。最も変化の遅い分野の一つであるバイオテクノロジーでさえこのスピードです。ほとんどの産業はこれよりも速く変わります。

そしてソフトウェアはもっと速い。モバイル時代はデバイスの買い替えサイクルが遅かったので適応する時間がありましたが、AIは1日単位で変わります。これがソフトウェアの本質です。

• 2024年 Cursorの普及 → Bolt・Lovableのフルスタックアプリ生成 → カルパシーの「バイブコーディング」→ 2025年 Claude Code・Opus 4.5・Gemini 3.0 Pro公開 → 2026年1月 SaaSpocalypse。たった2年でここまで来た
• SaaSpocalypse: 2月第1週だけでソフトウェアセクターの時価総額が2,850億ドル消失。AnthropicのClaude Coworkプラグイン公開がトリガー。ChatGPT登場（2022年12月）直後の2023年初頭とまったく同じ雰囲気
• 米国ではインフラSWエンジニアは依然として不足しているが、他の職種は統計上すでに打撃を受けている。ジュニアソフトウェアエンジニアの求人は2023年比で45%減少

今後は情報の流れについていくだけでも、数十のエージェントを動かす少数の人にしかできなくなるでしょう。開発者を例に挙げましたが、誰もがアウトソーシング営業力、ソーシャルメディアでのコミュニケーション力、安定した投資収益管理など、別の適性を早めに見つけておくべきです。

ソフトウェアはデータソース提供かAIプランパッケージングでしか生き残れません

ユーザーの立場からすれば、オリジナルかコピーかは重要ではありません。訴訟しても時間の無駄なので、悪用する側が増えています。AI時代に価値を持つのは、モデルが学習しにくいが、推論時にリアルタイムで引き出せるデータです。

1月にはすでにその流れが鮮明になりました。

データソースの確保：学習ではなく接続が鍵

• PerplexityはBlueMatrixと提携し、機関投資家向け金融リサーチデータを自社Enterpriseに直接統合（1月13日発表）
• ManusはSimilarWebと提携し、ウェブ/アプリのトラフィックデータをMCPサーバー経由でAIエージェントが直接分析できるように（1月13日同時発表）
• このようなデータは学習させるより使えるようにする方がはるかに効果的。何年もかけて蓄積してきた企業に勝つのは極めて難しい

モデルアクセス権のパッケージング：月額$100〜$200で$10,000以上の価値を提供する構造

• Claude Max $100〜$200/月、ChatGPT Pro $200/月、Higgsfield $149〜$249/月, , APIで直接使えば$200〜$400になる使用量をプランで制限し、「この価格でこれだけの価値？」という認識を作り出している
• Anthropicのプロダクトリーダーが「$500/月のプランも検討中」と言及するほど、高額サブスクリプションの需要が強い
• Seedance 2.0、GPT-3.5-Codexなど、独占的なモデルアクセスを誰よりも速く、効果的な価格で提供すること以外に、AIソフトウェアの価値はもはやない

結論は、推論の前半で提供可能なデータAPIを構築するか、AIモデルのアクセス権をパッケージングするか、企業向け外注をより速くすること。後半の分析には意味がありません。分析はAIの方が上手くて安いですから。

AIエージェントで第5次ハードウェアブームが始まります（Hardware is now for AGENT）

OpenClawがこの流れを決定的に示しました。オーストリアの開発者Peter Steinbergerが作ったこのオープンソース個人エージェントは、リリースから72時間でGitHubスター6万個を達成し、現在は14.5万個を超えています。WhatsApp、Telegram、Slackなどのメッセージングアプリを通じて、メール管理、スケジュール調整、ウェブブラウジング、ショッピングまで自動で実行します。DigitalOceanはワンクリックデプロイを、Raspberry Piは公式ガイドを公開しました。

問題はここから始まります。

• エージェントはユーザーが必要な時に即座に動く必要がある。そのためエージェントごとに1台のデバイス（またはインスタンス）が必要
• 1人1エージェントの概念だけで、現在の2倍以上のコンピューティング需要。1人が10個、100個の個人エージェントを動かしたら？
• デバイス = CPU等のコンピューティングパワー + DRAM・SSD等のストレージ + ネットワーク機器の組み合わせ。サーバーやMac Miniなどを使い、個人別・エージェント別にDockerコンテナで稼働
• レガシーチップでも対応可能な部分があり、中国企業にとっては巨大なチャンス。サムスン電子とSKハイニックスがライン増設を躊躇していたのに着工を再開した理由がこれかもしれない

(feat. サムスン電子、SKハイニックス、TSMC、サンディスク：Nvidiaの事例と比較すれば依然として割安かもしれない。ただしNvidiaとは異なり、中国という代替が存在するのも落とし穴)

AIモデルごとにチップを持つ時代が始まります（The Model is the CHIP）

カナダ・トロントのTaalasが、Llama 3.1 8B専用のASICチップHC1を公開しました。結果は毎秒17,000トークン。Nvidia H200の73倍、現在最高水準のCerebrasの約10倍の速度です。モデルの重みをトランジスタに直接刻み込む方式で、HBMも液冷も不要、消費電力は1/10です。

Taalasは合計2.19億ドルを調達し、HC2では200億パラメータモデルまで対応する計画です。

ちなみにこれらのチップは、誰もが「電力効率が出ない」「スケーラブルでない」と言っていましたが、結局特化チップスタートアップは大規模な資本を引きつけました。

• 12月24日 NvidiaがGroqのLPU技術を200億ドルでライセンスし、コア人材（創業者Jonathan Ross、社長Sunny Madra）を招聘, , 事実上の買収
• CerebrasはIPOを撤回し10億ドル以上を調達、独自路線を維持中
• モデル別専用チップはマスク2枚を変えるだけで約2ヶ月で新モデルに対応可能, , フロンティアモデルと組み合わさると推論コスト構造自体が変わる可能性

明らかに新しい半導体時代が始まっています。

OpenClawを想起させるスタートアップが年内に歴史的Exitを果たします

この予測の根拠は、すでに成立したパターンです。

パターンの成立：Browser-use → Manus → Meta買収

• 2025年にオープンソースのBrowser-useがAI自動化の可能性を示した
• ManusがSonnet 4とBrowser-useを組み合わせてエージェント時代を切り開いた（2025年3月）
• 結果：$100M ARRを8ヶ月で超高速達成。12月29日にMetaが20億ドル以上で買収。史上最短のユニコーンExit事例の一つ

次のExitの材料：OpenClaw → pi-mono → ?

• OpenClaw自体がオープンソースであり、創設者のPeter Steinbergerは2月15日にOpenAI入りが確定。OpenClawは財団として独立を維持
• OpenClawのエンジンであるpi-mono（Mario Zechner開発、〜8,900 GitHubスター）が個人エージェントサービスのコアSDKとして台頭中
• 中国ではアリババ、テンセント、バイトダンスまでOpenClawに最適化されたエージェントを公開中。Minimax M2.5、Kimi Clawなどモデルとサービスの両方がOpenClaw互換に転換
• 「ChatGPTに聞く」を超えて「エージェントに任せる」へとユーザーの期待が移行中。データアクセス権限を少し緩めるだけで利便性が圧倒的

pi-monoを極めてうまく活用したサービスが3つほど登場し、そのうちの1つが買収されると確信しています。