人工知能（AI）分野で相次いだ大型買収が、テック業界の関心を集めている。NVIDIAによるHugging Faceの129億ドルでの買収と、決済プラットフォームStripeによるAIモデルルーティング企業OpenRouterの75億ドルでの買収だ。いずれも買収の狙いを巡って議論を呼ぶ中、Menlo VenturesのC.C.ゴン氏がX（旧Twitter）で持論を示した。

ゴン氏は、2件の買収を読み解く鍵はAIモデルそのものではなく、開発者との接点と、その周辺に形成された「流通レイヤー」の価値にあると指摘する。

同氏によれば、買収前のHugging FaceとOpenRouterには、それぞれ懐疑的な見方がつきまとっていた。Hugging Faceは収益性に乏しい、OpenRouterには強固な参入障壁がない、といった評価だ。

しかしゴン氏は、そうした見方には与しない。AIモデルのコモディティ化が進むほど、それらを束ねるプラットフォームの価値は高まるというのが同氏の見立てだ。

Hugging Faceについては、最高性能のモデルを自社で開発する必要はなかったとみる。重要だったのは、新たなモデルが登場した際に真っ先に掲載される場になることだった。

モデルの重み自体は単なるファイルにすぎず、保管場所そのものに大きな意味はない。一方でHugging Faceは、検索機能、モデルカード、バージョン管理、標準化されたAPI、各種ライブラリを整備し、加えて開発者コミュニティを築いた。そうして、モデルを探し、比較し、利用する際の事実上の接点を押さえたという。

ゴン氏は、新しいオープンソースモデルが公開されれば、まずHugging Faceで見つかるという状態を作ったことが成長の核心だったと説明する。開発者が継続的に集まることで、モデル開発企業側も最終的には同プラットフォームに掲載せざるを得なくなったという。

この構図にNVIDIAが加わる意味は大きい。NVIDIAは計算基盤で優位に立ち、Hugging Faceは開発者が「どのモデルを、どこで動かすか」を決める接点を握る。両者が組み合わされば、NVIDIAはモデル選定から実行環境まで、両方のレイヤーに関与できるようになるという見方だ。

ゴン氏はさらに、最適化済みランタイム、推論エンドポイント、デプロイ時の標準設定、そしてCUDAとNVIDIAハードウェアの緊密な連携を通じて、NVIDIAのインフラを最も使いやすい選択肢にできると指摘した。Hugging Faceは、NVIDIAのコンピューティング事業の成長を押し上げる手段にもなり得るという。

OpenRouterも、構造はHugging Faceと似ているとゴン氏はみる。モデル提供各社で価格、速度、可用性が異なる中、OpenRouterは最適なモデルの選定と接続に注力してきた。

その結果、数百万人規模の開発者が集まり、モデル提供企業側の関心も高まった。価格や可用性が改善し、その恩恵が再び開発者に返る循環が生まれたという。需要と供給を結び付けるという点で、単なるルーターというよりマーケットプレイスに近い構造だと説明している。

ゴン氏によると、OpenRouterは1日当たり10兆超のトークンを処理し、どの開発者がどのモデルをどの用途で使っているのかという膨大なデータを蓄積してきた。仮に1万社の企業にオープンソースのルーターを個別導入しても、同規模のデータは集まらないと指摘する。

データ収集が一定規模を超えると、一見すると単なるツールに見えるものでも、ネットワークのように機能し始める。こうしたネットワーク効果は、買収企業に新たな流通網をもたらすというのが同氏の見方だ。

Hugging FaceはNVIDIAに対し、単に計算資源を販売する関係を超えて、モデルを選ぶ開発者と直接つながる手段を提供する。OpenRouterはStripeに対し、決済後の局面ではなく、AI利用量そのものの流れと接点を持つことを可能にするという。

ゴン氏は、Hugging FaceもOpenRouterも、製品そのものを作る難易度が極端に高かったわけではないと述べる。その一方で、隣接レイヤーを既に押さえている企業が買収すれば、ネットワーク価値はさらに高まるとみる。被買収企業が単独では収益化しにくかった領域でも、買収企業はそのネットワークを売上につなげやすくなるためだ。

同氏は最終的に、AIにおける真の希少資産はモデルではなく、その周辺の流通レイヤーにあると強調した。長期的な参入障壁を形作るのは、モデルそのものではなく、開発者と供給側を結び付けるネットワークだとしている。