AIは高価になりつつあるが、救済は来る、ただしあなたのためではない

生成AIアプリとサービスのコストは、インフラ費用の高騰により日々上昇している。新しいGPUやAIアクセラレータは、推論需要の増大からの救済を約束するが、その節約はユーザーには届かない。

数年と数十億ドルの投資を経て、大手AI企業はチャットボットや画像生成以外の実用的なユースケースを見出しつつある。Claude Code、Codex、GitHub Copilotなどのコードアシスタントは、AIの最大の成功例となったが、歴史が示すように、これが最後ではないだろう。

しかし、成功には代償が伴う。これらのアプリやサービスの中心にあるモデルを訓練するために借金で建設されたデータセンターは、この規模でサービスを提供することを想定していなかった。推論と訓練はまったく異なるものだ。AIブームのツールを販売している企業は、これらのモデルにより適した新しいハードウェアを競って投入している。Nvidiaは200億ドルを投じてAIチップスタートアップのGroqを買収した。AMD、AWS、Intel、Googleなども、GPUやAIアクセラレータを再設計し、トークンあたりのコストを下げようとしている。

安いトークンは推論の経済性を改善し、利益率を高める。ベンチャーキャピタリストは、OpenAIやAnthropicがついに黒字化することを期待している。

問題は、これらのAI最適化ハードウェアがまだ準備できていないことだ。多くは今年後半に登場すると約束されているが、問題解決とサプライチェーンの立ち上げには時間がかかるため、これらの新システムの本格的な展開は2027年初頭から半ばになる見込みだ。

ここに、モデル開発企業にとって、自社製品がどれほど中毒性があるか、市場がどこまで耐えられるかを試す一時的な機会がある。GPT-5.5のリリースで、OpenAIはトークンあたりの価格を2倍にした。Googleもそれに続き、新しくリリースしたGemini Flash 3.5は以前のバージョンより3〜6倍高価だ。これらの値上げは、エージェントハーネスが従来のチャットボットよりもはるかに速くトークンを消費するという事実によってさらに悪化している。

定額料金は、大多数の顧客が使用上限に達していない場合には理にかなっているが、顧客が200ドルの月額料金で5000ドル相当のトークンを使用している場合には意味が薄れる。Microsoftはこれに気づき、GitHub Copilotのシートベースの課金を廃止し、使用量ベースの課金に移行した。Anthropicも価格モデルを見直しているが、純粋な使用量課金ではなく、サブスクリプション機能を薄めることを検討している。

AIが従業員を安価に置き換えると期待していた経営陣は、厳しい現実に直面するだろう。Anthropic、Google、OpenAIが1時間あたり30ドル相当のトークンを請求し、それでも従業員に時給40ドルと福利厚生を支払うより安いと主張する限り、AIは彼らが望むような賃金節約の楽園にはならない。やがて、AIの価格設定はトークンあたりのドルではなく、フルタイム相当あたりのドル（$/FTE）でマーケティングされるようになるだろう。

それでも、大手テクノロジー企業はAIを追求するために数千人を解雇している。今月、Metaは全世界の従業員の約10％を解雇し、約6000の求人を閉鎖し、約7000人をAI部門に異動させた。Cloudflareは1100人以上を解雇、Ciscoは約4000人を解雇、ニュージーランドでさえAIを使って約9000人の政府職員を解雇する計画を明らかにしている。

競争が高価格の治療法と言われるが、そのためには削れる利益率がなければならない。現在、トップのモデル開発企業はすべて赤字だ。ハイパースケーラーは有利で、他の製品部門に頼りながらAI投資で何年も数十億ドルの損失を出し続けることができる。しかし、誰かがモデルを構築しなければならない。Microsoft、Meta、AWSはモデル訓練に手を出しているが、OpenAIやAnthropicに有意義な形で対抗できることをまだ示していない。Googleはその点で際立っており、GeminiはGPTやClaudeと互角に戦っている。

歴史が何かを教えてくれるとすれば、AIブームと避けられないバストはおなじみの軌跡をたどるだろう。バブルの中で競争は盛んだが、弾けた後には統合が避けられない。