トークンを活用した海外展開：中国の電力を世界中に販売する
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トークンを活用した海外展開：中国の電力を世界中に販売する
硝煙のない電力戦争
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：ブラックロブスター、TechFlow
1858年の夏、一本の銅芯ケーブルが大西洋の海底を横断し、ロンドンとニューヨークを結びつけた。
この出来事の意義は、決して伝送速度にあるのではなく、むしろ権力構造にこそある。誰が海底ケーブルを敷設するかによって、情報の流れから利益を得る主体が決まるのだ。大英帝国は、この世界的な電信網を駆使して、植民地の情報、綿花価格、戦争の報道など、あらゆる情報を一手に掌握した。
帝国の強大さは、単に艦隊の存在だけではなく、その一本のケーブルにも現れていた。
それから160年以上が経った今、この論理が予期せぬ形で再演されようとしている。
2026年、中国の大規模言語モデル（LLM）が、静かに世界の開発者市場を席巻しつつある。OpenRouterの最新データによると、同プラットフォームで利用される上位10モデルのトークン消費量において、中国製モデルが全体の61％を占め、上位3位はすべて中国製モデルである。サンフランシスコ、ベルリン、シンガポールの開発者が毎日発行するAPIリクエストは、太平洋の海底光ファイバーを通じて中国のデータセンターへと届き、そこで計算処理が行われ、電力が消費され、結果が返送される。
電力は中国の電力網を離れることがないが、その価値は「トークン」を通じて国境を越えて交付されている。
AIモデルの大移動
2026年2月24日、OpenRouterは週次データを発表した。同プラットフォームにおける上位10モデルの合計トークン消費量は約8.7兆トークンであり、そのうち中国製モデルが5.3兆トークンを占め、割合は61％に達した。MiniMax M2.5は2.45兆トークンでいきなり首位に立ち、Kimi K2.5および智譜GLM-5がそれに続いた。上位3位はすべて中国製モデルであった。
2月26日付最新データ
これは偶然ではない。ある導火線が、すべてを一気に点火させたのだ。
今年初頭、AIが真に「作業」を開始するためのオープンソースツール「OpenClaw」が登場した。これは、PCを直接制御したり、コマンドを実行したり、複雑なワークフローを並列的に遂行したりすることが可能であり、GitHubでのスター数は数週間で21万を超えた。
金融関係者ジョン氏は、いち早くOpenClawをインストールし、AnthropicのAPIと接続して株式市場情報を自動監視し、取引サインを即時に報告する仕組みを構築した。数時間後、彼は自分の口座残高をただ呆然と見つめていた——数十ドルが消えていたのだ。
これがOpenClawがもたらした新たな現実である。従来、AIとの会話は1回あたり数千トークン程度であり、費用は無視できるほど小さかった。しかしOpenClawを接続すると、AIはバックグラウンドで同時に十数のサブタスクを実行し、コンテキストを繰り返し呼び出し、反復的に処理を進めるため、トークン消費量は直線的ではなく、指数関数的に増加する。請求書はエンジンカバーを開けたまま走る車のように加速し、燃料計の針は止まることなく下降していく。
これに対し、開発者コミュニティでは早速「妙案」が広まった：OAuthトークンを用いてAnthropicやGoogleのサブスクリプションアカウントをOpenClawに直接接続し、月額制の「無制限」枠をAIエージェントの無料燃料に変えるという方法だ。多くの開発者が実際に採用している手法である。
これに対し、各社は公式に反撃に出た。
Anthropicは2月19日に利用規約を更新し、Claudeのサブスクリプション資格情報をOpenClawなどの第三者ツールに使用することを明確に禁止した。Claude機能を利用するには、API課金経路を経由しなければならないと定めた。Googleもまた、OpenClaw経由でAntigravityおよびGemini AI Ultraにアクセスするサブスクリプションアカウントを大規模に封鎖した。
「天下、秦を苦しむこと久し」とジョン氏は直ちに国産大規模言語モデルへと舵を切った。
OpenRouter上で、国産大規模言語モデルのMiniMax M2.5はソフトウェア工学タスクにおいて80.2％の得点を記録したのに対し、Claude Opus 4.6は80.8％であり、差はほとんど無視できるほど小さい。ところが価格は天と地の差がある。前者の入力側は100万トークンあたり0.3米ドルであるのに対し、後者は5米ドルであり、約17倍もの差がある。
ジョン氏は直ちに切り替え、ワークフローはそのまま動作し続け、請求額は1桁減った。こうした移行は、世界中で同時に進行している。
OpenRouterのCOO、クリス・クラーク氏は率直に述べている。中国のオープンソースモデルが大量の市場シェアを獲得できたのは、米国の開発者が運用するエージェントワークフローにおいて、そのシェアが異常に高いからである。
電力の海外展開
トークンの海外展開の本質を理解するには、まず1トークンのコスト構造を明らかにする必要がある。
トークンは見た目は軽く、1トークンはおよそ0.75語の英単語に相当し、AIとの普通の会話で消費されるトークン数もわずか数千個程度である。しかし、これらのトークンが兆単位で積み重なると、その背後にある物理的な現実は非常に重く感じられる。
トークンのコストを分解すると、核心はたった2項目しかない。計算能力（算力）と電力である。
計算能力とはGPUの減価償却費であり、例えばNVIDIA H100を約3万米ドルで購入した場合、その寿命を1回の推論に換算したものが減価償却コストとなる。電力とはデータセンターを継続的に稼働させるための「燃料」であり、GPUがフル負荷で稼働する際には1枚あたり約700ワットの電力を消費し、冷却システムの負荷を含めると、大規模AIデータセンターの電気料金は年間数億米ドルに達することもある。
この物理的プロセスを地図上で描いてみよう。
米国の開発者がサンフランシスコから1件のAPIリクエストを発行する。データはカリフォルニア州から出発し、太平洋の海底光ファイバーを経由して中国のどこかにあるデータセンターに到達し、GPUクラスターが稼働を始め、電力は中国の電力網からチップへと流れ込み、推論が完了すると結果が返送される。この一連のプロセスは、わずか1〜2秒で終わるかもしれない。
電力は中国の電力網を一度も離れることはないが、その価値はトークンを通じて国境を越えて交付されるのである。
ここには通常の貿易では到底及ばない驚くべき特徴がある：トークンには形がなく、通関を通過する必要もなく、関税の対象にもならず、現行の貿易統計指標にも一切含まれていない。中国は大量の計算能力および電力サービスを輸出しているが、公式の商品貿易統計上では、ほぼ「不可視」なのである。
トークンは電力の派生商品となり、トークンの海外展開とは、本質的には電力の海外展開なのである。
これは、中国の比較的低廉な電力価格にも支えられている。総合電力価格は米国より約40％低い。これは物理的なコスト差であり、競合他社が容易に模倣できるものではない。
さらに、中国のAI大規模言語モデルには、アルゴリズムおよび「内巻き（過当競争）」の優位性もある。
DeepSeek V3のMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャは、推論時に一部のパラメーターのみを活性化するため、独立テストではGPT-4oと比較して推論コストが約36倍低くなることが示されている。MiniMax M2.5も、総パラメーター数229Bのうち、推論時に活性化されるのはわずか10Bである。
最も上層にあるのは「内巻き」である。アリババ、バイトダンス、百度、テンセント、ムーンショウ、智譜、MiniMaxなど十数社が同一の分野で互いに激しく競合しており、価格は既に合理的な利益水準を大幅に下回っている。赤字覚悟で顧客獲得を図るという状況が業界の常態となっている。
よく見てみると、これは中国製品の海外展開と全く同じ構図であり、サプライチェーンの優位性と業界内の過当競争を活用して、トークン価格を徹底的に引き下げている。
ビットコインからトークンへ
トークン以前に、すでに1度、「電力の海外展開」は起きていた。
およそ2015年前後、四川省、雲南省、新疆ウイグル自治区の発電所管理者たちが、奇妙な訪問者を迎えるようになった。
彼らは廃棄された工場を借り受け、そこに密に並べられた機械を設置し、24時間電源を入れて稼働させた。これらの機械は何も生産しないが、ひたすら数学の問題を解き続け、時折、果てしなく続く計算のなかから、1枚のビットコインを「採掘」するのである。
これが「電力の海外展開」の第1世代の形態である：安価な水力および風力発電を、マイニングマシンによるハッシュ演算を経由して、世界中で流通可能なデジタル資産（ビットコイン）に変換し、その後、取引所で米ドルに換金するという仕組みである。
電力そのものは国境を越えることはないが、その価値はビットコインという媒体を通じて、世界市場へと流れていくのである。
当時、中国のマイニング算力は世界全体の70％以上を占めていた。中国の水力および石炭火力発電は、このような迂回的な形で、グローバルな資本再配分に参加していたのである。
2021年、この動きは突如終焉を迎えた。厳しい規制措置が下され、マイナーたちは各地へと散り散りになり、算力はカザフスタン、米国テキサス州、カナダへと移転した。
しかし、この論理自体は消滅したわけではなく、単に新しい外装を待っていたに過ぎない。そしてChatGPTの登場、大規模言語モデルの群雄割拠により、かつてのビットコインマイニング施設は、今やAIデータセンターへと姿を変え、マイニングマシンは計算能力を提供するGPUへと変わり、生み出されるビットコインはトークンへと変わった。唯一変わらないのは、電力だけである。
ビットコインの海外展開とトークンの海外展開は、根底の論理において同型であり、ただしトークンは現在、より大きな商業的価値を有している。
マイニングは純粋な数学的計算であり、生み出されるビットコインは金融資産であり、その価値は希少性と市場の合意に基づくものであり、「何を計算したか」には一切関係がない。計算能力自体は生産性を持たず、むしろ信頼メカニズムの副産物に過ぎない。
一方、大規模言語モデルの推論は異なる。GPUが電力を消費し、生み出すのはリアルな認知サービス、つまりコード、分析、翻訳、クリエイティブといった具体的な成果物である。トークンの価値は、それがユーザーにもたらす実用性（ユーティリティ）に直接基づいている。これはより深いレベルでの浸透であり、ひとたび開発者のワークフローが特定のモデルに依存してしまうと、その切り替えコストは時間とともに累積的に増加していく。
もちろん、もう一つの重要な違いもある：ビットコインのマイニングは中国から追放されたのに対し、トークンの海外展開は、世界中の開発者によって主体的に選択されているということである。
トークン戦争
1858年に敷設された海底ケーブルは、大英帝国が情報ハイウェイに対する主権を握っていたことを象徴するものであり、「誰がインフラを所有するか」が「ゲームのルールを誰が定めるか」を決定した。
トークンの海外展開もまた、宣戦布告のない戦争であり、多大な障壁に直面している。
第1の壁は「データ主権」である。米国の開発者が発行したAPIリクエストが中国のデータセンターで処理される場合、データは物理的に中国を通過することになる。個人開発者や小規模アプリケーションにとっては問題にならないが、企業の機密データ、金融情報、政府のコンプライアンス要件を伴うシーンでは、これは致命的な欠陥となる。そのため、中国製モデルの浸透率は開発ツールおよび個人向けアプリケーション分野で最も高く、企業のコアシステムではほとんど存在感がない。
第2の壁は「半導体輸出規制」である。中国のAI発展は、NVIDIAの高性能GPUの輸出制限に直面しており、MoEアーキテクチャやアルゴリズム最適化によって部分的に不利を補うことはできても、依然として上限は存在する。
しかし、眼前の障壁は、単に序章に過ぎない。より大きな戦場が、今まさに形成されつつあるのだ。
トークンおよびAIモデルは、すでに米中間における新たな戦略的競争軸となっており、20世紀の半導体やインターネットに匹敵する、あるいはそれ以上に古い比喩に近いものである：宇宙開発競争である。
1957年、ソ連がスプートニク1号を打ち上げると、米国は全国的に衝撃を受け、直ちにアポロ計画を立ち上げ、今日の数千億米ドルに相当する膨大な資源を投入して、宇宙競争で絶対に敗北しないよう決意した。
AI覇権争いの論理はこれと驚くほど類似しているが、その激しさは宇宙競争を遥かに凌ぐだろう。宇宙は物理的な空間であり、一般の人々はそれを実感できないが、AIは経済の毛細血管にまで浸透しており、一行のコード、一枚の契約書、一つの政府政策システムの裏側にも、いずれかの国の大規模言語モデルが動作している可能性がある。どの国のモデルが世界中の開発者のインフラとしてデフォルトの選択肢となるかによって、無形のうちにグローバルなデジタル経済に対する構造的影響力を獲得することになるのだ。
まさにこの点が、中国のトークン海外展開がワシントンを真に不安にさせている理由である。
ある開発者のコードベース、エージェントワークフロー、製品のロジックが、ある中国製モデルのAPIを中心に構築されてしまえば、その移行コストは時間とともに指数関数的に上昇していく。そうなれば、仮に米国が法的措置で制限をかけようとしても、開発者たちは足で拒否するだろう。それは、今日のプログラマーがGitHubを捨てられないのと同じである。
今日のトークン海外展開は、この長い競争のほんの序章に過ぎないのかもしれない。中国の大規模言語モデルは、何かを覆そうと宣言しているわけではない。ただ、より低廉な価格で、世界中のAPIキーを持つ開発者一人ひとりにサービスを提供しているだけである。
今回、海底ケーブルを敷設しているのは、杭州、北京、上海でコードを書くエンジニアチームと、中国南部のある省で昼夜を問わず稼働しているGPUクラスターである。
この覇権争いにはカウントダウンがない。それは1日24時間、毎秒、トークンという単位で、世界中の開発者の端末を舞台に、今まさに進行している。
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