トークンが人間よりも高価になるとき、「AI物語」は行き詰まる
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トークンが人間よりも高価になるとき、「AI物語」は行き詰まる
現在は1999年のバブルとは異なりますが、「トークン消費量の増加＝AIトランスフォーメーションの成功」という物語は、やがて崩れ去るでしょう。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：鮑奕龍
出典：Wall Street Insights
企業のAI支出の妥当性が厳しい試練にさらされており、トークン消費量は継続的に増加している一方で、定量化可能なビジネス価値は依然として見いだせない状況にある。
5月22日、時価総額2000億ドルを超えるUberの最高執行責任者（COO）であるアンドリュー・マクドナルド氏は、あるポッドキャスト番組において、トークン消費の増加と製品の実質的な改善との間には、「その関係性はまだ存在しない」と公言した。
マクドナルド氏は、会社が急増するAI支出を正当化することがますます困難になっていると指摘。さらに、エンジニアリングチーム内における無駄遣いの現象を表すために、自ら造語「tokenmaxxing」（トークン極大化）を提唱した。
先月5月中旬には、マイクロソフトがトークン請求書の負担が「持続不能」と判断し、内部でのClaude Codeライセンスを削減し始めた。
この2つの出来事が重なることで、市場はこれまで見過ごされていた一つの変数に真剣に向き合わざるを得なくなった。「トークン経済学」——つまり企業規模におけるトークン消費の単位当たり経済性——は、もはや周辺的な議題ではなく、AI投資論全体の中心的支柱へと昇格したのだ。
5つのデータから浮かび上がる新たな図像
今年4月以降、複数のデータが相次いで公表され、警戒を要する新たな光景を描き出している。
今年4月、Uberの最高技術責任者（CTO）は、同社がわずか4カ月で年間のClaude Code予算をすべて使い果たしたと公に述べた。
5000人のエンジニアのうち、月間利用率は84％～95％の範囲にあり、1人あたりの月額請求額は150ドルから2000ドルまで幅広く、同CTO自身が2時間の社内デモで約1200ドル分のトークンを消費したという報告もある。
マクドナルド氏は、この数字を知った際、「驚きで言葉も出なかった」と述べている。
マイクロソフト側では、The Verge紙傘下のトム・ウォーレン氏が主宰するニュースレター『Notepad』の報道によると、Claude Codeはマイクロソフト社内のエンジニアの間で急速に普及したものの、トークンベースの課金モデルにより、規模拡大に伴う支出の持続可能性が確保できず、同社は直ちに関連ライセンスの削減を開始した。
GitHubは、6月1日より、Copilot全プランを固定サブスクリプション制から使用量課金制へと移行すると発表した。
公式ディスカッションスレッドには、約900件の反対票が寄せられた。その理由として、ユーザーによる試算では、1回のエージェントプログラミングセッションで通常30～40ドルの費用が発生し、月額10ドルのプランであれば1回の利用ですべて使い切ってしまうという点が挙げられている。
開発者生産性プラットフォームEntelligence.AIが2444社のデータを統合・分析した結果、以下の通りとなった：
- AIトークン費用1ドルにつき、実際にユーザーに届く価値を生み出したのはわずか18セントにすぎない。
- 44セントはAIが自ら引き起こしたバグの修正に、27セントは再作業に、11セントはレビュー時の摩擦コストに充てられた。
ブルームバーグ社のSilicon Data LLM Token Expenditure Indexによれば、トークン価格は今年2月末以降、約65％上昇。米国におけるAIソフトウェア価格は、過去1年間で累計20％～37％の上昇を記録した。
多空論争：同一事実に対する二つの解釈
同じデータでも、異なる分析枠組みによって導き出される結論はまったく異なる。
「買い」の立場からは、現在の混乱は、成功裏に進行中の転換期に伴う一時的な痛みにすぎないと見なされている。
ゴールドマン・サックスのジム・シュナイダー氏が5月初めに示した見解によれば、2030年までにエージェント型AIの登場により、トークン消費量は約24倍に達し、月間約120ゼタトークン（120×1021）に達すると予測される。また、超大規模クラウド事業者およびモデルプロバイダーの営業利益率（Gross Margin）は、今後3～12カ月以内に黒字化する見通しだ。
同社のリッチ・プリヴォロツキー氏は、2026年第1四半期が「トークン極大化」をKPIとするピークであり、業界は今後、単なる消費量追求から、「単位当たり有効行動コスト」というより健全な評価軸へとシフトしつつあると指摘する。
また、JPモルガンの経済研究によると、2026年初頭にPyPI上でPythonの新規追加および更新パッケージ数が跳躍的に増加しており、これは2022年のChatGPTリリース時には見られなかった傾向である。このことは、実際の生産性向上が既に進行中であることを示唆している。
さらに、「マグナ7（Mag 7）」と呼ばれる米国大型テック7社の現在のPER（予想利益倍率）は、約20倍であるが、これは2000年のITバブル頂点時の52倍、1989年の日本の67倍、あるいは「ビューティフル50」時代の34倍を大きく下回っている。歴史的なバブル基準で見れば、現時点ではバブルとは言い難い。
一方、「売り」の立場を最も体系的に提示したのは、ゴールドマン・サックスの半導体アナリスト、ジム・コベロ氏が4月に発表したレポートである。
彼は、AIサプライチェーンにおけるほぼすべての価値が半導体企業に流れ込んでいるという現象は、歴史上かつてなく、また持続不可能であると指摘。通常、チップメーカーは顧客が恩恵を受ける際に初めて収益を上げるものだが、今回のサイクルでは、その繁栄がサプライチェーン全体の上流部門の消耗を代償としているという。
NVIDIAの純利益はChatGPTリリース以降、約20倍に増加。主要な超大規模クラウド事業者はすでに営業キャッシュフローを枯渇させ、借入に頼る状況に陥っており、2025年のデータセンター関連債務発行額は約1820億ドルに達し、2024年比で2倍となる見込みである。
MITのナンダ研究によれば、生成AIへの投資を行った企業のうち、95％がゼロのリターンしか得ていない。こうした乖離はしばらく続くかもしれないが、永久に続くことはできない。
循環的ファイナンス構造の潜在的リスク
この議論には、さらに複雑な側面がある。それは、超大規模クラウド事業者とAIラボの間に存在する財務的循環構造である。
The Information紙が企業の開示文書からまとめた情報によると、OpenAIおよびAnthropicは、マイクロソフト、オラクル、グーグル、アマゾンの合計約2兆ドルに及ぶ将来のクラウドサービス契約の過半数を占めている。具体的には：
- マイクロソフトの6270億ドルのクラウドサービス未達成契約（backlog）のうち、2800億ドルがOpenAIとの連携に紐づいている；
- オラクルの5530億ドルのパイプライン案件のうち、54％（約3000億ドル）がOpenAIによるコミットメント；
- グーグルの4676億ドルのうち、Anthropicが43％（約2000億ドル）を占める；
- アマゾンの4640億ドルの未達成契約のうち、51％がAnthropicとの関係に起因する。
このファイナンス構造は、内発的な循環性を備えている。マイクロソフトがOpenAIに対して行った130億ドルの投資は、主にAzureクレジットの形で実行され、OpenAIはこれをAzureのコンピューティングリソース購入に活用し、マイクロソフトはそれをクラウド売上高として計上する。
つまり、同じ超大規模クラウド事業者が、AIラボへの株式投資家であると同時に、コンピューティングリソースの課金請求を行うサービスプロバイダーでもあるのだ。
この構造は、収益データにも反映されている。Alphabet社が記録した第1四半期の歴史的最高益626億ドルのうち、約287億ドル（ほぼ半分）が、Anthropic株式保有に起因する含み益の評価変動によるものである。
アマゾンの第1四半期利益303億ドルのうち、168億ドルはAnthropic株式の税引前未実現益であり、同期のデータセンター向け資本支出が442億ドルに達したため、自由キャッシュフローは95％減少し、12億ドルにまで落ち込んだ。
このシステムの持続可能性は、AIラボが外部からの資金調達を継続して行い、クラウドサービスの契約履行を確実にする能力に依存しており、その資金調達の可否は、企業顧客が上昇し続けるトークン請求額を支払う意欲に左右される。
報道によれば、Anthropic社は現在、1ドルの売上に対し3ドルのコストを要している。資金調達ペースが減速すれば、クラウド売上高の予測の信頼性も低下し、超大規模クラウド事業者の株価評価倍率（EV/Revenueなど）も再評価圧力を受けることになる。
この連鎖は双方向に作用し、いずれかの一端が途絶えれば、両方向ともに崩壊する可能性がある。
これは1999年ではないが、問題は確かに存在する
現状は、典型的なバブルとは言えない。
PER（予想利益倍率）で見ても、テック7社の現在の水準は約20倍であり、2000年のITバブル頂点時の52倍、1989年の日本の67倍、あるいは「ビューティフル50」時代の34倍を大きく下回っている。
AI技術自体は現実のものであり、ヘビーユーザー層にとって、生産性向上のデータも検証可能である。OpenAIの年間収益は約200億ドル、Anthropicは約43億ドルであり、これら2つのAIラボが消滅するようなことはない。
今や、トークンコスト（計算リソースの開销）がAIの成否を決める鍵となりつつあるが、半年前には、誰もこの話題をほとんど取り上げていなかった。
当時はただ「技術が機能するかどうか」だけが問われていた。そして、その答えは明確になった：特定の業務および特定のユーザー層にとっては、確かに機能している。
しかし、新たな問いが生まれている：下流の企業がAIによって節約したコストが、AIラボおよびクラウド大手が享受する市場評価の時間的余裕（valuation window）を上回り、タイムリーに上流へ還元できるのか？
AIを楽観視する人々は、技術が今後も成熟を続けさえすれば、企業のROI（投資収益率）は1～1.5年以内に黒字化すると見ている。
一方、悲観論者は、マクドナルド氏のように、AI投資対効果の低さを公然と批判し、予算削減に乗り出す経営者が今後さらに増えるだろうと予測している。
この2つのシナリオは、すでに同時に進行している。勝敗はまだ決していない。唯一確かなのは、「トークン消費量が増えている＝AI転換が成功している」という過去の誤謬が、完全に崩れたということだ。
トークン消費量が大きいことは、必ずしも商業的価値を意味しない。この2つの「泡沫」は、いずれも除去されなければならない。AIの請求書の支払い期限はすでに到来しているが、最終的にその支払いを負担するのは誰なのか——現時点では、まだ不透明なままである。
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