メタ社の従業員が30日間で60兆以上ものトークンを消費し、シリコンバレーで「Tokenmaxxing」が話題に。アマゾンの従業員も「AI KPI」の操作が見られるようになっている。国家データ局のデータによると、国内のトークン利用量は2年間で1000倍以上に増加し、2024年初頭の1日1000億から2026年3月には1日140兆に急増した。業界は利用量・コスト・価値の「三重の失控」に陥っており、トークンはチャットコストから生産資料へと変化しているが、企業はその真の価値を測定するのが難しい状況だ。超聚変はWAIC 2026でFusionOne AIを発表し、経済的帳簿・セキュリティ帳簿・継続性帳簿の3つの課題を解決する「Token Factory」を構築。自社のAIコーディングシーンと創業慧康の医療シーンで既に実装されている。記事執筆者、出典：新智元
一夜のうちに、Tokenmaxxingがシリコンバレーで話題に！
数ヶ月前、Metaの社内に、全社8万5,000人以上の従業員のトークン消費量を追跡するランキングが設けられた。
結果、驚異的です——
たった30日で、メタの従業員は60兆以上ものトークンを消費し、1位の個人は2810億を消費。ザッカーバーグですら上位250名にも入っていません。
出典：情報
同様に、アマゾンの従業員も「AI KPI」を急いで稼ごうとしており、順位を上げるためにAIエージェントを数時間空転させることさえある。
このように荒唐無稽に見えるランキング争いは、2026年の企業AIの隠れ蓑を意図せず暴いてしまった：
焼却されるトークンの数が増えるほど、実際に創造される価値も増えるのでしょうか？
測定できないため、誰も答えられません。
祭りが終わった後、業界は「三重の制御喪失」——利用量の制御喪失、コストの制御喪失、価値の制御喪失——に陥った。
大規模モデルは「使えない」から「使える」まで、たった二〜三年で進化した。しかし、「使える」ようになった後に露呈する問題は、「使えない」時期よりもはるかに難解である。
トークンは「生産資料」となった
しかし、それは価値を意味しない
この質問に答えるには、トークンが実際に何に変わったかを明確に理解する必要があります。
三年前、トークンは人間とAIの会話における「コスト単位」に過ぎず、一問一答で数十から数百のトークンが使われていた。
2026年までに、ロジックは完全に逆転する。
単一エージェントが1つのオフィスタスクを自立して完了するだけで、数万トークンを消費する。一方、複数のエージェントが協力してタスクを処理すると、1つのタスクで百万トークン以上を消費する。
トークンはもはやチャットのコストではなく、企業プロセスを再構築するための「生産資料」になっている。
量の変化はさらに驚異的です。国家データ局の統計によると、国内のトークン呼び出し回数は2024年初頭の1日1,000億回から、2026年3月には1日140兆回に急増しました。
2年で1000倍以上に増加したこの値動きは、もはや1つの曲線ではなく、突然立ち上がった高さの壁である。
壁の向こうには、すでに検証された4つの高価値なシナリオがあります：AIコーディング、AIによる科学、マルチモーダル動画制作、汎用オフィスエージェント。
その中でAIコーディングが最も速く、このカテゴリだけで世界のトークン消費の50％以上を占めている。
出典：OpenRouterとa16zが発表したState of AIレポート
しかし、本当の鍵は、導入部の質問その中に隠されている——焼却されたトークンが多ければ多いほど、創造された価値も増えるのだろうか？
いいえ。
トークン自体は「コスト」であり、「価値」ではない：それは新しいコストセンターであり、エージェントが実際に使用し、ビジネスに投入され始めて初めて価値に変換される。
真の利益センターは、Tokenを持って働くAgentである。
バックグラウンドで空回りしてランキングを操作しているトークンと、工業検査を実現し、製品コードを書き、病状を追跡したトークンでは、帳簿上の価値は同じでも、その実質的価値は大きく異なります。
メタとアマゾンのランキング競争が馬鹿げているのは、トークンの「生産量」を競っている一方で、「消費の質」を考慮していないからである。
そのため、算力を測る基準も単位が変更されました。
過去は「1度の電力でどれだけのFLOPSを生み出せるか」を見て、ハードウェアの性能を測っていたが、今日では基本単位がFLOPSからTokenに変わり、その尺度は価値の限界まで引き延ばされた——
WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES
古い尺では「1ワットの電力でどれだけのハッシュレートを生成できるか」までしか測れなかった；新しい尺では最終的に：
あなたが投入した1度の電力のうち、どれだけがAgentによって実際に使用され、価値として換金された有効なTokenとなったのか。
結論は自然な流れだ。トークンが「チャットコスト」から「バリューチェーン上の原材料」に変わった以上、それを取り巻く一連のインフラストラクチャー——
どのように生産し、どのように計算し、どのように管理するか、すべてやり直さなければならない。
モデルが悪いのではなく、基盤が追いついていないだけです
問題はまさにここにあります：トークンの性質は変わったのに、それを支える基盤はまだ古いロジックで築かれています。
過去十数年間、企業がサーバーを購入する際の意識は「機器を購入し、システムをインストールすれば動けばよい」だった。
この新しいバリューチェーンでは、このマインドセットは完全に機能しなくなる——
単一モデルに基づく旧インフラは、今日のマルチモデル・マルチバージョン・マルチシナリオの組み合わせスケジューリングに対応できません。
さらに心に刺さるのは、紙上の計算能力は有効なトークンではないということです。
GPU利用率は一般的に50％未満で、ベンチマーク結果は良好だが、実際の業務負荷をかけると遅延が発生する。長文や長距離コンテキストが入力されると、システム全体が完全に停止する。
エージェントの普及により、長コンテキストと高並列処理が日常となった。広告で謳われる性能と、実際に動作させた際の体験は、別次元の話である。
言い換えれば、古いインフラはFLOPSを測っているが、安定して有効なトークンを生み出せない。
新しいバリューチェーンに沿って、企業が本当に計算すべきは三つの帳簿である。
経済的な計算。
それぞれの変換に効率はあるか、それぞれのトークンは計測され、帰属され、管理されているか。GPUの利用率が50％に満たないことは、電力の半分が無駄になっていることと同じだ。どのトークンが何をもたらしたのか説明できないことは、お金が何に使われたのか不明確であることを意味する。
安全な取引を心がけましょう。
多くの業界クライアントにとって、この基盤は自社内に構築しなければなりません——データは外部に出ず、モデルは自社で管理可能で、エージェントはセキュリティ境界内に制限されます。
また、最も見落とされがちな連続性帳簿があります。
工場であれば、電気代が高いことではなく、生産停止が最も恐れられる。
購入したトークンは安さだけを追求するのではなく、確実な生産性が重要です。重要な業務が低優先度のタスクに圧迫されず、長大なドキュメントがシステム全体を遅延させず、モデルが週次で更新されても遅れずに追いつき続けることが求められます。
この三つの帳簿は、繰り返し議論されているモデル層には一切なく、すべて足元の基盤にある。具体的な業界に落とし込むと、痛みはすぐに鋭くなる：
製造業はAIを研究開発、シミュレーション、品質検査、生産計画に導入したいが、図面やプロセスデータは命綱であり、プライベートデプロイメントしかできない。結果として、機器を購入しても、到着から最初のトークンを出力するまでに1〜2週間かかる上、モデルを1回イテレーションするたびに血液交換のように大変だ。
金融分野ではリスク管理、レポート作成、スマートオペレーションを実現したいが、コンプライアンスとデータセキュリティは絶対の红线であり、パブリッククラウドの「APIとしてパッケージ化され、開封即使用可能」という利便性を享受できない。自社でシステムを構築すると、選定、最適化、監視、トラブルシューティングのすべてを自力で担わねばならず、AI出身でないITチームでは到底対応できない。
医療分野では最も顕著であり、レポートの解釈、診療支援、患者追跡はすべて極めて重要だが、カルテデータは黄金よりも敏感であり、施設内に留めなければならない。一方、モデルは週に1回更新されるが、商業製品はしばしば1か月遅れるため、医師も患者も待てない。
三つの業界、三つの顔貌だが、課題は同じ命題を指向している：
企業に求められているのは、モデルを動かせるハードウェアの集まりではなく、計算能力を安定的・安全かつ計測可能に有効なトークンに変換する「生産システム」である。
この「生産システム」にはすでに名前がついています：Token Factory。
「トークン工場」が登場
言い換えれば、すべての企業は、自分自身のToken Factoryを必要とする。
WAIC 2026で、超聚変は実践的な回答を提出しました。
その重要なアクションは、そのバリューチェーンをもう一度説明することではなく、定規を生産ラインに変えたことである。
チェーン上の各変換は、具体的なエンジニアリングプロジェクトに反映されます。
算力インフラ層（WATT → FLOPS）：ハードウェア、液体冷却、スーパーノードが、1ワットの電力からどれだけの算力を取り出すかを決定する；
モデルと計算能力サービス層（FLOPS → TOKENS）：推論加速、並列スケジューリング、モデル供給が、計算能力を安定かつ有効なトークンに変えるかどうかを決定する；
トークンの計量と運用層（トークン → バリュー）：各トークンを計測可能でガバナンス可能にし、エージェントに委ねてビジネス価値に変換します。
三層が落ち、長期間誰も責任を負わなかったブラックボックスが終わるのだ——
企業は過去、チェーンの両端だけに注目し、計算能力を購入して結果を求めていたが、その間の各変換の効率とコストについては、誰も気にしなかった。
Token Factoryが建設しようとしている工場だとすれば、FusionOne AIは超聚変が提供する一式の「工場建設プラン」である。
FusionOne AIは、AI統合ソリューションであり、企業のトークンファクトリーを概念から現実に実現するためのプラットフォームです。
その位置づけは「1+3+N」と要約できます。
- 1つの統一アーキテクチャ：完全なToken Factoryアーキテクチャにより、デスクトップレベル、オフィスレベル、データセンターレベルのエクスペリエンスが一貫しています；
- 3つの主要な価値：ソフトウェアとハードウェアの連携によるトークン効率の解放、AIラボによるT+0の計算能力とモデル供給、7×24時間途絶えず続く自社での実践；
- Nのエコシステムシナリオ：AIコーディング、エージェント開発から、AIオフィス、AI短編動画、行政業務、金融マーケティングとリスク管理、スマート医療まで幅広く展開。
その能力に落とし込むと、約束する六つの課題は、まさにその三つの帳簿に対応している。
コスト帳上では、多様な計算能力が1本の生産ラインとして統合管理され、特定のチップに依存しないようになっています。TokenOpsにより、すべてのトークンが計測可能で、ガバナンス可能かつ最適化可能です。
連続性の帳簿において、Smart推論加速エンジンがスループットを最大限に引き出し、Smart QoSエンジンが配信の順序を確保し、重要なビジネスが低優先度のリクエストに圧倒されることはありません。また、0-Dayモデルが常に最新の状態を維持することで、企業は変化に対応でき、新しいモデルをすぐに本番環境に導入できます。
セキュリティ面で、AgentCareはエージェントに安全なサンドボックスとインテリジェントなメモリーを設定し、エージェントがリアルなプロセスに導入できるようにします。
また、エコシステムの再現性という点でも、超聚変AI LabとFusionXplayは、他者が開拓した道をそのまま持ち込むことができます。
Token Factoryが実装されます
ハードウェアを避けられない
AIを実用化するには、結局のところハードウェアが不可欠である。
これは、超聚変が算力のベテランとして、決して譲らない点である：どれほど華麗なソフトウェアプラットフォームでも、最終的には実際の算力基盤の上にしか動作しない。
「1+3+N」における「1」は、デスクトップ級、オフィス級、データセンター級の3つのToken Factoryに具現化される。
新規トークン生産プラットフォームTokenBox™が、これまでデータセンターに限定されていたこの機能を、初めてオフィスに導入！
重要なのは、プラグを差すだけで使えることです。
データセンター級のAIサーバーは音が大きすぎてオフィスでは耐えられず、機房の導入ハードルも高い。一方、一般のワークステーションは計算能力が弱く、大規模モデルを支えきれない。
TokenBox™の液体冷却システムは、主要な負荷下でノイズを35デシベルまで低減し、図書館級の静寂性を実現。1台で「フルパワーDeepSeek V4」のような1.6Tパラメータのフラッグシップ大規模モデルを動作させられます。
また、TokenFabric™により、シングルマシンからマルチノードへの効率的な接続が実現され、新モデルの0-Day対応や、積み木のように柔軟にハードウェアを拡張できます。
プライベート化を図りながらも、データセンターやAIオペレーションチームを維持できない中小企業やグループの支社にとって、これは「トークンを水や電気のように簡単に使う」という夢を、隅に置ける一台の機械に実現したようなものだ。
Token Factoryが発電所であるとすれば、「スーパーノード」は実際に電気を生み出すメインマシンである。
これは「紙上のハッシュレート≠有効なトークン」というジレンマを解決します。
従来のアーキテクチャでは、複数のアクセラレーターカードがそれぞれ独立して動作し、ノード間の通信は朝のラッシュアワーの渋滞のように詰まり、計算能力が十分に発揮されません。長文入力が来るとすぐに処理が停止します。
スーパーノードのアイデアは、一式のラックに複数のカードを組み合わせ、高速相互接続の一体構造と高密度・液体冷却、そして統一アーキテクチャを用いて、通信ボトルネックによって無駄にされていた計算能力を再び引き出すことです。
簡単に言えば、同じチップの束でも、他の人は5割しか引き出せないのに対し、それはあなたに限界まで引き出させようとしています。
限られた計算リソースで何百人もの並列処理を支える必要がある大企業にとって、これは余計な利点ではなく、生死を分ける鍵である。
データセンターからオフィス、さらにデスクトップまで、超聚変の計算能力は、大規模グループから超個人まであらゆるシナリオをカバーしています。
まず自分自身から手をつける
AIコーディングが主要な戦場に
超聚变の説得力は、それが何を語ったかではなく、自らの内側で何を実現したかにこそある。
自らの言葉で言えば、「自分が使うものを売って、売るものを自分自身で使う」。顧客に提案する製品は、必ず自分自身が十分に深く、広く使い込んだものでなければならない。
この自社で使用してきた経験、方法論、ツール体系を整理・洗練させた結果、超聚変はFusionOne AIを外部に提供しました。
AIコーディングは、チームが下半期に重点的に取り組むべき分野であり、最も説得力のある分野である。
理由は単純です。すべての検証済みの高価値シナリオにおいて、プログラミングが最も速いからです。
珍しいことに、超聚変は物語にとどまらず、自らを「最初の顧客」に変えた。
最も典型的な事例は、開発チームが一行も手動で書いたコードなしに完了したケースである。
3か月で50万行レベルの製品コードを納品する。
さらに興味深いのは、その進化の道筋です。一人の「スーパーインディビジュアル」から、企業レベルのプロセスに準拠し、複数のエージェントが自動スケジューリングされる「スーパープロジェクト」へと進化しています。
AIコーディングは、ここで効率化ツールではなく、企業に根付いた開発インフラとなっています。
自らの血肉にAIを取り入れた企業が、AIの実装について語るなら、その重みは当然異なる。
AIの実装の意義が具体化されました
自分自身で証明するよりも、他人が実際に成果を出した方が説得力がある。
創業慧康は30年間医療情報化に取り組み、7,000の医療機関と2.5億件の住民健康アーカイブを保有しています。
そこで、医療AIは「小而美」なエージェントに分解され、予診、巡回診察、褥瘡リスク評価、専門分野支援など、シーンが次々と増加し、Tokenの需要が指数関数的に急増している。
トークンを部署や現場に届ける方法が新たな課題となった。
そのため、彼らはこのようなツールを整整一年探しました。
TokenBox™が提示した答えは、その工場を診療室に収まるサイズに縮小することだった。その結果、BsoftGPT+TokenBox™が生まれ、これは医療AIのローカライズ向け計算基盤である。
AIの前半戦はモデルを動かすことだが、後半戦は知性を継続的に生み出し、コストを正確に計算し、管理し、重要なビジネスを支えられるようにすることである。
計算能力がもはや希少でなくなった今、真に希少なのは、計算能力、モデル、およびビジネスを効率的な生産ラインとして統合する能力である。
すべての企業——オフィスであれ、データセンターであれ——が自分自身のToken Factoryを所有できるようになったとき、AIはようやく実験台から生産ラインへと移ったと言える。
これが、「AIの実装」という四文字の、最も素直で確実な意味かもしれない。