執筆：鲍奕龍
出典：ウォールストリート・ジェイパン
企業のAI支出の妥当性が厳しく問われており、トークン消費量は継続的に増加しているが、定量的なビジネス価値は見られない。
5月22日、時価総額2000億ドル以上のUberのCOO、アンドリュー・マクドナルドは、ポッドキャストで「トークンの消費増加と製品の実質的改善の間には、まだ線が存在しない」と公に述べました。
マクドナルドは、企業が継続的に増加するAI支出を正当化することがますます難しくなっていると指摘した。彼は、エンジニアリングチーム内の無駄を表すために「tokenmaxxing」（トークン極大化）という造語を生み出した。
5月中旬までに、マイクロソフトはToken請求が「持続不可能」であることを理由に、内部のClaude Codeライセンスの削減を開始した。
二つの出来事が重なり、市場はこれまで無視されてきた変数に直面せざるを得なくなった。トークン経済学、すなわち企業規模におけるトークン消費の単位経済性は、边缘的な課題から、AI投資論の中心的な柱へと昇格した。
5つのデータで、新しい図景を描き出す
4月以降、複数のデータが次々と発表され、警戒を促す姿を描き出している。
今年4月、Uberの最高技術責任者は、同社が4ヶ月で一年分のClaude Code予算を使い果たしたと公表した。
5000人のエンジニアのうち、月間使用率は84％～95％の範囲にあり、1人あたりの月間コストは150ドルから2000ドルまで幅があります。このCTO自身は、2時間の内部デモで1200ドル分のトークンを消費したと報告されています。
マクドナルドはこの数字を知ったとき、「まったく言葉を失った」と述べた。
Microsoftに関して、The VergeのTom WarrenによるNotepadニュースレターによると、Claude CodeはMicrosoft内部のエンジニア間で急速に人気を博したが、トークンベースの課金モデルによりスケールでの支出が持続不可能となり、Microsoftは直ちに関連ライセンスの削減を着手した。
GitHubは、6月1日より、すべてのCopilotプランを固定サブスクリプション制から使用量課金制に移行すると発表しました。
公式ディスカッションスレッドは約900の反対票を獲得し、その理由は、ユーザーが計算したところ、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ドルが消費されるため、月額10ドルのプランが1回の使用で即座に使い切られることになったからである。
開発者生産性プラットフォームEntelligence.AIは、2,444社の企業データを集計した結果、
- AIトークンの費用として1ドルを投入しても、実際にユーザーに届く価値は18セントに過ぎない。
- 44セントはAI自身が引き起こしたバグの修正に、27セントは再作業に、11セントは審査の摩擦に消費されました。
ブルームバーグ Silicon Data LLM Token Expenditure Indexによると、トークン価格は今年2月末以来約65%上昇しました。米国のAIソフトウェア価格は過去1年で累計20%から37%上昇しました。
多空争い：同じ事実、二つの解釈
同じデータでも、異なる分析フレームワークではまったく異なる結論に導かれる。
ブルービューでは、現在の混乱は成功した移行に伴う一時的な苦痛に過ぎないと考えられています。
ゴールドマン・サックスのジム・シュナイダーは5月初頭の分析で、2030年までにエージェント型AIによってトークン消費量が24倍に増加し、月間約120垓トークンに達すると予測。大規模クラウドサービスプロバイダーおよびモデルプロバイダーの粗利益率は今後3〜12ヶ月以内に黒字転換すると述べた。
ゴールドマン・サックスのリッチ・プリヴォロツキーは、2026年第1四半期が「トークン最大化」をKPIとするピークであり、業界が消費量の追求からより健全な指標である「単位有効アクションコスト」への移行を進めていると見ている。
モルガン・スタンレーの経済研究では、2026年初頭にPyPI上でPythonの新規および更新パッケージが急増したことが発見され、この傾向は2022年のChatGPTのリリース時には見られなかったことから、実際の生産性の向上が進行していることを示唆している。
また、Mag 7の現在の株価収益率は約20倍で、2000年のテクノロジー株バブル期の52倍、1989年の日本の67倍、そして「ナイスファイブティ」時代の34倍を大きく下回っています。歴史的なバブルの指標から見ると、現在はバブルとは言えません。
空頭观点は、ゴールドマン・サックスの半導体アナリスト、ジム・コベルロが4月のレポートで最も体系的に説明した。
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ているという現象は歴史上前例がなく、持続不可能であると指摘した。チップ企業は本来、顧客が利益を得る際に恩恵を受けるべきだが、今回のサイクルでは、それらの繁栄がサプライチェーン全体の上流部の消費を伴っている。
ChatGPTのリリース以来、NVIDIAの純利益は約20倍に増加した。大規模クラウドプロバイダーは営業キャッシュフローを尽くし、今や債務を増やしている。2025年のデータセンター関連債務の発行額は約1820億ドルとなり、2024年比で倍増する。
MIT Nandaの研究によると、生成的AIに投資した企業の95％がリターンゼロでした。このような乖離は一時的に維持されるかもしれませんが、永遠に続くことはできません。
循環融資構造の潜在的な懸念
この議論は、超大規模クラウドプロバイダーとAIラボの間の財務的循環という、さらに複雑な側面にも及んでいます。
The Informationが収集した企業の開示文書によると、OpenAIと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2兆ドルにのぼる今後のクラウドサービス約束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実行注文のうち、2800億ドルがOpenAIと連携している；
- 甲骨文の5530億ドルのパイプライン業務のうち、54％（約3000億ドル）がOpenAIによって約束されている；
- グーグルの4676億ドルのうち、Anthropicは43%（約2000億ドル）を占める；
- アマゾンの対応するリスク暴露は、4640億ドルの未処理注文の51％に達している。
この資金調達構造は内生的な循環性を有している。マイクロソフトによるOpenAIへの130億ドルの投資は主にAzureクレジットの形で実現され、OpenAIはそれをAzureの計算リソース購入に使用し、マイクロソフトはその分をクラウド収益として計上する。
同じ大規模クラウドサービスプロバイダーが、AIラボのエクイティ投資家であり、計算リソースの請求書を支払うサービスプロバイダーでもある。
この構造は利益データにも反映されています。Alphabetは、過去最高の626億ドルの第1四半期利益を発表しました。そのうち約287億ドル、つまり半分近くがAnthropicの保有株の評価益によるものです。
アマゾンの第1四半期の利益303億ドルのうち、168億ドルはAnthropicの税引前未実現利益であり、同期のデータセンターへの資本支出が442億ドルに達したため、フリーキャッシュフローは95%急落して12億ドルとなった。
このシステムの持続可能性は、AIラボがクラウドコンピューティングの約束を果たすために外部資金を継続的に調達できるかどうかに依存しており、その資金調達は企業顧客が上昇し続けるトークンの請求書を継続的に支払う意欲に左右される。
報道によると、Anthropicは現在、1ドルの収入に対して3ドルのコストがかかっている。資金調達のペースが鈍化すれば、クラウド収益の予測の信頼性は低下し、大規模クラウドプロバイダーの評価倍率にも再評価の圧力がかかるだろう。
このチェーンは双方向に伝導し、双方向に断絶する。
これは1999年ではありませんが、問題は実際に存在します
現在の状況は、典型的なバブルの設定とはなっていません。
評価倍数の観点から見ると、テクノロジー大手7社は現在、約20倍の先物PERとなっており、2000年のテクノロジーバブル期の52倍、1989年の日本市場の67倍、または「ビューティフル50」時代の34倍と比べてはるかに低い水準です。
AI技術自体は現実のものです。重度ユーザー層にとって、生産性の向上データは検証可能です。OpenAIの年間収益は約200億ドル、Anthropicは約43億ドルであり、両研究所が消えることはありません。
今や、トークンのコスト（計算リソースの消費）がAIの成功を左右する鍵となっており、半年前まではこの話題すらほとんど語られていなかった。
当時、人々は「技術が使えるかどうか」だけを気にしていました。今では答えが明確です：特定の業務や特定の層にとって、技術は確かに有効です。
しかし新たな問題が生じた：下流企業がAIによって節約した資金を、資本市場がAIラボやクラウド大手に与えた評価の窓口を超える速度で上流に伝達できるのか？
AIを前向きに見ている人々は、技術が引き続き成熟すれば、企業のROI（投資収益率）は1〜1.5年以内に黒字転換すると考えている。
悲観的な見方では、より多くの経営陣がマクドナルドのようにAIの投資対効果が低すぎると公に不満を述べ、予算を削減し始めるだろうと考えられている。
这两种可能性のどちらか、あるいは両方が進行している可能性があり、勝敗は未定です。確実に言えるのは、かつての「トークン消費量が増加すればAIの転換が成功したと見なせる」という嘘が崩れたということです。
メタトークンの消費量が大きいことと商業的価値があることは等しくない、この二つのバブルはいずれ弾ける。AIの請求書はすでに来ているが、最終的に誰がこの代金を支払うのかはまだ不明である。