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AIトークン価格は半減、しかし支出は増加 ― ジェボンズのパラドックスが示す新潮流
人工知能（AI）サービスの価格下落は、AIコンピューティングパワーへの支出を抑制するどころか、むしろ企業やユーザーの利用を促進している。UBSによると、この現象はAI技術への投資を高く維持する可能性のあるフィードバックループを生み出している。
AI利用における「ジェボンズのパラドックス」
UBSの分析によれば、AIの利用コストを示す「LLMトークン支出指数」は、5月時点の100万トークンあたり約2ドルから、8月には約1ドルへとほぼ半減した。しかし、これと同時に需要は加速しており、効率化がコストを低下させ、結果的により多くの消費を促すという「ジェボンズのパラドックス」が浮き彫りになっている。
この傾向は、数百の大規模言語モデルへのアクセスを提供するプラットフォーム「OpenRouter」で特に顕著だ。UBSによると、同プラットフォームにおけるトークン使用量は年初来で10倍に増加。一方で、上位1%のユーザーの平均月間支出は2,500ドルから7,500ドルへと増加している。
投資を加速させる「AIフライホイール」
AI利用の拡大は、より広範な投資サイクルを支えている。企業がAIのワークロードをトークン単位で測定するようになるにつれ、トークン消費量の増加はデータセンターやコンピューティング機器といったインフラへの支出加速を正当化する根拠となり得る。
UBSは、この力学を「AIフライホイール」と表現している。要点は以下の通りだ。
Ad- 安価なAIがより多くの利用を可能にする
- 利用の増加がコンピューティング能力への需要を支える
- 力強い需要がさらなる投資を促進する
ハードウェアとAIモデルの効率化もこの勢いを後押ししている。UBSが引用したエコノミスト誌の調査では、特定の性能ベンチマークを達成するためのトークンコストは、前年比で約97%も低下したという。
投資家への示唆
投資家にとって、トークンの価格と消費量はAI経済全体の活動を測る重要な指標となっている。トークン価格の下落は、AI関連支出の弱さを示すシグナルではない。むしろ、AIの導入が急速に拡大し、総トークン消費量と支出を押し上げるほど広範に進んでいる証拠と解釈できる。
AI利用のコストが低下する一方で、それを支えるインフラ（メモリなど）のコストは上昇しており、両者の乖離は注目に値する。トークン価格の下落は、AIエコシステム全体の健全な成長と需要拡大を示唆している可能性が高い。