株式投資は金麒麟アナリストのリサーチレポートを参考に。権威があり、専門的で、タイムリーかつ包括的。潜在的なテーマチャンスを見つけるお手伝いをします！出典：北京商報AI競争の価格戦略が一新された。3月18日、阿里雲と百度インテリジェントクラウドが同時に価格改定を発表し、AI計算能力関連製品の最大値上げ幅は30％を超えた。これはグローバルな視野で見れば孤立した出来事ではなく、アマゾンAWS、グーグル、テンセントクラウドも今年に入り価格を引き上げている。「ロブスター熱」が多業種を席巻し、AI製品の有料化の可能性がBtoB企業や機関から一般消費者のCtoCへと広がっている。AIの商用化において最も難しいとされる課金の壁が崩れ、計算能力の需給バランスも崩れ始めている。補助金でユーザーを獲得していた「無料ランチ」時代は、目に見える速度で終わりを迎えつつある。値上げの直接的な推進要因はそれほど複雑ではない。大手企業の声明は非常に一致している：世界的にAI需要が爆発し、コアハードウェアやインフラのコストが著しく上昇している。しかし、コストはあくまで表層に過ぎない。クラウドサービスは常に大規模投資、長期投資の産業構造であり、短期的に利益を出すのは難しい。アマゾン、阿里、テンセントも長年赤字を出し続け、数百億から千億規模のインフラ投資を行ってきたが、しばしばより激しい価格優遇策を打ち出している。より深い変化の原動力は、「Token呼び出し量」という技術用語の背後に隠されている。AIが複雑なタスクを実行し始め、単一の質問応答からツールを自主的に呼び出すインテリジェントエージェントへと進化するにつれ、Tokenの消費量は線形から指数関数的に爆発的に増加している。IDCは2030年までに、世界の年間Token消費量が2025年の0.0005ペタから15.2万ペタに急増し、3億倍以上の成長を見込んでいる。「ロブスター熱」はToken需要の核融合の一端に過ぎない。AIの技術革新は不確実性に満ちており、収益化能力もまた不確実だ。かつてはビジネスの展望がそれほど大きく、早く実現しないと考えられていたが、今やその不確実性は、私たちの想像を超えたビジネスの可能性の大きさにある。しかし、従来のITリソースと異なり、AI計算能力の供給速度は需要の指数関数的な増加に追いつかず、その限界コストもGPUの規模拡大に伴って単純に薄まるわけではない。グラフィックカードの供給不足、ストレージチップの不足、先進的な製造工程の生産能力制限などにより、AI供給側のコスト圧力は継続的に高まっている。コスト曲線と需要曲線が交わらなくなると、値上げは供給と需要を調整するバルブとなる。計算能力の請求書が届き始め、まず「ロブスター」ユーザーのもとを叩き、次にインフラサービス大手のもとへと届く。大手企業は「モデル販売」と「計算能力販売」のバランスを模索し、単位Tokenコストを引き上げ、希少資源を高付加価値の顧客に振り向けている。この「価格で量を補う」きめ細やかな運営は、業界が規模拡大から価値重視の価格設定へと移行している証だ。より苦しいのは、APIやToken呼び出しに依存する中小のAI企業やスタートアップだ。コストの急騰に直面し、実際の価値が乏しい「パッケージ化」されたアプリは早期に淘汰されていくだろう。生産能力、需要、価格。熱狂的な市場には常に変動のドラマがある。かつて大手は価格戦争の刃を振るい市場を奪い合ったが、今や計算能力の爆発的な増加が需給関係を再構築し、値上げは一見刺激的に見えるが、これは多くの業界が成熟に向かう痛みの一部だ。計算能力はAI時代の「水道光熱」とも呼ばれ、需要側の公共財であり、供給側の希少資源でもある。誰もが使えるが、良い使い方をするには単価は高くなくても、長期的かつ規模の大きな需要には綿密な計算が必要だ。良い鋼は刃に使うべきであり、Tokenも同じだ。北京商報評論員 張緒旺
トークンの価格上昇により、AIの需給関係が変化した
株式投資は金麒麟アナリストのリサーチレポートを参考に。権威があり、専門的で、タイムリーかつ包括的。潜在的なテーマチャンスを見つけるお手伝いをします！
出典：北京商報
AI競争の価格戦略が一新された。3月18日、阿里雲と百度インテリジェントクラウドが同時に価格改定を発表し、AI計算能力関連製品の最大値上げ幅は30％を超えた。これはグローバルな視野で見れば孤立した出来事ではなく、アマゾンAWS、グーグル、テンセントクラウドも今年に入り価格を引き上げている。
「ロブスター熱」が多業種を席巻し、AI製品の有料化の可能性がBtoB企業や機関から一般消費者のCtoCへと広がっている。AIの商用化において最も難しいとされる課金の壁が崩れ、計算能力の需給バランスも崩れ始めている。補助金でユーザーを獲得していた「無料ランチ」時代は、目に見える速度で終わりを迎えつつある。
値上げの直接的な推進要因はそれほど複雑ではない。大手企業の声明は非常に一致している：世界的にAI需要が爆発し、コアハードウェアやインフラのコストが著しく上昇している。
しかし、コストはあくまで表層に過ぎない。クラウドサービスは常に大規模投資、長期投資の産業構造であり、短期的に利益を出すのは難しい。アマゾン、阿里、テンセントも長年赤字を出し続け、数百億から千億規模のインフラ投資を行ってきたが、しばしばより激しい価格優遇策を打ち出している。
より深い変化の原動力は、「Token呼び出し量」という技術用語の背後に隠されている。AIが複雑なタスクを実行し始め、単一の質問応答からツールを自主的に呼び出すインテリジェントエージェントへと進化するにつれ、Tokenの消費量は線形から指数関数的に爆発的に増加している。IDCは2030年までに、世界の年間Token消費量が2025年の0.0005ペタから15.2万ペタに急増し、3億倍以上の成長を見込んでいる。
「ロブスター熱」はToken需要の核融合の一端に過ぎない。AIの技術革新は不確実性に満ちており、収益化能力もまた不確実だ。かつてはビジネスの展望がそれほど大きく、早く実現しないと考えられていたが、今やその不確実性は、私たちの想像を超えたビジネスの可能性の大きさにある。
しかし、従来のITリソースと異なり、AI計算能力の供給速度は需要の指数関数的な増加に追いつかず、その限界コストもGPUの規模拡大に伴って単純に薄まるわけではない。グラフィックカードの供給不足、ストレージチップの不足、先進的な製造工程の生産能力制限などにより、AI供給側のコスト圧力は継続的に高まっている。
コスト曲線と需要曲線が交わらなくなると、値上げは供給と需要を調整するバルブとなる。
計算能力の請求書が届き始め、まず「ロブスター」ユーザーのもとを叩き、次にインフラサービス大手のもとへと届く。大手企業は「モデル販売」と「計算能力販売」のバランスを模索し、単位Tokenコストを引き上げ、希少資源を高付加価値の顧客に振り向けている。この「価格で量を補う」きめ細やかな運営は、業界が規模拡大から価値重視の価格設定へと移行している証だ。
より苦しいのは、APIやToken呼び出しに依存する中小のAI企業やスタートアップだ。コストの急騰に直面し、実際の価値が乏しい「パッケージ化」されたアプリは早期に淘汰されていくだろう。
生産能力、需要、価格。熱狂的な市場には常に変動のドラマがある。かつて大手は価格戦争の刃を振るい市場を奪い合ったが、今や計算能力の爆発的な増加が需給関係を再構築し、値上げは一見刺激的に見えるが、これは多くの業界が成熟に向かう痛みの一部だ。
計算能力はAI時代の「水道光熱」とも呼ばれ、需要側の公共財であり、供給側の希少資源でもある。誰もが使えるが、良い使い方をするには単価は高くなくても、長期的かつ規模の大きな需要には綿密な計算が必要だ。
良い鋼は刃に使うべきであり、Tokenも同じだ。
北京商報評論員 張緒旺