2026年3月16日、英伟达GTC大会において、黄仁勋の一言でデータセンターの定義が一新された。彼は「InferenceX」と書かれたチャンピオンベルトを手に持ち、データセンターはもはや単なる計算能力のプラットフォームではなく、「トークン工場」へと変貌したと示した。入力データと電力を受け取り、出力されるのはAI時代の最も核心的な価値創造物、まさに新時代の「工業石油」と呼べるものだ。トークンはAI大規模モデルがテキストを処理する基本的な計量単位であり、AI生成コンテンツやデータ処理などの行為は計算能力を消費し、トークンで計測される。トークンの生産効率とコストは、企業のAI時代における競争力を直接左右する。この計算能力を推進力とし、資本の支援を受けた変革は、データセンターやクラウドサービス事業者、AI企業の生存方式を変えるだけでなく、中国企業にとっても国産代替の絶好の機会となっている。**トークンの価値再構築**黄仁勋が提唱する「トークン工場」は新しい概念ではないが、2026年のGTC大会でこの位置付けに本当の産業的意義が生まれた。彼は2024年のGTC大会で、「第一次産業革命では、水が原材料であり、電気が製品だった。今や、これら（サーバールームに入る原材料）はデータと電力であり、出てくるのはトークンだ」と語った。これらのトークンは無形だが非常に価値が高く、世界中に配布される。2年後、その予測は現実となり、推進の中心はAI産業の「モデル訓練」から「推論応用」への全面的なシフトだった。中国都市発展研究院投資部の袁帥は、AIトークンのサービスと計算能力産業チェーンの爆発的拡大は、AIインテリジェントエージェントの普及、トークン需要の急増、計算コストの低下が相まって生じた結果だと指摘する。市場の期待は概念的な炒作から実需への落ち着きに変わりつつあり、今後の商業化の課題はコスト管理と規制適合に集中している。長期的には、AI産業の価値配分の論理を再構築することになる。袁はさらに分析し、核心的な推進力はAIインテリジェントエージェントの爆発的な応用にあり、「小龍蝦」などのインテリジェントエージェントが人手を代替し自動化タスクを完了させることで、無限のトークン消費需要を生み出していると述べる。英伟达の新世代チップアーキテクチャは推論コストを大幅に低減し、「トークン需要の急増－計算コストの低下－より多くの応用実現」という正の循環を形成している。トークン経済は未来の職場の新しい形態を形成しつつある。シリコンバレーの最新の採用基準は「あなたのオファーにはどれだけのトークンが含まれているか？」だ。黄仁勋は、将来的には、各エンジニアに年間のトークン予算が必要となり、基本年収は数十万ドルになる可能性が高いと予測している。英伟达はこれを基に、約半分の金額をトークン枠として提供し、彼らの効率を10倍に引き上げることを目指す。トークン生産の主導権を握るため、英伟达は包括的なソリューションを展開している。新世代AIプラットフォームVera Rubinの発表により、トークンコストを90％削減しようとしている。この産業変革はすぐに産業チェーン全体に波及し、阿里雲の動きが最も直接的だ。3月18日、阿里雲は平頭哥の真武810Eなどの計算能力カードの価格を5％～34％引き上げたと発表した。背景には、AIエージェントの爆発的な普及に伴うトークン呼び出し量の増加と、計算能力の需給逼迫がある。最終的に価格調整に至った。関係者によると、阿里雲は不足しているAI計算能力をトークン関連事業に重点的に投入し、Alibaba Token Hub事業群を設立して、全チェーンのリソースを統合し、先行を狙っている。英伟达の計算能力展開と阿里雲のリソースシフトの動きは、すでに明確なシグナルを示している。トークンは計算能力、モデル、商業価値をつなぐ重要な鍵であり、それを掌握できる者がAI時代に確固たる地位を築くことになる。**資本の熱狂と国産の突破**トークン経済の台頭は、資本市場に大きな波紋を呼んでいる。2026年3月、香港株の「トークン第一株」迅策科技は終盤に37％急騰した。ニュースによると、北京時間3月17日午前2時、黄仁勋は注目のGTC2026テーマ演説を行い、AI計算能力の波の最強のシグナルを放った——未来のすべてのデータセンターは、トークンを生産する「工場」になる。この表現は、「トークン」関連産業チェーンへの市場の関心を一気に高め、迅策科技は香港株市場の「トークン第一株」として資金の注目を集める稀少銘柄となった。資料によると、迅策科技は2016年に設立され、リアルタイムデータインフラと分析プラットフォームに特化。2025年12月30日に香港株に上場し、「中国版Palantir」と称されている。3月6日、迅策は2025年度の収益予告を発表し、2025年12月31日時点で年間収益は12.83億元、前年比102.95％増、非経常項目を除く純利益は5500万元の赤字に縮小したと示した。期間別では、2025年前半に1.98億元、後半に10.85億元の収益を上げ、前年同期の6.3億元と比べて448％増となった。同社は、業績増加の核心はAI大規模モデルの実用化によるデータ需要の加速にあると指摘している。大規模モデルの能力が商品化されるにつれ、市場競争の焦点はモデルの開発から実用化へと移り、リアルタイムデータインフラはAI実用化の核心基盤として、堅実な需要の爆発を迎えている。注目すべきは、阿里雲の値上げ情報の後、阿里雲の香港株も一時2.4％上昇したことだ。袁は、香港株のAI企業の株価変動と阿里雲の値上げ後の上昇は、市場の期待が「大規模モデル競争」から「トークン経済の実現」へと深く変化していることを反映していると指摘する。彼は、以前は大規模モデルの技術パラメータに注目していたが、今やトークン呼び出し量や計算能力の利用率などの経営指標に焦点が移っていると述べる。阿里雲のトークン呼び出し量の急増と値上げは、計算資源の希少性と商業化の潜在性を市場が認めている証拠だ。今後、産業チェーンの投資の焦点は、インテリジェントエージェントの開発、計算能力のレンタル、トークン運用に集中し、高頻度の必須インテリジェントエージェントサービスや遊休計算資源の統合を提供できる企業がより資本の注目を集めるだろう。「最近の市場の最大の変化は、技術の話題から商業的な実現へとシフトしていることだ」と中国科技新聞学会の高恒は述べる。阿里雲のような企業の値上げ後も株価が堅調なのは、資本市場が単なる低価格競争を超え、質の高い計算能力と安定したサービス、低遅延の提供に価値を見出している証拠だ。彼はさらに、過去はクラウド企業の価格競争により利益が薄くなることを懸念していたが、今やAIはクラウド企業に「資源の価格設定権」を取り戻させると信じられていると指摘する。今後の投資の焦点は、GPUやサーバー全体だけでなく、高利用率のデータセンター、液冷冷却、電力インフラ、推論クラウド、モデルゲートウェイ、トークン課金・スケジューリングプラットフォーム、そしてトークン消費を現金化できるAIアプリケーション層に集中していく。実際、国外企業と比べて中国のAI大規模モデルのコストパフォーマンスは非常に優れている。OpenRouterのデータによると、2026年2月以降、中国のAI大規模モデルのトークン単価は海外の競合の1/6から1/10であり、呼び出し回数も米国の同業者を何度も上回っている。この優位性は、中国が計算能力の調整やデータ処理の分野で長年蓄積してきた技術力、国内大規模モデル産業の市場競争、ハードウェアの国産代替コストの優位性、商業化の価格戦略など、多くの要素によるものだ。今後、「東数西算」プロジェクトの推進により、中国のグリーン電力供給や計算クラスターの構築において優位性はさらに高まり、国産企業はトークン基盤インフラの全面的な代替を実現できる見込みだ。**実用化の壁**熱狂の中、トークン経済の実現にはいくつかの課題も浮上している。その一つが電力供給だ。「AIの行き着く先は計算能力、計算能力の行き着く先は電力」という、テック界で広く伝えられる断言が次第に具体化している。GPT-4の一回の訓練には2.4億キロワット時の電力が必要とされる。人気のインテリジェントエージェントOpenClawは、複雑なタスクを完了させるために必要な計算能力は、従来の対話AIの数十倍、あるいは百倍以上だ。深圳の6000PFLOPS超の知能計算センターでは、電力費が運営コストの70％以上を占めている。計算能力の需要が急速に拡大する中、電力はトークンの大規模生産の「硬い門戸」となっている。しかし、液冷冷却などの省エネ技術の導入、グリーン電力の推進、計算ハードウェアの省エネ化の進展により、この圧力は徐々に緩和されつつある。AIの発展とともに、計算能力の需要と電力消費は指数関数的に増加している。国際エネルギー機関のデータによると、2030年までに世界のデータセンターは年間945テラワット時（TWh）の電力を消費すると予測されており、中国と米国がこの増加を牽引し、世界のデータセンター電力消費増の約80％を占める見込みだ。現在の電力網の整備には通常5年から10年を要する。高恒は、トークン産業チェーンの最大の問題は、「盛り上がっているが、閉じたループが少ない」ことだと指摘する。多くの企業は資本支出と短期的な注文に依存して収益を伸ばしているが、安定的で再購入可能、価格引き上げ可能なビジネスモデルは未だ形成されていない。彼は、より現実的には、多くのAIアプリは呼び出し量が多いように見えるが、顧客は長期的に支払うことを望まない場合も多いと述べる。多くのシナリオは「使える」段階にとどまり、「手放せない」段階には至っていないからだ。したがって、持続可能な発展の核心は、トークンの消費と顧客価値を真に結びつけることにある。単なる一時的な計算能力の販売ではなく、効率向上と収益創出を継続的に実現できる能力を証明できる企業だけが生き残る。北京社科院の王鹏は、トークン産業の急速な発展は、新たな規制課題ももたらしていると指摘する。まず、アルゴリズムのブラックボックス化と追跡の難しさだ。トークン計測による高頻度AIコンテンツ生成は、コンテンツ規制の難易度を大きく高めている。有害情報のリアルタイム遮断やコンテンツの追跡可能性の確保が、規制の最優先課題となっている。次に、データの権利確定と分配の問題だ。訓練データの著作権料と、トークン生成後の収益の分配メカニズムは未だ明確でなく、著作権紛争を引き起こす可能性がある。最後に、計算能力の安全保障だ。計算能力はAI時代の戦略的資源であり、その越境調達の適法性やサプライチェーンの安全性には、より厳格な政策と規範が求められる。困難は多いが、産業界はすでに合意している。トークン経済の台頭は、AI産業の必然的な発展だ。課題解決の鍵は、技術革新、エコシステムの協調、政策の導きの三位一体にある。高恒は、AIは単なる技術産業から新しいインフラ産業へと変貌すると予測する。少数のインターネット企業を支援するだけでなく、電気、クラウド、決済のように、製造、金融、行政、医療、教育などあらゆる分野に浸透し、企業のコスト構造やソフトウェアの課金方式、さらにはデジタル経済全体の価格設定を再構築する。真のビッグチャンスは、モデルの発表会ではなく、新しいインフラの課金権を誰が最初に獲得できるかにある。未来展望として、袁は、産業チェーンは計算資源の標準化、トークン取引の市場化、インテリジェントエージェントのエコシステム化の大きな変革を迎えると述べる。トークンは、AIサービス、データ取引、計算能力レンタルの全シナリオを貫く共通の計量単位となる可能性が高い。これにより、AI産業は技術主導からシナリオ主導へとシフトし、垂直分野のインテリジェントエージェント応用が加速し、デジタル経済の浸透と融合が進む。また、規制当局はトークン取引と計算能力サービスのルールを整備し、データの安全性評価や反独占の仕組みを構築して、産業の健全な発展を促す方針だ。
AI時代、Tokenが王
2026年3月16日、英伟达GTC大会において、黄仁勋の一言でデータセンターの定義が一新された。
彼は「InferenceX」と書かれたチャンピオンベルトを手に持ち、データセンターはもはや単なる計算能力のプラットフォームではなく、「トークン工場」へと変貌したと示した。入力データと電力を受け取り、出力されるのはAI時代の最も核心的な価値創造物、まさに新時代の「工業石油」と呼べるものだ。
トークンはAI大規模モデルがテキストを処理する基本的な計量単位であり、AI生成コンテンツやデータ処理などの行為は計算能力を消費し、トークンで計測される。トークンの生産効率とコストは、企業のAI時代における競争力を直接左右する。
この計算能力を推進力とし、資本の支援を受けた変革は、データセンターやクラウドサービス事業者、AI企業の生存方式を変えるだけでなく、中国企業にとっても国産代替の絶好の機会となっている。
トークンの価値再構築
黄仁勋が提唱する「トークン工場」は新しい概念ではないが、2026年のGTC大会でこの位置付けに本当の産業的意義が生まれた。
彼は2024年のGTC大会で、「第一次産業革命では、水が原材料であり、電気が製品だった。今や、これら（サーバールームに入る原材料）はデータと電力であり、出てくるのはトークンだ」と語った。これらのトークンは無形だが非常に価値が高く、世界中に配布される。
2年後、その予測は現実となり、推進の中心はAI産業の「モデル訓練」から「推論応用」への全面的なシフトだった。
中国都市発展研究院投資部の袁帥は、AIトークンのサービスと計算能力産業チェーンの爆発的拡大は、AIインテリジェントエージェントの普及、トークン需要の急増、計算コストの低下が相まって生じた結果だと指摘する。市場の期待は概念的な炒作から実需への落ち着きに変わりつつあり、今後の商業化の課題はコスト管理と規制適合に集中している。長期的には、AI産業の価値配分の論理を再構築することになる。
袁はさらに分析し、核心的な推進力はAIインテリジェントエージェントの爆発的な応用にあり、「小龍蝦」などのインテリジェントエージェントが人手を代替し自動化タスクを完了させることで、無限のトークン消費需要を生み出していると述べる。英伟达の新世代チップアーキテクチャは推論コストを大幅に低減し、「トークン需要の急増－計算コストの低下－より多くの応用実現」という正の循環を形成している。
トークン経済は未来の職場の新しい形態を形成しつつある。
シリコンバレーの最新の採用基準は「あなたのオファーにはどれだけのトークンが含まれているか？」だ。黄仁勋は、将来的には、各エンジニアに年間のトークン予算が必要となり、基本年収は数十万ドルになる可能性が高いと予測している。英伟达はこれを基に、約半分の金額をトークン枠として提供し、彼らの効率を10倍に引き上げることを目指す。
トークン生産の主導権を握るため、英伟达は包括的なソリューションを展開している。
新世代AIプラットフォームVera Rubinの発表により、トークンコストを90％削減しようとしている。
この産業変革はすぐに産業チェーン全体に波及し、阿里雲の動きが最も直接的だ。
3月18日、阿里雲は平頭哥の真武810Eなどの計算能力カードの価格を5％～34％引き上げたと発表した。背景には、AIエージェントの爆発的な普及に伴うトークン呼び出し量の増加と、計算能力の需給逼迫がある。最終的に価格調整に至った。
関係者によると、阿里雲は不足しているAI計算能力をトークン関連事業に重点的に投入し、Alibaba Token Hub事業群を設立して、全チェーンのリソースを統合し、先行を狙っている。
英伟达の計算能力展開と阿里雲のリソースシフトの動きは、すでに明確なシグナルを示している。トークンは計算能力、モデル、商業価値をつなぐ重要な鍵であり、それを掌握できる者がAI時代に確固たる地位を築くことになる。
資本の熱狂と国産の突破
トークン経済の台頭は、資本市場に大きな波紋を呼んでいる。
2026年3月、香港株の「トークン第一株」迅策科技は終盤に37％急騰した。
ニュースによると、北京時間3月17日午前2時、黄仁勋は注目のGTC2026テーマ演説を行い、AI計算能力の波の最強のシグナルを放った——未来のすべてのデータセンターは、トークンを生産する「工場」になる。
この表現は、「トークン」関連産業チェーンへの市場の関心を一気に高め、迅策科技は香港株市場の「トークン第一株」として資金の注目を集める稀少銘柄となった。
資料によると、迅策科技は2016年に設立され、リアルタイムデータインフラと分析プラットフォームに特化。2025年12月30日に香港株に上場し、「中国版Palantir」と称されている。
3月6日、迅策は2025年度の収益予告を発表し、2025年12月31日時点で年間収益は12.83億元、前年比102.95％増、非経常項目を除く純利益は5500万元の赤字に縮小したと示した。期間別では、2025年前半に1.98億元、後半に10.85億元の収益を上げ、前年同期の6.3億元と比べて448％増となった。
同社は、業績増加の核心はAI大規模モデルの実用化によるデータ需要の加速にあると指摘している。大規模モデルの能力が商品化されるにつれ、市場競争の焦点はモデルの開発から実用化へと移り、リアルタイムデータインフラはAI実用化の核心基盤として、堅実な需要の爆発を迎えている。
注目すべきは、阿里雲の値上げ情報の後、阿里雲の香港株も一時2.4％上昇したことだ。
袁は、香港株のAI企業の株価変動と阿里雲の値上げ後の上昇は、市場の期待が「大規模モデル競争」から「トークン経済の実現」へと深く変化していることを反映していると指摘する。
彼は、以前は大規模モデルの技術パラメータに注目していたが、今やトークン呼び出し量や計算能力の利用率などの経営指標に焦点が移っていると述べる。阿里雲のトークン呼び出し量の急増と値上げは、計算資源の希少性と商業化の潜在性を市場が認めている証拠だ。
今後、産業チェーンの投資の焦点は、インテリジェントエージェントの開発、計算能力のレンタル、トークン運用に集中し、高頻度の必須インテリジェントエージェントサービスや遊休計算資源の統合を提供できる企業がより資本の注目を集めるだろう。
「最近の市場の最大の変化は、技術の話題から商業的な実現へとシフトしていることだ」と中国科技新聞学会の高恒は述べる。阿里雲のような企業の値上げ後も株価が堅調なのは、資本市場が単なる低価格競争を超え、質の高い計算能力と安定したサービス、低遅延の提供に価値を見出している証拠だ。
彼はさらに、過去はクラウド企業の価格競争により利益が薄くなることを懸念していたが、今やAIはクラウド企業に「資源の価格設定権」を取り戻させると信じられていると指摘する。今後の投資の焦点は、GPUやサーバー全体だけでなく、高利用率のデータセンター、液冷冷却、電力インフラ、推論クラウド、モデルゲートウェイ、トークン課金・スケジューリングプラットフォーム、そしてトークン消費を現金化できるAIアプリケーション層に集中していく。
実際、国外企業と比べて中国のAI大規模モデルのコストパフォーマンスは非常に優れている。OpenRouterのデータによると、2026年2月以降、中国のAI大規模モデルのトークン単価は海外の競合の1/6から1/10であり、呼び出し回数も米国の同業者を何度も上回っている。
この優位性は、中国が計算能力の調整やデータ処理の分野で長年蓄積してきた技術力、国内大規模モデル産業の市場競争、ハードウェアの国産代替コストの優位性、商業化の価格戦略など、多くの要素によるものだ。
今後、「東数西算」プロジェクトの推進により、中国のグリーン電力供給や計算クラスターの構築において優位性はさらに高まり、国産企業はトークン基盤インフラの全面的な代替を実現できる見込みだ。
実用化の壁
熱狂の中、トークン経済の実現にはいくつかの課題も浮上している。その一つが電力供給だ。
「AIの行き着く先は計算能力、計算能力の行き着く先は電力」という、テック界で広く伝えられる断言が次第に具体化している。
GPT-4の一回の訓練には2.4億キロワット時の電力が必要とされる。人気のインテリジェントエージェントOpenClawは、複雑なタスクを完了させるために必要な計算能力は、従来の対話AIの数十倍、あるいは百倍以上だ。深圳の6000PFLOPS超の知能計算センターでは、電力費が運営コストの70％以上を占めている。
計算能力の需要が急速に拡大する中、電力はトークンの大規模生産の「硬い門戸」となっている。しかし、液冷冷却などの省エネ技術の導入、グリーン電力の推進、計算ハードウェアの省エネ化の進展により、この圧力は徐々に緩和されつつある。
AIの発展とともに、計算能力の需要と電力消費は指数関数的に増加している。
国際エネルギー機関のデータによると、2030年までに世界のデータセンターは年間945テラワット時（TWh）の電力を消費すると予測されており、中国と米国がこの増加を牽引し、世界のデータセンター電力消費増の約80％を占める見込みだ。現在の電力網の整備には通常5年から10年を要する。
高恒は、トークン産業チェーンの最大の問題は、「盛り上がっているが、閉じたループが少ない」ことだと指摘する。多くの企業は資本支出と短期的な注文に依存して収益を伸ばしているが、安定的で再購入可能、価格引き上げ可能なビジネスモデルは未だ形成されていない。
彼は、より現実的には、多くのAIアプリは呼び出し量が多いように見えるが、顧客は長期的に支払うことを望まない場合も多いと述べる。多くのシナリオは「使える」段階にとどまり、「手放せない」段階には至っていないからだ。したがって、持続可能な発展の核心は、トークンの消費と顧客価値を真に結びつけることにある。単なる一時的な計算能力の販売ではなく、効率向上と収益創出を継続的に実現できる能力を証明できる企業だけが生き残る。
北京社科院の王鹏は、トークン産業の急速な発展は、新たな規制課題ももたらしていると指摘する。まず、アルゴリズムのブラックボックス化と追跡の難しさだ。トークン計測による高頻度AIコンテンツ生成は、コンテンツ規制の難易度を大きく高めている。有害情報のリアルタイム遮断やコンテンツの追跡可能性の確保が、規制の最優先課題となっている。
次に、データの権利確定と分配の問題だ。訓練データの著作権料と、トークン生成後の収益の分配メカニズムは未だ明確でなく、著作権紛争を引き起こす可能性がある。最後に、計算能力の安全保障だ。計算能力はAI時代の戦略的資源であり、その越境調達の適法性やサプライチェーンの安全性には、より厳格な政策と規範が求められる。
困難は多いが、産業界はすでに合意している。トークン経済の台頭は、AI産業の必然的な発展だ。課題解決の鍵は、技術革新、エコシステムの協調、政策の導きの三位一体にある。
高恒は、AIは単なる技術産業から新しいインフラ産業へと変貌すると予測する。少数のインターネット企業を支援するだけでなく、電気、クラウド、決済のように、製造、金融、行政、医療、教育などあらゆる分野に浸透し、企業のコスト構造やソフトウェアの課金方式、さらにはデジタル経済全体の価格設定を再構築する。真のビッグチャンスは、モデルの発表会ではなく、新しいインフラの課金権を誰が最初に獲得できるかにある。
未来展望として、袁は、産業チェーンは計算資源の標準化、トークン取引の市場化、インテリジェントエージェントのエコシステム化の大きな変革を迎えると述べる。トークンは、AIサービス、データ取引、計算能力レンタルの全シナリオを貫く共通の計量単位となる可能性が高い。これにより、AI産業は技術主導からシナリオ主導へとシフトし、垂直分野のインテリジェントエージェント応用が加速し、デジタル経済の浸透と融合が進む。
また、規制当局はトークン取引と計算能力サービスのルールを整備し、データの安全性評価や反独占の仕組みを構築して、産業の健全な発展を促す方針だ。