“トークンは新しいコモディティです。” 2026年度英偉達GTC（開発者会議）で、英偉達創業者兼CEOの黄仁勋は初めてトークン経済を提唱しました。 黄仁勋は次の公式を示しました：収入＝1ワットあたりのトークン数×利用可能なギガワット数。彼は、データセンターは現在、24時間稼働する「トークン工場」となっており、電力とデータを入力し、トークンを出力していると説明しました。そして、「工場」の収益は、トークンの生産効率と規模の積に依存しています。 中国国家データ局局長の劉烈宏は、最近、今年3月までに中国の1日あたりのトークン呼び出し量が140兆を超え、2024年初の1000億から1000倍以上に増加したと述べました。 トークン経済、新たな産業チェーンが浮上しています。 **トークン経済とは** トークンは、大規模モデルが情報を処理する基本単位です。ユーザーがAIモデルに質問すると、モデルはまずユーザーの言葉をトークンに分割し、計算後に結果のトークンを再び文章に組み立てます。1つのトークンを生成するたびに、実質的にデータセンターのGPU計算能力を呼び出し、電力を消費します。 したがって、トークンは自然に計量単位となります。大規模モデルのAPIはトークン単位で課金され、クラウドサービスの計算能力もトークン単位で価格設定されます。トークンはAIにとって、「度」が電力に対してあるのと同じようなものです。 しかし、長い間、トークンは単なるコストの概念に過ぎませんでした。2023年から2024年にかけて、各社のモデルはパラメータ規模とトレーニングデータ量を競い、トークンはコストとして見なされ、まだ「製品」としては扱われていませんでした。 変化はAIが推論段階に入った後に起こりました。ここ2年で、AIは商用シーンに大規模に展開され、ユーザーとの対話やタスクの実行ごとにトークンを継続的に消費しています。課金モデルの中で、多くのAI企業はトークン単位でユーザーに課金しており、消費が多いほど販売も増えます。このとき、トークンは大量生産・段階的価格設定・スケール取引が可能な商品へと変貌を遂げました。 GTC 2026で、黄仁勋は初めてトークン経済を提唱し、「トークンは新しいコモディティです」と述べました。彼の説明によると、データセンターは24時間稼働するトークン工場に相当し、原材料はデータと電力、製品はトークンです。 彼は新たな指標「1ワットあたりのトークン数」（Tokens per Watt）を提案し、これが未来のデータセンターの収益能力を測ると考えています。なぜなら、「固定された電力制限の下で、誰の1ワットあたりのトークン数のスループットが最も高いかが、最も低い生産コストを持つことを意味するからです。」英偉達の技術進化も、常にトークン生産効率の向上に焦点を当てています。 要するに、トークン経済の本質は、AIの知的産出を工業品のように計量、価格設定、取引することにあります。 トークン経済はすでに進行中です。OpenAIのCEOサム・オルトマンは今年初めの講演で、「根本的に、私たちのビジネス、そしてすべてのAIモデル提供者のビジネスは、本質的にトークンを販売することに変わるだろう」と述べました。 中国国家データ局局長の劉烈宏は、最近、今年3月までに中国の1日あたりのトークン呼び出し量が140兆を超え、2024年初の1000億から1000倍以上に増加し、2025年末の100兆に対しても、わずか3か月で40%以上増加したと述べました。 劉烈宏は、トークンは単に知能時代の価値の指標であるだけでなく、技術供給と商業需要をつなぐ「決済単位」であり、商業モデルの実現に向けて定量化可能な可能性を提供すると考えています。 **“トークン工場”産業チェーン** 「新しい産業革命が進行中です。工場（データセンター）に入るのはデータと電力で、出力はトークンです。」と黄仁勋は述べました。 一つの「トークン工場」は、製造業の工場と同様に、工場、設備、物流、販売などの要素を必要とします。この論理に基づき、多くの証券会社のリサーチレポートと結びつけると、トークン経済は四つの段階に分かれます。 **#1** **生産段階** 関係セクター：AIチップとサーバー、AIDC（人工知能データセンター）インフラ、液冷冷却、電力供給システム トークンの生産過程は推論の過程であり、電力とデータをトークンに変換します。これを決定するのは、その物理的ハードウェアです。AIDCのサーバールーム、AIチップとサーバー、液冷システム、電力供給設備が含まれます。これらは、電力利用効率を左右し、1ワットの電力からどれだけのトークンを生産できるかを決めます。 黄仁勋は次のように述べています：「1ギガワットの工場は決して2ギガワットにはなり得ません。これは物理の法則です。」これは、生産段階の競争が本質的に効率の競争であることを意味します。同じ1キロワット時の電力を使って、より多くのトークンを生産できる者が、より多くの優位性を得るのです。 **#2** **最適化段階** 関係セクター：推論最適化アルゴリズム、スケジューリングシステム、光モジュールなど データセンターが完成した後、総電力は固定されます。ハードウェアが変わらない前提のもと、収入を増やす核心的手段は、1ワットの電力からより多くの請求可能なトークンを生み出すことです。 黄仁勋はGTC 2026で例を挙げました：Fireworks AIとLynnの二社は、ハードウェアを変更せずに、英偉達がソフトウェアスタックと推論アルゴリズムを更新するだけで、トークン生成速度を毎秒約700個から約5000個に向上させました。これは、スケジューリングや推論最適化などの技術が、ハードウェアを追加せずに工場の生産性を大きく向上させることを示しています。 **#3** **流通段階** 関係セクター：CDN（コンテンツ配信ネットワーク）、国際専用ネットワーク、海底光ケーブル トークンが生産された後は、極めて低遅延でエンドユーザーに届ける必要があります。物理的な商品と異なり、トークンの生産と配送はしばしば同時に行われます。 CDNのエッジノードは「ラストマイル」の配送役割を担い、トークンが国境を越えて配信される場合、国際専用ネットワークと海底光ケーブルが国際物流の通路を形成します。 「トークンの海外展開」もこの段階で起こります。国内のモデルは推論コストの優位性を背景に、海外APIプラットフォームを通じて大量にトークンを出力し、国際的なネットワークインフラの構築に貢献しています。 **#4** **応用段階** 関係セクター：大規模モデル提供者、エージェントアプリ、垂直産業SaaS、多モーダル生成プラットフォーム 応用段階は、トークン経済の最終的な価値実現の場です。黄仁勋はGTC 2026で予言しました。未来のすべてのSaaS企業は「エージェント・アズ・ア・サービス」（知能体サービス）企業になり、すべてのエンジニアは年間トークン予算を持つことになると。 AIの応用が進むにつれ、トークンの消費シーンは現在の対話型AIだけにとどまらず、知能体やマルチモーダルコンテンツ生成、金融分析など多方面に拡大します。消費量が増えれば、その分、上流の生産段階の拡大需要を促し、正の循環を形成します。これが産業チェーン全体の持続的運営を支える底層のフライホイールです。 **計算力インフラなどへの投資に注目** 長城証券のリサーチレポートは、OpenClawがAIの新たな加速点を示し、トークン消費速度が大幅に向上すると見ています。このモデルでは、トークン消費は倍増または十倍に達する可能性があります。 投資の観点から、トークン経済の急速な発展に最も早く恩恵を受けるのは、トークン工場の生産段階におけるAIチップ、データセンター、液冷、電力といった計算力インフラです。これは、現在の機関投資家の最も高いコンセンサスを得ている方向性です。 中信建投のリサーチレポートによると、字節跳動のトークン消費は約3か月ごとに倍増しており、国内大手クラウド事業者の1日平均消費が60兆トークンに達する時点で、明らかな計算能力不足に直面すると予測しています。したがって、国内の主要クラウド事業者は、日平均消費が30兆トークンに達した段階で計算能力の逼迫を感じ、60兆トークンに到達したときに一定の不足が生じると見られます。 開源証券の通信業界のチーフアナリスト、蒋颖は、トークン＝AIチップ（国産計算力＋計算力レンタル）＝AIDCと考えています。国金証券のリサーチレポートは、2026年には計算力産業チェーンが「全鏈通胀」サイクルに入り、景気はチップからAIDC、クラウドサービス、電力設備へと全面的に伝播すると予測しています。 また、計算力レンタルとトークンの海外展開も、トークン経済の大きな流行の恩恵を受ける方向です。 長城証券は、トークンの海外展開の本質は、中国の国内AIモデルがAPIインターフェースを通じて推論サービスを世界に提供し、処理量に応じて課金することで、計算力と電力の「デジタル輸出」を実現することだと考えています。中国の大規模モデルが迅速に世界市場を席巻できたのは、特に電力コストの圧倒的な優位性にあります。 申万宏源のコンピュータチームの計算によると、国産AIモデルの推論コストは海外の6分の1から10分の1に過ぎません。 「トークン産業チェーンは本質的に、物理世界の電力をデジタル世界の知力に変換する変革です」と長城証券は考えています。この産業チェーンの価格上昇ロジックは、「海外需要爆発→計算ハードウェア不足→エネルギー・インフラのボトルネック→全体コストの再評価」の経路に従います。上流のコスト優位性を持つグリーン電力と超高圧送電はコストの基盤を形成し、毛利の下限を固定します。中流の計算力とストレージ層は、供給量を制約するコアな生産能力のボトルネックです。次中流のモデルとスケジューリング層は、アルゴリズム最適化による技術的プレミアムを獲得します。そして、下流の応用と海外展開層は、世界的な高支払い意欲を背景に利益の上限を開きます。 長城証券は、投資の観点から優先順位をいくつかの段階に分けて考えています。第一段階はストレージとビデオメモリの段階で、短期的な供給と需要のミスマッチによる最大の価格上昇弾力性を狙います。第二段階は計算力チップとサーバーで、中期的な業績確保を目指します。第三段階は電力設備とグリーン電力運営で、長期的な障壁を築きます。第四段階は、実用シーンの実現能力と海外での高いプレミアム化能力を持つ主要企業です。（出典：中国証券報）
トークンが熱い！一文で理解する形態素経済産業チェーン
“トークンは新しいコモディティです。” 2026年度英偉達GTC（開発者会議）で、英偉達創業者兼CEOの黄仁勋は初めてトークン経済を提唱しました。
黄仁勋は次の公式を示しました：収入＝1ワットあたりのトークン数×利用可能なギガワット数。彼は、データセンターは現在、24時間稼働する「トークン工場」となっており、電力とデータを入力し、トークンを出力していると説明しました。そして、「工場」の収益は、トークンの生産効率と規模の積に依存しています。
中国国家データ局局長の劉烈宏は、最近、今年3月までに中国の1日あたりのトークン呼び出し量が140兆を超え、2024年初の1000億から1000倍以上に増加したと述べました。
トークン経済、新たな産業チェーンが浮上しています。
トークン経済とは
トークンは、大規模モデルが情報を処理する基本単位です。ユーザーがAIモデルに質問すると、モデルはまずユーザーの言葉をトークンに分割し、計算後に結果のトークンを再び文章に組み立てます。1つのトークンを生成するたびに、実質的にデータセンターのGPU計算能力を呼び出し、電力を消費します。
したがって、トークンは自然に計量単位となります。大規模モデルのAPIはトークン単位で課金され、クラウドサービスの計算能力もトークン単位で価格設定されます。トークンはAIにとって、「度」が電力に対してあるのと同じようなものです。
しかし、長い間、トークンは単なるコストの概念に過ぎませんでした。2023年から2024年にかけて、各社のモデルはパラメータ規模とトレーニングデータ量を競い、トークンはコストとして見なされ、まだ「製品」としては扱われていませんでした。
変化はAIが推論段階に入った後に起こりました。ここ2年で、AIは商用シーンに大規模に展開され、ユーザーとの対話やタスクの実行ごとにトークンを継続的に消費しています。課金モデルの中で、多くのAI企業はトークン単位でユーザーに課金しており、消費が多いほど販売も増えます。このとき、トークンは大量生産・段階的価格設定・スケール取引が可能な商品へと変貌を遂げました。
GTC 2026で、黄仁勋は初めてトークン経済を提唱し、「トークンは新しいコモディティです」と述べました。彼の説明によると、データセンターは24時間稼働するトークン工場に相当し、原材料はデータと電力、製品はトークンです。
彼は新たな指標「1ワットあたりのトークン数」（Tokens per Watt）を提案し、これが未来のデータセンターの収益能力を測ると考えています。なぜなら、「固定された電力制限の下で、誰の1ワットあたりのトークン数のスループットが最も高いかが、最も低い生産コストを持つことを意味するからです。」英偉達の技術進化も、常にトークン生産効率の向上に焦点を当てています。
要するに、トークン経済の本質は、AIの知的産出を工業品のように計量、価格設定、取引することにあります。
トークン経済はすでに進行中です。OpenAIのCEOサム・オルトマンは今年初めの講演で、「根本的に、私たちのビジネス、そしてすべてのAIモデル提供者のビジネスは、本質的にトークンを販売することに変わるだろう」と述べました。
中国国家データ局局長の劉烈宏は、最近、今年3月までに中国の1日あたりのトークン呼び出し量が140兆を超え、2024年初の1000億から1000倍以上に増加し、2025年末の100兆に対しても、わずか3か月で40%以上増加したと述べました。
劉烈宏は、トークンは単に知能時代の価値の指標であるだけでなく、技術供給と商業需要をつなぐ「決済単位」であり、商業モデルの実現に向けて定量化可能な可能性を提供すると考えています。
“トークン工場”産業チェーン
「新しい産業革命が進行中です。工場（データセンター）に入るのはデータと電力で、出力はトークンです。」と黄仁勋は述べました。
一つの「トークン工場」は、製造業の工場と同様に、工場、設備、物流、販売などの要素を必要とします。この論理に基づき、多くの証券会社のリサーチレポートと結びつけると、トークン経済は四つの段階に分かれます。
#1
生産段階
関係セクター：AIチップとサーバー、AIDC（人工知能データセンター）インフラ、液冷冷却、電力供給システム
トークンの生産過程は推論の過程であり、電力とデータをトークンに変換します。これを決定するのは、その物理的ハードウェアです。AIDCのサーバールーム、AIチップとサーバー、液冷システム、電力供給設備が含まれます。これらは、電力利用効率を左右し、1ワットの電力からどれだけのトークンを生産できるかを決めます。
黄仁勋は次のように述べています：「1ギガワットの工場は決して2ギガワットにはなり得ません。これは物理の法則です。」これは、生産段階の競争が本質的に効率の競争であることを意味します。同じ1キロワット時の電力を使って、より多くのトークンを生産できる者が、より多くの優位性を得るのです。
#2
最適化段階
関係セクター：推論最適化アルゴリズム、スケジューリングシステム、光モジュールなど
データセンターが完成した後、総電力は固定されます。ハードウェアが変わらない前提のもと、収入を増やす核心的手段は、1ワットの電力からより多くの請求可能なトークンを生み出すことです。
黄仁勋はGTC 2026で例を挙げました：Fireworks AIとLynnの二社は、ハードウェアを変更せずに、英偉達がソフトウェアスタックと推論アルゴリズムを更新するだけで、トークン生成速度を毎秒約700個から約5000個に向上させました。これは、スケジューリングや推論最適化などの技術が、ハードウェアを追加せずに工場の生産性を大きく向上させることを示しています。
#3
流通段階
関係セクター：CDN（コンテンツ配信ネットワーク）、国際専用ネットワーク、海底光ケーブル
トークンが生産された後は、極めて低遅延でエンドユーザーに届ける必要があります。物理的な商品と異なり、トークンの生産と配送はしばしば同時に行われます。
CDNのエッジノードは「ラストマイル」の配送役割を担い、トークンが国境を越えて配信される場合、国際専用ネットワークと海底光ケーブルが国際物流の通路を形成します。
「トークンの海外展開」もこの段階で起こります。国内のモデルは推論コストの優位性を背景に、海外APIプラットフォームを通じて大量にトークンを出力し、国際的なネットワークインフラの構築に貢献しています。
#4
応用段階
関係セクター：大規模モデル提供者、エージェントアプリ、垂直産業SaaS、多モーダル生成プラットフォーム
応用段階は、トークン経済の最終的な価値実現の場です。黄仁勋はGTC 2026で予言しました。未来のすべてのSaaS企業は「エージェント・アズ・ア・サービス」（知能体サービス）企業になり、すべてのエンジニアは年間トークン予算を持つことになると。
AIの応用が進むにつれ、トークンの消費シーンは現在の対話型AIだけにとどまらず、知能体やマルチモーダルコンテンツ生成、金融分析など多方面に拡大します。消費量が増えれば、その分、上流の生産段階の拡大需要を促し、正の循環を形成します。これが産業チェーン全体の持続的運営を支える底層のフライホイールです。
計算力インフラなどへの投資に注目
長城証券のリサーチレポートは、OpenClawがAIの新たな加速点を示し、トークン消費速度が大幅に向上すると見ています。このモデルでは、トークン消費は倍増または十倍に達する可能性があります。
投資の観点から、トークン経済の急速な発展に最も早く恩恵を受けるのは、トークン工場の生産段階におけるAIチップ、データセンター、液冷、電力といった計算力インフラです。これは、現在の機関投資家の最も高いコンセンサスを得ている方向性です。
中信建投のリサーチレポートによると、字節跳動のトークン消費は約3か月ごとに倍増しており、国内大手クラウド事業者の1日平均消費が60兆トークンに達する時点で、明らかな計算能力不足に直面すると予測しています。したがって、国内の主要クラウド事業者は、日平均消費が30兆トークンに達した段階で計算能力の逼迫を感じ、60兆トークンに到達したときに一定の不足が生じると見られます。
開源証券の通信業界のチーフアナリスト、蒋颖は、トークン＝AIチップ（国産計算力＋計算力レンタル）＝AIDCと考えています。国金証券のリサーチレポートは、2026年には計算力産業チェーンが「全鏈通胀」サイクルに入り、景気はチップからAIDC、クラウドサービス、電力設備へと全面的に伝播すると予測しています。
また、計算力レンタルとトークンの海外展開も、トークン経済の大きな流行の恩恵を受ける方向です。
長城証券は、トークンの海外展開の本質は、中国の国内AIモデルがAPIインターフェースを通じて推論サービスを世界に提供し、処理量に応じて課金することで、計算力と電力の「デジタル輸出」を実現することだと考えています。中国の大規模モデルが迅速に世界市場を席巻できたのは、特に電力コストの圧倒的な優位性にあります。
申万宏源のコンピュータチームの計算によると、国産AIモデルの推論コストは海外の6分の1から10分の1に過ぎません。
「トークン産業チェーンは本質的に、物理世界の電力をデジタル世界の知力に変換する変革です」と長城証券は考えています。この産業チェーンの価格上昇ロジックは、「海外需要爆発→計算ハードウェア不足→エネルギー・インフラのボトルネック→全体コストの再評価」の経路に従います。上流のコスト優位性を持つグリーン電力と超高圧送電はコストの基盤を形成し、毛利の下限を固定します。中流の計算力とストレージ層は、供給量を制約するコアな生産能力のボトルネックです。次中流のモデルとスケジューリング層は、アルゴリズム最適化による技術的プレミアムを獲得します。そして、下流の応用と海外展開層は、世界的な高支払い意欲を背景に利益の上限を開きます。
長城証券は、投資の観点から優先順位をいくつかの段階に分けて考えています。第一段階はストレージとビデオメモリの段階で、短期的な供給と需要のミスマッチによる最大の価格上昇弾力性を狙います。第二段階は計算力チップとサーバーで、中期的な業績確保を目指します。第三段階は電力設備とグリーン電力運営で、長期的な障壁を築きます。第四段階は、実用シーンの実現能力と海外での高いプレミアム化能力を持つ主要企業です。
（出典：中国証券報）