後の二つは、今まさに起きていることだ。Arjun がエンターを押すたびに、あるデータセンターが推論を始める：レシピを読み込み、計算と電力を消費し、その場で AI Token を生成し、結果を返す。AI Token の誕生には、リアルタイムの電力が必要だ。
問題は：どのデータセンターなのか？
2.1 AI Token の海外展開、二つの全く異なるルート
Arjun は今、第一のルートを進んでいる——推論は中国で完結し、AI Token は API 経由で越境配信される。リクエストは太平洋を越え、貴州へ、結果はサンフランシスコに戻る。国内の0.38元/度のグリーン電力が、直接各 AI Token の限界コストを引き下げている。Arjun が享受する低価格は、中国の水力発電が支払っているものであり、電力の優位性が完全に実現されている。
AIトークンの海外展開：安価な電力と越えられない壁
2026 年 2 月的一个深夜，旧金山 Mission District，一个叫 Arjun 的印度裔开发者盯着屏幕上的账单发呆。他用 Claude 跑了一套自动化代码审查的 Agent 工作流。十几个子任务并行，反复调用上下文，AI Token 的消耗不是线性的，是指数级的。一个晚上，几十美元烧没了。
第二天，他在 OpenRouter——全球最大的 AI 模型聚合平台——切到了中国公司 MiniMax 的 M2.5 模型。同样的工作流，账单缩水一个数量级。代码照跑，结果没差多少。
Arjun 不知道的是，他的每一个请求，正从加利福尼亚出发，经太平洋海底光缆，抵达中国西北省份的数据中心。GPU 集群启动，电力从国家电网流向芯片，推理完成，结果回传，不到两秒。
電力は決して中国の電網から離れないが、電力の価値は、大モデルを通じて、AI Tokenを媒介にして、海外に出て行った。
これは単なる開発者の選択ではなく、硅谷全体が「全員 token-maxxing」している証拠だ。Arjun はこの世界的な AI Token 消費ブームの一端にすぎない。
一方、太平洋の向こう側は、まったく異なる景色。
同年春、中国の西北部のゴビ砂漠では、2年前まで熱狂的だった計算能力センターが静まり返っていた。長年計算能力センター建設に携わってきた老人が、FOMO（見逃し恐怖）に駆られて私に言った一言：
彼の言うのは技術的な問題ではなく、消化の問題だ。大モデルの自前計算能力センターが自力で消化できるのが最適ルート；通信キャリアの次点、底支えのチャネル；最も厄介なのは、民間資本がAIブームに追随して投資した一群——見た目は華やかだが、実は誰も底支えしていない。
越境の壁は、まったく越えられない——西北の放置されたり半放置されたりしているデータセンターは、建てられないわけではなく、建てた後に気づくのだ：壁は電力所よりも高い。
一方は全員 token-maxxing の硅谷、もう一方は空転する西北のデータセンター。中国で最も安い電力は、世界一安い AI Token を生み出した。だが、中国の AI 企業は、そこからどれだけの価値を捕まえられるのか？
一、十年前、同じ電站に別の客がいた
2015年頃、四川、雲南、新疆の電力管理者たちは、奇妙な訪問者たちを迎え始めた。彼らは廃工場を借り、密集した機械を詰め込み、24時間通電して稼働させる。機械は何も生産しない。ただ数学の問題を解き続けるだけ。たまに、無限の計算の中からビットコインが飛び出す。
これが電力の価値の海外展開の1.0バージョンだ。安価な水力発電をマイニングマシンのハッシュ計算に使い、世界的に流通するデジタル資産に換え、取引所でドルに換金。電力は国境を越えないが、その価値はビットコインを媒介にして世界に流れた。ピーク時、中国は世界のビットコイン計算力の70%以上を占めていた。
ビットコインの価値捕捉のルートは非常に短い——電力が計算に変わり、計算が BTC に変わり、BTC がドルに変わる。中間に誰も依存しない。ビットコインは終端製品であり、エネルギーの裏付けを持つデジタルゴールドだ。鉱山から出てすぐに換金できる。裸で海外に出て行ける。
しかし、ルートが短いということは、土台が浅いことも意味する。
2021年、規制の一斉措置で、マイナーは散り散りになり、価値捕捉は一瞬でゼロに。計算力はカザフスタン、テキサス、カナダへ移動。電站は電力を出し続けたが、その電力はもはやドルに変わらなくなった。
ChatGPT の登場後、同じ電站、同じ工場、あるいは同じ電力契約さえも、AIデータセンターに変貌した。マイニング機器は GPU に、ビットコインは AI Token に。
しかし、AI Token はビットコインではない。
ビットコインは終端製品だが、AI Token は半完成品。モデル、製品、ワークフローの層層のパッケージングを経て、顧客が支払う価値になる。裸で海外に出て行けない。半完成品を取り巻く産業チェーンは、マイニングよりも遥かに複雑——基層のグリーン電力と液冷機房から、中間の AI チップとサーバー、上層の大モデル API、集約プラットフォーム、越境コンプライアンスまで、七層の連鎖だ。
チェーンは長くなった。各層で誰かが横取りする。
変わらないのは電力と、変わらない問題：今回、価値はどれだけ残るのか？
二、一度電の旅路と断崖
この問いに答えるには、まず一度電を追ってみる。
Arjun がエンターを押すたびに、背後で五つの段階がリレーしている：電力→計算能力→モデル訓練→モデル推論→AI Token の画面への交付。
最初の三つはすでに終わっている。四川の水力発電所の一度電は、内モンゴルのデータセンターに流れ込み、GPU クラスターを数か月稼働させ、兆のデータを学習させて大モデルを作り出す。燃やし終わると、その「レシピ」が決まる。中国の電力優位性はこの段階で完全にコード化されている——より低コストの訓練、より効率的なアーキテクチャ設計、数十社の競争と工程最適化によるものだ。一度電のエネルギーは、数百 GB のファイルに圧縮されている。
後の二つは、今まさに起きていることだ。Arjun がエンターを押すたびに、あるデータセンターが推論を始める：レシピを読み込み、計算と電力を消費し、その場で AI Token を生成し、結果を返す。AI Token の誕生には、リアルタイムの電力が必要だ。
問題は：どのデータセンターなのか？
2.1 AI Token の海外展開、二つの全く異なるルート
Arjun は今、第一のルートを進んでいる——推論は中国で完結し、AI Token は API 経由で越境配信される。リクエストは太平洋を越え、貴州へ、結果はサンフランシスコに戻る。国内の0.38元/度のグリーン電力が、直接各 AI Token の限界コストを引き下げている。Arjun が享受する低価格は、中国の水力発電が支払っているものであり、電力の優位性が完全に実現されている。
二つ目——レシピを海外に持ち出し、バージニアやシンガポールで推論を行う。智谱、DeepSeek は Microsoft Azure に、MiniMax は Amazon AWS に展開し、これらはすべてこのルートを取る。推論には現地の電力と GPU を使い、中国の電気料金とは一切関係ないコストになる。
2.2 コカ・コーラは瓶詰め水を輸出しない
二つ目のモデルは、コカ・コーラのようだ——アメリカの工場の瓶詰め水を世界中に輸出しない。輸出されるのはレシピであり、現地の水と充填ラインを使って現地で作る。
Alibaba Cloud の Baolian 管理画面を開くと、ドロップダウンメニューがある：サービス展開範囲——「中国本土」「国際」「グローバル」。これを「国際」に設定すると、推論はバージニアで行われ、コンプライアンスは消え、電気料金もアメリカのものになる。このドロップダウンは、第一のルートから第二のルートへの切り替えスイッチだ。
しかし、コカ・コーラがレシピだけで世界中に展開できるのは、誰も真似できないからだ。大モデルは違う——DeepSeek、通义千問はオープンソースであり、重みファイルは誰でもダウンロードできる。レシピは公開されているが、充填ラインは他人のものであり、電力も他人のものだ。価値捕捉の基準は一つだけ：レシピの出し方のスピード。
銀河証券のリサーチレポートによると、世界の大モデルのイテレーション周期は半年から数ヶ月に短縮されている。チップの禁輸措置が遅れれば遅れるほど、鮮度の維持期間は短くなる。
Arjun は、レシピがどの国から来ても気にしない。ただ、今週一番安いのはどこか、来週も使えるかだけを気にしている。
一度電の海外展開は、訓練と推論の間で断ち切られた。断ち切られたのはコストだけではなく、価値捕捉もだ。
第一のルートは電力の優位性を守ったが、市場を失った——企業顧客は中国を経由するデータを受け入れず、遅延も大きな障害だ。第二のルートは市場を開いたが、コストを失った——安い電気ではなく、レシピそのものを売ることになる。
時間も中国に味方しない。デロイトによると、世界の AI 計算力の中心は、訓練から推論へとシフトしている——推論の比率は2023年の三分の一から二倍に、将来的には80%以上に達する見込みだ。訓練は一度だけ費用がかかるが、推論は毎日請求される。推論の重要性が増すほど、電気料金が決める部分は小さくなる。
これが AI Token の海外展開と光伏のそれの最も本質的な違いだ。光伏はシリコン原料から部品、出荷まで、コスト優位が全段階に伝わるが、AI Token のコストは訓練と推論の間に裂け目ができている。電力の恩恵を越えられず、実際に越境伝導されるのは、あの数百 GB のレシピに書かれたエンジニアリング能力だ。
二つのモデル、二つのジレンマ。安価な電気を使って直接 AI Token を海外に売る道は、どこまで続くのか？
三、安価な電力、越えられない壁
そう遠くない。三つの壁がこの道を狭めている。
第一の壁は物理的な壁。
Arjun のリクエストは太平洋を越え、往復150〜300ミリ秒。会話は感じられないが、Agent のワークフローは数十回の連続呼び出しだ。機械は待ってくれず、遅延は秒単位に積み重なり、ワークフローは詰まる。これは政治の問題でも制度の問題でもなく、光速の制約だ。
光の中に立つか、光の外にいるか。
第二の壁は制度的な壁。
米国企業がAIサービスを調達する際、技術責任者は五つの質問に答えなければならない：データは中国に送られるか？ログはどこにある？入力出力は訓練に使われるか？現地法規に適合しているか？問題が起きた場合、誰が責任を取るのか？
五つの質問に答えられなければ、調達はそこで止まる。モデルが使えないわけではなく、コンプライアンス部門が承認しないのだ。
モルガン・スタンレーのエコノミスト、邢自強は、より鋭い先例を挙げている：Huawei の 5G 機器も、技術と価格の両面で優位だったが、2018年以降、欧米の通信ネットワークから排除された。5G基地局と AI Token は、どちらもデータが誰の装置を通り、誰のサーバーに存在するかに関わる。彼の言葉はこうだ。
技術的な優位だけでは、信頼の赤字は埋まらない。
第三の壁は政治的な壁。
チップ禁輸は訓練の側面を妨げ、モデルの審査は上架の側面を妨げる。最も予測不能な変数だ。
この三つの壁に囲まれる範囲は狭い：安価な電気を使って AI Token を海外に売るには、規制に鈍感で、遅延に耐え、価格に非常に敏感な長尾の開発者だけに届く。レシピの海外展開は、電力優位を伝導できない。
二つのモデル、二つの死角。中国の AI 企業は、世界の価値連鎖の中で、いったいどこにいるのか？
四、小さな舞台のチャンピオン、価値連鎖の傍観者
2026年2月24日、OpenRouter のデータによると、プラットフォーム上のトップ10モデルの総 AI Token 消費は8.7兆、うち中国モデルが5.3兆を占め、61%。
“中国が米国を超えた”——このニュースは中国語インターネットに瞬く間に拡散した。
OpenRouter の COO、Chris Clark はポッドキャストでこう語る：「中国のオープンソースモデルは、米国企業の Agent ワークフローにおいて異常に高い比率を占めている。」複雑なコーディングタスクにClaudeを使えば50〜100ドル、DeepSeek V3.2なら約0.5ドルだ。百倍の価格差は、数十の Agent を動かすスタートアップにとって、生死を分ける。
しかし、61% の背後には二つの真実が隠れている。
第一：これはあくまで小さな舞台だ。
OpenRouter が統計できる AI Token の消費は、世界全体の約3%にすぎない。大舞台は別の場所にあり、スコアは圧倒的に差がついている。
2026年4月、Anthropic の年収は3,000億ドルを突破。15ヶ月前は10億ドルだった——30倍の成長だ。Claude Code というコーディングツールは、リリース半年で10億ドルを達成。1,000社以上の企業が年間100万ドル超の支払いをし、80%以上が企業顧客からの収入だ。OpenAI は年間2,500億ドル。
中国側では、MiniMaxが9ヶ月で5億ドルを使い、収益は7,900万ドル。『財経』誌はさらに冷徹に伝える——一部の中国モデルの API 粗利益率はマイナスかもしれず、リクエストを処理するたびに赤字を出している。
第二：すべての AI Token が同じ価値を持つわけではない。
同じ AI Token でも、チャットだけなら0.01ドル/百万、コードを書くなら200ドル/百万、法的レビューなら1000ドル/百万と、十万倍の差がある。業界の推計では、消費のわずか5%未満が、80%以上の商業価値を生み出している。
この執筆週、Anthropic と Blackstone、Goldman Sachs は、150億ドルの合弁会社を設立し、PE投資先の企業にエンジニアを常駐させ、10の金融 Agentを展開した——PitchBook の生成、KYC審査、信用覚書、月次決算、財務監査。Jamie Dimon と Dario Amodei も出席。KYC Agent 1回の消費は数十ドルの AI Token で、コンサルやコンプライアンス人員のコスト削減は数千ドルにのぼる。
これが高付加価値 AI Token の実像だ。
Goldman Sachs の Marc Nachmann はこう言った：「モデルだけ持っていても、ワークフローは変わらない。技術と実務を結びつけられる人が必要だ。」
この言葉は、米中の価値格差を見事に切り裂いている。中国企業は、より安い AI Token を売ることに集中し、Anthropic は、AI Token をどうやって Goldman の各事業に組み込むかに注力している。前者は原材料を売り、後者はソリューションを売る。中国のモデルは、世界の開発者ツール箱の中では、首席アーキテクトではなく、単なる工員だ。
これは、2008年の中国の太陽光発電と非常に似ている——世界トップの出荷量だが、利益が薄いコンポーネントの段階が主戦場。価格設定権、ブランドプレミアム、高付加価値のシェアは、他者の手に握られている。その時点から、中国の太陽光発電が世界を支配するまでに、あと十年以上かかる。
しかし、2008年の太陽光発電の物語は、「量はあっても利益はない」だけで終わらなかった。最終的に世界を制した中国企業は、シリコン原料の安さだけではなく、シリコンからコンポーネント、電站までの全栈をコントロールしたからだ。
すでに挑戦している例もある。
迅策科技は、金融やエネルギーの垂直シナリオで、AI Token を用いた課金を深く顧客のデータ・業務フローに結びつけている。Token の課金比率は5%から20〜30%に上昇し、2025年下半期には初の黒字化を達成。売っているのは安い AI Tokenではなく、「AI Token でビジネスを再実行すること」だ。論理は、Goldman に駐在する Anthropic とほぼ同じ——ただし、中国の垂直産業の中で始まったばかりで、すでに150億ドルと Jamie Dimon の支援を得ている。
差は大きいが、方向性は正しい。
五、電力は変わらず、請求書だけが変わる
2026年5月、豆包は有料版をリリース、月額68元。3.45億の月間アクティブユーザーが課金を始めた。
同じ週、Tencent Cloud の AI サービスは5%値上げ、智谱の GLM-5 は前世代より50%高い価格に。
豆包の推論コストを分析した人もいる——ハードウェアの減価償却58%、電力29%。一人増えるごとにGPUクラスターの消費も増える。ByteDance 内部からも声が上がる：「商業化の明確な道筋が見えない。DAUの推論コストは利益に圧力をかけている。」
十数社が赤字覚悟で宣伝してきた日々も、終わりを迎えつつある。
値上げは、三つの壁よりも根本的な問題を露呈させる：電力優位はAI Token の生産コストを下げたが、AI Token の価値は、決して生産コストに依存しない。何に使うかがすべてだ。一度電から生まれた AI Token は、チャットや企業意思決定に使われ、その価値は十万倍違う。
中国は世界最安の電力を持ち、最も安い AI Token を生み出し、OpenRouter で61%を占めるが、Anthropic の年間収入は、中国の大モデル企業の総和を超える可能性もある。
山奥の水力発電所とデータセンターは、今も回っている。十年前、同じ電力でマイニングを支え、マイニングは散った。今、同じ電力で AI Token 工場を支えている。工場は残っているが、産出される AI Token は増え続け、残る価値はどんどん少なくなっている。
Arjun は今夜も数十ドルを節約した。しかし、彼が節約した一ドル一ドルは、中国の AI 企業が捕まえ損ねた価値の一部にほかならない。