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torygreen
2026-06-28 09:09:23
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理論上は、AIのコストは今頃崩壊しているはずだ。
同じフロンティアレベルのタスクで、2023年のGPT-4発売時に100万トークンあたり30ドルかかったものが、現在GPT-5では1.25ドルになっている。名前のついたモデルで公表価格を見ると、3年間で96分の1の下落だ。
通常の法則では、企業のAI請求額は急落しているはずだ。その代わり、フォーチュン500の平均AI予算は、2024年の$7M から2026年の$19M へと増加した。2つの予算サイクルで約3倍だ。
その理由:安いトークンは節約されず、武器化される。チャットボットは一度トークンを発射して停止する。実際の作業を行うエージェントは、同じタスクで5~30倍多く実行し、推論がそれほど安くなれば、あらゆるものにそれを向ける。価格が下がるたびに、節約する以上に使用量が増える。
コストセンターは縮小しなかった。モデル層からその下のインフラ層に移動した。そこに本当の請求額が書かれており、ほとんどの企業はまだそれを見ていない。
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理論上は、AIのコストは今頃崩壊しているはずだ。
同じフロンティアレベルのタスクで、2023年のGPT-4発売時に100万トークンあたり30ドルかかったものが、現在GPT-5では1.25ドルになっている。名前のついたモデルで公表価格を見ると、3年間で96分の1の下落だ。
通常の法則では、企業のAI請求額は急落しているはずだ。その代わり、フォーチュン500の平均AI予算は、2024年の$7M から2026年の$19M へと増加した。2つの予算サイクルで約3倍だ。
その理由:安いトークンは節約されず、武器化される。チャットボットは一度トークンを発射して停止する。実際の作業を行うエージェントは、同じタスクで5~30倍多く実行し、推論がそれほど安くなれば、あらゆるものにそれを向ける。価格が下がるたびに、節約する以上に使用量が増える。
コストセンターは縮小しなかった。モデル層からその下のインフラ層に移動した。そこに本当の請求額が書かれており、ほとんどの企業はまだそれを見ていない。