火星财经ニュース、7月1日、企業のAI利用は「できるだけ多く使う」から「枠内で使う」へと移行している。SemiAnalysisが7月1日に発表したToken Budgetingレポートによると、年初に一時流行したtokenmaxxing、つまり従業員にできるだけ多くのAIトークンを消費させて生産性を向上させる取り組みは、より現実的な予算制度に取って代わられつつある。しかし、同機関は、企業のAI支出削減に関するメディアの論調は誇張されており、OpenAIとAnthropicのAPIビジネスは今年下半期に実質的な予算リスクに直面していないと考えている。SemiAnalysisチームは、Slack、電話、Databricks AI Summitを通じて50社以上の企業顧客と交流した結果、ほとんどの企業が確かにAI使用上限を設定し始めているが、統一された基準は形成されていないことを発見した。低めの予算は月額250～500ドル程度である一方、高めの予算は月額2,000ドル、さらには数万ドルに達する。ある米国の大手航空宇宙・防衛メーカーは一部従業員の月額枠を250ドルに設定し、ある大手製薬会社は500ドルに設定している。Workday、Stripeなどより技術先進的な企業では、一部従業員の予算は月額約2,000ドルである。これは年初の「トークン最大化」とは対照的である。レポートによれば、MetaやSalesforceなどの企業はかつて従業員にAIツールの大量使用を奨励していた。Meta内部には「Claudeconomics」と呼ばれるダッシュボードさえ存在し、同社のトップ250のヘビーユーザーをランク付けしていた。データによると、Metaの従業員は30日間で60兆以上のトークンを消費し、最高使用量の1人のユーザーは約2,800億トークンを消費した。このダッシュボードは関連報道の2日後に閉鎖された。Uberも、Claude CodeとCodexの年間予算を4か月で使い果たし、その後、月額1,500ドルの制限を設定し、超過申請はケースバイケースで承認する必要があると報じられている。しかしSemiAnalysisは、これらの極端な事例は、企業のAI支出全体の頭打ちというよりも、インセンティブの仕組みと管理体制の緩さを反映していると見ている。レポートは、上位10%の高消費顧客がAI研究所の収益の大部分を占めており、これらの顧客が今年残りの期間にAPI支出を削減するリスクは非常に低いと述べている。Metaが2月に月間約70兆トークンを消費し、定価ベースで従業員1人当たり年間約5万ドルを費やしているとしても、SemiAnalysisはそれでもAnthropicの収益の3～5%に過ぎないと推定している。企業支出の分布も非常に偏っている。SemiAnalysisはRampのデータを引用し、上位1%の顧客は従業員1人当たりの年間AI支出が約9万ドルに近く、上位10%は約7,300ドル、中央値はわずか136ドルであると述べている。同機関はまた、多くの技術先進的なフォーチュン500企業では従業員1人当たりの年間AI支出が依然として2,000ドル未満であり、多額の支出は主にエンジニアリング部門とデータサイエンス部門に集中していると述べている。これは、企業のAI利用のS字カーブにはまだ大きな成長余地があることを意味する。予算制度の台頭は従業員の利用方法を変えている。一部の企業はデフォルトモデルをOpusからSonnetに切り替え、高度なモデルや高速モードをオフにしている。また、従業員がまずMicrosoft 365 Copilotで下書きや要約を行い、その後、より高価なClaudeやCodexトークンを重要なタスクに使用するケースもある。あるグローバル旅行テクノロジー企業は年間AI支出が約1,000万ドルに達し、最近デフォルトのClaudeモデルをOpusからSonnetに変更したが、従業員が自主的にOpusに切り替えることは依然として許可されている。一部の職種ではデフォルト予算が月額200ドルしかないが、エンジニアや上級従業員はより高い枠を申請できる。SemiAnalysisの結論は、予算管理は長期的に存在するが、需要の縮小を意味するわけではないということである。むしろ、企業はAIを実験的なツールから正式なコスト管理に組み込んでいる。コーディングは現在最も強い需要の垂直領域であり、SemiAnalysisはOpenAIとAnthropicの現在のARRの70%以上がコーディングシナリオに起因すると推定している。将来、サイバーセキュリティ、ホワイトカラーの知識業務、企業コラボレーション、自動化オフィスが、Claude Code、Codex、Copilotが開発者市場で辿った成長経路を再現する可能性がある。これはAI市場が新たな段階に入っていることを意味する。初期の企業は「AIを試す」ために曖昧な請求書を支払うことを厭わなかったかもしれない。現在、財務部門は予算、枠、ROIを要求し始めている。しかし、従業員の効率向上がコストを相殺できる限り、企業はトークンの購入をやめない。AIモデル企業にとってのリスクは、顧客が突然AIを使わなくなることではなく、1ドルのトークン消費がより速いコード、より短い採用プロセス、より高い販売効率、またはより少ない人的投入に変換できることを証明しなければならないことである。

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