人工知能業界は、すでに新たな発展段階に入っている。Moonshot AIのKimi K3やDeepSeekのV4 Flashなど、中国の次世代モデルとの競争に対応するため、世界の主要AI企業は製品価格を大幅に引き下げると同時に、エントリーレベルのモデルの性能を向上させている。
最近この戦略を打ち出したのがOpenAIだ。同社は基盤となるフロンティアモデルChatGPT 5.6 Lunaの価格を80%引き下げた（100万Tokenあたり）。同時に、中価格帯モデル5.6 Terraの価格も20%値下げした。わずか1週間余り前には、Googleもより低価格なGemini 3.6 Flashと3.5 Flash-Liteモデルを発表している。Anthropicは直接的な値下げこそ行っていないものの、最も低価格なOpus 4.8モデルを、より高性能なClaude 5.0に置き換え、価格は据え置いた。
世界的な競争の激化により、AIの性能はますます低価格で利用できるようになっているが、その代償として大手各社の利益率が低下する可能性もある。ここ数カ月、多くの大手AI企業はすでにコスト削減を発表し、AI技術の利用範囲を制限している。これには、イーロン・マスク氏傘下のxAIのように、これまでAIの発展を強力に推進してきた企業も含まれる。AIを使い始める従業員が増えているにもかかわらず、現時点の報告では、実際の生産性向上は期待に届いていない。
中米両国におけるAI発展路線の違いは、ある意味で両国が長年培ってきた産業上の強みを反映している。
米国企業は巨額の資金を投入して最先端技術の発展を推進する傾向がある。一方、中国の開発者は強力な製造業とエンジニアリング能力を活用し、コストが低く、規模もよりコンパクトでありながら、高度な能力ではほとんど引けを取らないAIモデルを構築している。
DeepSeekは2025年、西側のAI開発企業に大きな衝撃を与え、Kimi K3も2026年に同様の影響をもたらした。個別に見ても、これらの出来事だけでOpenAI、Google、Anthropicなどは十分なプレッシャーを感じることになる。
しかしそれ以前の数カ月、多くのAIを大量に利用する企業は、Tokenコストが急速に上昇していると不満を訴えていた。そのため、性能が近い一方で価格が大幅に安い新モデルが市場に登場すると、業界全体が大きな衝撃を受けた。
現在、大手AI企業は、モデルのパラメーター数や学習データの規模を増やすだけでは競争できなくなっている。真の意味で価格競争を始めなければならず、OpenAIはすでに一部モデルの価格を大幅に引き下げた。
注目すべきなのは、OpenAIが最も強力なフラッグシップモデルの価格を引き下げていない点だ。実際、その高速版の価格はむしろ上昇している。しかし、同社のフロンティアモデルは現在、史上最低価格となっており、AI性能の向上と価格低下のスピードには驚かされる。
今年3月、OpenAIはChatGPT 5.4を発表した。同モデルはより強力なエージェント機能を備えており、当時の価格は100万入力Tokenあたり2.5ドル（注：現在の為替レートで約16.9元）、100万出力Tokenあたり15ドル（現在の為替レートで約101.5元）だった。
現在、GPT 5.6 Lunaの価格は100万入力Tokenあたり0.20ドル（現在の為替レートで約1.4元）、100万出力Tokenあたり1.20ドル（現在の為替レートで約8.1元）まで下がっている。
つまり、あるフロンティアモデルがリリースされてから大幅な値下げに至るまで、わずか4カ月未満しかかかっていない。
今回の値下げにより、Lunaの価格はDeepSeek V4の競争圏に入った。DeepSeek V4プロ版の価格は、100万入力Tokenあたり0.435ドル（現在の為替レートで約2.9元）、100万出力Tokenあたり0.87ドル（現在の為替レートで約5.9元）だ。
GPT 5.6 Terraはより高性能なモデルだが、20%の値下げ後、その価格も100万入力Tokenあたり2ドル（現在の為替レートで約13.5元）、100万出力Tokenあたり12ドル（現在の為替レートで約81.2元）まで下がり、注目を集めるKimi K3（100万入力Tokenあたり3ドル（現在の為替レートで約20.3元）、出力Token15ドル（現在の為替レートで約101.5元））を下回った。
一方、GPT 5.6 Solは、100万入力Tokenと出力Tokenあたりそれぞれ5ドル（現在の為替レートで約33.8元）と30ドル（現在の為替レートで約203元）の価格を維持している。さらにOpenAIは、最上位モデルの価格を引き上げた。5.6 SolのFastモードは、100万入力Tokenあたり10ドル（現在の為替レートで約67.7元）、出力Tokenあたり60ドル（現在の為替レートで約406元）で、より低いレイテンシーで同等の知能水準を提供し、Claude Fable 5やMythos 5などの最先端フラッグシップモデルと直接競合する。
しかし問題は、こうした値下げ戦略が本当にOpenAIに利益をもたらせるのかということだ。
今年初め、OpenAIが自社でデータセンターを保有する計画を事実上断念すると発表した後、「新興クラウド事業者」（Neoclouds）と締結するリース契約の重要性が一段と高まった。
例えば、Oracleと締結した最大3000億ドル（現在の為替レートで約2.03兆元）規模の計算資源調達契約は、OpenAIのサービスを継続運営するための重要な基盤となっている。
しかし、これほどのコストをOpenAIがどう負担するのか、以前から外部で疑問視されていたとすれば、今やその疑問はさらに明確になっている。
OpenAIは現在、サブスクリプション事業で継続的に赤字を出しており、今年初めには重要な収益目標も達成できなかった。2025年には、収益が伸び続けていたにもかかわらず、同社は数百億ドルの赤字を計上している。
OpenAIは2030年までに、計算資源へ約6000億ドル（現在の為替レートで約4.06兆元）を投じることを約束している。
収益が伸び続けたとしても、これほど巨額のコストを到底賄えない可能性がある。しかも現在、最も人気が高く低価格なモデルがさらに値下げされたことで、同社の利益余地は大幅に縮小し、場合によっては完全に消滅する可能性さえある。
これが、NVIDIAがOpenAIに2500億ドル（現在の為替レートで約1.69兆元）の投資支援を提供する可能性について、外部で議論されている理由の一つかもしれない。
もちろん、こうした問題に直面しているのはOpenAIだけではない。過去1年間、GoogleのAIインフラへの投資額はクラウド事業の収益の約9倍に達した。Anthropicが最近、年換算ベースで収益化を実現できたのも、主にxAIとColossusデータセンターを低価格で借りる限定的な提携を結んだことによる。
AIの運用・構築コストが突然下がったわけではない。それにもかかわらず、企業は価格を相次いで引き下げ、より低コストで、より高速かつ高性能なモデルを提供している。
表面的には、これらの数字はどうにも筋が通らないように見える。
AI業界では、AIの普及が加速している理由を説明するために、しばしば「ジェヴォンズのパラドックス」（Jevons Paradox）が引用される。
ジェヴォンズが生きていた時代、より効率的な石炭エンジンは石炭の消費量を減らさなかった。それどころか、利用範囲が広がったことで石炭の総需要は増加した。
現在、AI企業は、AIの利用コストが下がれば、人々はより多くの利用シーンを見いだし、AI全体の利用量が大幅に増えると考えている。
これが、現在のToken値下げ戦略の背景にあるロジックなのかもしれない。
Tokenが十分に安くなれば、ユーザーは利用量を大幅に増やし、規模の拡大によってより高い収益をもたらす。さらに、今年末以降、新世代のAIアクセラレーターチップがデータセンターでより広く普及すれば、単位消費電力あたりのToken処理能力は10倍に向上する可能性がある。そうなれば、利益率がより低いビジネスでも、規模によって収益化できるようになる。
また、NVIDIAが将来提供するVera Rubinプラットフォームも注目に値する。NVIDIAは、このプラットフォームによってToken性能効率がさらに10倍向上すると主張している。
理論上、BlackwellとVera Rubinプラットフォームの優位性により、AI推論サーバーはより収益性の高い産業になる可能性がある。
それでも、大手AI企業がAI事業の収益だけで、現在投入している巨額のコストを賄えるとは考えにくい。特に、競争が激化し、Token価格が下がり続けている状況ではなおさらだ。