長期間にわたり、OpenAIやAnthropicなどの大規模モデルベンダーは、固定月額のサブスクリプションモデルを採用し、ユーザー層への浸透を迅速に進めました。しかし、業界研究機関SemiAnalysisによる深掘り評価によると、このように見える双方向的なモデルが、ベンダーにとってますます深刻なコスト危機を引き起こしています。

評価機関は、2社の複数のサブスクリプションプランを比較した結果、重度ユーザーがプログラミングや「エージェント」との相互作用で頻繁に発生するTokenの消費により、安価なサブスクリプション料金はその裏にある計算リソースのコストをカバーすることが難しくなっていることがわかりました。たとえば、OpenAIが200ドルで提供している「ChatGPT Pro20x」プランにおいて、ユーザーがこれを満遍なく利用すると、APIの料金は理論上1万4000ドルに達します。また、Anthropicの同価格帯製品「Claude Max20x」も極限使用の場合には、Tokenのコストが8000ドルに達することもあります。

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このような収益の差によって、ベンダーは計算リソースの「利用率」を非常に意識するようになります。報告書では、ユーザーの使用率が一定のしきい値を超えると、例えばAnthropicでは一部のプランでは20％、OpenAIでは一部のプランではわずか5.7％にもなると、そのユーザーの存在が利益から損失へと変わります。これは、企業がユーザーが極端な使用頻度に達する前に、サブスクリプション製品が「損して儲けを得る」状態になっていることを意味しています。

このようなコスト圧力が業界に連鎖反応を引き起こしています。企業内では、これまで従業員がAIツールを無制限に試すことを奨励していた戦略が急速に縮小されています。ある企業ではClaudeの使用に制限がなかったため、1か月で5億ドルの支出を記録し、緊急対応を余儀なくされたとの情報があります。

この課題に対処するために、企業はよりターゲットに合わせたモデルルーティング戦略に転換しています。複雑なタスクを高価な「先端モデル」に任せ、通常のニーズは安価なモデルに任せる方法により、一部の企業ではAI運用コストを最大95％削減することに成功しました。さらに、スタートアップ企業の中には、DeepSeekなどの高いコストパフォーマンスを持つモデルへの「技術移行」を選択し、より持続可能な財務構造を追求する企業もいます。

業界内で将来に対する見通しは二極化しています。一方では、インフラの拡充と計算効率の向上により、一部の中高価格帯モデルの実行コストは今後さらに低下する可能性があります。一方で、最も最先端のモデルは予測可能な未来においても高いコストを伴うため、ベンダーは徐々に高価な機能を一般サブスクリプションから分離し、より細分化された課金モデルを採用する可能性があります。

OpenAIやAnthropicにとって、ユーザー増加と膨大な計算コストの損失のバランスを取ることこそが、このAI「軍備競争」における経営の知恵を問われる最も難しい課題となっています。