トークンの発行後、企業は人工知能に投資する価値が本当にあるのかどうかを問うようになりました。 CBCニュース

人工知能の社内使用に参加していたハイテク企業は、人工知能の集中的な使用によるコストの増加を理由に、現在規模を縮小しています。

先月、Uber は 2026 年の AI 予算を今年の最初の 4 か月ですべて使い果たしたことを認め、同社の COO は次のように述べました。正当化するのが難しい「社内の AI コスト。OpenAI CEO のサム・アルトマン氏は今月初め、AI コストが顧客にとって「大きな問題」になっていると述べた。

そしてそれは大手プレーヤーだけではありません。最近のカンファレンスで、カナダのスタートアップ企業のリーダーたちは、社内の AI 支出の増加によるコストを感じていると述べた。 タキットでのレポート。

新たな焦点は、コストを追跡し、AI をより戦略的に使用する方法を見つけることにあります。ハイテク企業が支出を抑制しているとしたら、それはAI企業の巨額の評価に何を意味するのだろうか？

Balloon の支出は、AI に指示を与え、AI から出力を受け取るために必要なデータ単位である「トークン」の使用コストに相当します。実際のところ、企業が使用するトークンの量は、「tokenmaxxing」の台頭のおかげでかなりの量になりましたが、最終的にはユーザーが AI と対話するコストに依存します。

ますます複雑化する AI タスクのコスト上昇

全体として、推論と呼ばれる現実世界の AI アプリケーションのコストは低下しました。しかし、テクノロジー企業は、コーディングや思考連鎖推論などの複雑な「代理店」タスクに AI を使用しています。 ChatGPT に夕食に何を作ろうかと尋ねる人々とはまったく異なります。

認知科学者で人工知能研究者のゲイリー・マーカス氏は、「これらのエージェントは、ユーザーが答えを導き出す過程で、大量のクエリを投げ込む」と述べた。 「正確な統計はないと思いますが、場合によっては500倍、1000倍の時間がかかることもあります」 [tokens]。」

最近まで、多くのテクノロジー企業は従業員に AI の実験に専念するよう奨励していました。職場での人工知能の多用の導入の推進により、できるだけ多くのトークンを燃やすことを意味する「トークンマックスシング」という用語さえ生まれました。たとえば、Meta と Amazon の従業員は、しばらくの間、誰が最も多くのトークンを使用したかを競うために内部リーダーボードを使用してきました。トークンの多用は、生産性への一種の近道として機能しました。

3月に遡ると、NVIDIAの最高経営責任者（CEO）ジェンスン・ファン氏は、50万ドルを稼ぐソフトウェアエンジニアが年間25万ドルをトークンに費やさなかったら「非常に懸念する」だろうと述べた。

しかし、トークン使用コストの高さに直面し、一部のハイテク企業は支出を見直している。たとえば、Uber は最近、コーディング ツールごとに従業員 1 人あたり月額 1,500 米ドルの上限を課しました。

企業は「非常に単純なタイプの実験から遠ざかっている」という。 ネストル・マスリ 人工知能の利用について企業にアドバイスを行うコンサルティング会社のCEOであり、スタンフォード大学のAIレポートの元編集長。その代わりに、AIを組織に広く統合するという現実に直面していると同氏は言う。

「トコノミクス」を超えて

では、AI の革新と導入に対するプレッシャーを感じながらも、コストを管理して目に見えるメリットを見出したいと考えている企業にとって、今後の戦略的な方法は何でしょうか?

人工知能の「トコノミクス」に入ります。トークンのコストをより深く理解し、戦略的かつ経済的に予測可能な方法で人工知能を使用します。

マスレジ氏は、「AIがツールとしてどこに役立つかを理解するためのマイクロスケールの実験」に焦点を当てるようアドバイスしている。企業は次の点を評価する必要があります。「人間よりも速く物事を行うか、はい」 [at] 価格はいくらですか？」と彼は言いました。

また、万能の解決策はなく、「組織のレベルに応じて組織内だけでなく、機能のレベルでも」異なるだろうとマスリー氏は述べた。 「人事部門が AI を使用する方法は、法務やエンジニアリング部門が AI を使用する方法とは異なります。」

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AI の本当のコストを支払うのは誰ですか?

AI セクターは、企業がテクノロジーの複雑な使用に関連するコストが投資に見合った収益をもたらすかどうかを評価する中で、清算に直面しています。

「トークンマックスが持続可能でない場合、これらは [AI] おそらく企業は思ったほどの収益を得られないだろう」とマーカス氏は語った。

これにより、AI 企業は苦境に立たされる可能性があります。名目コストを回収する必要がある一方で、激しい競争環境で市場シェアを維持する必要があります。

エントロピー電流 組織計画大企業の場合、固定料金とトークンの使用量に基づく料金の両方が含まれます。 6 月初旬、Microsoft 所有の GitHub Co-Pilot は、トークンの使用価格に合わせて料金を変更しました。

同時にウォール・ストリート・ジャーナル紙も報じた。 OpenAIが検討中 コストを下げる 明らかに Anthropic からユーザーを引き付けることを目的として、そのトークンを使用することを禁止しました。中国の新興企業 DeepSeek は最近、主力モデルの 75% 割引を発表しました。

「私にとって、これらすべては、その機能だけでなく、価格の面でも、このテクノロジーがまだ初期段階にあることの証拠です」とマスリー氏は述べた。 「企業が喜んで支払う一定レベルのコストがあると私は依然として考えています。」