一、トークンが高すぎる
3月7日、「All-In」のポッドキャストの現場で、Chamath Palihapitiyaは、同じくAIに賭けている3人の友人に対して、業界を震撼させる一言を放ちました：
「私のコストは3ヶ月ごとに3倍になる。しかし、私の収入はそうではない」
ChamathはSocial Capitalの創業者であり、Facebookの初期の経営幹部の一人です。
2024年、彼は「8090」というプロジェクトを開始しました。これは「AIを使って機能の80%を実現し、コストの90%を節約する」という意味です。
目標は一つだけ：世界中の古いソフトウェアを書き換えることです。
現在、「コスト90%削減」と名乗るこの企業自身が、AIの請求額が3倍に膨れ上がり、1000万ドル（AWSの計算資源のレンタル、Cursorのサブスクリプション料、AnthropicのAPIなどを含む）に迫っています。
ChamathのX（旧Twitter）での投稿は、自分自身を皮肉っているのか、それとも業界全体を皮肉っているのか分かりません：
「VCの皆様が、このトークンのバイキング式無料料理の代金を巨額投資で支払ってくれたことに感謝します」
これはおそらく2026年のシリコンバレーで最も皮肉な光景でしょう。トップクラスのベンチャーキャピタリストが、自社のトークン請求額を他のVCに肩代わりさせることを公然と皮肉っています。
OpenCodeの創業者であるDax RaadもXで暴露しました：CFOたちが動揺し始めています。
「CFO：どういう意味？エンジニア1人あたり毎月2000ドルのトークン費用が追加されるんですか？」
以前は企業の技術支出は一目瞭然でした。サーバー、クラウドコンピューティング、SaaSサブスクリプションなど、年間予算は一度立てれば済みました。しかし現在、制御不能で絶えず値上がりする「トークン請求額」という新たな項目が加わりました。
私が最後にこのような制御不能で、一瞬のうちに天文学的な費用が発生する状況を見たのは、4Gの30MBで5元というデータ通信料金時代のことです。当時、人々は「朝目覚めたら、家までなくなっていた」と冗談めかして言っていました。2026年、トークンを買う人々が同じようなことを言い出すでしょう。
なぜAI利用のコストが上昇したのか？
「知能の向上のため、私たちは常により良い解決策を探し続けています。その中で、長考（Long Thinking）が2025年の技術的勝者となりました」
トレーニングコスト：各世代のモデルのトレーニングコストは約10倍に増加していますが、性能の向上はわずか2倍です。GPT-3のトレーニングコストは約460万ドル、GPT-4は6000万ドルを超え、GPT-5はすでに5億ドルを超えています。10倍の投資に対して2倍のリターンしか得られていません。
Agenticコストの爆発：Agentic AIのコスト式はk × O(N²)です。ここでkは1ラウンドあたりのツール呼び出し回数です。ツールを呼び出すたびに、会話のコンテキスト全体を再処理する必要があります。40ラウンドの会話のコストは、20ラウンドの会話の4倍であり、2倍ではありません。
トレーニングコストであれ利用コストであれ、どちらも水涨船高（高騰）しています。例を挙げましょう。
GPT-5.4 Proには極端なケースがあります。ある人が「Hi」と入力しただけで、5分18秒待たされ、80ドルもかかったのです。推論チェーンが荒唐無稽なまでに膨張してしまいました。
知能化の代償は追加料金である
Chamathはさらに、Ralph Wiggumという伝説的なプラグインにも巻き込まれました。このプラグインは、AIエージェントにタスクの完了目標が達成されたかどうかを絶えず判断させるように強制します。目標が達成されていない場合、ループし続けます。
Ralph Wiggumsは『シンプソンズ』に登場する「愚かだが執念深い」キャラクターです。
このプラグインにより、エージェントは同じ問題を繰り返し試行します。問題が解決されることもあれば、何も解決されないこともあります。もしかすると、一夜にして家まで失ってしまうかもしれません。
これは現在のOpenClawと全く同じです。OpenClawをデプロイする際の最大の課題は、一見高品質な完了の裏には、トップクラスのモデルと継続的な改善、継続的なモニタリングが存在し、あらゆる動作が人民元（お金）を燃やしていることです。
二、お金を使いたくないが、市場が迫っている
市場は静かに変化しています。従来のソフトウェアのビジネスモデルは明確でした。前期に巨額の初期投資を行い、その後の限界コストはほぼゼロになります。1万枚目と100万枚目のライセンスを販売しても、コストはほぼ同じです。売るほど儲かるのです。
AIの応用はこれと正反対です。ユーザーとのすべてのインタラクションに直接コストがかかります。すべてのトークンに料金を支払わなければなりません。使うほど赤字になるのです。自律性を高めれば高めるほど、コストは高くなります。
従来のSaaSでは、すべてのユーザーのコストはほぼ同じで、ゼロに近づきます。AI時代ではこれが逆転しました。最も忠実なユーザーこそが、最もコストのかかるユーザーであり、利用頻度の低い顧客は、明日には他社に移ってしまうかもしれません。
成長が速ければ速いほど、赤字も大きくなる。まずお金を燃やし、その後で収益化するという古典的なVCのシナリオは、AI時代においては破産への高速道路へと変わりました。
競争構造が、さらに高い次元での競争を強いている。
多くのAI起業家は、「人間＋コード＋AI」という低コストモデルを選択しません。AIを重要なノードに使い、残りは人間やプロセスに任せるのでしょうか？それは、大規模モデルベンダーがその選択肢をすでに提供していないからです。
OpenAI、Anthropic、Googleは、最初からエージェントを標準としています。Claude Codeは自律的にコードを書くエージェントそのものであり、Codexはエンドツーエンドのコーディングエージェントです。これらのコンパイラツールは、Cursorを追い詰めつつあります。上流ベンダーの製品がすでに完全自律型になっているのに、まだ「人間＋AIの協働」を行っていたら、笑われるだけです。
競争が激化しています。競争圧力が起業家にエージェントモデルを採用させます→エージェントモデルは最もトークンを消費するモデル（k × O(N²)）である→トークンコストが急騰→利益が食い尽くされる。
起業家は資金を燃やしたくはないが、市場が最も高価な方法での競争を強いている。かつてテクノロジー分野では、「軽量」なアプローチを選択し、より少ないリソースと賢い方法で勝利することができました。しかしトークン経済ではそれが不可能です。「軽量」であることは、製品機能が大手の無料ツールに劣ることを意味します。起業家は板挟みになり、进退両難の状況に陥っています。
しかし、創造される価値が十分大きければ、資金を燃やすことも良い方法です。ただし、多くの起業家が作り出したものは、特に従来のアプリにおいては、価値がなくなっています。
Coding Agentが能力の臨界点を越えると、ソフトウェアの生産コストはゼロに近づきます。しかし、勝てるのは誰でもありません。
「コーディングが臨界点を越えた後、ソフトウェアの世界はより公平になるのではなく、より混雑するようになるでしょう。『みんなが勝てる』のではなく、『作っただけではもはや優位性を持たない』のです」
あなたはAIを使って数分でアプリケーションを作成しました。しかし、競争相手もAIを使って数分で同じアプリケーションを作成しました。コピーのコストはゼロに近く、コピーのタイムラグもゼロに近いです。
投入は膨張し（トークンが高騰）、産出は価値を失う（ソフトウェアが安くなる）。二重の圧迫です。
「作っただけでは価値がない」ということは、「何も価値がない」ということではありません。トークン経済において、真に価値があるものは変化しました。
かつてソフトウェア業界の希少な資源は「作れる能力」でした。使えるSaaS製品を作れること自体が参入障壁であり、エンジニアの採用は高く、開発期間は長く、技術的ハードルも高かったのです。現在、AIが「作れる能力」のコストをゼロに近づけました。希少な資源は「何を造るべきかを知っていること」へと変わりました。判断力、業界のノウハウ、ユーザーニーズへの深い理解。これらはトークンでは買えません。
かつてWeChat公式アカウントが勃興した頃、希少だったのは「書ける能力」でした。毎日更新でき、レイアウトができ、素材を見つけられること。その後、誰もがそれができるようになり、希少になったのは「何を書くか」でした。トピックの判断力、業界の洞察、独自の視点。現在、AIは「書ける能力」まで代わりにやってくれます。唯一、代わりにやってくれることができないのは、「読者が何を必要としているかを知っていること」です。トークン経済とコンテンツ業界の根底にあるロジックは同じです：生産コストはゼロに帰着し、戦略と判断力がすべての障壁となるのです。
四、AIの新産業チェーンも再構築されている
ChamathがCursorからClaude Codeに移行した表面の理由は「高すぎるから」です。しかし実際には、Cursorのような中間層は、AIエージェントがすでにそれらを不要にするほど強力になっているのです。従来のソフトウェアは人間のために作られていましたが、AIの新しいインタラクションの格局が静かに展開されつつあります。
2025年、CursorはまだAI IDEのユニコーン企業でしたが、2026年には存亡の危機に瀕し、「戦時態勢」の全社員会議まで開催しました。彼らは、AIモデルのプログラミング能力が臨界点に達したと表明しました：開発者は自然言語の指示をエージェントに直接与えることができ、「IDE」という中間層をスキップできるのです。
新しいインタラクションが古いインタラクションを置き換えている。2行の会話で用件を済ませてしまい、ソフトウェアを開く必要さえありません。
ソフトウェアの障壁は消滅した。業界固有の非公開データやプロセスの障壁がないソフトウェアはもはや存在しません。RSS要約日報エージェントのバージョンを作る人が1万人、量子化モデルエージェントのバージョンを作る人が10万人いるのを見ることができます。これらに参入障壁はありません。AIの計算能力を投入して奇跡を起こせば、あなたの製品に追いつくのは3ヶ月以内の話です。「モデルベンダー → ツールベンダー → ユーザー」という3層構造が、徐々に「モデルベンダー → ユーザー」という構造へと移行しつつあります。
大規模モデルに飲み込まれていないSaaSは、モデルベンダーのために働いています。a16zのMike（元Salesforceの経営幹部）は「SaaSの死を語るにはまだ早すぎる。真のビジネスの世界では、暗黙知が巨大なSaaSの基盤コードに深く埋め込まれている。インディアナ州の育児休暇法の特殊条項や、地域の税法の差異化ルールなど、これらは数回のプロンプトでは複製できない。Vibe Codingは長尾の補完に過ぎず、コアの代替にはなり得ない」と述べています。
一部は正しいです。しかし、彼は重要な半分を見落としています。SaaSは死にませんが、その利益構造はトークン経済によって食い尽くされます。従来のSaaSの利益は「ゼロの限界コスト」から生まれます。しかし、SaaSにAI機能を組み込むと、すべてのユーザーインタラクションでトークンコストが発生し、「ゼロの限界コスト」という曲線が曲がってしまいます。SaaSはおそらく外部からの代替によって死ぬのではなく、自社が追加したAI機能によって、自らの利益を食い尽くしているのです。
「AI機能を加えない」と言いますか？それならちょうど良い。垂直分野の他の競争相手が、あなたが市場から撤退するのを待ち構えています。
最後のデータを見てみましょう。従来のSaaSの粗利率は75%以上です。一方、AI製品の粗利率は一般的に50〜60%であり、一部の初期企業に至っては25%まで低下しています。
AI製品のCOGS（売上原価）は、ソフトウェアというよりインフラサービスに近い。あなたはソフトウェアを売っているつもりですが、実際には計算力を売っており、大規模モデルベンダーのために働いているに過ぎません。
つまり、AIはまだやる価値があるのか？
やる価値はありますが、しかし。
8090の問題は、AIを使って古いソフトウェアを書き換えるという試みが、AIそのものによって価値を毀損されていることです。トークンで造ったものは、他の人もトークンで造れます。あなたが支払ったトークンの代金は、単なる入場券に過ぎません。入場券は決して障壁にはなりません。
一方、Cursorの問題は、明確な競争障壁のない分野で、80%がAIに依存しており、どの大規模モデルベンダーでも足を踏み入れることができる状態になっていることです。強力なAI依存であり、かつ独占的なデータを持たない分野を選択してはいけません。ここでの勝利は一時的なものに過ぎません。
私は素朴な判断を持っています。あなたの投入コストが競争相手と全く同じで、産出も競争相手と全く同じであれば、そのビジネスは単なる運の勝負に過ぎない。現在、AI分野ではトークンのコストパフォーマンスを競っています。しかし、あなたのトークン効率に競争相手との本質的な差がないのであれば、あなたは消耗戦に参加しているに過ぎません。
トークン経済で生き残るのは、最も多くのトークンを燃やした会社ではなく、1つのトークンで最も多く代替不可能な価値を引き出した会社です。
「1ドルのトークンが何を引き戻したか」を明確に理解した人だけが、トークンが安くなる那一天まで生き残る機会を得られます。
最後に
明確に理解するだけでは不十分だとも言いたいです。トークン経済において、私たちは残酷な内巻（過度な競争）を目撃しています。投入される計算資源は増え続ける一方、産出される価値は不明瞭になり、起業家たちは苦境に陥っています。エージェントを使わなければ製品は玩具のままであり、エージェントを使えば会社はモデルベンダーの消耗品になってしまいます。
しかし、歴史的な転換点は、しばしばこの「極限の内巻」の中で起こります。もしかすると、突破口を開くのは、引き続きトークンを積み重ねる分野ではなく、「敢えてトークンに句点を打つ」分野に現れるかもしれません。彼らは、Ralph Wiggumのように執拗なループをいつ停止すべきかを知り、90%の平凡な問題は安価で確実なコードに任せ、残りの10%のコアな意思決定のみを高価な知能に任せる方法を理解しています。
すべてが無料に向かう知能化の時代において、最も高価なのは「いつ思考を停止し、行動を開始すべきか」を知っている判断力です。
あなたの1ドルのトークンが、無限ループを買うためなのか、それとも代替不可能な意思決定の瞬間を買うためなのかを明確にすること。これは単に生き残るだけの問題ではありません。