算力大涨30%超！AI产业的“供需博弈”深度解析

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この記事のポイント

• 今年、主要クラウドベンダーが算力（コンピューティングパワー）価格を軒並み引き上げ、一部では30%以上の高騰が見られます。
• この価格上昇は、AIブームによる算力需要の急増と、GPUなどの供給制約という「供需の不均衡」が根本原因です。
• 算力価格の上昇は、ハードウェアメーカー、算力レンタル企業、AIアプリケーション企業へと、サプライチェーン全体に波及しています。
• AI産業は、AIモデルの「訓練」から「推論」へと需要構造が変化し、算力は一時的な投資から継続的な運用コストへと位置づけが変わっています。
• 今後は、効率的な算力活用、国産技術の発展、そして全国的な算力ネットワークの構築が、この課題解決の鍵となります。

算力価格高騰の背景：需給のミスマッチ

今年に入り、テンセントクラウド、アリババクラウド、バイドゥインテリジェントクラウドといった主要なクラウドベンダーやAIサービスプロバイダーが、相次いで算力製品の価格を引き上げました。一部のサービスでは、価格が30%以上も上昇しています。この算力価格の上昇は、単なる企業の価格改定にとどまらず、サプライチェーン全体を巻き込む「需給の駆け引き」となっています。

算力はデジタル経済の核心的な生産要素ですが、この一連の算力価格上昇の波は、一体どこから来ているのでしょうか？ 価格上昇は、サプライチェーンの上下流にどのように伝達されるのでしょうか？ そして、急速に発展するAI産業にどのような影響を与えるのでしょうか？

価格を押し上げる3つの要因

「算力価格の上昇の根本原因は、需給の不均衡です。需要側は急速に拡大している一方で、供給側は複数のボトルネックによって制約されており、両者のギャップが継続的に拡大しています。」と、赛智産業研究院智能経済研究所所長の李銘岩氏は述べています。

国家発展改革委員会マクロ経済研究院の研究員である張林山氏は、生成AIアプリケーションの爆発的な発展が膨大な算力需要を生み出しており、テックジャイアントやスタートアップ企業が「百模大战」に次々と参入したことで、高性能GPUやインテリジェントコンピューティングセンターへの需要が指数関数的に急増していると分析しています。

「トークン（Token）」の呼び出し量の急速な増加は、需要側の拡大を直接的に示しています。今年3月時点で、中国の日平均トークン呼び出し量は140兆を超えており、2024年初頭の1000億から1000倍以上増加しました。さらに、2025年末の100兆と比較しても、3ヶ月で40%以上増加しています。

需要構造の変化は、算力市場の新たなトレンドを反映しています。国家データ局のデータによると、2025年には、中国におけるAIのトレーニングおよび推論に使用されるデータ量は199.48エクサバイト（EB）に達し、推論データ量が初めてトレーニングデータ量を上回り、101.34EBとなります。試算によると、将来的に推論算力需要とトレーニング算力需要の比率は3:1、あるいはそれ以上になる可能性があります。トレーニングはモデルの能力上限を決定しますが、推論はモデルの商業的実現性を決定します。この変化により、算力は段階的な投資から継続的な運用支出へと性質を変えています。

供給側の制約も非常に顕著です。国研新経済研究院の創設者である朱克力氏は、高性能AIチップや高帯域幅メモリなどのコアハードウェアの生産能力が逼迫しており、上流部品のコストが上昇していることが、サーバー調達コストを直接的に押し上げていると指摘しています。同時に、インテリジェントコンピューティングセンターの建設には電力やネットワークの整備も必要であり、新規算力クラスターの稼働までには長い期間を要するため、短期的な供給が需要の拡大ペースについていけていない状況です。

李銘岩氏は、今回の算力価格上昇は短期的な変動ではなく、AI産業が「補助金による拡大」から「持続可能な商業化」へと移行する象徴的な節目であると判断しています。需要側がトレーニングから推論へと構造的に移行することで長期的な成長空間が開かれ、供給側のハードウェア、パッケージング、デリバリーといったボトルネックは短期的に根本的に緩和することが困難です。さらに、業界自身のビジネスロジックが「資金投入」から「収益化」へと転換しています。これらの3つの力が重なり合うことで、算力価格が押し上げられています。

サプライチェーンは急速な調整を迫られる

8月17日、DeepSeek API（アプリケーションプログラミングインターフェース）の価格改定が正式に発効しました。業界関係者は、算力コストの圧力がAI大規模モデルの価格上昇の主な原因であると分析しています。

算力価格の上昇は、サプライチェーンを通じて上下流へと伝達されています。コスト、利益、市場シェアを巡る駆け引きも同時に展開されています。価格上昇はまず上流へと波及し、算力インフラへの投資拡大を牽引します。AI需要の持続的な増加に伴い、クラウドベンダーは資本支出を増強し、GPU、メモリ、先進パッケージングなどのコアハードウェアの需要拡大を推進しています。「上流のハードウェアメーカーは、量と価格の両面で景気拡大の恩恵を受けており、チップ、メモリ、先進パッケージングなどの上流部門が価格上昇の最大の受益者です。」と李銘岩氏は述べています。

サプライチェーンの中流に位置する算力レンタル企業は、機会と圧力の両方に直面しています。業界関係者によると、算力需要の持続的な増加に伴い、算力レンタル市場の規模はさらに拡大し、関連企業の交渉力は向上する可能性があります。同時に、算力コストはこれらの企業の運営費用の7〜8割を占めており、上流価格の上昇は直接的に利益率を圧迫します。

価格上昇の圧力が最終的に下流に伝達されると、AIアプリケーション企業のコスト負担はさらに顕著になり、業界の二極化がさらに進む可能性があります。算力コストは、大規模モデル企業やAIアプリケーション企業の運営上の負担となっており、トップクラスのモデルベンダーは、クラウドサービスプロバイダーに次いで算力レンタル市場の重要な新規顧客となっています。しかし、競争力の弱い中小AI企業は、算力コストの高さから市場から締め出される可能性があり、業界の再編を加速させるでしょう。

張林山氏は、算力価格上昇という課題に直面し、企業はコスト削減と効率化、そして多様な戦略を展開すべきだと考えています。技術面では、モデル蒸留や量子化などの手法を用いて算力消費を削減し、国産チップなどの代替方案を模索すべきです。リソース面では、ハイブリッドクラウドアーキテクチャを採用し、算力リソースを柔軟にスケジューリングすることで価格変動を平準化すべきです。戦略面では、大企業は自社算力施設の建設を適度に検討し、中小企業は算力レンタルモデルを活用して初期投資を抑え、きめ細やかな管理によって単位算力の価値を最大化すべきです。

朱克力氏は、算力供給企業は単純に価格上昇で利益を得るのではなく、リソーススケジューリングの効率を高め、遊休算力を活用し、従量課金や柔軟なレンタルなどの多様なサービスモデルを充実させる必要があると述べています。長期的には、業界全体が単にハードウェアリソースを競うという考え方から脱却し、アルゴリズムの最適化やシナリオソリューションへと展開し、技術効率によってハードウェアコスト上昇による圧力を相殺していく必要があります。

算力供給体制の整備

算力価格上昇の波は、いつまで続くのでしょうか？ 複数の専門家は、今後2〜3年間、算力価格は、まず安定しつつ上昇し、その後徐々に安定して二極化していくと予測しています。短期的に見れば、高性能トレーニング算力は高水準を維持するでしょう。しかし、世界の算力生産能力の継続的な投入や、国産算力エコシステムの成熟に伴い、汎用推論算力の価格上昇は鈍化するでしょう。長期的に見れば、価格は徐々に低下していくと考えられます。

供給不足と需要増加という二重の圧力に直面し、ハードウェア供給の拡大に加えて、クラウドサービスのスケジューリング能力を活用して、既存および新規の算力リソースを最適に利用することが、多くの企業が現在選択している方法となっています。

テンセントクラウドの例を挙げると、統一されたスケジューリング層を通じて、テンセントクラウドは異なるチップ、異なるタスク、異なる場所にある算力リソースを同一プラットフォームで管理し、ビジネスの実際のニーズに合わせて動的にマッチングさせています。トレーニングと推論の柔軟な配分、クラウドとエッジの協調、オフラインとオンラインのピークシフト運用などを実現しています。

中国情報通信研究院クラウドコンピューティング・デジタル研究所の副所長である栗蔚氏は、業界は浮動小数点演算能力の競争から、トークン効率の競争へと移行すると指摘しています。クラウドサービスプロバイダーは、モデルアーキテクチャの最適化などを通じてトークンコストを体系的に削減し、価格面で差別化された競争優位を構築し、技術によるコスト削減と商業的競争力の両面でのブレークスルーを実現する必要があります。

今年4月、算力ネットワークが国家の「6つのネットワーク」建設に正式に組み込まれ、国家算力ハブノードを中心に70以上の算力大動脈が建設されました。李銘岩氏は、これを基盤として、算力リソースの全国的な「一枚網」によるスケジューリングを加速させ、地域や主体間の障壁を打破し、算力が真に水力や電力のように自由に流れるようにすべきだと考えています。また、「算力とグリーン電力の交換」といった市場化された協力モデルを継続的に探求し、西部で生成されるグリーン電力が東部の算力に対する低コストのエネルギーサポートとなるようにすべきです。さらに、研究開発投資を増やし、先進的な製造プロセスや先進的なパッケージングといった重要な技術的ボトルネックを突破する必要があります。

効率的で、普遍的で、安全な算力供給体制を構築するには、多方面からの協調した推進が必要です。張林山氏は、技術面では、高性能チップや基盤ソフトウェアのコア技術を継続的に突破し、異種算力スケジューリングプラットフォームを整備して、算力リソースの利用率を高めるべきだと提案しています。そして、全国一体化算力ネットワークを構築し、「東数西算（東部のデータを西部に計算・保管）」プロジェクトを深化させ、算力の地域間流通・取引を促進し、算力利用の敷居を下げ、算力の普恵化を促進すべきです。産業面では、グリーンインテリジェントコンピューティングセンターの建設を奨励し、液冷や低炭素算力インフラを発展させるべきです。（記者：頼奇春、黄 鑫）

来源：新華網

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