AI産業に迫る算力高騰の波：コスト増と競争激化への対応策

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この記事のポイント

• AI業界全体で算力（コンピューティングパワー）の価格が継続的に上昇しており、AI企業の運営コストを押し上げています。
• 特に、中規模のAIサービスプロバイダーは、外部クラウドの算力依存度が高いため、大きな影響を受けています。
• AI産業は、「規模」から「効率」へと重点を移し、モデルの最適化や低コストな算力利用が求められています。
• 算力高騰は、業界再編を加速させ、技術力や効率化を進める企業に有利な状況を生み出す可能性があります。
• 国産AIチップや、中国市場における「トークン（AIが処理する情報単位）輸出」が新たな成長機会となる可能性も指摘されています。

算力価格高騰がもたらす経営圧力

最近1年以上にわたり、AIプラットフォーム「AiPy」の1日あたりのトークン消費量が100倍以上に増加し、算力価格の上昇と相まって、当社の運営コストは約5%増加し、経営上の圧力が非常に大きくなっています。国内のAI・サイバーセキュリティ企業である知道创宇（Zhidao Chuangyu）の共同創業者兼CTO（最高技術責任者）である楊冀龍（Yang Jilong）氏はこう語ります。

世界的に広がる算力価格の高騰は、多くのAIアプリケーション企業にプレッシャーを与えています。高性能GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）やストレージチップから、クラウド推論サービスに至るまで、算力サプライチェーン全体で価格が上昇しており、大手クラウドベンダーの関連サービスでは最大30%以上の上昇が見られます。

AI大規模モデル算力産業連盟の首席顧問である高輝（Gao Hui）氏は、大手モデルベンダーは自社で大規模な算力クラスターを構築するなどして、短期的な算力価格上昇の影響を相殺する能力が高いと分析しています。また、技術最適化によって単位あたりの算力コストを削減することも可能です。一方、中規模のAIアプリケーションサービスプロバイダーは最も大きな影響を受けており、これらの企業はパブリッククラウドから算力を借りることに高度に依存しており、算力コストが売上高の30%から60%を占めることもあります。市場競争が激しいため、最終製品の価格を同時に引き上げることが難しく、利益が圧迫され、経営上の圧力が継続的に高まっています。

特に影響が大きい4つの分野

細分化された分野を見ると、以下の4つの分野で特に大きなプレッシャーがかかっています。

• AI動画生成分野：マルチモーダルモデルのトークン消費量が非常に高いため、算力は多くの企業にとって最大の支出となっています。
• AIエージェントサービスプロバイダー：継続的な推論や自律的なタスク実行により、算力消費が絶えず発生し、企業のコスト弾力性は非常に低くなっています。
• AIコード開発ツールプラットフォーム：大規模な利用は、企業の運営コストを継続的に押し上げます。
• C向け（消費者向け）の無料または低価格AIツール：十分な有料ユーザーによるコスト負担がないため、収益化の難易度がさらに高まっています。

楊冀龍氏の見解では、この算力価格上昇は1年、あるいはそれ以上続く可能性があり、国産チップの生産能力が大規模に解放され、算力ソフトウェア・ハードウェアエコシステムが完全に適合するまで、市場の需給関係に実質的な変化は期待できないとされています。

高輝氏は、ハードウェア、電力、インフラなどの固定コストがすでに上昇しており、算力価格の中枢は長期的に上昇し、以前の低価格帯に戻ることは難しいと見ています。中長期的に見れば、AIの商業化が継続的に進展することで、ハイエンド算力はプレミアム価格を維持する可能性があります。しかし、業界の商業化が期待を下回った場合、一時的に需給が緩和し、価格が小幅に調整される可能性もあります。

しかし、算力価格の上昇は「挑戦」であると同時に「機会」でもあります。高輝氏は、「自社で算力を構築し、推論最適化技術を習得し、国産算力エコシステムを整備している企業、および算力スケジューリングやモデル圧縮サービスプロバイダーは、新たな業界再編の中で差別化された競争優位性を獲得できるだろう」と述べています。

規模から効率へ：AI産業の変革

過去数年間、大規模モデルの開発は主に計算リソースの継続的な増加に依存してきました。しかし、大規模モデルが大規模応用段階に入るにつれて、トレーニングコストは継続的な推論コストへと転換しています。算力の需要構造は変化しています。

「計算効率、モデル構造、デプロイ方法を再評価し、AI産業が算力駆動から効率駆動へと移行するのを受け入れる必要があります」と、北京航空航天大学AI研究院の副研究員である胡堃（Hu Kun）氏は述べています。

「効率の向上こそがAIの使命です」と楊冀龍氏は語ります。企業は、汎用大規模モデルの無差別のトークン消費を避け、自身のビジネスに適した業界特化型AIエージェント製品を選択すべきです。AiPyの例では、製品はビジネスシーンに合わせて企業のコアなニーズを正確に特定し、無関係なやり取りによるトークン消費を削減できます。将来的には、低コストで高効率なAIインフラが産業発展の重要な支えとなるでしょう。AIはモデルの精度だけでなく、モデル構造、計算アーキテクチャ、コンパイル最適化、ハードウェア適合能力を総合的に考慮し、異なるレベルの計算リソースで異なるアプリケーションのニーズを満たす必要があります。

上海語生科学技術有限公司の首席科学者である郭権瑋（Guo Quanwei）氏は、「大規模モデルが1つのタスクを完了するのに長い推論チェーンと多くの試行錯誤が必要な場合、トークンが安くなっても最終コストが必ずしも下がるわけではありません」と指摘します。モデルがAIエージェント段階に入ると、算力消費は従来の対話型Q&Aを上回る可能性が高く、単にGPUを積み重ねるだけでは持続可能ではありません。将来的には、業界は「モデルの大きさ」を競うことから、「1つの仕事を完了するためにどれだけの算力とコストが必要か」を競う方向へとシフトする必要があります。この観点から、ローカルモデルは理想的なソリューションの1つです。

コスト削減と効率向上のための戦略

AI企業がコストを削減し、効率を向上させ、算力利用効率を高め、持続可能な発展の道を歩むためには、専門家は以下の戦略を推奨しています。

• アルゴリズムレベル：モデルの量子化、蒸留、スパース化により、無効なパラメータを削減します。
• エンジニアリングスケジューリングレベル：トラフィックのピークカット、ホット・コールドデータキャッシュ、バッチ推論などの技術を活用し、低優先度タスクを低価格のアイドル時間算力ノードにスケジュールします。
• アーキテクチャデプロイレベル：西部地域の低価格算力でオフラインバッチタスクを処理し、全体的なコスト構造を最適化します。
• ビジネスレベル：呼び出し権限を細かく管理し、有料ユーザーと無料ユーザーの算力優先度を区別し、低価値で無効な呼び出しを制限します。

業界構造の再構築

算力価格高騰の下で、中国のAI業界の競争構造も静かに変化しており、「標準化」「高効率」「自律性」が業界発展の主要な方向性となっています。

「算力価格は上昇していますが、国産の大規模モデルとAIアプリケーションがより強力になっていることは間違いありません」と楊冀龍氏は述べています。昨年、同社はAiPyで大規模モデルの適合性評価を実施し、国産大規模モデル「Kimi K3」の総合的なパフォーマンスは、米AI企業Anthropicが開発した「Claude Sonnet 4.8」を上回ったとのことです。将来的には、国産算力、モデル、アプリケーションの急速な発展に伴い、AIはますます普及していくでしょう。

胡堃氏は、中国企業はモデル圧縮、混合精度計算、推論最適化などの分野で継続的に探求しており、一部のモデルがより低い計算コストで先進モデルに近い応用効果を実現できるようになっていると指摘しています。算力コストのプレッシャーは、中国のAI企業が差別化された競争優位性を形成するための重要な機会となっています。

算力価格高騰がAI業界にもたらすもう一つのトレンドは、「マタイ効果」（強者がさらに強くなる現象）の継続的な強化です。業界のリソースは急速にトップ企業に集中し、安定した算力供給や資金力が不足している中小規模のモデルベンダーは市場から徐々に撤退していくでしょう。同時に、海外のハイエンドチップの入手難易度とコストの上昇に伴い、国産AIチップの適合・改良が加速し、算力エコシステムが継続的に改善され、算力の自律的・制御可能なプロセスが加速していきます。

北京工業大学の教授である陳志杰（Chen Zhijie）氏は、現在、大規模モデル技術と一般の期待との間にはギャップがあると指摘しています。新しい画期的な技術が登場し、業界の価値をデモンストレーションシナリオから産業分野の実際の収益へと真に転換させない限り、算力、モデル、実際の需要との間の構造的なミスマッチが、業界を深い再編へと推進するだろうと述べています。

高輝氏は、将来的には中国のAI業界における算力の階層的な供給が常態化すると分析しています。ハイエンド算力は最先端の研究開発を保証し、ミドルレンジの普及型算力は産業のデジタル化をサポートします。同時に、ソフトウェアとハードウェアの協調最適化が常態化し、モデルアルゴリズムと国産チップの深い連合チューニングが実現し、算力リソースの市場化取引が普及し、クロスリージョナルなスケジューリングや算力共有が徐々に展開され、算力クラスターはグリーン電力集積地域へと配置されるでしょう。

現在、中国の大規模モデルは、単位算力コストが米国のおよそ20%から40%という優位性を持っており、グローバルなトークン市場で高コストパフォーマンスの競争力を形成しています。「トークン輸出」は新たな成長機会となる可能性があります。従来のハードウェア輸出とは異なり、「トークン輸出」は標準化されたAIサービスを出力することで、物理的な機器を出力する必要がなく、軽量で付加価値の高いデジタル貿易の新モデルであり、中国のエネルギーとデジタルリソースの付加価値空間を大幅に向上させることができます。

高輝氏は、短期的な「トークン輸出」は、東南アジアや中東などの近隣市場を優先的に深耕し、垂直産業のカスタマイズサービスや非リアルタイムのバッチ推論ビジネスを中心に展開すべきだと提案しています。中長期的には、オフショア算力政策やクロスボーダーインフラの整備を活用し、輸出規模を継続的に拡大していくべきだと述べています。（記者 常理 沈慧）

出典：新華網

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