a16zの最近の分析で引用されたゴールドマン・サックスのデータによると、AIモデルの価格は3年間で、パソコン価格が15年かけて下落したのとほぼ同程度まで低下した。この比較は、AI業界が技術主導のデフレ一代分を単一の製品サイクルに圧縮していることを示唆しており、その価格下落のペースはテクノロジー業界のほとんどの分野が及ばないものである。

崩壊の背後にある数字

a16zの分析は、大規模言語モデルの価格を、2023年3月時点で100と設定された基準指数と比較して追跡している。2026年9月までに、この指数は約5まで低下し、3年半で約95%の下落となった。言い換えれば、当初1ドルだったサービスは現在約5セントで提供されている。

この比較に使用されたベンチマークは、パソコンの個人消費支出(PCE)価格指数である。分析によれば、パソコン価格が同程度まで下落するには約15年を要し、その下落は1980年代に始まった情報通信技術(ICT)投資の波動の期間に起こった。この参照期間は重要である。コンピューティングが特殊な業務用機器から一般のオフィスや家庭へと普及した時期をカバーしている。

分析では、AI価格下落の速さの要因として、モデル開発企業間の激しい競争、独自モデルの効率性向上、より安価なオープンソース代替の登場の3つを挙げている。

トークン価格も同じ物語を、より大きな声で語る

別の指標も同じ方向を示している。Silicon Data LLMトークン支出指数は、買い手が100万トークンあたりいくら支出的いるかを測定するものだ。20268月、この指数は100万トークンあたり0.97ドルの過去最低を記録し、7月から29%下落した。この数値により、指数は2026年5月につけた約2.05ドルのピークを50%以上下回った。この指標は報価率ではなく実際の支出を追跡するため、買い手が実際に支払っている水準を反映している。

より安価なAIが構築する企業に意味するもの

供給過剰リスクの影響が最も大きいのは、最大の支出者たちだ。Meta、Microsoft、Amazon、Alphabetは、足元で変化するAIの経済性に対応しようと急いでいる。

ゴールドマンの警告を要約するとこうなる:計算資源の供給が需要を上回れば、マージンが圧迫される可能性がある。需要が供給に追いつかない限り、こうしたインフラ投資の持続可能性に真剣な疑問が呈される可能性がある。この需給ギャップは、設備計画が進み月次の価格データが届き続けるなか、注視すべき変数である。

AIサービスの買い手にとって、このトレンドはほぼ全面的に有利だ。2023年3月にはありえないほど低く見えたはずのコストが今や標準となっており、Silicon Data指数はこの下落がまだ止まっていないことを示している。