AIモデルの実行コストはここ数ヶ月で急激に低下しており、ゴールドマン・サックスは、その背後にあるインフラ構築に数千億ドル規模を投じるテック大手にとって、この下落が構造的リスクをもたらすと見ている。

2026年9月に出された警告の中で、ゴールドマン・サックスのDelta Oneトレーディング部門は、AIサービスを支える大規模なクラウド・データセンターネットワークの運営者であるハイパースケーラーに対するリスクの高まりを指摘した。AIモデルの利用トークンのコストは、需要の伸びを上回るスピードで崩落している。トークンはモデル利用の課金単位であり、Silicon Data LLMトークン支出指数は2026年8月に29%下落し、100万トークンあたり0.97ドルの過去最低を記録した。これは2026年5月のピークである約2.05ドルを50%以上下回る。

需要を上回る価格圧力

ゴールドマンのDelta One部門を率いるRich Privorotskyは、クラウド推論のトークン単価を押し下げる2つの要因を挙げた。それは、少ないリソースでより多くを達成するプロプライエタリモデルの急速な進化と、価格面で商用サービスを下回るオープンソース代替の台頭である。

ゴールドマンは、トークン価格が30%下落する一方で利用量が10%しか伸びないシナリオを指摘した。この乖離は、AIインフラ投資からの収益を直接浸食するものだ。同部門によれば、8月の数値はすでにほぼそのような力学が進行していることを示唆している。この警告が重要な核心はここにある。トークンの低価格化はAIを利用する企業や開発者のコストを下げるが、インフラを保有する提供者にとっては、単価の縮小が巨額の資本支出を正当化するために必要収益を損なう。

この圧迫に直面しているのは、テクノロジー業界の最大手企業であるMeta、Microsoft、Amazon、Alphabetだ。4社すべてが、ゴールドマンが「テック業界史上前例のない」と描述するAIインフラ向け資本支出プログラムをコミットしている。

オープンソースモデルが価格戦争を激化

かつてはフロンティアラボへの高額なAPI呼び出しを必要としたモデルも、現在ではオープンウェイトの代替を利用して、ローカル環境やより安価なクラウドインスタンス上で実行できる。オープンソースの能力が向上するたびに、商用提供者が請求できる価格には下方圧力がかかる。

MetaのMuse Spark 1.3が最近発表され、OpenAIのAstraも視野に入っている。両者は価格戦争をさらに激化させると見られている。

ゴールドマンの分析によれば、ハイパースケーラーの投下資本利益率はすでに過去最低に落ち込んでいる。約3ヶ月でトークン価格が2.05ドルから0.97ドルへ崩落するような変動は、戦略の再検討を迫るものだ。

報告書によれば、ハイパースケーラーが価格下落を上回る需要の伸びを実現できるかどうかが、AI投資サイクルの次の章を左右する可能性がある。Silicon Data指数の今後の読み取り値(利用量の伸びが価格下落による乖離を縮められるかを示すもの)と、新たに発表されたMuse Spark 1.3および注目されるAstraの競合効果が、近い時期の注目ポイントとなる。