トークンの実質コストが0.99ドルに低下、SemiAnalysisが大規模モデルの消費が給与の30%を占めると発表

動察 Beatingのモニタリングによると、企業向けに広く展開されているエージェント型AIが専門サービス業のユニットエコノミクスを変革しつつある。調査機関SemiAnalysisは、社内大規模言語モデル（LLM）のトークン支出が従業員総給与の30%を占め、一人当たりの月間消費トークン数は約50億、主要貢献者に至っては月間1000億トークンを超えると報告している。従来はアナリストが数時間を要していたExcelモデルの変換や財務報告書のグラフ作成が、現在では数分間、数ドルのトークンコストで完了するようになった。

実際の利用コストの急激な低下が、専門サービス業のユニットエコノミクス再編の鍵となっている。Opus 4.7の公式価格は100万トークンあたり入力5ドル、出力25ドルと高額だが、エージェントタスクにおける入出力比が300対1であること、さらに90%以上のプロンプトキャッシュヒット率により、実際のハイブリッドトークンコストは100万トークンあたりわずか0.99ドルに抑えられている。

ソフトウェアとハードウェアの連携による高速化が、生成コストをさらに圧縮している。B300上でDeepSeek R1を実行する場合、wideEP、disagg、MTPといったソフトウェア最適化により、単一GPUのスループットはベースラインの1000トークン/秒から14000トークン/秒へと14倍に向上する。一方、ハードウェア面では、最適構成のGB300 NVL72のスループットはH100の17倍（FP4では32倍）に達し、大規模言語モデル開発企業の粗利益率成長に構造的な基盤を提供している。これにより、2027年にはトークン価格が現在の水準を大幅に下回ると予測されている。