著者：ナンシー、PANews

暗号通貨の世界では、トークンはデジタル権利の証明書であり、様々なプログラム可能な権利と機能を備えています。ビッグデータが世界中に広がるにつれ、新しいタイプのトークンが人気を集めています。ビッグデータにおける最小の計算単位として、トークンは新たな経済構造を形成しつつあり、海外の職場でも静かに、しかし確実に存在感を増しています。

ビジネスロジックにおいては、計算能力は収益に直結し、トークンはAIの世界における新たな通貨として台頭してきた。

今日、Meta、OpenAI、Amazon、Google、Microsoftといった海外のテクノロジー企業は、トークンの使用状況を業績評価システムに組み込んでいる。中には、各チームや個人が消費したトークンの量を視覚的に表示する社内ランキングを設けている企業もあり、トークンの使用量が少ない者は、生産性が低い、あるいは企業文化にそぐわないとレッテルを貼られることが多い。

AI時代の通貨：新たなトークンエコノミクス

トークンは測定単位として、世界のAI競争の最前線に躍り出ようとしている。製品消費規模であれ、チームコールの頻度であれ、ToeknはAI製品にとって最も基本的かつ直感的な価値指標へと進化を遂げた。コール量が多いほどモデルの使用頻度が高くなり、生み出される経済的レバレッジも大きくなる。

従業員にAIの利用を促すため、大手企業はトークンによるインセンティブを提供している。例えば、アリババは従業員にトークンの割り当て枠を設ける予定であり、テンセントは従業員に年間最大22万元相当のトークンを割り当て、NVIDIAはエンジニアに基本給の約半分に相当するトークン予算を提供する計画だ。

トークンは報酬モデルにも組み込まれつつあります。OpenAIのAIコーディングサービスであるCodexのエンジニアリングリーダーは、求職者の多くが面接時に給与だけでなく、「どれだけの推論コンピューティングリソースを利用できるか」を重視するようになっていると明らかにしました。著名なベンチャーキャピタリストであるTomasz Tunguz氏は、テクノロジー企業がエンジニアへの報酬として、基本給、ボーナス、ストックオプションに加えて、推論コストを4番目の報酬として扱い始めていると指摘しました。Tunguz氏自身の現在の推論コストに基づくと、トークンは報酬の約5分の1を占めることになります。GTC 2026では、Jensen Huang氏もAIトークンが賃金、ボーナス、株式と同等の重要なエンジニア報酬の構成要素になると明言しました。Sam Altman氏は、将来的に「普遍的な基本コンピューティング能力」が「普遍的なベーシックインカム」に取って代わる可能性さえあると予測しました。

OpenAIやAnthropicのようなAI企業は、給与範囲の横に少額の予算を記載した専用の採用ウェブサイトを作成すべきだという意見もある。

投資家でさえ、トークンを使って直接支払いを行うようになっている。

最近、ZhenFundとCrossingは共同でトークン助成金プログラムを開始し、選ばれたAIスタートアップ企業に5万トークンの助成金を提供しました。AIスタートアップ企業にとって、トークンは手持ちの現金よりも、差し迫ったニーズに対応する上で効果的な場合が多いのです。

AI時代において、トークンエコノミーの新たな物語が形作られつつある。

トークンを使って個人の資産を水増しする？シリコンバレーのエンジニアたちは、指標を水増しするゲームに興じている。

高額な費用のかかる新たなアイデンティティゲームが展開されつつある。

最近、ニューヨーク・タイムズのテクノロジーコラムニストであるケビン・ルースは、トークンマキシングがシリコンバレーで急速に広まっており、エンジニアにとって新たなタイプのデータ操作ゲームになりつつあると指摘した。

彼は、OpenAIのエンジニアが過去1週間で2100億トークンを処理したと語った。これはWikipediaのテキストエントリ33件分に相当し、従業員の中で最多である。また、Anthropicでは、同社のAIコーディングシステム「Claude Code」のユーザーが1ヶ月で15万ドル以上を費やした。このトークン獲得競争において、プログラマーたちは必死に自らの効率性と能力を証明しようとしている。

当初は生産性を測定するためのツールとして考案されたトークンは、今や生産性のショーケースへと進化しつつあるようだ。この計算競争は、Claude CodeやOpenClawといったエージェント型ツールの登場によって特に加速している。エンジニアはAIサブエージェントを利用して継続的に作業を行い、夜間に様々なタスクを処理することで、トークンの消費量を大幅に増加させることができる。

多数のエージェントの出現により、トークンの消費量が桁違いに増加し、AI大手企業が莫大な利益を得ることが可能になった。

例えば、Anthropicの年間収益（ARR）は最近190億ドルを超え、昨年末からほぼ3倍に増加しました。OpenAIの公式データによると、Codexの週間アクティブユーザー数は200万人を超え、ユーザー数と利用量は今年初めからそれぞれ3倍と5倍に増加しています。また、OpenClawのトークン消費量は急増しており、過去1か月だけで13兆7000億トークンが消費されました。

本質的に、トークンは企業が従業員にAIエージェントを導入して生産性を向上させるよう促すためのツールであり、コンピューティングリソースを提供することで、従業員の能力への投資を表しています。しかし、トークンがKPI（重要業績評価指標）や能力の象徴となった場合、支出を増やせば必ずしも業績向上につながるのでしょうか？必ずしもそうとは限りません。

消費量≠成功指標。AIによって偽装された疑似需要に注意。

トークンベースの報酬導入に関して、元ベンチャーキャピタリストのジャマール・グレン氏は、「トークンが増えれば効率もお金も増える」という生産性理論は、従業員と雇用主の利益が完全に一致する場合にのみ成り立つものであり、ほとんどの従業員はその条件を満たしていないと考えている。一見すると福利厚生のように見えるトークンは、実際には報酬をパッケージ化する手段である可能性があり、現金や株式とは全く異なり、将来の雇用交渉において価値を反映するものではない。同氏は、ハードウェアの仕様や開発ツールについて尋ねるのと同様に、面接時にトークンの予算について尋ねるべきだが、報酬の一部としてオファーに含めることは決して認めないことを推奨している。

AIに無意味な反復作業を行わせたり、完璧なプロジェクトを過剰にリファクタリングさせたりすると、成果が得られないだけでなく、真の作業効率も隠蔽されてしまう。

世界有数の調査会社であるガートナーも、この傾向に冷や水を浴びせた。同社は、AI企業がトークン消費量をAIの規模、普及、市場におけるリーダーシップを示す指標として捉える傾向が強まっているものの、トークン消費量の急速な増加は長期的な存続を保証するものではないと指摘した。トークン数はAIの成功を評価する上で構造的に適切ではなく、組織内の意思決定者を誤った方向に導く可能性さえあるという。

ガートナーは、長期的な存続可能性を真に決定づけるのは、収益化の原則、利益率の持続可能性、そして企業への浸透度であると指摘している。AIを担当するリーダーは、表面的な指標を重視するのではなく、ソリューションの能力、意思決定の権限強化、コスト予測可能性、そして定量化可能なビジネス成果に基づいてAIベンダーを評価すべきである。

さらに、トークンが法定通貨となるにつれて、需要が爆発的に増加し、同時にコストも上昇する。

世界最大のAIモデルAPI集約プラットフォームであるOpenRouterのデータを例にとると、中国における大規模モデルの週間呼び出し量は先週4兆6900億トークンに達し、2週連続で米国を上回った。

JPモルガン・チェースは、中国におけるトークン消費の年平均成長率が2025年から2030年の間に330%に達し、5年間で約370倍になると予測している。IDCは、2030年までに世界のアクティブなAIエージェントの数が22億1600万に達し、年間トークン消費量が2025年の0.0005ペタトークン（1ペタ＝1000兆）から15万2000ペタトークンに急増し、3億倍以上になると予測している。

導入規模が実験段階から大規模アプリケーションへと移行するにつれ、コスト圧力によって業界は様々な程度で価格調整を余儀なくされている。AmazonやGoogleといった海外の大手企業は価格を引き上げており、安価で高品質な国内の大規模モデルでさえ、導入規模の急増に対応するのに苦慮しており、Alibaba Cloud、Tencent Cloud、Zhipuといったベンダーも相次いで価格を引き上げている。

利用が増加し続けるにつれ、主要なモデルベンダーが価格補助を停止すると、大量のトークンに依存している多くのスタートアップ企業やワークフローは、極めて深刻なコスト危機に直面するだろう。

この「トークンインフレゲーム」はしばらく続くだろう。潮が引けば、どのエンジニアが裸で泳いでいたかが分かるだろう。