作者：李楠 黄小艺 Yoky 孙芮、硅星人
編集 | 王兆洋
2026年半ば、注目のAI動画生成アプリスタートアップOiiOiiの手元現金はまだ9桁の人民元があったが、それでも新たな資金調達ラウンドを開始した。
これに先立ち、同社はバイトダンス（ByteDance）傘下のクラウドサービスプラットフォーム「火山引擎（Volcengine）」と年間基本契約を締結しており、OiiOiiは2026年末までに火山引擎に5000万元を支払う必要がある。
これによりOiiOiiの帳簿上の現金はやや逼迫した。その5000万元は、バイトダンス傘下で最も成功したAI製品であるマルチモーダル動画生成モデル「Seedance 2.0」の「纯血版」APIの購入に充てられる。
いわゆる「纯血版」とは、バイトダンス傘下の火山引擎の公式チャネルが提供する、完全な権限を備えたSeedcance API供給のことだ。
Seedance 2.0がAI業界と映画・映像制作業界全体を驚かせた後、市場には出所が複雑なSeedance APIが氾濫し、一部の素性の知れない中継サービス事業者が、比較的低価格で、Seedance 2.0とその低スペック版であるSeedance 2.0 mini、Seedance 2.0 fastを混ぜて販売している。ユーザーが映画のようなクオリティの大作を生成しようとしても、最後に手にするのはゴミ同然の映像でしかない。
「纯血版」Seedance 2.0 APIは、AI動画生成アプリにとって生命線である。大規模言語モデルが最高性能の計算力、すなわちNVIDIAのハイエンドGPUに依存するのと同様に、トップモデルのAPIとそのAPI呼び出しによって発生するトークンが、AIアプリ──通常AIエージェントと呼ばれる──の基本的な能力を根本的に左右している。
したがって、トップモデルのトークンは希少で高価なハードカレンシーとなった。そしてSeedance 2.0は、間違いなく現在この地球上で最も強力な動画モデルである。
公式情報によると、Seedance 2.0は、動画入力なしで720p動画を生成する場合、100万トークンあたりの価格は46元で、1秒あたりの動画コストは約0.99元となる。同じ720p規格の動画を生成するコストは、可灵3.0が0.6元、Vidu Q3-proが約0.68元で、Seedance 2.0はそれと比べてはるかに高価だ。
漫画ドラマやショートドラマの生成を強みとするOiiOiiは、パワフルなSeedance 2.0を必要としているが、同社のキャッシュフローの40％近くをそのトークン購入に充てるというのは、やはり少しクレイジーに聞こえる。
そして、今のAIアプリケーションスタートアップにとって、こうしたことはもはや日常茶飯事だ。大規模言語モデルのスタートアップ（OpenAIやAnthropicを含む）が通常、調達額の70％から80％をGPUの購入・リースやクラウドコンピューティング費用に直接充てているのに比べれば、これくらい大したことではない。
OiiOiiたちが購入しているのは、実際のビジネス需要に基づくトークン消費量ではなく、Seedance 2.0 APIの「最初の提供権」である。
ほとんどの人が気づいていないが、OiiOiiがクローズドベータを終えて正式にローンチした2026年4月2日は、まさにSeedance 2.0が企業向けにオープンベータを開始したその日だった。これはまるで、火山引擎がOiiOiiをSeedance 2.0の最初の販売代理店として発表したかのようであり、OiiOiiがその日に自社の動画エージェントをリリースしたようには見えない。
それは重要ではない。「纯血版」のSeedance 2.0をいち早く提供することこそが、より重要だ。
「纯血版」Seedance 2.0は、顔ライブラリの権限や最大同時接続数など、一連の権益パッケージとして販売される。それは、スタートアップの製品がスムーズに稼働できるかどうかを直接的に決定づける。
もしAI動画生成アプリが一般消費者向けであれば、ユーザーがリアルタイム生成を求めるなら、十分に高い同時接続数が必要だ。モデルがリリースされたばかりで計算リソースが逼迫している時、火山引擎による同時接続のサポートを得られなければ、エージェントのユーザーは待たされ、タイムアウトし、動画を生成できないことさえあり得る。
あるAI動画アプリの関係者が明かしたところによると、1000万元のSeedance 2.0年間契約では約400の同時接続数、500万元の年間契約では約200の同時接続数に対応するという。価格差こそが、そのままユーザー体験の差となる。
画像出典：火山方舟
ユーザーが、見れば見るほど不気味になる数枚の「AI顔」を延々と使い回すのではなく、ストックされているより多くの顔リソースを呼び出せるかどうかも、Seedanceの年間契約価格次第だ。買うか買わないかの違いは、製品の存亡を分けるものであり、ほとんど選択の余地はないと言える。
「粗損失率」
トップモデルの能力がAIアプリの能力の上限を決め、高額な価格でAIアプリを「首根っこを押さえつける」ようになったあとは、トークン価格を基準にしてユーザーからサブスクリプション料金を徴収することは、必然的に「又貸し」ビジネス、永遠に割に合わない計算問題、モデル価格表の上の変数関数に過ぎなくなる。
それでも、OiiOiiが獲得したSeedance 2.0の先行提供権は独占的なものではない。LibTVやFlovaなど、複数のOiiOiiの競合他社もSeedance 2.0の「先行提供」資格を手にしており、ほぼ同時期に自社製品がSeedance 2.0に接続したと華々しく発表し、その価格も決して安くはない。
火山引擎はそれほどまでに博愛的であり、いかなる企業に対してもSeedance 2.0の単独先行提供という優遇は与えず、最高額の年間契約でもそれは変わらない。さらに、火山引擎の価格の下限は非常に強硬で、ほとんど値引きはなく、数千万円規模の契約ではトークン消費に応じた利用還元が行われ、その上限は10％、すなわち契約金額の10％に相当するコンピューティングクーポンが最大で与えられるに過ぎない。
一方で、火山は転売を厳しく禁止しており、低価格のトークンがグレーマーケットに流出するのを防いでいる。
このメカニズムの下で、残酷な事実が浮かび上がる。AI動画ツールは、フルスペックのSeedance 2.0トークンから利益を得ることはほぼ不可能なのだ。
理論上、Seedance 2.0のトークンを元の価格で顧客に販売した場合、還元分を除けば粗利益率は最大10％となる。しかし現実には、どのAI動画生成ツールもより高い価格──元の価格であっても──でSeedance 2.0のトークンを販売することはない。なぜなら理論上は、誰でも火山引擎と直接取引できるからだ。中間業者がマージンを取るのであれば、なぜ直接交渉しないのか。
「智能涌现」の報道によると、漫画ドラマや映像制作会社もそのほとんどが「フルスペック級」のSeedance 2.0 APIを直接購入しており、その中には業界トップ企業も含まれ、最高額の一度のチャージもやはり5000万元だった。これは市場のSeedance 2.0に対する強い渇望を示すと同時に、Seedance 2.0の最高権益を手にしたAIアプリのスタートアップが、外部に提供するトークン価格に競争力がなければ、誰にも使われないことを意味している。
「ツール的な特性を持つプロダクトに、ロイヤルティは存在しない」と、あるベンチャーキャピタリスト関係者は我々に語った。
そこで「裏技」が登場した。大手AIアプリ企業は、顧客獲得のために積極的な値下げを始め、さらにはトークンの直接転売にまで手を染め始めたのだ。
LibLibの親会社である演語科技（Evoken）は、中国でトークン購入量が最大のAIアプリ企業である。同社はオープンソースのモデルコミュニティからスタートし、すぐにマルチモーダルなクリエイティブプラットフォームへと転身を図った。同時に、積極的に複数ラウンドの資金調達を続け、直近では3億ドルのシリーズBラウンドを完了、ポストマネー評価額は20億ドルを超え、資本と製品マトリックスによる総合的な参入障壁を築いた。LibLib AIはクリエイターコミュニティ兼画像生成プラットフォームであり、Lovartと星流はそれぞれ海外と中国国内のデザイン市場をターゲットとし、LibTVはプロフェッショナルな動画制作領域に切り込んでいる……
しかしながら、演語科技はひとつとして自社でモデルを開発しておらず、ポストトレーニングモデルさえも持っていない。このため、同社は大手モデルの単なる中継拠点に過ぎず、技術的な参入障壁は一切ないのではないかと、外部からしばしば議論されている。ただ、疑いようのないのは、演語科技がトップモデルのトークンを大量に購入する大口顧客であるという事実だ。
動画ツール分野では、LibTVはSeedance 2.0のトップクラスのフルスペック顧客であり、年間5000万元の大型契約を結び、それをLibTVエージェントの「弾薬」としている。一方、デザインツールでは、昨年Nano Bananaが大ヒットし、LibLib傘下のLovartもGoogle Cloudと総額数千万ドル規模の包括契約を締結した。
ただし、Similarwebなど第三者プラットフォームの推計によると、2026年6月のLovartウェブサイトの月間訪問数は約310万回、LibTVウェブサイトの月間訪問数は約220万回である。このトラフィック規模は決して小さくないが、訪問と創作はイコールではない。公開情報では、LibTVの有料ユーザーは数十万人規模で、すでに多くの競合他社を上回っているものの、会社が巨費を投じて購入したSeedance 2.0トークンをすべて消費しきれないことはほぼ確実だ。
火山引擎はトークンの「返品」を受け付けていないため、それがAIアプリ企業の副業を生み出している。
演語科技の創業者兼CEOである陳冕は、「晩点 Latepost」のインタビューで、LibTVがSeedance 2.0のAPIキーを転売して利ざやを稼いでいるという外部の噂に自ら言及し、明確に否定した。
我々が把握したところによると、LibTVが転売するSeedance 2.0 API Keyは確かに「差額を稼いで」いない。なぜなら赤字で販売しているからだ。
有 LibTV の競合他社や AI 動画生成に取り組む起業チームが明かしたところによると、LibLib は Seedance 2.0 の API を彼らに販売しようと何度も試みており、その価格は火山エンジンから直接購入するよりも安いという。火山エンジンから直接調達する場合、1000 万元以上の契約で 10% のコンピューティングクーポンの還元を受けられるが、LibLib はこの条件に上乗せして、さらに 10% を還元するという。
ここには当然、価格差も利益も存在しないが、収入は生み出される。これにより LibTV の ARR（年間経常収益）を押し上げ、資金調達に向けたストーリーを数字で裏付けることができる。
この種の ARR の本質は「粗利マイナス」の収入だ。契約価格の 1 割引、つまり 10% の優遇でトークンを取得し、さらに安いトークンを求める競合他社に 10% 割引で販売する構造は、根本的に赤字の取引である。
これが生み出すのは粗利率ですらなく、「粗損失率」なのだ。
一方、LibTV や Lovart の有料ユーザー向け価格戦略も、AI アプリケーション企業としての粗利率を絵に描いた餅にしている。
簡単に計算してみよう。
LibTV スタンダード版の継続年額プランの月額料金は 47.4 元。公式サイトの試算では、Seedance 2.0 の 720P 動画を 56 秒生成できる。これは、会員収入が 1 秒あたり約 0.85 元となる計算だ。仮にユーザーが全額を、動画入力なしの Seedance 2.0 に使用し、火山エンジンの定価約 0.99 元/秒で試算し、モデル呼び出しコストのみを計算した場合、限界粗利益率は約 -17% となる。10% のコンピューティングクーポンが全額現金化できたとしても、その限界粗利益率は約 -5% に過ぎない。しかも、これは夜間割引、カード発行時のボーナスポイント、期間限定無料分をカバーしなければならない。
Lovart のケースも同様だ。仮にポイントをすべて GPT Image 2 に使い、medium 品質の 1K 画像を生成し、「最も人気のある」 Pro プランの年間カード特典、現在実施中の「月末カーニバル」の 39 ドル割引価格、そして OpenAI 公式 API の標準価格を基準にすると、ユーザーが上限まで利用した場合、対応する限界粗利益率は約 -87% となる（つい先日まで、このプランの割引後の月額料金は 45 ドルで、対応する限界粗利益率は約 -60% だった）。
もっとも、これらはすべて「ストレステスト」に過ぎない。実際には、ユーザーが上限まで使うとは限らず、より低コストなモデルや生成手法にポイントを使うかもしれないし、プラットフォーム側もモデルごとに異なる割引で API を調達し、実際の赤字幅を縮小している可能性がある。
演語科技の CEO である陳冕氏は、「晩点 Latepost」のインタビューでこの点について次のように答えている。ユーザーがプラン限度額の全トークンを使い切った場合、LibTV は間違いなく赤字になる。しかし、ユーザーが 100 万ポイントを購入しても実際には 20 万しか使わず、残りの 80 万は利益になるという。また、闇ビジネスを行うユーザーが LibTV をリバースエンジニアリングし、年会費メンバーのアカウントを API 化するケースがあり、これが赤字につながるため、対策が必要だと述べた。
いわゆる「リバースエンジニアリング」について、方向性を明確に示す例がある。2026 年 2 月、Web3 と AI 分野で大きな影響力を持つ WeChat 公式アカウント「Web 3 天空之城」の運営者「城主」が、演語科技傘下のビジュアルデザインアプリ Lovart を非難する文章を発表した。彼は Lovart Pro の会員資格に 540 ドルの年会費を支払ったが、10 日後にアカウントが停止され、返金も受けられなかったという。「城主」はメールでの異議申し立てや Lovart チームメンバーへの自発的な連絡を行ったが、いずれも返答はなかったという。
我々の知る限り、「城主」の会員アカウントは Lovart 内部のリスク管理メカニズムによって「リバースエンジニアリング」の実行と判定され、会社はより厳格な取り締まり手段を導入した。そして、「城主」との更なるコミュニケーションを拒否し、返金を拒むという決定は、陳冕氏本人が下したものだ。
この出来事は一時、少なからぬ波紋を呼び、AI アプリの前払い決済メカニズムやアカウント停止基準の透明性、消費者の権利保護についての議論を引き起こした。そしてそれは、ユーザーが料金を支払うだけでトークンを消費しないことを期待するビジネスモデルがいかに脆弱であるか、トークン価格に極めて敏感な環境下で逆鞘取りを可能にする抜け穴がどれほど存在するかを如実に示している。
そして実のところ、余った会員トークンを API 化して販売するという、本当の意味での「リバースエンジニアリング」を実行しているのは、Lovart や LibTV 自身に他ならない。
なぜなら、ユーザーが使い切れないトークンは、実際には利益にはならないからだ。AI アプリケーション企業は、それらの利用枠に対してすでにモデルプロバイダーに費用を支払っている。
それらは年間契約の枠組みに含まれている。強気なモデルプロバイダーの理屈はこうだ。使い切ったら追加購入できるが、残っても絶対に返金しない。つまり、いわゆる 100 万ポイントのうち 20 万を使って残りの 80 万が利益になるという理屈は存在しない。言い換えれば、「使い切れない」トークン利用枠は、実質的に AI アプリケーション企業の「在庫」となるのだ。
在庫である以上、たたき売って処分しなければ、損失はさらに拡大する。だからこそ、他の AI 動画生成チームに、LibTV から割引価格のトークン販売のオファーが届く理由もここで説明がつく。公式がユーザーによる「リバースエンジニアリング」でのトークン転売を取り締まるのは、実はトークンの転売資格をめぐるユーザーとの争いなのだ。
トークン「在庫」の割引販売による損失よりも、ユーザーが上限まで特典を使い切ることによる損失の方が大きい。「使い切れないトークンが利益になる」という前提が成り立つとしても、それは収益モデルの上限にロックをかけてしまう。全ユーザーが課金するだけでトークンを 1 つも消費しない場合、理論上の利益は最大化される。
ユーザーがトークンを 1 つ余分に消費するたびに、それは赤字に一歩近づくことになる。これは危険な逆選択を生み出す。価格が低くなればなるほど、高価なモデルを積極的に消費するヘビーユーザーを惹きつけやすくなり、そうしたユーザーはポイント利用率が高く、プラットフォームに残る滞留収入が逆に少なくなる。
このサイクルによって AI アプリケーション企業の赤字が拡大する可能性があるが、唯一のメリットは、短期的に見栄えのする ARR が手に入ることだ。
AI アプリケーション企業はこの点を痛感しているが、VC に対しては、こうした「罠」を隠したまま提示し続けることができる。ある VC 関係者が明かしたところによると、LibLib が投資家や資本市場に示している粗利率は、おそらくプラスの値だという。
これはかなり「財テク（会計技術）」が問われるところだ。ボーナスポイント、期間限定無料、夜間割引……こうした粗利を実際に食いつぶす固定的なコストは、すべて販売比率に計上でき、初期の高い販売比率は「成長への投資」と美名を与えることができる。会員ポイント購入やトークン転売による収入を含むすべての収入を定価ベースで計上すれば、異なる会計基準での「プラス粗利率」を実現することは不可能ではない。
我々が多くの投資家や起業家と交わした対話の中で、一つの共通認識がある。それは、最も甘い基準で計算したとしても、トークンの消費と販売を中核的な収益モデルとする AI アプリの粗利益率は、一般的に 10% から 25% にとどまり、諸々のコストをほぼカバーできないというものだ。
中国の AI アプリ起業チームのほとんどは、初日から海外市場を開拓しているが、ある情報筋が試算したところによると、海外での有料ユーザー獲得コストは約 200 ドルである一方、ユーザーの平均支払額は 50 ドルで、トークンの粗利ではユーザー獲得すらカバーできず、ましてや製品開発、運用、管理の支出にはとても足りない。
ここ数年、資本市場や起業コミュニティでは、AI アプリケーションを理解するのに SaaS の枠組みを好んで用いてきた。しかし現在、投資家はすでに冷静になっており、「SaaS はユーザーが増えれば増えるほど安くなるが、AI アプリはその逆で、ユーザーが増えれば増えるほど赤字になる」と指摘している。
ここに、AI アプリケーションと従来のソフトウェアの最も本質的な違いが現れている。従来の SaaS は、規模が拡大するにつれて限界費用が薄まっていくが、AI アプリケーションの限界費用は、利用量に応じて再び顕在化する。ユーザーが使いたがれば使いたがるほど、トークンは増え、トークンが増えれば増えるほど、コストは重くなるのだ。
根本的に、AI アプリケーション企業が運営しているのは「恒常的に赤字が続くトークン回転チェーン」であり、これが「粗損失率」の正体である。
「トークン・コントローラー」
AI アプリケーションのスタートアップは、トークンが火の穴だと知りながら好んで飛び込んでいるわけではなく、彼ら自身もまた混沌の中に身を置いている。
モデルプロバイダーからトークンを調達する場合、表面的なコストは明確に存在する。しかし、製品の価格設定、ユーザーへの補助、粗利益の試算は、すべてモデル側が提供する後払いの決済システムに振り回されている。絞ればなんとかなると思われていた粗利が、請求書が出てきてみたら、粗損失率に変わっていた、というわけだ。
Seedance 2.0 を例に取ろう。動画を 1 回生成する際の実際の費用は、入力動画の長さ、出力動画の長さ、出力解像度、フレームレート、モデルのバージョン、最低課金時間、時間帯別料金を同時に加味して決まる。動画モデルの API は 1 秒から 4 秒まで一律 4 秒として課金される場合があり、長さによる課金額はリニアに増加しないことがしばしばだ。AI アプリケーション企業は、契約後、日々の消費が発生するが、通常は T+N 日後に初めて請求書で明細ごとの費用を確認することになる。
これが「トークンに閉じ込められる」という典型例を構成している。企業は、トークンの表面上のコストは分かっている。しかし、真のコストが、どのような形で、どのタイミングで、どこまで増幅されるのかが分からないのだ。
しかし、AI アプリケーションの起業チームは、この依存から逃れることができず、むしろ深みにはまり続けている。なんといっても、トップクラスのモデルがもたらす「恩恵」からは離れられないのだから。
AI アプリケーションのコスト源を式で表すと、次のようになる。「真の生成コスト = 1 回の生成単価 × 平均ガチャ回数」。これは動画であれ、画像であれ、PPT デザインであれ同じだ。
トップクラスのモデルは生成成功率が高いため、ガチャ回数が減り、結果的に基盤となる計算コストが低くなることがある。
初期コストが高く、効果が高く、ガチャ回数が少なく、総合コストが必ずしも最も高いとは言えないトップモデルか、それとも初期ハードルが低く、呼び出しが安く、ガチャ回数が多く、総合コストが増加し、コンバージョンやリテンションを犠牲にする可能性もある次善のモデルか。AI アプリケーションチームはどちらを選ぶべきなのか？
業界関係者によると、受注を増やすために、可灵1.0の顧客は長期間にわたり最低でも65%オフの割引を受けられたという。このような割引率は、可灵の推論コストからすると元々赤字になるものであり、その後可灵モデルがアップグレードされ、推論算力コストが上昇したため、この価格では赤字に拍車がかかった。その唯一の目的は顧客を奪取することだった。
そして客観的な結果としては、アプリ企業に対してトークンを値下げしてより多く販売しようとするモデルベンダーは、結局二番手に甘んじている。それを裏付ける一例として、Seedance 2.0のOpenRouter上での1日あたりのリクエスト数は依然安定して3000回超であるのに対し、Kling 3.0はわずか300～400回にとどまっている。
したがって、必然的に発生する「赤字粗利率」を解消するには、最も直接的な方法が二つある。製品価格を引き上げるか、トークンコストを下げることだ。現状を見ると、大半のAIアプリ・スタートアップは後者を選んでいる。
表面的には各社が積極的に製品を反復改良し、機能を更新し、差別化を図っているが、実際にはエネルギーの大部分を安価なトークン探しに費やしている。その安価なトークンの出どころはさまざまだ。
まず、上流に位置するAIエージェント企業による低価格ダンピングが重要なルートだ。
前述のように、LibLibは規模が小さく、資金調達額や手元資金でフルスペック版のSeedance 2.0を購入できないAIアプリチームに対し、トークンを定価の8.1掛けで販売している。こうした「割引」を歓迎するスタートアップがある一方で、火山引擎（Volcano Engine）の販売ポリシー違反を懸念して購入を控える企業もいる。
次に、事業転換を図る同業者も低価格トークンを提供する。
前にも触れたように、大手モデルベンダーの年間契約ポリシーは強気で、最低利用保証額があり、「期限切れは無効」、つまり1年以内に使い切らなければ残りのトークン枠は消滅する。そのため、トークンの転売がモデルベンダーによって禁じられても後を絶たない。損切りであれ、元を取るためであれ、「粗利」をねつ造するためであれ、AIアプリチームはそうせざるを得ないのだ。
とりわけ、ストーリーを語るために資金を燃やし続けて失敗し、事業継続が困難になったり倒産寸前になったりした企業の場合、残った「巨額」のトークン枠を極端な安値で投げ売りすることがある。
興味深いディテールとして、トークン調達に数千万元を費やしながら、そもそもの主目的が事業のためではなく、ストーリーを語ることだった企業がある。つまり、資本市場に対し「我々はトップモデルベンダーの大口顧客になった」と示し、実力を誇示し、次の資金調達ラウンドを素早く成功させるためだ。VC関係者によれば、一部のスタートアップチームにとって、トークン購入は完全に「実需から虚業へ」と化しているという。
さらに、政府補助金を活用するのは、より安価なトークンを入手する一般的かつより確実な手段だ。
市区レベルの地方政府は、域内で認定されたAI企業に対し、コンピューティングパワーやモデル利用の補助金を提供する場合がある。その結果、アプリ企業もトークンコストを定価の75%～90%まで抑えられるチャンスがある。もっとも、こうしたリソースは普遍的なものではなく、安いトークンを手に入れるためには、各社が「八仙過海、各顕神通（それぞれが持ち前の能力を発揮する）」必要がある。
つまるところ、誰もがもっと安いトークンを手に入れようと模索している。そして、こうした安価なトークンへの追求が極限まで進むと、必然的に「中継所」の氾濫を招く。
アンダーグラウンドなAI産業として、「中継所」はその本質においてトークンの卸売りから小売りへの転売である。それらは大まかに三つのタイプに分類できる。
第一のタイプは「正規」転売で、海外モデルのトークンを大規模に購入して割引を受け、それを国内で転売するものだ。これはまだ「正常」なディーラーの論理に沿っている。
第二のタイプは純粋なブラックマーケットで、多くは個人運営により、「100万トークン3元」などと称し、いつ逃走やアカウント停止になってもおかしくない。
第三のタイプは「プール化」リソースである。この手の中継所は、様々なばらばらのチャネルからトークン枠をかき集め、統一的なディスパッチレイヤーのルーター（router）を構築する形で運営される。
中継所はAIアプリ市場で最も主要な低価格トークンルートの一つだ。ただし、これらのリソースは価格がピンキリで、品質も安定しない。動画生成に当てはめると、それが日常茶飯の「水増し」現象である。
あるAIスタートアップに「供給」している中継所は次のように話す。「例えば、KlingのAPIを呼び出すとき、10回のうち8回がKlingで、2回はこの会社自前のモデルという具合にしている。もっと儲けたければ、この比率を調整するんだ」
AIアプリ企業はそれを百も承知だが、それでも水増しトークンを自社製品に「許容」し、結果としてエンドユーザーが受け取るサービス品質をさらに低下させている。いずれにせよ、「ガチャが失敗する」のは日常茶飯であり、ユーザーが中身のすり替えを疑っても、言い訳はつけられるからだ。
以上のさまざまなルートがあるにもかかわらず、AIアプリ企業はなおもコストを一段と削減する方法を模索している。
本当に「合法的」にトークンコストを下げ、財務諸表にわずかな粗利の余地を生み出すために、いくつかのスタートアップは別の道を編み出した。それは、自社製品を精緻なトークン・コントローラーとして設計することだ。時間制限、プランの階層化、モデルのダウングレード、パラメーターの隠蔽といった手段を通じて、トークンが粗利に与える影響を弱めるのである。
具体的に見ると、一部のアプリはユーザーが生成する動画の長さを直接制限する。たとえば一律4秒の動画を生成することで、3秒の動画なのに4秒として課金される無駄を防ぐ。
そして「プランの罠」はさらに巧妙な手法で、一部のアプリはミドルレンジのプランではユーザーに最良のモデルを提供せず、高消費のシチュエーションでも最適モデルを開放しない。さらに、ユーザーが「使い切れない」プランを設計し、ユーザーの非アクティブや利用控えを見込んでアービトラージの余地を得ようとする。
彼らは「199元プランのユーザー数 × 20億トークン予約量」といった計算式を使い、モデルベンダーと卸売価格を交渉し、実際の消費需要をはるかに下回る仕入れ価格を実現する。使いきれなかった分は、その後「中継所」として売りさばく。
あるVCはこうぼやく。デューデリジェンスでこれらの「水増し」を見つけ出し、ユーザーが本当にそれだけのトークンを消費できるのか尋ねたところ、創業者はそのプランを購入したユーザー数ばかり強調し、実際の消費量には一切触れようとしなかった。
投資家がこれに喜ぶはずもない。ユーザーのアクティブ度と粗利率が反比例するビジネスは、良いビジネスとは言えない。
AIアプリが「トークンに生きる」という状況は、企業の存立基盤を揺るがす問題を派生させている。製品はもはやユーザー体験だけを中心に設計されるのではなく、ますます「いかにユーザーにトークンを消費させないか」を中心に設計されるようになっている。
もちろん、ユーザー体験を両立させる工学的なコスト削減手段も存在する。たとえば、比較的安価な動画モデルを呼び出して低解像度版を生成し、それを超解像技術で鮮明にする手法だ。また、一部のAIツールはプロンプト、ワークフロー、パラメーター制御、後処理、キャッシュ、モデルルーティングなどを通じてガチャの回数を減らし、トークンを節約している。
中でも、OiiOiiは「トークン・コントローラー」を比較的巧みに設計した企業の一つだ。
OiiOiiはユーザーが購入するポイントを「弁当」と呼んでいる。かつてLibTVが最も過激に3〜4割の価格で顧客を奪取していたのとは異なり、OiiOiiのメインモード（複数画像参照・10秒140弁当）で換算した価格は0.96元/秒で、HD書き出しを含めると総額約0.99元/秒となり、ほぼSeedance 2.0のトークンを等価で販売しているに等しい。粗利幅はかろうじて捻出できるが、それでも依然わずかだ。
それが可能なのは、いくつかの巧妙な「仕掛け」による。
インターフェースには動画スペックやポイント消費が表示されず、ユーザーをいきなり脚本→キャラクター→シーン→絵コンテ→動画という制作フローに引き込み、ユーザーに常時「コストの痛み」を感じさせない。しかも、制作の初期段階で呼び出されているのがSeedanceなのか、KlingやSora 2、あるいはさらに安価な別モデルなのかも知らされない。絵コンテのステップになって初めて、ユーザーにモデルを選ばせる仕組みだ。ユーザーは消費を最適化できず、他社の単価とも比較できないため、いったん価格を忘れるしかない。「不透明さ」こそが、粗利を守る仕組みなのだ。
とはいえ、OiiOiiがあえてこのような価格設定とトークンの仕掛けを施せるのは、漫剧（コミック動画）といった特定の専門的な映像作品の制作コミュニティで、確かに良い評判と知名度があるからだ。「トークンと皮を謀る」ような生死をかけた駆け引きの外側で、一定の独自性を築いている。
ショートドラマや漫剧のクライアントと多く接するクラウドサービスベンダーの営業担当者はこう話す。OiiOiiはショートドラマや漫剧の界隈で一定の知名度があり、最近ではLibTVも追い上げてきた。こうしたクライアントは、LibTVのワークフローがスムーズで、キャンバスが使いやすいと口にするという。
これまで、LibTVが注目された核心的理由は、議論を呼んだ「コスパ」と「赤字粗利率」だった。しかし、製品の完成度向上とブレイクスルーにより、これまで一貫してトークン値下げを看板としてきたLibTVにも、値上げの自信が少し生まれた。
6月、LibTV Agentがリリースされた。AI動画を単一ショットの生成から完全な完成品の納品へと進化させ、プロのスキルによって企画・絵コンテ・生成・編集を自動で実行する一方、ストーリーボードとノードベースのワークフローを残して手動修正も可能。3Dディレクター台、キャラクターライブラリ、長期記憶も、キャラクターとショットの一貫性をさらに高めている。
続いて、LibTVは異例かつ強気に値上げを断行した。
これまでLibTVのプレミアム版における2つの年額継続課金プランは、初年度価格がそれぞれ8499元と10999元だったが、いずれも1000元の値上げとなった。それに伴い、Seedance 2.0コールの最低価格は秒あたり0.37元だったのが、現在は最低0.41元になっている。
これに一部の価格に敏感なヘビーユーザーから不満の声が上がったが、製品体験の改善を考えれば、避けられない措置でもある。
値上げに対して、さらに直接的なやり方もある。それは海外市場に直接打って出て、高めの価格を設定することだ。粗利率を高めるために、ほとんど全ての中国AIアプリはグローバル市場を優先し、とりわけ欧米や日韓といったユーザーの支払い意欲が高い地域を狙っている。演語科技（Yanyu Technology）傘下のLovartも、積極的な挑戦者の一人だ。
Elsewhereの以前の報道によれば、LovartはManusから深くインスピレーションを得ている。Manusはモデル能力が臨界点を超えたタイミングで素早く体験の良い製品にパッケージングしたが、LovartはGPT-image-1が3週間以内にリリースされることを知り、全社から最優秀人材を上海に集めてクローズド開発を行った。Manusはシリコンバレーのテックインフルエンサーに自ら連絡してコールドスタートを切ったが、Lovartは海外のテックブロガーを通じて拡散した。ユーザーが生成したテスラCybertruckのポスターが、マスク氏の「いいね」を獲得したこともある。
しかし、Lovartの海外展開は決して順風満帆ではなかった。早くも2025年5月のローンチ当初、Lovartはシリコンバレーに現地チームを立ち上げ、製品のユーザー成長とマーケティング運営を担当させたが、このチームは混乱に満ちていた。2025年末までには、Lovartの共同創業者でCOOの梁鑫蕊（Elena Leung）や、同じく共同創業者のAimee Yangを含む米国チームのメンバー全員が退社し、現在のチームメンバーは全員、2026年上半期に入社した新人である。
グローバル市場に進出してより高い「ネット価値」ユーザーを獲得すること、製品のエンジニアリングとデザインを改善して値上げにつなげること、そしてAIアプリケーションの「トークンコントローラー」を緻密に設計すること──この三つの選択肢の間で、ますます多くのAIアプリケーション・スタートアップが難しい取捨選択を迫られている。その中でも、トークンコントローラーを緻密に設計することは、確かに結果に対して最も相対的に制御しやすい選択肢である。
しかし、もしすべてのAIアプリケーション・スタートアップが、自社をまずトークンコントローラーとして設計しなければならないのだとしたら、真のユーザー体験を提供し、プロダクト力を本当の意味で高めることは永遠にできなくなる。より大きな市場競争の中では、それは自社をいっそう受け身の立場に追いやる可能性がある。
最も明白な脅威は巨大企業から来る。
強力なプロダクト能力を持つインターネットの巨人が、自社モデルの進歩とサードパーティモデルの能力を借りて、潤沢な資金力でトークン消費を恐れずに、自社のAIアプリケーションのプロダクトマトリックスを迅速に構築するとき、スタートアップの展望は圧迫される。テンセント「WorkBuddy」の台頭と、その背後にあるプロダクト力のオーバーフローは、AIアプリケーションの起業家が最も注目し警戒すべき事例である。
2026年3月のパブリックベータテスト開始以来、テンセントはWeChat（微信）の情報フィード、公式アカウント、地下鉄やオフィスビルの広告を通じて露出を拡大し、登録プレゼント、チェックイン報酬、モデル期限無料、ダブルクレジットなどユーザーの試用コストを下げる施策によって、WorkBuddyに大量のユーザーを呼び込んだ。同時に進行する高頻度なイテレーションが、AIプロダクティビティの大波におけるWorkBuddyの地位をさらに強固なものにしている。
2026年6月だけでも、この製品は少なくとも17回のバージョンリリースを完了し、時に1日2回のアップデートも行われた。WorkBuddyはバグの迅速な修正に加えて、Tencent Docs（テンセントドキュメント）やWeCom（企業微信）といったテンセントのエコシステムアプリケーションとの迅速な連携を実現し、さらにマルチエージェント協業、クラウドタスク、エンタープライズプロジェクト管理などの能力を整備し、最終的にテンセント内部で「元宝」を凌ぐAI新星となった。
テンセントは5月の第1四半期決算発表時、デイリーアクティブアカウント数で計測した場合、WorkBuddyが中国で最も人気のある業務効率化AIエージェントサービスになったと遠慮なく表明した。Analysys（易観）のデータによると、3月から6月にかけて、WorkBuddyのPC版月間訪問者数は885万から2097万へと、倍以上に増加した。
これは、どのAIアプリケーション企業も羨みつつも得られない成果である。WorkBuddyはテンセント全体のトラフィックリソースを動員できる。さらに重要なのは、スタートアップのように、トークンコントローラーのオンオフを緻密に管理・設計する必要がないことだ。
トークンの支配からの脱出
ますます多くのAIアプリケーション起業家が、トークン以外の活路を模索し始めている。
著名な起業家である張月光氏は6月、小紅書（RED）にこう投稿した。「AIアプリケーションが成立しているかどうかを評価する、真のトップ3指標は、有料ユーザーの粗利益率、継続率、CAC（顧客獲得コスト）である。そして、前者二つの健全性を実現するには、トークンを売るビジネスモデルを他のビジネスモデルに変えるか、トークン単価に敏感でないユーザーにトークンを売るかのいずれかだ。『トークンに敏感なユーザーに対して、トークンを販売する』ことに成り立っている製品はすべて、モデルプロバイダーのビジネスに過ぎない。」
張月光氏自身の起業プロダクトは、彼が探し求めた二つの異なる解法に対応している。
一つは「星眠」で、ゲームやIP収入でトークンコストをカバーしようとするもの。もう一つは「Dokie」で、モデルの呼び出し単価を比較させるのではなく、ユーザーに利用可能な成果物に対して支払いを求めるものだ。また、彼の公開情報によると、Dokieは140カ国以上で無料トライアルの枠を完全にゼロに引き下げたが、有料課金にはほとんど影響がなかったという。
長い間、「トークンMaxxing」は金科玉条のごとく崇められ、業界は熱狂的にトークン消費量を追い求め、それをプロダクトの強さや市場の好調さの象徴と見なしていた。しかし、誰もがついに気づいた。トークン消費量を追求するのは見当違いであり、利益構造こそが方向性を示す羅針盤なのだ。言い換えれば、真にトークンによって生まれる会社とは、より多くのトークンを消費する会社ではなく、トークンの売り方を変えることができる会社なのである。
最も典型的なサンプルは「ハードウェア＋アプリケーション」領域にあり、その中で最も代表的な存在が「Plaud」だ。
我々の知る限り、Plaudの非ハードウェア（AIサービス）の純利益は、すでに年間数千万ドル規模に達している。その2026年の総売上目標は5億ドル、インストールユーザー数は200万以上である。
この背後には、課金構造の違いがある。
第一にハードウェアそのものだ。コンシューマエレクトロニクス業界では、企業が持続可能な経営余地を得るためには、通常、末端小売価格をBOMコスト（材料費）の約3倍にする必要がある。Plaud Note Proの販売価格は約179～189ドル、BOMコストは約60ドル、ハードウェア粗利益率は約67％であり、この法則に合致する。
さらに重要なのはAIサブスクリプション収入である。AIサブスクリプションは2つのプランに分かれており、Proの年間払い（月額換算約8.33ドル）、Unlimitedの年間払い（月額換算約20ドル）だ。この価格設定は高くも安くもない。重要なのは、そのAIシナリオが非常に軽量であり、主に文字起こしと要約であって、動画生成でもなければ、エージェントによる高度な推論でもないことだ。あるPlaudサプライヤーの試算によると、サブスクリプション収入を1人あたり月額8～20ドルとした場合、PlaudのAI処理コストは1人あたり月額約1～2ドルであり、Plaudのソフトウェア粗利益率は約75％～90％に達する可能性がある。
概して、ハードウェアの状況はソフトウェアよりも相対的に優位であり、モデル企業やモデル製品との直接的な競争は存在せず、プレミアム（上乗せ利益）を生み出す余地もある。
あるAIハードウェア起業家は、市場の製品をいくつかのカテゴリーに分類した。
第一に、「ハードウェア自己完結型」。国内3倍、海外5倍の価格設定により、ハードウェアで赤字を出さず、サブスクリプションでさらに利益を得る。
第二に、「ハードウェア低利益＋サブスクリプション補完型」。Plaudはこのカテゴリーに属する。
第三に、「資金調達成長型」で、多くの初期のAIハードウェアスタートアップがこれに該当する。そして最後は「低ハードウェア価格＋サブスクリプション無し型」だ。例えば、国内のほとんどのAIコンパニオン/AI玩具系の製品が該当し、主にハードウェアの販売でわずかな利益を得て、トークン費用を補填している。
ただし、この起業家の実感から言うと、現在はハードウェア分野でも競争が激化しており、BOMコストの3倍以上という価格設定は守り切れなくなりつつあるという。「粗利益が低すぎると、後々になって販売チャネル、アフターサービス、返品・交換によって利益が食い潰されます。ハードウェアの粗利益だけを追求すると、初回購入価格が高くなりすぎて、出荷規模やその後のサブスクリプション転換に影響を与えかねません。」もし本当にそうなれば、AIハードウェアも同様に別の活路を見出す必要がある。
これらのハードウェア企業ならではの解決策以外にも、より汎用的な考え方がいくつか浮上している。
最近のトレンドとしては、ハードウェア企業を含むますます多くのAIアプリケーションが、自社モデルの「ポストトレーニング」を開始していることがある。
先日話題となったスターハードウェア製品、AIマッシュルーム「Swoii」の創業者「赫叔」は以前、我々に次のように明かしてくれた。彼らは自社開発モデルを活用して低コストなパーソナライゼーションを実現し、ユーザーのUGCシナリオのニーズを満たすことで、ユーザー満足度と支払い意欲を高めているという。
マカロン（Macaron）でブレイクしたAIアプリケーション企業Mindverseは、モデル研究会社へのトランスフォーメーションを進めている。傘下のMind Labは、Macaron-V1モデルの重みを発表し公開したばかりで、自社製品へのサービス提供にとどまらず、より多くのB向けアプリケーションに向けてモデルとポストトレーニング能力の提供を開始している。
さらに我々の知る限り、著名な連続起業家であり、Teambition創業者、Lark（飛書）製品副総裁および豆包（Doubao）PC版製品責任者を歴任した斉俊元氏が再起業し、彼のチームが現在研究開発およびクローズドテスト中のAIエージェント製品は、かなりの部分で自社開発のオンデバイスモデルに基づいており、モデルベンダーのAPIやトークンへの依存を可能な限り減らしている。
これらの製品のシナリオは様々だが、違いの背後には一つの重要な共通の論理がある。良いAI製品を作ることに注力するますます多くの起業家が、モデルを自分たちでポストトレーニングし、そのモデルとアプリケーションを一体化させる方が、モデルベンダーから単純にトークンを調達するよりも、はるかに費用対効果が高いことに気づいているのである。
特に、明確なシナリオ、豊富なデータ、安定した呼び出し規模を持つAIアプリケーション企業は、ポストトレーニングによって垂直特化型モデルを構築することで、高価な汎用SOTAモデルAPIを専用モデルで代替するチャンスがある。呼び出し規模が拡大するにつれて、一度限りのモデル学習への投資は長期にわたって薄まっていくため、単位トークンあたりのコストを大幅に引き下げることができる。
もしこの道を切り開くことができれば、AIアプリケーションはさらに人気を高めるだろう。当面の間、純粋なソフトウェアのAIプロジェクトは、投資界隈においてすでに冷え込みを見せている。
ある投資関係者によると、今年上半期、一部のトップクラスファンドの重点は具現化知能（Embodied AI）とハードウェアへとシフトしたという。ソフトウェアに投資しなくなったわけではない。皆、依然としてTo Bの方向性、特にお金のある小規模事業主（Small Business Owner）向けの特定シナリオへの応用を有望視している。a16zは6月に、歯科、医療オペレーション、在宅サービスに関わるAIプロジェクトに連続投資した。奇績創壇（MiraclePlus）の春のプログラムにも、工場、ブランド企業、海外進出企業を対象とした同様の企業が複数登場している。
この方向転換は理解に難くない。「お金のある小規模事業主」は価格を気にするとはいえ、彼らがより気にするのは、そのツールが自分たちの生産増加や成約率向上に役立つかどうかだ。AIが生み出す収益が利用コストを明らかに上回るならば、数万元あるいはそれ以上の年会費も価値がある。彼らにサービスを提供するAIビジネスは、規模こそ小さいかもしれないが、ビジネスとして確実に収益を上げることができる。
さらに、FDE（結果に基づく課金）が持続的に加熱していることもまた、業界のAIアプリケーションにおけるトークン問題への反省と突破口である。FDEは製品の価値基準を「どれだけのトークンを呼び出したか」から「顧客のために何を成し遂げたか」へと転換させ、スタートアップに成果物ベースで実際に対価を請求する機会を与える。トークンそのものが製品価値の上限を決定づけなくなることで、AIアプリケーションはより多くの利益を手にする可能性を得るのである。
突き詰めれば、トークンによって購入できるのは単なる「入場券」に過ぎず、それは「堀（競争優位性）」ではない。もしこのトークンの支配から脱出できなければ、トークンによって飲み込まれてしまうだけだろう。
