文：創業邦
最近、読者から智譜の告知が届いた。
数ヶ月使っていた旧プランが、終了する。
以前の「週間制限なし」のGLM Coding Planは、自動更新を停止し、智譜は旧ユーザーに2ヶ月分の新プランを補償する。
数ヶ月前、AIプログラミング市場は、どちらのプランがより安いかを競っていた。今や、別のものを競い始めている：
あなたは一体どれだけのTokenを使えるのか。
9月2日、智譜は正式に天猫（Tmall）に出店し、公式フラッグシップストアを開設、GLM Coding Planを販売開始した。個人版Liteは月額118元、Proは月額538元、Maxは月額1078元で、それぞれ異なる積分枠に対応。製品はGLM-5.3をベースとし、ZCode、Claude Code、Codexなど20以上の主要Agentに対応する。
これはつまり、かつては非常に「技術的」に聞こえたものが、ECの棚に並び始めたことを意味する：
AIの使用枠が、スマホのデータ通信量のように直接購入できるようになったのだ。
しかし、ここで本当に注目すべきは、「智譜が天猫でTokenを売ること」自体ではない。
それは、一見すると常識に反する変化だ：
Tokenはますます安くなっているのに、AI企業はあなたがどれだけのTokenを使ったかを、ますます気にするようになった。
皆、制限をかけ始めている
過去数ヶ月、AI業界には非常に興味深い変化が起きている。
Kimiは計算リソースの負荷から、消費者向け新規ユーザーの購読を一時停止した。7月19日、月之暗面は、Kimi K3のリリース後、リクエスト量が予想を大幅に上回り、既存クラスターの処理能力の限界に迫っているため、C向け新規ユーザーの購読を停止し、計算リソースを既存の有料ユーザーに優先的に割り当てると発表した。
阿里雲もCoding Planを調整している。Liteプランは3月20日から新規購入を停止し、4月13日からは更新とアップグレードを停止する。
腾讯雲は3月に、一部の混元モデルの価格を調整した。HY2.0 Instructの入力価格は、1,000Tokenあたり0.0008元から0.004505元に引き上げられ、上昇率は460%を超える。
なぜAIは突然「太っ腹」でなくなったのか？
過去20年間、インターネット製品が人々に与えた最大の教訓は、デジタル化後は限界費用がどんどん低くなるということだ。
スマホのデータ通信量がその最も典型的な例である。基地局、光ファイバー、ネットワークインフラが構築されれば、1GBのデータを追加で転送する限界費用は非常に低い。インフラの規模が拡大するにつれて、データ通信量の価格は下がり続けた。
そのため、多くの人が当然このロジックをAIにも当てはめる。チップはますます強力になり、モデルはますます効率的になり、単位Tokenあたりの推論コストはますます低くなる。ならばAIはますます安くなるべきだと。
実際、この判断の前半部分は完全に正しい。
智譜自身が開示したところによると、モデルアーキテクチャと推論インフラの継続的な最適化により、単位Tokenあたりの推論コストは年初から80%低下した。同社はまた、現在では10万規模の国産チップによる大規模かつ低コストな推論を実現していると述べている。
問題は、Tokenは安くなったが、Tokenの消費速度がさらに速くなっていることだ。これこそが今日のAI業界の真の矛盾である。
Tokenは普通のデータ通信量ではない。
1つのTokenの背後には、モデル推論に消費される計算リソース、すなわちGPUやAIアクセラレータチップ、高帯域幅メモリ、ネットワーク、ストレージ、そしてデータセンター内の電力と冷却がある。
Tokenは、AIの計算能力が計量され、取引される単位のようなものだ。
モデルが単にあなたとチャットするだけの場合、1回の呼び出しに必要なのは数百、数千Tokenかもしれない。しかし、AIに複雑なタスクを代行させると、その消費量は全く異なるものになる。
「モデル販売」から「呼び出し販売」へ
智譜の最新の半期報告書は、この変化を財務データに記している。
2026年上半期、智譜は売上高9.54億元を達成し、前年同期比399.7%増加した。上半期の智譜のMaaSオープンプラットフォームおよびAPI事業の収入は8.25億元に達し、前年同期比2735.7%増加し、総収入の86.5%を占めた。
一方、前年同期のこの比率はわずか15.2%だった。同時に、オンプレミス導入による収入の割合は84.8%から13.5%に減少した。
1年の間に、智譜のビジネスモデルはほぼ完全にシフトチェンジを完了した。
かつて、顧客が購入していたのはモデルだった。モデルは企業自身のサーバーに導入され、カスタマイズ、統合、納品が行われ、1つのプロジェクトが1回の収入に相当することが多かった。
現在、ますます多くの顧客がクラウド上のモデルを直接呼び出している。呼び出すたびに課金され、使えば使うほど支払額が増える。これこそが典型的なMaaSビジネスである。
そして、今回の智譜の変化は単純な「値下げによる規模拡大」ではない。むしろ、非常に興味深い組み合わせが現れている：
Token呼び出し量は年初から40倍以上増加。API平均販売価格は約101%上昇。単位Tokenあたりの推論コストは80%低下。MaaS事業の粗利率は24.6%に改善。
コストは下がり、収入は増え、ユーザーはより多く使い、平均販売価格はむしろ上昇している。AIの商業化は、初期の単純な「価格競争」から脱却しつつあるのかもしれない。
初期のモデルは能力が十分でなかったため、プラットフォームは低価格、あるいは無料でユーザーを引き付けるしかなかった。
しかし、モデルがコード生成、ツール呼び出し、継続的実行といった複雑なタスクを実際に完了できるようになると、ユーザーが購入するのはもはや「単なるモデル」ではなく、モデルが自分に代わって仕事を完了する能力となる。
これこそが、智譜の経営陣がビジネスモデルを「モデル販売→呼び出し販売→サブスクリプション販売→エンドツーエンドのタスク結果販売」という非常に興味深い道筋に要約した理由でもある。
この4つのステップは、実際にはAI商業化の4つの段階に対応している。
智譜が本当に売りたいのは、Tokenではない
かつてはChatbotモデルだった：あなたが質問し、それが答える。1回に必要なのは数百、数千Tokenかもしれない。
今はAgentモデルだ：「ウェブサイトを作って」と言えば、要件を理解し、情報を検索し、コードを書き、ツールを呼び出し、テストを実行し、バグを見つけ、修正し、再テストする必要があるかもしれない。1つのタスクで数十万、数百万、あるいはそれ以上のTokenを消費する可能性がある。
さらに先にはMulti-Agentがある：1つのAgentが計画を担当し、1つが検索を担当し、1つがコードを書き、1つがテストをし、1つがレビューをする。Tokenの需要はさらに膨らむ。
2026年第1四半期、世界の週間Token使用量は250%急増し、22.7兆に達した。OpenAIプラットフォームのToken呼び出し量は、2025年10月の毎分約60億回から、2026年3月末には150億回に急増し、半年足らずで150%増加した。モルガン・スタンレーのレポートは、最先端の大規模言語モデルが「非線形的な能力の飛躍」を経験しており、AIの爆発的な成長が体系的な供給ボトルネックに直面していることを示している。
つまり、実際に起きていることはTokenが高くなったことではなく、誰もがますます多くのTokenを必要とし始めていることだ。これは単なる値上げよりも恐ろしいかもしれない。
経済学には「ジェボンズのパラドックス」と呼ばれる古典的な現象がある：
ある資源の使用効率が向上し、単位コストが低下すると、人々はその使用を減らすとは限らず、むしろ安くなったことで大量に使用を増やす可能性がある。
AIでも同様のことが起きている。
Tokenが安くなればなるほど、人々はAIにもっと多くのことをさせたがる。AIが賢くなればなるほど、人々はより複雑なことを任せたがる。
こうして、Token消費は新たな成長の好循環を形成する。
智譜が天猫でTokenを売るのは、AIの使用枠を販売しているように見える。しかし、半期報告書から見ると、彼らが実際に行っているのは、モデルの能力を継続的に課金可能なクラウドサービスに変えることだ。
2025年、智譜の主な収入はまだオンプレミス導入だった。2026年上半期には、MaaS/APIが収入の86.5%を占めるようになった。同社はこの進化の道筋を「モデル販売→呼び出し販売→サブスクリプション販売→エンドツーエンドのタスク結果販売」と要約している。
智譜の董事会秘書である肖磊氏は、決算説明会で次のように率直に述べた：「収入の成長率よりも、収入構成の変化の方が注目に値する。」
この変化は、ビジネスモデルの根本的な変化、すなわち、一度きりのプロジェクト納品から継続的なサービス収入への移行を意味する。そして、価格設定のロジックもそれに伴い変化する：「100万Tokenあたりいくら」から「1つのタスクを完了するのにいくら」へと。智譜の董事長である劉徳兵氏は説明会で次のように述べた：「単一のベンチマークでのリードはすぐに追いつかれる。本当に重要なのは、誰がより低いコストでより高い知能を継続的に提供できるかだ。」
将来のトレンドは次のようになるかもしれない：
基本Tokenはますます安くなるが、高度な知能はますます高くなる。
それはクラウドコンピューティングと同じだ：サーバーはますます安くなるが、企業がクラウドサービスに支払う金額はそれによって消えることはない。なぜなら、皆がより多く使うからだ。
AIも同じだ。単一トークンの価格下落はAI利用コストの低下ではない。なぜなら、モデルが強力になるほど、人々はより複雑なことをさせるからだ。一つの質問をするからタスクを完了する、さらに一連のワークフローを管理するまで、トークン消費は拡大し続ける。
智譜の半期報告書の中で、繰り返し噛みしめる価値がある一文がある。「モデルが能力の飛躍を遂げるたびに、顧客が購入するものは結果に一歩近づき、当社の収入構造はそれに伴って書き換えられる。」
だからこそ、今後本当に注目すべきなのは「1元で何トークン買えるか」ではなく、一人の人間、一つの企業が毎月どれだけのAIインテリジェンスを消費するかということだ。
そして智譜がトークンを天猫に並べたことは、この「AI計量経済」が大衆に向けて歩み出す第一歩に過ぎないのかもしれない。
