トークン価格は97％下落しているが、OpenAIの収益は2倍に増加している。これは、コスト/タスク単位での価格設定という戦略が彼らの成功の要因である。

7月末、OpenAIは、最も安価なGPT-5.6モデルの価格を80％下げました。Lunaの価格は、百万トークンあたり1.00ドルから0.20ドルに下がった。また、百万トークンあたりの出力コストも6.00ドルから1.20ドルに上昇した。予定されているIPOの前夜に、最も安い製品の価格を80％削減するというのは、価格設定の力を放棄することに他ならない。もし、販売される商品が変わっていない限りは。

表面の数字を見ると、それらは矛盾しています。パー・トークンの価格は約…下がっています。GPT-4からGPT-5.4へ、97％の改善。それは、企業の価格設定を破壊するほどのデフレ率です。しかし、OpenAIは年間収益の継続的な成長を促進しています。400億ドル以上――2025年末時点と比べて約2倍になった。ブルームバーグの報道によると、今後公開されるとのことです。企業が単価の97％を失い、収入を倍増させることはできない。なぜなら、実際に販売される単位の価格やコストがもはや存在しないからです。この矛盾は、実際の問題を表しているだけで、価格だけが変わっているわけではありません。

売られているものが変わるだけで、その価格は変わらない。

「トークン価格」とは、入力されるテキストの量と、出力されるテキストの量を表すものです。この概念は、チャットボットにとって重要な意味を持ちます。しかし、急速に成長している製品は「エージェント」です。エージェントとは、何かを実行するために思考し、ツールを呼び出し、再試行し、繰り返し処理を行うプログラムです。購入者が支払うのは、最終的に得られる結果の代価です。例えば、サポートケースが解決されたり、変更が適用されたり、ローンが承認されたりすることです。途中で得られるメッセージの数ではなく、最終的な成果に対して支払われるのです。

OpenAIは、この再ベース化について明確にしています。企業向けのガイダンスとしては、追跡することを推奨しています。「受け入れられる結果にかかるコスト」トークン使用量に関係なく、モデルが失敗したり、再試行が必要になる場合や修正が必要な場合には、最も低いトークン価格でも、総コストは最低にならない。7月30日の価格引下げも、同じ条件で発表されました。OpenAIが発表したGPT-5.6 Lunaは、1年前の同モデルと比べて、1タスクあたり約6セントのコストで、約9倍の速度を実現しています。ペルトークの価格下落は現実的ですが、会社はますます市場の価格に任せるようになっています。

この枠組みによって、明らかな懸念が逆転します。以前は、安価なトークンがAI企業の業績を悪化させるという懸念がありました。しかし、分析によると実際の状況は逆です。つまり、タスクごとの価格が下がっても、2つの条件が正しく成り立てば利益を得ることができます。それは、タスクの数が増え、各タスクを生産するコストが価格よりも早く低下することです。

チップというのは、その賭けの供給側の部分です。

第二の条件とは、チップの拡張が実現される点です。6月に、OpenAIとBroadcomは、大規模言語モデルを動作させるために特別に設計されたJalapeñoという推論チップを発表しました。8月にOpenAIが公開したベンチマークによると、このチップはNvidiaのBlackwellシステムよりも大幅に優れていました。1ワットあたり、1.5倍から1.9倍のAI作業量また、テストされたモデル全体において、エンドツーエンドの遅延は1.7倍から3.6倍低くなっています。遅延はアグリゲートにとって特に重要です。なぜなら、アグリゲート型のタスクでは多くの順序立てられたステップが連続して行われるからです。各ステップを短縮することで、全体の遅延がさらに改善されます。

チップの役割とは、実行される各タスクのコストを削減することです。これこそが、80％の価格削減が可能になる理由です。正式に言えば、これは「運営上の利点」ということです。つまり、有効な作業がそのサービスにかかるコストよりも速く成長すれば、目標となる価格が下がっても、利益率は増加します。「安くて大量に提供される」AIの単位経済性は、OpenAIの製造部門が価格設定部門と同じくらい早くコストを削減できるかどうかにかかっています。Broadcomが設計を行い、OpenAIはMicrosoftと共にギガワット規模でこのチップを利用する予定です。2028年前半の「フルトリップ」.

金融は需要側の部分です。

平均的な個人投資家は、OpenAIが上場するまでは、直接その株式を購入することはできません。しかし、金融分野での利用が進むことで、このモデルが実際に利用可能な形になるのです。なぜなら、金融分野は、成果が大きな金額として計測可能なタスク市場だからです。

商業的な事業は、カスタマーズ・バンクです。長期的な契約の下、OpenAIのエンジニアたちがこの銀行に参入し、融資や顧客登録の手続きを自動化する仕組みとなっています。カスタマーズ・バンクは、収益に対する運営費の割合を低減することを目指しています。約49％から40台の低い数値にAIが作業を完了した成果によって、すでに多くのものが救われていると言う。約28,000時間、つまり15人の従業員分に相当する。また、商業ローンの返済期間も30〜45日から約7日程度に短縮される可能性があります。その金額の大きさを持つ作業においては、「成果あたりのコスト」が真実の価格となり、費用を節約した分に対して、提供側が実際に料金を設定する余地があるのです。

消費者側も同じような動きが小規模で起こっています。ChatGPTを使った個人金融サービスを通じて、U.S. PlusやProユーザーは銀行口座を連携させることができます。Plaidを通じて12,000以上の機関と連携— 予算や投資に関する支援が得られる。同じエンドポイント：完成したタスクを販売し、単位数ではなく価値に基づいて価格を設定する。

個人投資家にとって重要なのは、この業界をトークンで評価するのをやめることです。真の問題は、OpenAIがタスク量を増やしながら、チップや効率性の向上によって、1回のタスクあたりのコストが価格よりも早く下がるかどうかです。この問題は、IPOが行われなくても投資に適した企業に関わってきます。チップによって、NvidiaのGPU事業からBroadcomのASIC事業へのシェアが移動し、Microsoftのデータセンター事業も拡大します。OpenAIが1回のタスクあたりのコストの改善を、より安いプロンプトへの変換ではなく、実際の利益に変えるかどうかが重要です。価格表ではなく、その変換が本当の製品です。