中国AIの値下げ合戦でトークン価格は1ドル割れ、AI利用はむしろ拡大

Silicon DataのLLM Token Expenditure Index（SDLLMTK）は2026年9月1日、100万トークン当たり0.97ドルまで下がり、過去最低を更新した。夏の高値の半分未満だ。背景には、中国のAI企業による積極的なAPI値下げと、低価格モデルへ処理を振り向ける利用者の増加がある。24

ただし、これは「AI需要が縮んだ」ことを意味しない。SDLLMTKは、消費量を加味して算出した100万トークン当たりの実効価格であり、全トークン量やAI市場全体の支出額を直接示す指標ではない。24

0.97ドルという数字が示すもの

Silicon Dataによると、SDLLMTKは複数のモデルと提供事業者について、価格と実際の利用状況を組み合わせた、LLM推論の混合実効単価のベンチマークだ。24

そのため、企業がより安価なモデルに日常的な処理を多く振り分ければ、総利用量やAIへの総支出が増えていても、指数は低下しうる。見ているのは市場全体の売上高ではなく、利用されているモデル構成を反映した「実効的な単価」だからである。

中国の低価格APIが利用構成を変えた

中国のモデル提供各社は、最先端モデルほどの性能を要しない業務向けに、非常に安価な選択肢を提示してきた。例えばDeepSeek V4-Flashは、入力100万トークン当たり0.14ドル、出力100万トークン当たり0.28ドルとされる。49

DeepSeekは2026年5月にV4-Proの価格を75％引き下げた。報道では、中国のモデル提供企業間で競争がさらに激化した動きと位置付けられている。58 中国のAIエコシステムでは、他社の値下げや低価格サービスも相次ぎ、大量推論の案件を巡る競争圧力を高めた。452

こうした競争環境と混合実効価格の下落には強い関連がある。一方で、指数低下のうちどの程度を特定の企業、モデル、値下げ策に帰せるかは切り分けられない。モデルの効率改善、計算能力の拡大、顧客側のモデル選択も指数に影響する。

単価低下でもAI支出が増える仕組み

一見すると矛盾する現象は、次の関係で説明できる。

トークン支出総額 ＝ トークン当たり実効価格 × トークン利用量

単価が下がれば、これまで採算が合わなかった用途も導入しやすくなる。たとえば、より多くの業務自動化、長いプロンプトやコンテキストの利用、コード生成の増加、AIエージェントの常時稼働などだ。トークン利用量が実効単価の下落幅を上回って伸びれば、支出総額は増える。

実際、2023年以降のトークン単価は90％超下落した一方、LLM利用への支出は2025年後半以降おおむね倍増したと報じられている。4143 値下げが失敗したのではなく、安価な推論によって自動化の対象になる仕事が広がったことが、この現象の要因である。

中国では利用量も急増

ロイターが政府見通しとして報じたところでは、中国のAIトークン日次消費量は2026年3月までに140兆トークン超に達した。2025年末の100兆トークンから増加した計算だ。18

企業・金融機関の開示も同じ方向を示している。招商銀行は日次平均トークン処理量が前年比78％超増えたと説明した。また、5月末時点の日次消費量は約330億トークンとの報道もある。1929 一部の中国銀行では、日次平均のトークン利用量がさらに大きく増えたとも報じられた。20

これらの数字はAPI売上高を直接表すものではなく、すべての利用が経済的価値を生んでいる証明でもない。それでも、低コストの推論が大規模な利用量へ転換されていることは示している。

モデル提供企業にとっての難題

AIの利用企業にとって、推論価格の低下は基本的に追い風だ。しかしモデル提供企業にとっては、トークン当たりの収入が下がる一方、GPUやデータセンター、学習、モデル開発への投資負担は大きいままである。

論点は、安価なトークンに需要があるかどうかではない。現時点のデータは、需要が拡大していることを示す。問われるのは、利用量の増加、プレミアムモデル、法人向け製品によって、継続的な収益と生産性向上を十分な速さで生み出し、インフラ投資を支えられるかだ。指数低下を扱った報道でも、提供企業の価格決定力へのリスクが指摘されている。436

今後見るべき指標

個別モデルの公表価格だけでは市場の実態はつかみにくい。注目したいのは次の4点だ。

• 混合実効トークン価格：SDLLMTKのような指数から、利用者が実際にどのモデルへ処理を振り分けているかを見る。2
• トークン利用量：値下げが需要拡大につながっているかを確認する。
• 売上高と利益率：提供企業が増加する利用を持続可能な収益へ変えられているかを見る。
• 業務の質と成果：トークン量が多いだけでは、事業上の価値は証明されない。

要点は明快だ。中国の低価格APIを巡る競争は、LLM推論を大幅に安くし、市場の混合実効価格を100万トークン当たり1ドル未満へ押し下げる一因となった。しかし低価格化は利用を促すため、トークン消費量とAI支出の総額は同時に増え続けうる。2441