100万トークンあたり1ドルを下回る！ゴールドマンサックス：「量的増加による価格暴落」がAIの資本支出ロジックを揺るがす

AIインフラ投資の中核となるストーリーは、単位経済学のレベルで深刻な課題に直面しています。Token価格の崩落スピードは市場の従来予想を上回り、過去2年間AIセクターのバリュエーションを支えてきた収益ロジックに根本的な揺らぎをもたらしています。

Goldman SachsのOne-Deltaトレーディングデスク責任者Rich Privorotskyによる最新レポートによれば、市場における100万Tokenあたりの加重平均価格を測定するSilicon Data LLM Token Expenditure Index（コード：SDLLMTK）は、8月単月で29%下落し、月末時点で約0.97ドルという過去最低値を記録しました。5月の高値約2.05ドルから累計下落率は50%を超えています。同指数が100万Tokenあたり1ドルを下回ったのは初めてです。

一方、JP Morganのデータセンターレポートによれば、OpenRouterプラットフォームの8月Token利用量は前月比で約47%増加しましたが、ドルでの支出は約7%しか成長していません。数量が増え価格が下がるスプレッドは、現在のAI投資ロジックの根本的な矛盾を露呈しています。株式市場でのリターンはTokenではなくドルで計算されるため、超大規模データセンターの資本支出はドル収益の期待に基づいて算出されています。

Privorotskyはレポートで、「需要増加と低価格が同時に発生しても、価格下落スピードが消費ペースを上回れば必ずしもプラスにはならない」と明言しています。

Token価格の崩壊：需要消失ではなく単価崩壊

Silicon DataのLLM Token Expenditure IndexはToken需要量を測定する指標ではなく、利用量に加重された価格指数です。同社自体も市場に対し、この指数の下落は価格の切り下げ、ユーザーの低コストなオープンソースモデルへの移行、あるいはその両方が原因であり、AI利用量が縮小していることを意味しないと注意を促しています。

しかし、これがまさに問題の核心です。OpenRouterのルーティング量が大幅に上昇している一方、H100 GPUのレンタル価格は下落しており、「Token需要急増」ストーリーとは真逆です。Privorotskyは、8月のデータが明確なパターンを示していると指摘します。つまり、利用量は大幅増加しているものの価格の落ち幅はさらに大きく、ドル支出はほぼ横ばいです。

Goldman Sachsの結論は過去2年間のエクイティ評価は「Tokenが増えれば収益も増える」という仮定のもとに成立していましたが、8月のデータはこの仮定を初めて明確に覆しました。

競争激化とローカル推論：Token単価モデルの構造的侵食

Privorotskyはレポートで、「Token課金」というビジネスモデルの持続可能性に疑念を表明しています。クラウド推論の100万Token単価ロジックは、（1）モデル規模がローカルでは動作困難、（2）ユーザーがオープンソース代替品に切り替え不可、（3）ワークロードが瞬発的で自前の計算インフラを持つ意味がないという3つの前提が同時に成立する必要がありますが、現時点でこれらは同時に崩れつつあります。

ハードウェア面では、RTX Spark級のノートPCやDGX Sparkワークステーション、700億パラメータ級モデルが動作するMac Studio、40から75以上TOPSのNPUなどにより、多くのTokenの限界コストは電気代レベルにまで圧縮されています。企業の月間API請求が5,000～15,000ドルの機器本体価格の減価償却費を超えると、その企業はToken購入ユーザーから一括型ハードウェア購入者へと転換し、継続的に40%の利益率を提供するソフトウェアサブスクユーザーではなくなります。

モデル競争の面では、Metaが9月2日にリリースしたMuse Spark 1.3はベンチマークでGPT-5.6 SolやClaude Opus 5と肩を並べ、エージェント業務やコード生成で優れた性能を示しています。Privorotskyは「フロンティアの優位性は週単位で変化し、防御壁ではなく単なるプロダクトサイクルである。二番手モデルが十分に近く価格が安ければ、企業はプレミアム層を迂回する。Token価格指数はこうしたルーティング決定の集約値だ」と述べています。

資本支出ロジックへの圧力：クレジット市場は既に警告灯を点灯

Goldman Sachsレポートによれば、今回のAI資本支出サイクルは柔軟な運営コストではなく、既にロックされた重資産コミットメントです。同レポートによると、格付け済み超大規模クラウドベンダー5社の2026年資本支出は合計約7,370億ドルとなり、収入の約38%に及びます。ムーディーズはフリーキャッシュフローの圧縮、バランスシートの軽量資産から重資産への転換、債券に現れないが実質的に発行者を縛るリースコミットメントについても警告を発しています。

クレジット市場の反応は株式市場より先行しています。関連債券に関する統計では、2026年発行の超大規模クラウドベンダー債91本中、8月末前に既に78本が発行価格を下回りました。Privorotskyはこれを「クレジットのリプライシング」と呼び、株式バリュエーション倍率は遅行指標だとしています。

ロジックの流れは明快です：Token価格30%下落、利用量20%増——しかし推論収入は減少。推論収入が減った状態で2025～2027年の建設期償却と利息コストは増加し、投資リターンが崩壊。投資リターンが崩壊すれば、もはや「バブル崩壊」のドラマチックな語りは必要なく、大量資産を持ちながら価格決定力が制約された公益型企業としてのバリュエーション倍率に修正されるだけです。

GPT-6 Astra：唯一残るストーリー逆転ファクター

レポートでPrivorotskyは、OpenAI次世代モデルAstraを、現状唯一形勢を逆転させる可能性のある最近の触媒とみなしています。OpenAIは9月1日、AstraがそのPreparedness Framework下の主要なネットワークセキュリティ基準に達し、このカテゴリーに初めて組み込まれたモデルであることを発表しました。

しかし、Goldman Sachsのトレーディングデスクは慎重姿勢を維持しています。アクセス制限があり監視が必要で、利用のハードルが高いアグレッシブなモデルは、Token収入プールを自動的に増やすわけではありません。高付加価値のワークロードが常に管理されたテスト段階に留まり、公開課金システムに移行しなければ、Astraはむしろ課金Token数を減らす可能性さえあります。

レポートの結論は、Astraが収益ポートフォリオを再度高付加価値層にシフトさせる最後の直近期変数であるということです。これ以前における8月のToken価格データこそが、現状市場の最もリアルなシグナルです——需要は無限に増加できる一方で、その無限の需要がデータセンター建設発行債務コストをカバーできない価格であれば、株価は下落し続ける可能性があるのです。