シリコンバレーでは、AI の活用を促すために社員の使用量（トークン数）を競う「トークンマッキング」という風潮が広がっていましたが、現在は投資対効果の検証が求められ、企業は AI 運用の見直しを迫られています。アマゾンは、社内で AI 利用数を競うダッシュボードを導入しましたが、一部の社員が業績を飾るために意味のない利用を増やす行為が確認されたため、この機能を閉鎖しました。同社は、AI を単なる使用目的ではなく、顧客やビジネス課題の解決、イノベーションのために活用するよう従業員に呼び掛けています。 アップバーも例に漏れず、アンドリュー・マクドナルド COO は AI への支出増加が直ちに生産性向上につながっている証拠をまだ見ていないと表明し、この状況が AI バブルの崩壊を暗示しているとの見方もあると述べました。これらの動きを受け、技術大手は AI コストの抑制に乗り出しています。マイクロソフトの GitHub Copilot は、固定月額課金から使用量に応じた課金モデルへ変更すると発表しました。これは、長期的なコスト負担を企業側に転嫁する動きであり、Anthropic や OpenAI も同様にフラットレートから従量課金へ移行しています。投資家は、かつての成長競争のための subsidizing（補助）が終わったことを示す健全な市場の成熟と捉えています。 一方で、AI モデルの効率化が進み、将来的にはコスト低下も期待されています。Google の Gemini 3.5 Flash や Anthropic の最新モデルは、高性能でありながら低価格を実現しており、特に Google はチップからデータセンター、クラウド、モデルまでを一貫して自社で握っているため、価格競争力に優位性を持っています。今後は、知能そのものよりも、ドルあたりの知能効率を巡る競争が激化すると見られています。 Jeen.ai の創業者オデッド・タホリ氏は、これまでのトークンマッキングは「FOMO（取り残される恐怖）」に由来するものであり、現在は支出を成果に結びつける段階へと移行していると指摘します。予算と目標を設定し、AI を活用して成果を出したチームにはリソースを割り当てるなど、インセンティブ制度の見直しが重要です。実際、Visa は AI で業績を上げたチームに社内ポイントを与えています。ACF イースターズのパートナー、ティム・ミルズ氏は、こうした規制は AI ツールの実用性を検証する健全な現実主義であり、組織が AI の導入に伴うインフラコストを真に理解する必要があるとの見解を示しています。