UBS：低コストモデルはAI投資サイクルを混乱させず、チップおよびクラウド大手が最終的な勝者となる

知恵通財経APPによると、低コストなオープンソースAIモデルの急速な普及は、企業のAI導入方法を根本的に変えつつあるが、UBSは最新レポートで、この変化がAI投資サイクルを混乱させるのではなく、むしろチップメーカーやクラウドインフラ提供者を最終的な勝者にし、同時にソフトウェア企業には新たな収益性課題をもたらすと明確に指摘した。

UBSのアナリストKarl Keirsteadは7月21日発表のレポートで、投資家の関心が2つの密接に関連するトレンドに移っていると述べた。つまり、企業の体系的なTokenコスト圧縮、およびワークロードがより安価なオープンモデルへの加速的な移行である。本レポートはPerplexity、Harvey、Glean、Cursor、ElevenLabs、Fireworksなど15社以上の民間AI企業との詳細な議論に基づき、AI業界が「どんなタスクにも最強モデルを一律に使う」粗放段階から「タスク難易度ごとに緻密にモデルを選ぶ」効率重視の新フェーズへ移行していると結論づけている。

「Token最大化」から「価値最大化」へ：企業のAI投資論理の根本的転換

UBSのKarl Keirsteadアナリストチームは7月21日発表のレポートで、投資家の注目点が企業のAI Tokenコストの体系的な低減、そして中国製モデルを含めたオープンソースモデルにより積極的に業務を任せる潮流に集まっていると指摘した。

この変化はAI需要が減少したためではない。むしろ反対である——UBSは年次プライベートAI/ソフトウェアカンファレンスでの75社以上へのフィードバックをもとに、企業のAI導入が引き続き急拡大していると指摘した。多数のAIネイティブ企業は過去半年で急速に収益が増加した：ある企業では今年1月の収益が4億ドルから10億ドルへ、他社は年内に収益が3倍となり5億ドルを突破、また14か月でゼロから5億ドルに成長した例もある。この収益急増は、モデル性能の向上、Token消費量の多いエージェントアプリの拡張、一部でシート単位課金からTokenまたは使用量課金への転換などに起因している。

しかし、導入規模の拡大によりコスト問題が急速に浮き彫りとなった。UBSは以前、約60％の機関がAI計算とTokenコストを実際的な問題と見なしていると見積もっていたが、今回の調査によりその割合はさらに高い可能性があると判断している。Tokenコストの増加は驚異的である：ある金融機関はClaudeへの予算を当初1000万ドルに設定したが、3か月後には6000万ドルに急増した；あるAI企業ではAnthropicへの支出が昨年12月の2万ドルから今年7月にはほぼ100万ドルまで7か月で50倍へ；一部企業のToken請求は短期間で10倍、場合によっては100倍となった。

企業はAIの利用を止めているわけではなく、無駄を減らしている。従来、多くの一般タスクに最高価な最先端モデルを使用していた——ある銀行は高額モデルの呼び出しに毎月数十万ドルを支出していたが、実際は天気やレストラン、会議場所確認などのためしか使われていなかった。企業AI管理のポイントは「Token最大化」から「価値最大化」へと移り、すなわち、Token一単位ごとにどれだけビジネスリターンが得られるかを重視している。UBSは、被調査企業の一社の発言を引用している：「我が社は当初5種のAIツールを運用していたが、年次Token予算の大半をすでに使い果たした。現在は2種のツールを残し、利用量を厳格に管理している。」

「マルチモデル」が新常態：中国オープンソースモデルが急速に浸透

企業はAI市場を数社の最先端モデル開発企業のゼロサム競争とは見なさず、「マルチモデル」戦略へと迅速に切り替えている——OpenAIやAnthropicの先進モデルとオープンソースやカスタムモデルを組み合わせて利用する。単一AIベンダーへの依存を回避することが大企業の重要な考慮事項になっている。

中国のオープンソースモデルは、この潮流の最大の受益者になっている。UBSはZ.ai、月之暗面、Alibaba、DeepSeekなどのモデルがますます多くの企業で試験・導入されていると指摘する。規制の厳しい業界では引き続き慎重が求められるが、AWSやMicrosoft Azureなどクラウドプラットフォームにおける安全な環境では、企業はこれらモデルへの許容度が着実に向上している。UBSの統計によれば、中国主要モデルのトレーニングコストは海外大手の約10分の1、推論API価格は海外同等モデルの10％～20％で、かつ20～40％の健全な粗利益率を保っている。OpenRouterプラットフォームのデータによると、米国企業が当該プラットフォーム経由で中国AIモデルを利用するTokenの割合は2026年2月以降常に30％以上を維持し、一時は46％に達したこともある。

NVIDIAのオープンソースモデルNemotronは、UBSカンファレンスでも最も頻繁に言及された米国オープンモデルのひとつである。

勝者と敗者：産業チェーン価値配分の再構成

チップメーカー：NVIDIAは最大の受益者

モデル層の競争が激化しても、UBSはAIハードウェア需要が弱まるどころか、逆にさらに拡大する可能性があると強調している。UBSは、オープンモデルによってGPU需要が減少するのではなく、計算資源がよりコストパフォーマンスの高い推論タスクに向かうと考えている。ほとんどのオープンモデルも引き続きNVIDIAハードウェアでトレーニング、ファインチューニング、推論が行われている。低コストモデルはAIアプリケーション範囲を広げ、推論計算やストレージ、ネットワーク、デプロイメントインフラの需要を増大させている。

NVIDIA自身もNemotron 3 Ultraオープンモデルをリリースしており、パラメータ数は5500億で推論速度は最大5倍、使用コストも最大30％削減された。このモデルはUBSレポートにおいても米国オープンソースモデルの中で最も多く言及されている。

クラウドインフラ提供者：マルチモデル時代の「パイプライン」受益者

Amazon、Microsoft、Googleなどのクラウドサービス事業者も有利な立場にある。というのも、これらプラットフォームはすでに複数のAIモデルをサポートしているからだ。Amazon、Microsoft、Googleなどのクラウドプロバイダーは、すでに多様なAIモデルに対応しており、企業はどのモデルを選んでもクラウド上で推論計算能力を必要とする。ハイパースケールのクラウド事業者は引き続き供給の逼迫とクライアントからのAI計算リソースへの強い需要に直面している。

AIネイティブ企業の収益データはこの判断を裏付けている。UBSが挙げるケースでは、ある企業が今年1月に4億ドルだった収益が10億ドルに成長し、また別の企業は14か月でゼロから5億ドルになった。この収益加速はモデルの性能向上やトークン消費量の高いエージェントアプリ拡大によるもので、企業のAI需要がプログラミング領域からより広範な業務フローに拡大していることを示している。

先端モデル開発企業：成長圧力の顕在化

OpenAIやAnthropicなどの先端モデル開発企業は、短期的にはコスト削減の影響をもっとも受けやすい。UBSはAI市場は依然初期段階であり、オープンとクローズドモデルが共存成長できるとみているが、先端モデルラボの収益成長ペースは下押し圧力に直面する可能性がある。

ソフトウェア業界：圧縮される「ミドルレイヤー」

UBSはソフトウェアベンダーの展望についてはやや悲観的な見方を示している。UBSは、企業がAIコストを抑えるため、最終的には支出をソフトウェアアプリケーション領域から他へと移すことになるかもしれないと指摘。モデルルーティング機能はかつて競争優位と見られていたが、今や業界標準となり、利益につながりにくくなっている。「マルチモデル」が常態化する状況下で、単にモデル呼び出しの中間レイヤーに依拠するビジネスモデルは厳しい課題に直面している。