AIサービスは2026年に価格が上昇すると予想されています。インフラへの圧力、価格戦略、そして利用パターンが重なり合い、消費者と企業の両方にとってコストが上昇するからです。その主な要因は、主要なAIプラットフォームで採用されているトークンベースの価格設定モデルです。このモデルでは、入出力データの単位ごとに課金されます。AIの導入が加速するにつれ、この「常時接続」のコスト構造により、使用量に応じて支出が着実に増加します。.
最も差し迫ったプレッシャーはハードウェアから生じています。AIプロバイダーは、特にトークンを含むデータの保存と処理に不可欠なDRAMと高帯域幅メモリ（HBM）の半導体コストの急騰に直面しています。AIデータセンターの大規模な拡張に伴う供給逼迫により、メモリ価格は前年比約20%上昇しました。この価格上昇はバリューチェーンに波及し、サブスクリプション価格とAPI価格の上昇に直接的な影響を与えています。同時に、ベンダーはAIインフラへの長期投資を正当化する必要に迫られており、より高性能で新しいモデルの価格が著しく上昇しています。.
ライセンス費用も新たな要因として浮上しています。著作権紛争が激化するにつれ、AI企業はライセンスコンテンツへの支払いを増やしており、モデルの開発と展開に新たな費用が加わっています。一方で、AIの利用自体もコストが上昇しています。モデルはより冗長になり、企業はAIを本番環境のワークフローに導入し、エージェントベースのシステムはトークン消費を急速な、時には指数関数的な速度で増加させる可能性があります。.
2026年の主なポイント:
- インフラコストの上昇DRAM、HBM、NAND の価格高騰は、AI の価格上昇の主な要因です。.
- 使用量に基づく支出: 冗長なモデル、複雑なプロンプト、AI エージェントにより、トークンの消費量が大幅に増加します。.
- 収益化の圧力プロバイダーは長期的な AI 投資とライセンス契約を維持するために価格を引き上げています。.
こうした傾向にもかかわらず、ユーザーはプランを慎重に比較し、ROIの高いユースケースを優先し、バッチ処理を活用し、プロンプトのスタイルを最適化することでコストを削減できます。特に、丁寧なプロンプトはトークン出力をわずかに削減し、大規模に運用することで、わずかながらも測定可能なコスト削減効果をもたらすことが研究で示されています。AIが日常のワークフローにますます組み込まれるようになるにつれ、2026年の予算管理には、規律ある使用とコスト意識が不可欠になるでしょう。.
ソース：
https://www.zdnet.com/article/why-ai-costs-increasing-2026-tokens-dram-licensing-how-to-budget/
