2026年6月現在、月額200ドルのサブスクリプションでは、APIの公開価格で換算すると8,000〜14,000ドル相当のトークンを使えるという試算があります（SemiAnalysisによる、上限まで使い切った場合の数字）。これは最大70倍もの「補助」に見えます。ただしAPIの公開価格には利益が乗っており、実際の計算コストはその1割程度にとどまるとの反論もあります。いずれにせよ、AI業界の価格設定に大きな歪みがあることは多くの論者が指摘しています。
この「麻薬ディーラーのアルゴリズム」とも呼ばれる戦略は、初期の需要創出には有効でした。しかし、ジャーナリストのEd Zitron氏は、生成AIには実行可能なビジネスモデルが存在しないと主張します（一方で、推論処理だけを見れば黒字化しているとの反論もあります）。少なくとも、現状のサブスク価格が巨額の先行投資に支えられていることは確かです。結果として、企業は「問題のあるROI（投資対効果）」に直面し、AIプラットフォーム側は大幅な価格改定を迫られています。
AIエージェントの普及は、この問題をさらに深刻化させます。従来のチャットボットと比較して、AIエージェントは作業あたり5倍から30倍のトークンを消費すると言われます。トークン単価が下落しても、全体の使用量が増加すれば、企業のAI運用費用総額は増加する一方です。
このようなコスト急増の波は、企業に中国製AIモデルやオープンソースモデルへの移行を加速させています。SemiAnalysisの調査によれば、ある企業ではAIトークンへの年間支出が従業員報酬の約3割に達するまで膨らんだとされます。これは、AIの性能向上とコスト低下という期待とは裏腹に、多くの企業がAI実装のコストに見合う生産性向上を実現できていない「AI生産性パラドックス」を浮き彫りにしています。
OpenAIでさえ純損失を計上したとされ、AI企業側の苦境は明らかです。いずれ本来の市場価格が表れれば、現在の手厚い補助モデルはより現実的なコスト構造へと移行していくと見られます（その時期がいつになるかは論者によって見方が分かれます）。このAI補助金バブルの崩壊は、AI業界全体に大きな影響を与えると考えられます。
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参考にした情報源: blog.dshr.org
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