国内企業においても生成AIサービスの実用化が進んでいるが、そのコストが適正水準にあるのかについては疑問の声が少なくない。また、近い将来、生成AI関連のサービス価格が高騰するシナリオも十分に考えられる。ユーザー企業は、生成AI市場の価格の正常化シナリオを想定した戦略的なコスト管理に着手する必要がある。
企業における生成AIの導入は、初期の限定的な検証（PoC）段階から、実装・運用フェーズへと急速に移行しつつある。ITRが実施している『IT投資動向調査』によれば、国内企業における生成AIの導入率は2023年の14%から、2025年には38%と大きく拡大している。だが、そうした急速な利用拡大の背景には、生成AIの提供コストが比較的低水準にとどまっているという恩恵があることも確かである。
現在の生成AIサービスが、ベンダーにとって赤字覚悟の低価格水準に設定されていることは広く知られている。例えば、Microsoft社が提供するGitHub Copilotは、個人向けライセンス価格が月額10ドルであるのに対して、平均で約20ドルの損失が生じていると報じられている。また、OpenAI社の2024年の財務状況は、売上高40億ドルに対し支出が90億ドルに達し、年間50億ドルの赤字を計上したと分析されている。海外の報道によれば、現在のAI利用料金は本来要するコストを反映した価格の10分の1程度にすぎないとの指摘もある。
生成AIサービスの提供においては、推論を行うたびにGPUなどの計算資源、データセンター設備、電力などが消費され、そのコストは膨大な額となる。にもかかわらず、現在、提供価格が低水準に保たれている背景には、ビッグテック企業やベンチャーキャピタルによる資本力が事実上の“補助金”として機能していると考えてよい。今後、市場が成熟するにつれて、価格の正常化や課金モデルの厳格化が進むことは十分に想定される。そうなれば、ユーザー企業は、単価上昇と利用量拡大という二重のコスト圧力を受けることになる。