AIの​​「給料」​が、​人間の​給料を​超える​日

な​お​「利用上限を​設けなかった​企業で、​単月の​AI​費用が​5億​ドル​規模に​達した」​と​いう​証言も​報じられていますが、​これは伝聞​ベースの​情報である​ことは​申し添えます。

一方で、​この​状況を​歓迎する​見方も​あります。​NVIDIA​(エヌビ​ディア)​の​ジェンスン・フアン​CEOは、​およそ​​「年収50万​ドルの​エンジニアなら、​年25万​ドル​分の​トークン​を​使っても​いい」​と​いう​趣旨の​発言を​したと​報じられました。​人件費の​半分を​AIに​投じても、​生産性が​2倍に​なれば​元が​取れる、と​いう​計算です。

実際、​国内でも​同じ​発想が​始まっています。​会計​ソフトの​freee​(フリー)​では​​部門ごとに​トークン​予算を​配分し、​「人の​工数​(人時)​と​トークン​支出を​並べて​ROIを​判断する」​体制を​取っていると​報じられています。​​「人を​1人増やすか、​トークン​予算を​増やすか」​を​同じ​土俵で​比べる​──⁠AIの​費用は、​もう​人件費の​隣に​並んでいるのです。

調査会社​Gartner​(ガー​トナー)​系の​予測と​して、​​「2028年には​AI​コーディングツールの​費用が​開発者の​給与を​上回り得る」​と​いう​見立てが​報じられています。​理由は​2つです。

もちろん、​モデル​の​単価下落や​効率化で​予測が​外れる​可能性も​あります​(単価と​総額の​綱引きは第21弾)。​ただ​方​向性は​はっきりしています。AI​費用は​​「経費の​端数」​から​​「人件費の​隣」​へ​移動中です。

AIに​​「時間単価制の​外部​コンサルタント」​と​して​頼み続けるか。​それとも​「固定給の​正社員」​と​して​迎えるか​──⁠⁠Sovereign GaiXer​のような​買い切り型の​オンプレミス​AIは、​後者の​選択です。

初期費用​(採用​コスト​)​と​電気代だけで、​勤務時間は​24時間365日。​どれだけ仕事を​頼んでも追加の​トークン​代は​発生しません。​​「優秀な​社員が​AIを​使い倒すほど​請求が​膨らむ」​と​いう​悩みは、​​「使い倒すほど​元が​取れる」​に​反転します。​月500〜2,000​ドルの​ヘビーユーザーが​数人いる​会社なら、​投資回収は​現実的な​射程です。​損益分岐は第3弾と第11弾を​どうぞ。