これはソフトウェア業界全体で類を見ない比率であり、ほとんどの企業はまったく別の世界に生きている。2026年6月のRamp AI Indexの統計によると、トップ1%の企業ではエンジニア1人あたり年間約8.9万ドルをAIに費やしており、これは年収22.4万ドルのシニアエンジニア給与の40%に相当する。中央値の企業ではエンジニア1人あたり年間たった137ドルしか使っておらず、ほぼゼロに等しい。
一方、Epoch AIの研究によると、AnthropicとOpenAIは従業員1人あたりそれぞれ1,400万ドルと650万ドルの収益を生み出しており、これはForbes Global 2000リストの中で最も高い2社である。コスト構造は結局のところ収益構造に従うものであり、出せる会社は通常、回収できる会社でもある。
アナリスト予測：2029年の企業AIトークン支出は、エンジニアの給与よりも高くなる可能性がある
Anthropicの従業員はわずか5,000名だが、計算支出は給与の2.3倍。業界の中央値企業ではエンジニア1人あたり年間わずか137ドルしか使っていない。この680倍の差が、この分析で解き明かすべき謎であり、2029年がどの結末を迎えるかはまだ未知数だ。
（前振り：社員にAIを使わせるところから、トークンを燃やしすぎるのを恐れるまで：ますます多くの企業が内部AI使用枠を引き締めている） （背景補足：Oracleが自社データセンター「回収不可能の恐れ」と異例の告白、Oracle株価6月に40%急落）
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想像してみてほしい。2029年、ある一般企業がエンジニア1人を抱えるのに年間で支払うAI請求額が、そのエンジニア本人の給料よりも高くなる可能性がある？ これは著名ベンチャーキャピタリストのアナリスト、Tomasz Tunguzが3つのシナリオモデルで算出した結論だ。
計算コストが人件費に迫り、あるいはそれを超え始めると、AI支出はもはやあってもなくてもよいツール予算ではなく、給料と同じ損益計算書で比較すべき構造的支出となる。
計算力がまず給料を食う
この話は、Anthropic自身の帳簿から始まる。SaaStrの統計によると、この会社は現在約5,000人の従業員しかいないが、2026年には推論とトレーニングに約100億ドルを費やす見込みである。換算すると、従業員1人あたり年間約200万ドルの計算支出を背負っており、Levels.fyiが推定する総報酬50万ドル以上と比較すると、計算支出は給与の2.3倍になる。
これはソフトウェア業界全体で類を見ない比率であり、ほとんどの企業はまったく別の世界に生きている。2026年6月のRamp AI Indexの統計によると、トップ1%の企業ではエンジニア1人あたり年間約8.9万ドルをAIに費やしており、これは年収22.4万ドルのシニアエンジニア給与の40%に相当する。中央値の企業ではエンジニア1人あたり年間たった137ドルしか使っておらず、ほぼゼロに等しい。
トップと中央値の間には、680倍近い差があり、これこそこの分析が最も説明したい謎である。この差は今後拡大するのか、それとも収束するのか。
残り99%の企業は、Anthropicのペースに追いつくのか、そしてどのくらいの速さで追いつくのか？ Tunguzは3つのシナリオで答えを枠組みする。悲観シナリオはトークン価格の継続的な下落が需要成長を打ち消すと仮定。基準シナリオはトップ1%の成長曲線が徐々に鈍化すると仮定。楽観シナリオは市場全体が2029年までにAnthropicの現在の比率に追いつくと仮定。それぞれAI請求額をシニアエンジニアの基準給与22.4万ドルに対する割合に換算し、給与は年間約5%成長すると仮定する。
悲観シナリオの金額は2028年以降むしろ減少している。これは割合の低下が給与インフレよりも速いためである。
推進力と抑制力
楽観シナリオが成立する鍵は、ますます複雑化するAIワークフロー（agentic workflow）にある。
AIに自律的に連続タスクを実行させ、次に何をすべきかを自分で判断させる場合、消費されるトークン数は単なる質疑応答の数桁分に達する。Goldman Sachsは、2030年までにトークン消費量が24倍に増加すると予測している。
一方、Epoch AIの研究によると、AnthropicとOpenAIは従業員1人あたりそれぞれ1,400万ドルと650万ドルの収益を生み出しており、これはForbes Global 2000リストの中で最も高い2社である。コスト構造は結局のところ収益構造に従うものであり、出せる会社は通常、回収できる会社でもある。
しかし、悲観シナリオに引き寄せる力も同様に現実的であり、すでに3年間続いている。OpenAIのGPT-4クラスモデルの入力価格は、2023年3月の登場時には100万トークンあたり30ドルだったが、2026年には3ドル未満まで下落し、3年間で毎年10倍の速度で下がっている。
また、オープンソースモデルも最先端レベルに近づいており、DeepSeek-V3およびその後のバージョンは、APIコストが10分の1から30分の1でありながら、最先端のクローズドモデルに匹敵する成績を収めている。これはまさに、オープンソースとクローズドソースの争いがなぜAI時代の最も重要な政治問題の一つであるかを裏付けている。安価なオープンソースモデルが、悲観シナリオが現実になる可能性を直接決定するからだ。
役割や作業量に応じて自主的に使用量を制限する企業は、価格下落を待つことなく、自らこの曲線を下げることもできる。
すべての企業が賭けをしている
この分析で本当に注目すべき点は、「AIは高い」という表面的な結論ではなく、AI支出があってもなくてもよいツール予算から、人件費に匹敵する構造的支出へと変わりつつあることだ。楽観シナリオでは、エンジニア1人のAI請求額だけで、公開SaaS企業の従業員1人が会社にもたらす収益の中央値（約25万ドル）に匹敵する。これはもはやツールコストの桁ではなく、もう一つの給与の桁である。
計算費用が給料と同じ損益計算書で互いに引き合うようになるとき、企業はどの未来に対して予算を組むかを前もって決める必要がある。