中国中央テレビ(CCTV)が本日放送した報道によると、今年6月時点で中国の1日あたりのトークン呼び出し量は500兆件を突破した。同じ指標は3カ月前にも公式に発表されており、当時は140兆件だった。
経緯をたどるとより明確になる。「Token」が中国語で「词元」と正式に訳されたのは今年3月のことで、同時に発表されたデータでは1日あたりの呼び出し量は140兆件超、2024年初頭の1000億件から1000倍以上、2025年末の100兆件から4割増という数字だった。このペースで推計すると、第2四半期の3カ月間の増加幅は前四半期の数倍——概算で約3.6倍に達し、第2四半期でカーブが明確に折れ曲がった形になる。
折れ曲がりの正体は推論側
CCTV財経の説明によれば、競争の焦点は単純な「モデルの知能」から、エージェントの実装とエコシステム構築へと移っている。この変化は計算資源のコストに具体的な意味を持つ。チャット形式の呼び出しは一問一答で、数百から数千トークンで完結する。一方エージェントが1つのタスクを引き受けると、検索、コンテキストの読み込み、ツール呼び出し、複数回のフィードバックを繰り返すため、同じ作業でもトークン消費量が1〜2桁変わってくる。
テンセントのスマート産業部門ゼネラルマネージャー、劉峰氏は報道の中で比較しやすい数字を挙げている。混元(Hunyuan)3の正式版は公開初週、前世代の混元2に比べてトークン呼び出し量が68倍に増加したという。1世代の更新でおよそ70倍近い呼び出し量の跳躍が起きたことは、「ユーザーが増えた」だけでは説明がつかない規模であり、1タスクあたりの消費構造そのものが変わったとみるべきだろう。
これは各社が学習用チップだけでなく推論クラスタの拡張に力を入れている理由も説明する。学習は一度きりの投資でモデルの完成とともに償却されるが、推論は使えば使うほどコストがかさむ継続的な支出であり、エージェントはまさに「使用量が多いこと」をデフォルトにするタイプの製品だ。
モデルの更新サイクルは4〜6週間に短縮
稀宇科技(StepFun)のオープンプラットフォームでチーフアーキテクトを務める馮雯氏は、ある変化を指摘する。2025年下半期にはメーカー各社の目標はまだ3カ月に1回のモデル更新だったが、現在は4〜6週間ごとに新モデルをリリースする必要があるという。
この変化は計算資源を両方向から圧迫する。学習側ではスケジュールが詰まり、1つのクラスタが一息つく間もなく次のラウンドに入る。推論側では稼働中の複数バージョンを同時に支える必要がある——新モデルが公開されても旧バージョンがすぐに終了するわけではなく、APIの旧バージョンは公開後も数カ月残ることが多いため、並行運用を前提にサービス能力を確保しなければならない。
リリースの高速化には副次的な影響もある。1つのモデルが学習コストを償却できる期間が短くなっているのだ。国産モデルは今年に入り値下げを繰り返しており、価格競争の激化はこの償却期間の短縮と無関係ではない。現役期間のうちにできるだけ利用量を稼ぐほうが、ゆっくり高値で売るより割に合うという判断がある。
AIデータセンターは長期契約とともに拡大
遠景科技集団(Envision Group)のAI計算資源センター、ゼネラルマネージャーの鄭子浩氏は、AIデータセンターの建設を「爆発的な発展」と表現し、その理由として顧客からの長期的で安定した受注保証を挙げた。
「長期安定受注」というこの一言が鍵になる。データセンターは重資産型の設備で、土地取得から稼働開始まで1〜2年かかり、投資側が最も恐れるのは完成後に空室が続くことだ。長期契約が下支えとなれば、建設側はフル稼働を前提に設計する自信を持てる——電力供給、水冷、ラック密度のすべてを最初から本格仕様で作り込める。各地で進む国産「トークン工場」やAI計算資源複合施設も同じロジックで動いている。まず需要を確保し、それから生産能力を積み上げ、国産計算資源のサプライチェーンを製品検証段階から量産納品段階へと押し上げる狙いだ。
数字の外に足りないもの
500兆という数字には、まだ横並びで比較できる指標が欠けている。同じ基準でのグローバルな数字は公開情報からは確認できず、「第一梯隊(トップグループ)」という表現は現時点では定性的な判断にとどまり、比率で裏付けることはできない。
500兆を人口で単純に割ると、14億人の1日あたりの平均は概算で約35万トークンになる。この数字自体に実質的な意味はほとんどない——呼び出しの大部分は企業システムやバックエンドのエージェントによるもので、個人の入力量とは無関係だからだ。この数字が示しているのは、トークンが技術指標から産業指標へと変わったという事実だ。今後繰り返し比較されるのは、1兆トークンあたりの電気代、GPU稼働時間、そしてそれが生み出す収益になるだろう。
参考資料：CCTV財経、IT之家、CocoLoop、国家データ局の公開発表；呼び出し量の数字は前回の公式発表と照合済み、1人あたりの数値は編集部による概算です。