ソウルで開かれた「エヌビディア・コリアAIエコシステム・レセプション」で発言するエヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者=2026年6月8日(c)news1
ソウルで開かれた「エヌビディア・コリアAIエコシステム・レセプション」で発言するエヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者=2026年6月8日(c)news1

【07月15日 KOREA WAVE】人工知能(AI)の普及に伴い、AIがデータを処理・生成する基本単位「トークン」が、新たな経済要素として注目されている。AIを動かすための「デジタル燃料」とも呼ばれ、企業の競争力を左右する指標になりつつある。

AI分野のトークンは、暗号資産市場のトークンとは異なる。AIが文章や画像、コードなどを生成する際、情報を理解して組み立てる最小単位を指す。利用量に応じて料金を支払うAIサービスでは、トークンが課金単位として使われる。

生成AIが、質問に答えるチャット型から、自ら判断して業務を処理する「エージェント型AI」へ進化する中、トークン消費量は急増している。複数のAIモデルが同時に稼働し続けるため、半導体や電力などの計算資源も大量に必要となる。

AI需要の拡大によって計算資源が不足し、企業間で利用制限が生じる事例も出ている。記事では、米グーグルがメタによるAIモデル「Gemini」の利用量を制限し、メタが社員にトークン利用の効率化を求めた事例を紹介している。

こうした流れを受け、トークンを最大限使うことを成果とみなす「トークン・マキシング」に対し、限られたトークンでどれだけ大きな成果を出すかを重視する「トークン・ミーニング」が新たな競争軸として浮上している。

マイクロソフトのサティア・ナデラ最高経営責任者やエヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者も、電力や費用当たりでどれだけ多くのトークンを生産できるかが重要だとの考えを示している。

トークンを生産する基盤として、AIデータセンターの重要性も高まっている。AIを動かすための計算とデータ処理が集中することから、「トークン工場」とみなす考え方だ。

韓国のペ・ギョンフン(裵慶勲)副首相兼科学技術情報通信相は、AIデータセンターについて「1ギガワット当たり40兆~400兆個のトークンを生産できる」と説明し、トークンに経済的価値を持たせる仕組みを構築する必要があると強調した。

SKグループのチェ・テウォン(崔泰源)会長も「AIが競争力になるにつれ、金銭ではなくトークンを求める状況が増える」とし、トークン経済をどのように実現するか試す必要があるとの見方を示した。

(c)news1/KOREA WAVE/AFPBB News