アポロのジョン・ジト氏はモルガン・スタンレー米金融カンファレンスで、トークンを基準にした指標は「スループット」を追うだけで「事業価値」を捉えておらず、人工知能（AI）の経済性を誤って価格付けしていると述べた。ジト氏の見立ては、トークンを生産性の指標ではなく副産物として位置づけ直し、焦点を「有用な知能」1単位当たりのコストへと移すものだ。これに基づけば、見出しがトークン数を中心に語られ続ける一方で、AIの価格は低下していると説明される。

もっとも、単位コストの低下がそのまま支出減につながるわけではない。利用が急増すれば請求総額は膨らみ得るため、CFOはより厳格なガバナンスへと引き込まれる。企業は「無料ビュッフェ」段階から、上限設定、アラート、モデル・ルーティング、より厳しいコスト管理へと移行している。ROIが明確な最先端モデルではプレミアム価格が維持される可能性が高い一方、付加価値の低い業務はより安価な選択肢へ移る。AIの大局的なトレンドは続くとしても、市場が「真の知能レバレッジ」と「管理されない計算資源消費による伸び」を峻別するにつれ、バリュエーション・マルチプルは精査の対象となる。

成長より効率：AI投資ナラティブの転換

市場は、AIストーリーが単純な成長物語から効率性の物語へと変わりつつあることを理解し始めている。AI支出が制御不能に膨らむという見方には疑義が生じ、企業は支出に対する投資収益（ROI）に焦点を当て始めた。これは、AI関連であれば何でも買うといった無差別な投資が終わりに向かうことを意味する。

このシフトは既にデータにも表れている。主要クラウド事業者の2026年1Q決算では、AI消費全体は増加している一方、最も高価格な最先端モデルAPIの伸びは前年同期比で60%から45%へ鈍化した。これに対し、同社プラットフォーム上での小型のオープンソースモデルの利用は3倍超に増えており、重要度の低いタスクでは顧客が積極的に低コスト代替を探していることを裏付ける。

当社としては、主要AIインフラ銘柄のボラティリティが大きく上昇すると見ている。2026年7月に予定されるエヌビディアの決算は重要な試金石となり、企業の効率化志向を踏まえたガイダンス修正リスクをオプション市場が織り込めていないと考える。決算前にストラドルやストラングルを購入し、上下いずれにも大きく動く可能性に備えるのは妥当な戦略となり得る。

同様のパターンは過去にも見られた。とりわけ2000年代初頭、市場が「閲覧数（eyeballs）」から実際の利益を重視する局面へ移行した時期だ。「有用な知能」1単位当たりのコストはムーアの法則に似た形で急低下しているが、市場はなお、販売した計算資源の総量に基づいて企業を評価している。最近の分析では、複雑なコーディング問い合わせのコストが過去18カ月で90%以上低下した。これは、プレミアム価格で生の処理能力を販売する企業にとって強いデフレ逆風となる。

トレーディング戦略と市場への含意

この状況はペアトレードの明確な機会を生む。当社は、AIのコスト管理と効率化に向けた「つるはしとシャベル」を提供する企業をロングにする一方、今後のマージン圧縮を十分に反映していないマルチプルの純粋な計算資源提供企業をショートにすることを検討している。例えば、サービスナウが先月発表した新たなAIコスト管理プラットフォームは、企業による精査が強まる新局面で恩恵を受ける典型例だ。

広範な市場は楽観的に見える。VIXは14近辺の低水準で推移しているが、水面下ではこうしたファンダメンタルズの変化が進む。これは、現時点でヘッジ戦略のコストが相対的に低いことを示唆する。当社は、高騰してきたAIソフトウェア企業のうち、高価な外部モデルを単に組み込むだけの銘柄バスケットに対するプット購入が、今後の「AIマルチプル監査」に備えるうえで費用対効果の高い手段だと考える。

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