世界人工知能会議2026(WAIC 2026)で、多くの企業は、トークン(AIが処理する基本的なデータユニット)の処理コストの削減が、AI業界チェーン全体の共通目標になりつつあると述べました。チップ、コンピューティングインフラストラクチャからAIモデル、インテリジェントルーティング(各タスクに適したAIモデルを選択する自動システム)まで、効率を向上させ、商業化を促進するために最適化されています。
新華社によると、WAIC 2026およびグローバルAIガバナンスサミットで、多くの企業は、AIエージェントが運用コストを大幅に増加させるため、トークン処理コストの削減が焦点になっていると述べています。
AIチップの分野では、テンソルプロセッサ(TPU)は、大規模なAIトレーニングおよび推論タスクにおいて、グラフィックプロセッサ(GPU)よりもはるかに優れたエネルギー効率とトークンあたりのコストを備えていると評価されています。
TPUチップ会社Zhonghao Xinyingの創設者であるYang Gongyifan氏は、企業の目標は、次世代チップでトークンあたりのコストを半分に削減し、AIの商業化を促進するために次世代チップでコストをさらに削減することであると述べました。
コンピューティングインフラストラクチャでは、中国科学院(CAS)の理事長である劉海峰氏は、電気料金がコンピューティングセンターの総ライフサイクルコストの20%以上を占めていると述べています。彼によると、風力発電、太陽光発電、エネルギー貯蔵の組み合わせは、運用コストを大幅に削減するのに役立つ可能性があります。
AIモデルを開発する企業も、運用コストの削減に焦点を当てています。テンセント社は、Hunyuan HY3 AIモデルは、多くの大型モデルと同等の性能を備えているが、使用コストが大幅に低いと述べています。一方、Meituan社は、LongCat-2.0は、キャッシュに保存されたトークンに無料メカニズムを適用した業界初のモデルであると述べています。これらは、AIが事前に処理し、同様の要件が発生した場合に再利用するために保存されたデータであり、ユーザーは複数回の処理コストを支払う必要がないようにします。
AIモデル評価機関SuperCLUEによると、Kimi K3モデルは2位のモデルよりも18%高い評価スコアを獲得しましたが、各タスクを完了するための平均コストは約16%低くなっています。この結果は、新しいAIモデルが処理能力を向上させるだけでなく、使用コストをますます削減していることを示しています。
さらに、「スマートモデルルーティング」技術もWAIC 2026で関心を集めているテーマとなっています。PPIO社によると、この技術はタスクごとに適切なAIモデルを選択でき、それによって処理効率を約20%向上させ、トークンコストを50〜60%削減できます。
