#Today 20260628 | TechCreate

AI支出が「トークン最大化」から効率へ。IPO前夜に始まった顧客の選別

AIにかける支出の発想が、性能優先の「トークン最大化」から費用対効果へと移り始めた（CNBC 6/26）。OpenAIとAnthropicは6月初めに非公開でIPOを申請し、評価額は1兆ドルに迫る。だが足元では、AIスタートアップLindyがClaudeから中国DeepSeekへ全面移行し、費用が急減したと証言。最先端モデルの単価は世代ごとに上がる一方、安価な代替が性能を高め、顧客の判断を揺らす。TechCrunch（6/26）は「もはやAnthropic対OpenAIの二強争いではない」と論じる。競争の軸が性能の頂点から費用対効果へ移る中、日本企業のAI導入・モデル使い分け・安価な選択肢の見極めへの示唆を読み解く。

西田航Jun 28

AI

OpenAIが自前のAIチップ「Jalapeño」を発表。9カ月設計とAIによる設計で推論コストに挑む

OpenAIは6月24日、半導体大手ブロードコムと共同で、同社初の推論専用チップ「Jalapeño」を発表した。設計から製造確定まで約9カ月という異例の速さで、その設計の一部にはOpenAI自身のAIモデルを使った（OpenAI公式、TechCrunch 6/24）。試作品はすでに研究室でGPT-5.3-Codex-Sparkを動かし、消費電力あたりの性能は現行の最先端を大きく上回るという。OpenAIは2025年、ChatGPTを動かすため他社GPUに約140億ドルを費やした（CNBC 6/24）。推論コストの半減は利益を左右する規模であり、AI競争の主戦場がモデルの賢さから、それを動かす土台へと広がり始めた。日本の半導体部材産業やAI活用への示唆まで読み解く。