4月22日、Jason Koeblerが「Startups Brag They Spend More Money on AI Than Human Employees」と題した記事を公開した。

「我々のAI請求書が1ヶ月で$113,000に達した。この請求書を見てこれほど誇らしく思ったことはない」

コーディングエージェント開発のスタートアップSwan AIのCEOであるAmos Bar-JosephがLinkedInでバイラルになった投稿だ。4人のチームで月額1,130万円のAI利用料を「成功の証」として誇示する姿は、スタートアップ界に広がる新たな価値観を象徴している。

「トークンマキシング」— 新時代のバニティメトリック

2023年の生成AI普及以降、スタートアップ界では人件費よりもAI利用料への投資を重視する「トークンマキシング」という現象が注目を集めている。ClaudeやChatGPTなどのAIツールへの支出額を生産性指標とする動きで、従来の「人員数による規模拡大」から「AIによるインテリジェンス拡大」への転換を意味する。

興味深いのは、この動きが個人レベルまで浸透していることだ。The Informationの報告によると、Meta社は「Claudenomics」という内部ダッシュボードを運用し、従業員個人のAIトークン使用量をリーダーボード形式で追跡していた。個人の従業員が数十万ドル規模のAIコンピューティング費用を使用する事例も報告されており、これが他の労働者が目指すべき指標とされている。

Bar-Josephは「人員数ではなくインテリジェンスでスケールしている」と説明する。「我々の目標は10人未満の組織で**$10M ARR**（年間経常収益）を達成することだ。SDR（営業開発担当者）はおらず、有料マーケティング予算はゼロだが、トークンには大金を使っている」

実際に成果を上げるAI-native企業

この動きは単なる見栄ではなく、実際のビジネス成果に結びついているケースも多い。2人の従業員と7人の契約者で構成されるMedviというGLP-1テレヘルス・スタートアップは、AIを多用して構築され、New York Timesによると今年**$1.8億**の収益を上げる見込みだという。

Fundable AIの共同創設者Chen Avneryは、Bar-Josephの投稿にこうコメントした。「$113,000はコストではない。これは人員予算を別の形で配分したものだ。通常なら15人のチームが必要なローン書類処理を、我々は同様のモデルで運営している」

General Intelligence CompanyのAndrew Pignanelliも「今日はOpusトークンに$4,000使った」と述べ、「人的資本をインテリジェンスに移行させている」と説明した。

持続可能性への疑問

ただし、この動きには現実的な課題も指摘されている。まず、AIコンピューティングへの支出が実際に価値を生み出しているか、人間の従業員にお金を使った方が良いのかという根本的な疑問がある。

**OpenAIやAnthropic**などの企業は製品で大きな損失を出しており、AIコンピューティングは高額でありながら実際のコストに対して価格が抑えられている状況だ。フロンティアAI企業の投資家がいつまでこれらの損失を補助し続けるかは不明確である。

また、AIが生成したコードや作業に問題が生じた際の人間による修正作業、さらにはAIが無限ループに陥って無用なタスクで数千ドル分のトークンを消費する事例も数多く報告されている。

Salesforceは「Agentic Work Units」という新たな指標を開発し、AIトークンへの支出が実際の業務成果につながっているかを定量化しようとしているが、業界全体では支出額そのものを誇示する風潮が強まっている。

それでも、人間ではなくAI「従業員」を雇うことに執着する全く新しいタイプの起業家層が登場している現実は、スタートアップ業界の価値観が根本的に変化していることを示している。

詳細はStartups Brag They Spend More Money on AI Than Human Employeesを参照していただきたい。