6月26日、RuntimeWireが「Exponential View Puts AI's Demand Side at $110 Billion」と題した記事を公開した。生成AIブームの「需要サイド」に、初めて独立した推計手法による具体的な金額が示された。過去12ヶ月の重複排除済み売上高は1,100億ドル（約16兆円）——この数字が意味すること、そして今まさに積み上がるインフラ投資を正当化できるのかが、業界全体に問われている。
AIの「需要側」に初めてハードナンバーが出た
Exponential ViewのAzeem Azhar（『Exponential』著者・フューチャリストとして知られ、同メディアの創設者でもある）と調査チームは、生成AIブームの需要サイドに具体的な数字を当てた。過去12ヶ月の重複排除済み売上高は1,100億ドル（約16兆円）、直近1ヶ月の実績から算出した年率換算では1,750億ドル超に達するという。
この推計は、6月25日に公開された「State of the AI Economy」レポートおよびExponential Viewの2026年6月版レポートで発表された。
AIの規模感はこれまで、NVIDIAのGPU出荷量、クラウド大手の設備投資（capex）、あるいはリークされた収益情報から間接的に推測されてきた。「顧客が実際にいくら払っているか」を正面から測定しようとした試みはほとんど存在しなかった。
方法論の核心：「同じ1ドルを2度数えない」
このレポートの最大の工夫は方法論にある。Exponential Viewはエンドカスタマーが支払った金額のみを計上し、サプライチェーンを通じた同一資金の再計上を排除している。
具体的な例として、レポートはこう説明する。「顧客がClaudeに1ドル払い、AnthropicがそのサービスのためにAmazonへ50セント払った場合、需要側の数字は1ドルであり、1.5ドルではない」。
この区別が重要なのは、AIの供給側は大部分が上場企業（GPU、メモリ、ネットワーク機器、冷却設備、データセンター容量を販売する企業）を通じるため可視化されているが、需要側は難しいからだ。OpenAI、Anthropic、Cursor、ElevenLabsなど主要なAI収益を得ている企業の多くは非上場であり、監査済みの収益明細を公開していない。Amazon、Google、Microsoftといった大手ハイパースケーラーでさえ、AI収益を独立した項目として一貫して開示していない。
モデルの構築にあたっては、ハイパースケーラーとネオクラウドの公式発表、サプライヤー・顧客の開示資料、報道されたリーク情報、企業の自己申告を信頼度で重み付けして使用したという。
数字の外縁：何が含まれていないか
1,100億ドルという数字が意図的に除外しているものを理解することが重要だ。
- MetaやGoogleにおける内部的なAI活用（レコメンデーションシステムによる広告収益向上など）は含まない
- 大手テック企業の内部ツールによる効率化も除外
- プロフェッショナルサービスやシステムインテグレーションを除く（Fortune 500企業のAIプログラム全体は、AIベンダーへの支払いより大きい）
- 中国は初版モデルの対象外（別途モデル化済みとしている）
これらの除外により、数字はAIの経済的インパクト全体より狭くなるが、「カスタマースペンディング」の尺度としてはクリーンになる。
インフラ投資と収益の比較
レポートが踏み込むのは市場規模の推計だけではない。AI由来のハイパースケーラー収益が、AI向けインフラの減価償却費をギリギリ上回る水準にあると指摘している。
前提として、Google・Microsoft・AmazonはChatGPT以前からすでに年間約1,200億ドルのcapexを支出していた（AmazonはLogistics投資を含む数字、Metaは除外）。Exponential Viewはコンピュートアセットを6年、その他インフラを14年で償却する前提を置いている。
コンピュートの耐用年数を6年とする想定については、AWS・Googleなどが実際に5〜7年償却を採用するケースもあり、一般的な会計上の償却年数より短い場合もある。この前提は「需要が十分に高く続き、GPUが経済的に生産的であり続ける」という予測に基づいており、もしモデルが早期陳腐化したり稼働率が低下したりすれば、この収益回収の計算は悪化する。
トークン価格下落は市場縮小を意味するか
レポートはここで反直感的な主張を展開する。トークン価格が10%下がると、利用量は12〜18%増加し、合計支出はむしろ増えるという推計だ。価格弾力性が高ければ、安くなることで市場が拡大するという構造だ。
ただし、レポートはトークンの限界も指摘する。トークンはあくまで「請求単位」であり、真の経済的価値の単位ではない。代替指標として「品質調整済み出力トークン（quality-adjusted output tokens）」という概念を提案しており、モデル能力や実際のアウトプットの質を加味した測定を目指す。
広がる採用、遅れる企業変革
外部データもレポートの全体像を補強する。McKinseyの「2025 State of AI」調査によると、88%の回答者が少なくとも1つの業務でAIを定期的に利用しており、前年の78%から増加した。一方で、エンタープライズ全体でAIをスケールさせ始めた企業は全体の3分の1未満にとどまり、実際のEBIT（利払い・税引き前利益）への影響を報告しているのは少数派だ。
採用は広がっているが、財務上の変革にはまだ至っていない──これが現在の実像だ。
「インフラの賭け」は正当化されるか
レポートの核心的な問いはシンプルだ。1,100億ドル（年率1,750億ドル超）という需要サイドの規模は、今まさに計画・建設されているデータセンターや電力インフラへの投資を正当化できるか。
Exponential Viewはこれを「まだ測定可能な段階に入った」と表現する。生成AIはもはや将来の収益化を待つ約束ではなく、実際の顧客支出を持つ市場だと主張する。
しかし未解決の問いも明確に残る。トークン価格が下落し続ける中で利用量の成長が弾力性を維持できるか。もし需要弾力性が弱まれば、「高価なコンピュート、急速に進化するモデル、そして計画中のあらゆるデータセンターを正当化するには足りない収益」という構造に直面することになる。
詳細はExponential View Puts AI's Demand Side at $110 Billionを参照していただきたい。
