評価額4兆ドル（約640兆円）のNvidiaでは、ジェンスン・フアンCEOが高給のエンジニアはトークン支出を上限まで使うべきだと語っている。「年収50万ドル（約8000千万円）のエンジニアには、年末に『トークンにいくら使った？』と聞くつもりだ。その人が『5000ドル（約80万円）です』と言ったら、私は激怒するだろう」と、フアンは今月初めにAll-Inポッドキャストで述べた。「年収50万ドル（約8000千万円）のエンジニアが、少なくとも25万ドル（約4000千万円）相当のトークンを消費していなければ、私は深刻に警戒するだろう」
先月サンフランシスコで、NFLがスーパーボウルに先立って開催したテックサミットでも、Meta のアンドリュー・ボズワースCTOは「大きくやる」ことを唱えた。彼によれば、最も優秀なエンジニアは給料と同額をトークンに使っているが、生産性は「5倍から10倍」だという。「つまり、これは簡単に稼げる金だ。続けろ。上限はない」とボズワースはいう。Googleでは、AIツールの採用状況が人事評価に反映されるケースがあると報じられている。
トークン使用の爆発は、バイブコーディングサービスの急伸にもつながった。この領域のリーダーと広く見なされるClaude Codeの年換算売上は25億ドル（約4000億円）へ急増した。OpenAIのCodexは週間アクティブユーザーが160万人いる。長らくこの領域の寵児だったCursorも、企業財務に詳しい関係者によれば、過去3カ月で年換算売上が20億ドル（約3100億円）超へ成長し、Anthropicのような脅威を退けるため「戦時体制」に入っているという。Cognition、Replit、Lovableといった小規模プレイヤーも、評価額が膨らんでいる。
もちろん、トークンに対して盲目的に「可能な限り」金を使うことには危険がある。
Sendbirdでは、ある時点のトークン支出上位10人のうち8人はたいてい超高生産性だとキムCEOは言う一方、残りはより実験的な場合があるという。それでも構わないと彼は言う。最終的には成果が失敗を上回るからだ。
これは、ソフトウェアエンジニアが書いたコード行数で評価された1990年代から2000年代初頭の環境に似ている。「我々はこの映画を以前に見たことがある」とキムは言う。本当の生産性指標は、AI生成コードのうちどれだけが本番環境に入ったかであり、トークン支出自体はパフォーマンス測定ではないと付け加える。
むしろ、「それは会話のきっかけに過ぎない」と彼は言う。
