Microsoft、Meta、Amazonの3社は、エージェンティックAI（自律型AI）モデルによってインフラ予算が急速に枯渇したことを受け、人工知能への支出を縮小している。

この転換は、自律型エージェントの運用コストが企業の当初の予測を大幅に上回ったことで、AIブームに修正局面が訪れる可能性を示唆している。この財政的負担は、すでにテックセクター全体における大幅な人員削減へとつながっている。

報告によると、エージェンティックAIモデルは標準的なAIよりも最大1,000倍多くのトークンを消費する場合があるという [1]。このトークン使用量の急増は、時に「tokenmaxxing」と呼ばれるプロセスであり、企業が想定していたよりも早く予算を使い果たさせた [1]。これらのモデルはより高い自律性を持って動作するため、より多くの反復処理や内部的な推論ステップを実行し、その結果、タスクあたりの計算コストが指数関数的に増加する。

この財務的な影響は、企業の戦略的な後退を招いた。2026年4月、MetaとMicrosoftは合わせて計2万人の人員削減を発表した [2]。Metaはこの再編の一環として、全従業員の10%を解雇している [2]。

Amazonもまた、このコスト危機に対応して支出の引き下げを実施している [1]。各社は現在、標準的なチャットボットからエージェンティックシステムへの移行には、同じ機能的アウトプットを得るためであっても、膨大な投資増が必要であるという現実に直面している。

業界アナリストは、AIに期待される効率性と、自律型エージェントを運用する実際のコストとの乖離が、労働危機を引き起こしたと述べている [2]。AIトークンの急速な消費速度により、これら巨大IT企業は積極的な展開よりもコスト抑制を優先せざるを得なくなっている。

“エージェンティックAIモデルは、標準的なAIよりも最大1,000倍多くのトークンを消費する場合がある”

エージェンティックAIへの移行は、単純な「プロンプトと回答」のやり取りから、複雑で多段階の自律的なワークフローへの転換を意味する。これらのシステムはより高度な能力を持つ一方で、極端なトークン消費が現在のAIインフラの経済的生存性を脅かしている。今回の人員削減と予算削減は、自律型エージェントの運用費用が、それらがもたらす即時的な生産性向上を上回るという「コストの壁」に業界が突き当たった可能性を示唆している。