AI時代において、単に人々をアプリに引き込むだけでは不十分です。

今年の春節、国内のいくつかのAI企業が資金を投じているのを見て、私の第一印象は賑やかさではなく、「見覚えがある」というものでした。

テンセントの元宝は2月1日に10億人民元の現金红包（お年玉）を配り、百度文心は1月26日から3月中旬まで継続して5億人民元の红包を出し、アリババの千問は2月6日には直接30億人民元の「ご馳走計画」を展開し、豆包は春節の晩番組とAIのインタラクションを利用して参入してきました。私の判断は非常に単純で、これは前時代のインターネットが残した慣性的な動きに過ぎません。まずは人々をアプリに引き込み、利用頻度を作ることが目的なのであり、それ以降は後回しにできると考えています。

しかし、AIというビジネスは、そこまでトラフィック（流量）のビジネスとは異なります。

このアプローチは、本当に旧インターネットのようだ

かつてのインターネット企業が成長を遂げるロジックは非常に単純だった。ユーザーが来て、滞在時間が数分伸びる、アプリのランキングが上がる、そうすればトラフィック（流入）が得られる。トラフィックがあれば広告を売れるし、資金調達のストーリーも語りやすくなる。春节のような高頻度のソーシャルイベント期間は元々自然な新規獲得の窓口なので、大企業がこの時期になるとお年玉や補助金、無料提供などを思いつくのはごく自然なことだ。今年のAI戦争も、根底にある考え方はこれと同じだ。澎湃新聞が指摘しているように、いくつかの大手企業は春节期間中のAIマーケティング予算がすでに50億元を優に超えているという。QuestMobileのデータも非常に分かりやすい。千問（Qwen）の2月6日の「30億無料提供」キャンペーン初日には、DAUが直接7.3倍に増加し、5848万人に達した。元宝（Yuanbao）の2月1日の紅包キャンペーン初日も、DAUが2.1倍に増加した。だから、「お金をばら撒く」ことに効果があるか？もちろんある。少なくとも、これまで自発的にAIを開いたことがなかった大量の人々に、まずクリックさせ、いくつか試してもらうことで、「原来このものも自分は使えるんだ」という心理的なハードルを取り払うことができる。問題はここではない。問題は、人たちを呼び込んだ後、AIがどうやってお金を稼ぎ戻すかだ。

AI の勘定は、単なるトラフィックの勘定ではない

これが私が多くの人がまだ完全に理解できていない点だと感じています。ショート動画、情報フィード、一般的なツールソフトウェアなどは、限界費用が非常に低いです。一人増えて数分間スクロールしても、サーバーへの負荷は確かに上がりますが、全体的には従来のソフトウェアと同じ計算式です。AI は違います。ユーザーが質問するたびに、検索を一度実行するたびに、コードやドキュメント、画像を生成するたびに、その背後には実際の推論コストがかかっています。電力、グラフィックカード、冷却、データセンター、モデル開発、蒸留、トレーニング、推論クラスターといったものが積み重なり、固定費と継続的なコストは、前時代のソフトウェアサービスよりも遥かに高くなっています。3月23日、国家データ局の局長である劉烈宏氏が、中国の日平均トークン呼び出し量がすでに140兆を超えたと明らかにしました。この数字は重要です。単に大きいからというだけでなく、AI のビジネス上の現実を白日の下に晒しているからです。ユーザーが「適当に質問する」たびに、その背後では計算能力が消費されています。さらに興味深いのは、当局がトークンをスマート時代の「価値のアンカーポイント」および「決済単位」として位置づけたことです。この言葉は非常に重要だと私は思います。これは、AI が単なる注意力の収益化ビジネスではなく、本質的に結果ベース、呼び出しベース、納品物ベースで清算されるビジネスに近いことを直接指摘しています。だからこそ、皆が資金を投じる一方で、必死にコスト管理を行い、階層化や制限の設定、無料枠の提供を行っているのです。阿里云は今もAI製品の無料トライアルを提供しており、ページ上には「100万回分の無料呼び出し枠」や「7000万トークン超の大規模モデル無料体験」と直接書かれています。これは習慣を形成しているように見えますが、実際には補助金を使って将来の有料転換を得ようとしているのです。問題は、もしユーザーが来て、ただお年玉を受け取ったり、少し話したり、スタンプをいくつか送るだけで終わった場合、それらのトラフィックから得られる商業的価値では、背後の計算コストの請求書を到底支えきれないということです。

AI は価値経済に近い

そのため、AI時代はアテンションエコノミーというよりも、むしろバリューエコノミーに似ていると感じるようになりました。アテンションエコノミーが売るのは滞在時間ですが、バリューエコノミーが売るのは結果です。この二つには大きな違いがあります。ユーザーがなぜAIにお金を払うのか？それはチャットができるからでもなく、アプリの作りが凝っているからでもなく、お正月期間に数円のお年玉をくれたからでもありません。本当に人がお金を払ってくれるのは、自分の代わりに物事をやってくれて、しかも計算して自分自身でやるよりもお得だと分かったときです。例えば、コードを一段落書く場合を考えてみましょう。以前は自分でAPIドキュメントを探し、パラメータを組み合わせて、いくつもの失敗（ハマりどころ）を踏む必要がありました。今ではAIがこの肉体的な労働の大部分を肩代わりしてくれます。さらには、最初のコード作成から、エラー修正、ドキュメント整理まで一式引き受けてくれることもあります。結果さえまともに使えれば、多くの人はお金を払う意思があります。なぜなら、これは「一緒に遊んでくれる」のではなく、「代わりに働いてくれる」からです。また、千問が今回の春节（春節）の戦略もそうです。表面上は補助金に見えますが、少なくとも正しい点があります。それは、ユーザーに長くチャットしてもらうことに満足するのではなく、AIを**「実務で役立つもの」へと押し上げようとしている点です。注文をする、外食を予約する、買い物をする、ナビゲーションなど、こうしたアクションが実際に繋がれば、単なるチャットよりも商業的なロジックがずっと強固になります。なぜなら、それはデリバリー（成果物の提供）に近づいているからです。端的に言えば、AIが真に価値を持つ場所は、人をチャットボックスに閉じ込めることではなく、「ニーズを結果に変える」こと**にあります。

午後のコーディング作業を減らしてくれるなら、価値がある。
表のデータクレンジング（整形）の回数を減らしてくれるなら、価値がある。
フリーランスの外注費を削減してくれる、あるいは調査時間を一日分節約してくれるなら、それも価値がある。このような価値は直感的で計算でき、ユーザーが最も支払いを受け入れやすい部分なのです。

紅包は人を入口まで連れてくるだけ

そのため、今回の春节における国内AIベンダーによる資金投入について、私は悲観的でも興奮しているわけでもありません。それは役に立つが、あくまで前菜に過ぎません。紅包（赤い封筒）、無料化、春節の番組での露出といったものは、「とりあえず使ってもらう」ことはできます。しかし、AIというビジネスで最後に勝つのは、誰がユーザーを一度引き込めるかではなく、誰が物事を継続して完了させられるか、そしてそれを人手よりも速く、安く、安定して行えるかです。もし古いインターネットのやり方に沿って進み、ダウンロード数、滞在時間、祝日のDAU（日間アクティブユーザー）ばかりを注視していると、最終的にはAIのコスト構造がこのような粗放的なアプローチを根本的に支えていないことに気づくでしょう。逆に、あるモデルが本当に安定してコードを書いたり、資料を整理したり、検索を行ったり、ワークフローを実行したり、消費決定を完了させたりできるのであれば、ユーザーは留まるだけでなく、お金を払いたくなるはずです。なぜなら、そのお金の価値が「アプリにどれだけ滞在したか」ではなく、「あなたのおかげでどれだけの時間と人件費を節約できたか」「どれだけのことを成し遂げられたか」になるからです。これこそが私が理解するAIの商業化です。人をアプリに引き込むことではありません。ユーザーに「このお金を使う価値がある」と感じてもらうことです。

参考資料

作成上の注記

元のプロンプト

プロンプト：春節期間、国内のメーカーはユーザーの習慣形成のために資金を投じ、ユーザーにAIを使わせようとする。何でもいいから使ってもらい、とにかく使ってもらうことが重要だ。私から見ると、これは慣性的な思考だ。前時代のインターネットは「アテンションエコノミー（注意経済）」が主流だった。ユーザーが来れば、そのユーザーをアプリ内に留めさえすれば、私はトラフィックを得て、資金調達ができ、さらにユーザーの注意力を広告として販売できた。AI時代は2点で違う。コストだ。電力＋グラフィックボード＋冷却＋モデル開発といった固定費が、以前のソフトウェアサービスよりも遥かに高い。AI時代はより「バリューエコノミー（価値経済）」であり、その直接的な現れは、「コードを書きたい」というニーズに対し、AIが代わりにやってくれることであり、人を探してやってもらうよりも安上がりだ。ユーザーはAIにお金を払うことを受け入れられるようになっている。

ライティングの骨子まとめ

「春節に現金を撒くのは旧インターネットの慣性的な行動」という核となる判断は維持し、単なる「春節AI戦争ニュース概説」にはしなかった。
テンセント、百度、アリババが2026年の春節期間に行った補助金（キャッシュバック）の動きを使い、「習慣化のための資金投入」に明確な事実上のアンカーポイントを補強した。
論証の重点をトラフィックやダウンロード数から、トークン、推論コスト、計算リソースの請求書、そして決済単位へと移行させた。
「人を雇うよりコードを書いた方がお得だ」という例を用いて、抽象的なビジネス化の問題を「ユーザーが喜んでお金を払ってくれるか否か」という点に引き戻した。
構成としては、まずなぜこの戦術が馴染み深いのかを述べ、次にAIのコスト構造がトラフィックビジネスのみを支えられない理由を説明し、最後に「結果に対して対価を支払う」という結論で締めくくる。