生成AIの開発競争で、性能に加えて価格競争力の重要性が急速に高まっている。主要各社は新モデルで性能向上だけでなく、トークン効率や価格の優位性も前面に打ち出し始めた。導入企業の間でもAI利用コストの引き下げを求める声が強まっている。

OpenAIのサム・アルトマンCEOは、GPT-5.6シリーズの公開に合わせ、エージェントによるコーディング作業でAnthropicの最新モデルよりトークン効率が54%高いと強調した。

Grokの新型AIモデル「Grok 4.5」も投入され、コスト効率が訴求された。他の主要モデルと比べてトークン効率が2倍だとアピールしている。

Metaは、コーディングやAIエージェント作業に焦点を当てた新モデル「Muse Spark 1.1」をプレビュー公開した。価格も抑えめに設定し、性能だけでなくコスト面でも競争力を打ち出した。

AI導入企業の側でも、コスト削減要求は強まっている。Palo Alto Networksのニキシュ・アローラCEOは、AIの大衆化にはトークンコストを最大90%引き下げる必要があると述べ、注目を集めた。

こうしたなか、各社は製品構成や提供体制の見直しも進めている。OpenAIは、独立型デスクトップアプリ「ChatGPT Atlas」を提供開始から約9カ月で終了し、関連機能を新しいChatGPTデスクトップアプリに統合する。

また、OpenAI Deployment Companyは応用AI企業のNorthslopeを買収する。これにより、顧客企業内でAIシステムを共同構築するFDE（フィールド導入担当）の人員を数百人規模に拡大する方針だ。

Anthropicは、AI業務エージェント「Claude Cowork」の提供範囲をWebとモバイルに広げた。デスクトップで始めた作業をスマートフォンで確認でき、ノートPCを閉じた後でも成果物を引き継げるようにした。

Microsoftは、WordとExcelの一部のAI応答に自社開発のMAIモデルの適用を開始した。コスト削減を目的に、OpenAIやAnthropicへの依存を一部引き下げ、自社モデルの活用を増やしている。

Amazon Web Services（AWS）は、AIエージェントがAmazon WorkSpaces Applicationsを通じてデスクトップアプリケーションにアクセスし、操作を実行できる機能の提供を始めた。

Cursorは、AnthropicのClaude Coworkに対抗する汎用AIエージェントを開発中とされる。コーディングツールから事業領域を広げる動きとみられる。

フランスのAIスタートアップMistral AIは、初のロボティクスモデル「Robostrial Navigate」を公開した。Metaは、Meta Superintelligence Labsが開発した初の画像生成モデル「Muse Image」をリリースした。

オンラインデザインプラットフォームのFigmaは、バイブコーディング・AIエージェントプラットフォーム「Bird」の開発チームを買収した。

Tencentは、自社大規模言語モデル「Hy3」の正式版をApache 2.0ライセンスで公開した。Hy3は総パラメーター数2950億のMoEモデルで、アクティブパラメーター数は210億。4月に公開したプレビュー版では欧州連合（EU）と英国、韓国をライセンス対象外としていたが、正式版ではこうした制限を撤廃した。

スタートアップのPrismMLは、iPhone 17 Proで270億パラメーター規模のAIモデルの動作に成功したと発表した。モバイル端末で動作するモデルとしては最大級だとしている。一般に、モバイル端末上で動作可能なモデルのアクティブパラメーター数は数十億規模にとどまるという。

LG AI研究院とKOSCOMは、AIを活用した韓国の金融データ分析サービスの提供に向けて協力する。AIベースのリサーチテック企業OpenSurveyは、消費者インテリジェンスプラットフォーム「Dataspace」に、AIで実装した合成消費者との対話機能を追加した。

MakinaRocksは、国防分野のAI事業拡大の一環としてAWSと協力する。ヒューマンクラウドプラットフォームのKmongは、企業顧客のAXを支援する専任組織「AXチーム」を新設した。

Wrtn Technologiesは、B2Cサービスの運営経験とマルチLLM戦略を基盤に、企業AX市場の開拓も加速している。Naver CloudはフランスのMistral AIと、製造業向けAI市場を共同開拓する包括的パートナーシップを締結した。

AIモデル開発企業の間では、自社AIチップの確保に動く流れも広がっている。これまではGoogleやAWS、ByteDance、Alibabaなど米中の主要テック企業が、外部依存の低減とコスト削減を狙ってカスタムAIチップを開発してきたが、足元では有力AIモデル企業も本格的に開発競争へ参入しつつある。