星野誠 makoto hoshino

2026.7.22

中嶋聡さんのメルマガを読んでいて、思わず「やばいな」と声が出た。

NVIDIAのJensen Huang CEOが語ったとされる構想。
「年収$500K（約7,500万円）のエンジニアが、年に$250K（約3,750万円）分のトークンを消費していなければ、警報が鳴るべきだ」

トークンとは、AIが文章を処理するときの単位だ。文字数に似た概念で、利用料金はその消費量に応じてかかる。「トークン費＝AIを使わせるための予算」と考えると、わかりやすい。

それが、給料の半分に相当する金額になる、という話だ。

すごいな。そんなことになってるんだ。

と思いながら、周辺の数字を読み進めた。

Salesforceは2026年、Anthropicのトークンに約450億円を投じる一方で、エンジニアの採用を凍結した。Metaは85,000人の社員をトークン使用量でランキングする社内リーダーボードを運用していた。Uberは5,000人にAIコーディングツールを配布したら、年間AI予算を4月中に使い切ってしまった。

どの事例も、ちょっとした現実感のなさがある。

そしてその裏側で進んでいるのが、大規模なリストラだ。2026年のテック業界のレイオフは、1日平均1,115人というペース。そのうち約半分は、AIが原因とされている。

昨年まで即面接だったような優秀なエンジニアが、書類選考で落ちる。そういう状況が生まれているという。

正直、遠い話とは思えなかった。

眼鏡屋という仕事柄、採用や人件費について考えることがある。新しい人を迎えるとき、どれだけのコストと時間がかかるか。育て、任せ、一人前になるまで、何年もかかる。

AIのトークン費は、その構造を根本から問い直している。

「AIに仕事をさせた方が、安く・早く・正確なのなら、そちらに投資するのが合理的」

経営者の立場から見れば、論理としては筋が通る。反論するのが難しい部分もある。

ただ、落とし穴も見えてくる。

Microsoftでは一時期、エンジニアが1日8,000ドル分のトークンを消費していたケースが報じられた。経営陣が危機感を持ってストップをかけた、という話だ。

トークン消費量が評価指標になれば、意図的に使用量を増やして「働いているふり」をする人が出てくる。人間の性質として、そりゃあそうなる。残業時間が評価される会社で、意味のない残業が増えるのと構造は同じだ。

数字は測れる。でも、数字だけでは測れないものがある。

この話を聞いて、自分の使い方を反省した。主要なAIはすべてベーシックな有料プランに入っていて、Claudeだけは200ドルのプランにしているけれど、まったく使いきれていない。

どの会社も手探りで落とし所を探っている。その過程で、数万人単位の仕事が消えていく。

「とりあえずAIに投げる」ではなく、「どこまでをAIに任せるか」「どこからを自分の仕事として引き受けるか」を、今まで以上に意識する必要が出てくる。

「トークン費」が「人件費」と同じ文脈で語られるようになったのは、最近のことだろう。

AIまわりの動きは、やはり、すごい。

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If a $500K Engineer Isn’t Burning $250K in Tokens a Year, an Alarm Should Go Off

Reading Satoshi Nakajima’s newsletter, I found myself muttering, “that’s wild.”

The idea is attributed to NVIDIA CEO Jensen Huang. “If an engineer earning $500K a year isn’t consuming $250K worth of tokens annually, an alarm should go off.”

Tokens are the unit AI uses to process text — similar in concept to character count, with usage fees tied to how many are consumed. Think of token spend as a budget for putting AI to work, and it starts to make sense.

That budget, in this framing, should be half the engineer’s salary.

Quite something. So that’s where things stand.

I kept reading, with that thought still in my head.

Salesforce plans to spend around 45 billion yen on Anthropic tokens in 2026, while freezing engineer hiring. Meta has been running an internal leaderboard that ranks 85,000 employees by token usage. Uber distributed AI coding tools to 5,000 people and burned through its entire annual AI budget by April.

Each of these stories carries a slight air of unreality.

And running alongside all of it is large-scale restructuring. Tech industry layoffs in 2026 are averaging 1,115 people per day. Around half are attributed to AI.

Engineers who would have sailed through to an interview a year ago are now being cut at the resume stage. That’s apparently the situation now.

It didn’t feel like a distant story to me.

Working in eyewear, I sometimes think about hiring and labor costs. How much time and money goes into bringing someone new on board. The years it takes to train someone, hand things over, watch them grow into the role.

AI token costs are putting that whole structure into question.

If AI can do the work cheaper, faster, and more accurately, then investing there is the rational choice.

Seen from a management perspective, the logic holds. It’s hard to argue against.

Though some pitfalls are becoming visible too.

There were reports that engineers at Microsoft were, at one point, consuming $8,000 worth of tokens a day each. Leadership apparently stepped in with concern and called a halt.

Once token consumption becomes a performance metric, some people will start running up usage deliberately — performing work rather than doing it. That’s just human nature. It’s the same structure as meaningless overtime piling up at a company that rewards long hours.

Numbers can be measured. But not everything can be measured with numbers.

Hearing all this made me take stock of my own habits. I’m on basic paid plans for most of the major AI tools, and Claude is the one exception — I pay for the $200 plan — but I’m nowhere near using it to capacity.

Every company is feeling its way toward some workable balance. In the process, jobs are disappearing by the tens of thousands.

Rather than reflexively throwing things at AI, it’s becoming more important than before to think carefully about where to hand things off and where to hold onto the work yourself.

Token costs being discussed in the same breath as labor costs — that’s probably a recent development.

The feeling of it — that’s wild, so that’s where things stand — stayed with me for a while.

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