Coinbase CEO、AIコスト削減の5つの方法を提示—トークン使用制限は行わず

Coinbaseは、トークン消費量が過去最高を記録する中、AIコストを抑制するために使用量上限ではなく、よりスマートなインフラに賭けている。

CoinbaseのBrian Armstrong最高経営責任者（CEO）は金曜日にX（旧Twitter）に投稿した声明で、同社がエンジニアによるトークン使用を制限することなく、高騰する人工知能（AI）コストを管理するために用いている5つの戦略を明らかにした。

「最終的に、モデルの選択を人間が行うべきではない。AIがこのタスクを自動化できる」とArmstrong氏は述べ、同社がタスクの難易度に基づいて最も適切な大規模言語モデル（LLM）にプロンプトをルーティングするアプローチを説明した。

第1の戦略は、より安価なデフォルトLLMを選択することだ。Armstrong氏によれば、CoinbaseはZ.aiが開発したGLM 5.2や、Moonshot AIによるKimi 2.5といった中国製のオープンウェイトモデルを、LLMゲートウェイを通じたデフォルトとして試験的に導入している。これらのモデルは、AnthropicやOpenAIといった米国の最先端AI研究所のモデルに比べてコストが大幅に低い。

第2のアプローチは、Armstrong氏が6月に既に説明していたもので、プロンプトをタスクの複雑さに応じたモデルにルーティングする。計画立案には最先端モデルを使用するが、オーバーキルとなる実行タスクにはより安価なモデルを使用する。残りの戦略には、推論コストを削減するためのキャッシュの最適化、タスク切り替え時に新しいセッションを開始することでコンテキストをコンパクトに保つこと、そしてAI支出に関する全社的な可視性の向上が含まれる。

Armstrong氏の投稿に添付されたグラフによると、Coinbaseにおけるトークン使用量は最近、同社史上最高水準の一つに達した一方、AI支出はピーク時の約半分にまで低下した。「目標は使用量を抑制することではない。指数関数的な成長を持続可能にするインフラを構築することだ」と同氏は述べた。

AIコスト抑制への取り組みは、Coinbaseが全従業員の14%をレイオフしてから2カ月も経たないうちに行われている。人員削減の背景には、AIが人々の働き方を変えたことも一因としてある。5月の投稿でArmstrong氏は、同社のエンジニアがAIを活用することで「かつてチームで数週間かかっていた作業を数日でリリースできる」ようになったと述べている。

Coinbaseのアプローチは、従業員に使用上限を課してトークンの急増を抑制するという業界全体の傾向とは対照的だ。UberやAmazonなどの企業は、AI投資の予算が予想よりも早く枯渇したことを受け、投資の再評価を行ったと報じられている。2026年初めに発表されたFlexeraの調査によると、約5分の3の組織がAIの支出超過が前年比で拡大したと認めている。

Armstrong氏は、Coinbaseの全エンジニアは好きなだけトークンを使用できるが、自身の使用量は確認できると述べた。同社は、AIへの支出を増やす従業員ほど「より大きなインパクト」を生み出すと期待していると同氏は記している。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。