Frontier AI model capabilities, usage, pricing and infrastructure demand：BofAは、モデル競争と利用シェアが変動する中でもAIインフラ需要は健全とみる

概要

2026年9月のBofA Frontier AI Trackerは、モデル能力ランキング、開発者利用、推論価格、GPUレンタル、メモリコストを検証し、大型インターネット株のAI関連センチメントとAI投資の経済性を評価する。レポートは、AI需要は健全でモデル性能競争は激化しており、Metaは進展しているものの、主要能力指標ではAnthropicとOpenAIがなお先行していると結論づける。

主要見解

BofAは、フロンティアモデルの能力、モデル採用、Token価格、インフラコストを、AI関連インターネット株のセンチメントとバリュエーションを左右する重要な要因と位置付ける。能力面では、Artificial AnalysisのIntelligence IndexでClaude Fable 5.1とGPT-6 Astraがともに53点で首位となった。MetaのMuseSpark 1.3は48点で5位、Gemini 3.8 Flashは41点で12位だった。Claude Fable 5.1はAgentic Indexでも58点で首位となり、MetaのMuseSpark 1.3はClaude Opus 5と56点で並び2位だった。コーディングエージェント能力では、Claude Fable 5.1とGPT-6 Astraが62点で同率首位、MuseSpark 1.3は54点で7位、Gemini 3.8 Flashは42点で14位だった。BofAはMetaの最新モデルの結果を、Meta Superintelligence Labsがフロンティアとの差を縮めている証左と捉え、今後のAI製品と10月に予定されるWatermelon LLMの投入に引き続き前向きである。 利用データは異なる競争構図を示した。OpenRouterでは、DeepSeek V4 Flash 0731が9月MTDで50.7tr tokensとなりToken量首位、GPT-5.6 Lunaが45.1tr tokens、Hy4 previewが34.6tr tokensで続いた。クローズドモデルでは、GPT-5.6 Lunaが45.1tr tokensで首位、Ox Alphaが27.2tr tokens、Gemini 3.7 Flashが8.92tr tokensだった。VercelのAIプラットフォームでは、DeepSeekの平均MTD Tokenシェアは8月の30.1%から45.7%へ上昇し、Anthropicは22.1%から13.6%へ、OpenAIは14.9%から12.0%へ低下した。Metaは1.9パーセントポイント上昇した。支出では、Anthropicは8月の63.9%から低下したものの52.0%で首位を維持し、OpenAIは13.3%から21.8%へ、Moonshot.aiは4.5%から8.2%へ上昇した。BofAは、OpenRouterとVercelのデータはこれらのゲートウェイを通じた開発者採用と商業的な牽引力を示すものであり、直接のプロバイダーAPI、クラウドプラットフォーム、プライベート導入、セルフホスト推論、ハイパースケーラーの社内ワークロードを含まないため、市場全体の利用量ではないと強調する。 推論コスト指標はまちまちだった。AI Token Price Indexは8月の低下後、前月比5%、前年比104%上昇し、9月10日時点で$2.41となった。BofAは、GPT-6 Astraが1mn input tokens当たり$10、1mn output tokens当たり$50で指数に加わり、Fable 5.1と並んで最高価格モデルとなったことを上昇要因の一つに挙げる。GLM-5.3-Flashは1mn input tokens当たり$0.15、1mn output tokens当たり$0.50で加わり、より低い価格フロアを形成した一方、DeepSeek V4.1 Flashはより低価格でV4 Flashを置き換えた。対照的に、より広範な利用加重の実効推論コスト指標であるSilicon DataのLLM Token Expenditure Indexは、9月13日時点で前月比11%低下し、8月の$1.10から$0.98となった。Intelligence Indexタスク当たりコストでは、Claude Fable 5 with fallbackが$8.75で最も高く、Claude Fable 5.1 Max with fallbackが$7.63、Claude Opus 5 Maxが$5.86だった。GPT-6 Astra Maxは$3.26で、OpenAIは主要競合に対して魅力的な価格性能を提供できると述べている。 インフラ指標は、AI需要が健全とのBofAの見方を引き続き支えた。9月13日時点で、B200レンタル価格は前月比1%、前年比9%上昇して$5.68 per GPU-hourとなった。H100レンタルは前月比4%低下したが前年比では30%高い$2.65、A100レンタルは前月比3%低下したが前年比では15%高い$1.60だった。BofAは、A100の出荷開始が2020年であることを踏まえ、データはサーバーの有効耐用年数が健全に維持されていることを示すと指摘する。メモリ価格は前月比でおおむね安定した一方、前年比では大幅に上昇した。DDR5-5600/6400 24GB DRAMは前月比1%、前年比476%上昇し、1TB QLC NANDは前月比1%低下したものの前年比437%上昇した。 総じてBofAは、Token価格は8月の低下後に安定化し、クローズドモデルの首位勢はインテリジェンス面で接戦を続け、オープンモデルは利用シェアを拡大し、堅調なGPUレンタル価格はインフラ需要の持続を示すと結論づける。また、AI安全性と規制をめぐる議論が再燃すれば、短期的にハイパースケーラーのセンチメントへ影響する可能性があると警告する。MetaについてBofAはBuyを維持し、モデル競争力の改善と今後のAI製品投入を前向きな見方の根拠としている。

分析フレームワーク

BofAは、第三者のモデルベンチマーク、ゲートウェイのToken・支出シェア、公表価格および実効Tokenコスト指数、GPUレンタル価格、スポットメモリ価格を比較して、フロンティアAIのバリューチェーンを追跡する。これらの傾向を組み合わせて、競争上の位置付け、AI推論の経済性、インターネット株に関わるインフラ需要を評価している。

手法メモ

• 競争戦略フレームワーク経済的モート・競争優位

  フロンティアモデル能力ランキングの比較

  レポートはインテリジェンス、エージェント、コーディングエージェントのベンチマーク得点を比較し、相対的なモデル能力と、Metaが主要AIラボとの差を縮めているかを評価する。

• 業界・産業分析フレームワーク需給フレームワーク

  GPUレンタルとメモリ価格を通じたAIインフラ需要の評価

  GPUレンタル価格とメモリ価格の変動を、AIインフラスタック全体の需要状況およびコスト圧力の指標として用いている。

• その他その他

  Token Price IndexとLLM Token Expenditure Index

  レポートは、プロバイダー価格指数とより広範な利用加重実効コストのベンチマークを用い、フロンティアAIモデルの表示価格と利用者が実際に支払う推論コストを区別している。

資産マッピングと比較

投資テーゼから固有資産への構造化マッピング（強み、弱み、同業、リスク）。

• Meta Platforms (META)

  BofAはMetaの最新モデルがフロンティアのインテリジェンス差を縮めているとし、Buyを維持している。

  強み

  MuseSpark 1.3はIntelligence Indexで5位、Agentic Indexで同率2位となった。BofAは今後のAI製品と10月に予定されるWatermelon LLMの投入に前向きである。

  弱み

  MuseSpark 1.3はCoding Agent Indexで7位であり、首位のAnthropicおよびOpenAIモデルを下回った。

  比較

  Claude Fable 5.1とGPT-6 Astraはインテリジェンスとコーディングエージェント指標を主導した。引用されたIntelligence Indexでは、Gemini 3.8 FlashはMuseSpark 1.3を下回った。

  リスク

  BofAは、利益率を損ない得るAI投資支出、エンゲージメントおよび広告予算を巡る競争、マクロ環境に敏感な広告収入、規制・訴訟上の重荷を挙げている。

主要データ

• Intelligence Indexの最高得点53Artificial Analysisによると、Claude Fable 5.1とGPT-6 Astraが同率で最高だった。
• Meta MuseSpark 1.3のIntelligence Index48; fifth placeGemini 3.8 Flashは41点で12位だった。
• DeepSeekのVercel Token量シェア45.7% September MTD8月の30.1%から上昇。
• AnthropicのVercel支出シェア52.0% September MTD8月の63.9%から低下したが、依然として最高の支出シェア。
• AI Token Price Index$2.419月10日時点で前月比5%、前年比104%上昇。
• LLM Token Expenditure Index$0.989月13日時点で、8月の$1.10から前月比11%低下。
• B200 GPUレンタル価格$5.68 per GPU-hour前月比1%、前年比9%上昇。
• DDR5 DRAM価格の変化+1% month on month; +476% year on year9月13日時点のDDR5-5600/6400 24GB 3Gx8に関する数値。

影響と示唆

BofAは、オープンモデルのような低コスト製品へ利用が移行する中でも、堅調なGPUレンタル価格と高水準のメモリ価格はAIインフラ需要が健全であることを示すとみる。Metaのベンチマーク順位改善はAI製品見通しを支える一方、AI安全性と規制は短期的にハイパースケーラーのセンチメントを弱め得ると指摘する。

リスク

• AI安全性と規制をめぐる議論は、短期的にハイパースケーラーのセンチメントへ影響する可能性がある。
• Metaは、マクロ環境に敏感なデジタル広告収入、高水準のAI支出、固定資産の増加、AIネイティブ企業との競争、規制または訴訟の結果によるリスクに直面している。

注目点

• Metaが10月に予定するWatermelon LLMおよび関連AI製品の投入。
• Metaのモデル順位がフロンティア首位勢との差を縮め続けるか。
• 9月の異なる動きの後の、Token価格と実効推論コストの推移。
• AIインフラ需要の指標としてのGPUレンタル価格とメモリコスト。
• オープンモデルの利用シェアのさらなる変化、およびAI安全性・規制に関する見出し。