「大規模ロールバック」の実態：なぜAIは万能の解決策ではないのか—AIは人件費よりはるかに高くつくという冷酷な数学

Dev.to / 2026/6/3

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要点

記事は、AIが技術運用コストを大幅に下げるという長年の神話が、実際の計算コストの現実と衝突していると主張し、大手企業ではAIの計算コストが人件費を上回るまでになっていると述べています。
UberのCTOによる「年次AI予算がわずか4カ月で使い切られた」という発言を引用し、ガバナンスなしでのClaude Code利用の暴走（いわゆるトークンマキシング）が費用爆発の要因だとしています。
AIプロジェクトのうち、資本コストを上回る成果を出せるのは約18%〜25%にとどまるとし、開発・統合・保守に加えてトークン費用が持続的な投資対効果を難しくしていると指摘します。
大手ITの巨額投資（今年7250億ドル、前年比92%増）を取り上げつつ、トークン主導のAIインフラコストがどこまで持続可能で、投資に見合うのかを疑問視しています。
さらに、GitHub上のコードの大きな割合がAI生成とされることや、Metaの2026年AIインフラ支出見通し（1450億ドル）が計算能力需要の過小見積もりを受けて増加していること、投資家の懸念や人員整理の可能性といった材料も挙げています。

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