# 2026年にAIを最も安く使う方法とは？65モデルを束ねるTrioma創業者に聞く

- 番組: [Eye On A.I.](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5bzz000b5o107u882j88)（Craig S. Smith）
- 元のタイトル: Is This the Cheapest Way to Use AI in 2026? (65+ Models Tested) | Iskander Malikov, Trioma
- 配信日: 2026年10月16日
- 長さ: 55分
- 要約作成日: 2026年10月17日
- トピック: [#LLM](https://ai-curator.jp/topics/LLM) [#オーケストレーション](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%82%B1%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3) [#AIルーティング](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0) [#GPUネットワーク](https://ai-curator.jp/topics/GPU%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF) [#SaaS](https://ai-curator.jp/topics/SaaS) [#エージェント](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmvb418il00006u0zh5f7v6hb

## 要約

Eye on A.I.のCraig Smithが、UAE拠点のTrioma共同創業者兼CEOのIskander Malikovに取材した回。Triomaは65のAIモデルをオーケストレーションエンジンで自動的に使い分け、GPUネットワークへの参加でAI利用コストを相殺できる仕組みを持つ。トークン単価ではなく「結果あたりのコスト」が重要だという主張や、SaaSの衰退、AIの主権性とコミュニティ重視の方針が語られた。

## ポイント

- Triomaはインターフェース、65モデルとオーケストレーション層、GPUの3層からなる垂直統合型AIエコシステムで、ユーザーがモデルを選ばずプロンプトや音声で目的を伝えると、エンジンが最適なモデルの組み合わせを選ぶ。
- Malikovは、競争軸はトークン単価ではなく「満足する結果を得るまでの総コスト」になると述べ、1回で済むか15回の試行が要るかで実質価格が10倍変わりうると説明した。
- TGN（Trioma GPU Network）で枠を購入するとエネルギー（TESS）が生成され、AIクレジット（TI）に交換でき、GPU基盤の拡大に参加しつつ利用料を相殺できるとしている。現在はGPUを借りているが、主権性のために所有へ移行中という。
- サブスクリプション型はAIでは不自然で、ユーザーごとに実際の計算コストが発生するため、フロンティアラボの利用上限導入は続き、いずれ従量課金へ移ると見ている。
- エージェント型コーディングによりSaaSは打撃を受けるとの見方を示し、共同創業者が約10分でメッセンジャーアプリを作った例を挙げ、開発は希少資源でなくなりコミュニティが重要になると述べた。
- 中国系オープンウェイトモデル（GLMなど）も含め、実際にオーケストレーションで使われるモデルだけを厳選して採用し、新モデルは数時間〜数日で追加するが、エンジンへの最適な組み込みに時間がかかると説明した。

## 章立て

- [00:00] **Triomaの3層構造と狙い** — インターフェース、65モデルとオーケストレーション、GPUの3層から成るTriomaの全体像と、結果重視で誰でも使えるという設計思想が語られる。
- [03:07] **オーケストレーションの役割** — プロンプトを分析してタスクを分解し、効率や検閲の有無に応じてモデルを切り替える仕組みと、トークン消費の最小化について説明される。
- [09:26] **収益構造とTGNの仕組み** — フロンティアラボとの大口契約による割引、GPUネットワークTGN、エネルギーをAIクレジットに交換する流れが説明される。
- [17:56] **サブスクの限界と結果あたりコスト** — サブスク型の不自然さ、利用上限の広がり、トークン単価より結果あたりのコストが競争軸になるという主張が述べられる。
- [25:06] **ローンチ、対応地域、競合との比較** — 正式ローンチ、中国系を含むモデル選定、制限地域、Perplexityなどとの価格比較、エンジンの考え方が語られる。
- [35:35] **利用動向とSaaSの行方** — チャットからエージェント的自動化へ移る利用動向と、バイブコーディングがSaaSに与える影響が議論される。
- [42:15] **モデル統合の運用と挙動の違い** — 新モデルの追加速度、エンジンへの最適化、直接利用との出力差、動画制作への対応が語られる。
- [50:28] **今後の展開とコミュニティ・雇用** — ユーザー獲得、主権的なAI、コミュニティと教育、AIが雇用に与える影響についての見方が示される。

## 解説記事

AIの利用コストをどう抑えるか。Eye on A.I.のCraig Smithが、UAE拠点のAIプラットフォーム「Trioma」の共同創業者兼CEO、Iskander Malikovに話を聞いた。ChatGPTやClaude、Geminiから自分で選ぶのではなく、プラットフォームが最適なモデルを選ぶという発想と、その経済性が主題だ。以下は番組での発言に基づく整理で、内容は本人の主張である。

#### 3層構造の「結果重視」プラットフォーム

Malikovによると、Triomaは三つの層からなる垂直統合型のAIエコシステムだ。最上位はWeb、デスクトップ、近日公開予定のiOS/Androidアプリといったインターフェース。中間層には65のAIモデルと、それらを連携させるオーケストレーション層がある。最下層はそれらを動かすGPUだ。

設計の出発点は、多くのユーザーが求めているのは推論の過程ではなく結果だという認識だという。そこでユーザーはプロンプトを入力するか音声で伝えるだけにし、エンジンが単一モデルか複数モデルの組み合わせかを判断する。対象はコンテンツ制作者、開発者、一般の人、さらに企業まで幅広く、「AIは普遍的な知識で訓練されたのだから誰もが使えるべきだ」という理念が背景にあると述べた。

オーケストレーションは単なる振り分けではない。プロンプトを分析し、効率で選ぶだけでなく、特定モデルが検閲で処理を拒む場合に別モデルへ切り替え、後で元のモデルに戻すこともあるという。フロンティアモデルが即答するのに比べ、分析に時間がかかる点については、複雑な依頼ほど理解に時間が必要だと説明した。

#### トークン単価ではなく「結果あたりのコスト」

本回で最も強調されたのが価格の考え方だ。Malikovは、100万トークンあたりの価格は誤解を招く指標だと述べる。同じ文書作成や画像編集でも、ある基盤で15回やり直すのと、別の基盤で1回の指示と微調整で済むのとでは、最終的なコストが10倍違いうるという。

また、特定のモデルを使い続ける人は最適でないと分かっていても切り替えを面倒がる、とも指摘した。Triomaは用途ごとに安価なモデルへ振り分けることで総支出を下げるという立場で、トークン単価自体はPerplexityなど大手と同等かそれ以下になりうるとし、ダッシュボードでモデル別の支出を確認できる透明性も挙げた。

サブスクリプション型への見方も率直だ。従来のSaaSは利用者が増えても追加コストが小さいが、AIは生成のたびに実際の計算資源を消費する。ヘビーユーザーが契約料以上のトークンを引き出す裁定取引が起こり、フロンティアラボは利用上限を設けつつあるとし、最終的には従量課金に向かうとの見通しを示した。OpenClawをめぐる件についてCraigが尋ねた際も、各社は営利組織であるという前提で説明した。

#### TGN：GPU基盤への参加で利用料を相殺

Triomaの独自要素がTrioma GPU Network（TGN）である。ユーザーはソフトウェアライセンスとして「枠」を購入し、GPU基盤の拡大に参加する。すると「TESS（Trioma Energy Stream）」と呼ぶエネルギーが生成され、これをAIクレジット（TI）に交換できる。不要になればステーブルコインで引き出すこともできる。最低購入額は30〜50ドル程度とのことだ（本人は確かでないと述べた）。

Malikovはこれを、計算需要を測る指標であり、利用料の割引手段でもあると位置づける。現状はクラウド企業からGPUを借りているが、分散化とAIの主権性を掲げる以上、チップの所有に移行しつつあるという。GPUは外部企業への貸し出しと自社のオープンウェイトモデルの運用にも使われ、そこで改善した利益率がユーザーに還元される構想だ。一方で、需要の高まりや「AIブーム」に乗りたい層も購入しているとも語った。企業側の収益面では、フロンティアラボとの大口契約で割引を受けている点を説明した。

#### SaaSの衰退とバイブコーディング

Craigが、コーディングエージェントで自分向けのアプリを作れる時代にSaaSはどうなるかと問うと、Malikovは「SaaS企業には悪いニュースだ」と答えた。SaaSはブラウザ技術の進歩で、ツールを人に提供し人が自分の手で作業する形を可能にしたが、今はAIに依頼すれば済むという整理だ。FigmaやPhotoshopを例に、自分で操作する必要が薄れると述べた。

実例として、共同創業者がTriomaで約10分でメッセンジャーアプリを作り、音声・映像・グループチャットまで備えていたと紹介した。「開発はもはや希少資源ではない。重要なのは何を作り、誰に届けるかであり、コミュニティがこれまで以上に重要になる」という趣旨である。利用動向としては、当初の検索的な質問から、コンテンツ制作と開発の2つの層へ、さらに高度なユーザーはエージェント的な自動化へ移り、デスクトップアプリの利用が増えているという。

#### モデル選定、主権性、コミュニティ

モデルは数を誇るのではなく、オーケストレーションで実際に使われるものだけを採用する方針だ。GLMなど中国系を含むオープンウェイトモデルも米欧のモデルも扱い、新モデルはAPI公開後に数時間〜数日で追加できるが、エンジンの中で適切に使われるよう調整するのに時間がかかるとした。単一モデルがあらゆる用途で優れているわけではなく、組み合わせで知能を増幅できるという考えだ。提供地域は、パートナーの制約により北朝鮮やイランなど一部を除きグローバルだと述べた。

今後はユーザー獲得に注力し、GPU基盤の拡大によって自社でモデルを制御できる「主権的なAI」を目指すという。加えて、ユーザー同士が学び合うコミュニティと教育を重視する。雇用についても、新卒向けの業務などへの脅威は正当な懸念だとしつつ、有能な人の生産性を高め、クリエイティブ分野には大きな機会があるとの見方を示した。

#### まとめ

本回の要点は、AIの価格競争の軸がトークン単価から「結果あたりのコスト」へ移るという主張と、利用者が計算基盤の整備に参加することで利用料を相殺する新しいモデルの提示である。日本の読者にとっては、複数モデルを使い分けるコストと手間、定額制の持続可能性、SaaSの位置づけを考える材料になる。ただしこれは創業者自身の主張で、オーケストレーションの内部は詳しく語られず、TGNの経済性やリスクの検証は番組内では行われていない。実際の採用にあたっては、価格や品質を自ら比較する姿勢が必要だろう。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: Eye On A.I.「Is This the Cheapest Way to Use AI in 2026? (65+ Models Tested) | Iskander Malikov, Trioma」