AIエージェントは同時に何体まで稼働できるのか。Epoch AIは2026年10月2日に発表した報告書「How many AI agents could run on the AI chips shipped through 2027?」（著者：Jason Li）で、供給側からの答えを示した。2025年から2027年に出荷される高帯域幅メモリ（HBM）を制約として見積もると、世界のハードウェアは約3000万～1億7000万体のフロンティアモデルのエージェントを同時に支えられる。2026年までの出荷分だけなら、1600万～5600万体の範囲になる。
試算の方法：需要ではなくHBMを上限に見る
この試算の前提は明確だ。HBMの出荷量を制約とし、ハードウェアが全面的に導入され、すべてがこの種のエージェント処理に使われることを仮定している。つまり答えているのは「市場が実際に必要とする数」ではなく「ハードウェアが最大で何体動かせるか」である。実行コストも処理内容によって大きく異なる。Epochがエージェントの実行軌跡を分析したところ、Codexの処理は平均で1時間あたり約16～18ドル、Claude Codeの処理は約24～50ドルだった。同じハードウェアでも、動かすものが違えば費用も成果も変わる。
人の労働に換算すると：時間は膨大だが質は別問題
エージェントは週168時間働ける。これはフルタイム従業員の40時間の4.2倍にあたる。週の労働時間に換算すると、2027年の出荷分を含めた上記の同時稼働数は、フルタイム従業員約1億4000万～7億2000万人分に相当する。参考までに、米国の人口は3億4200万人、知識労働者は約1億人だ。より効率の高いモデルに替えれば数字はさらに膨らむ。DeepSeek V4 Proのサービングベンチマークで測ると、同じハードウェアで約19億体のエージェントを同時に動かせ、その週の労働時間は80億人分に相当する。ただし報告書は、アウトプットの質にはばらつきがあり、この比較は時間の長さだけを数えたものだと断っている。稼働時間を、そのまま同等の質の仕事と同一視はできない。
お金は追いつくのか：供給が需要を上回る可能性
計算能力の拡大の裏側ではインフラ投資が膨らみ続け、その資金規模も大きくなっている。詳しくはBroadcomがAnthropicへ420億ドル融資：出資者から最大の顧客へ、計算資源ビジネスの深さを参照してほしい。Epochは需要側の計算もしている。中央推計の供給能力の20%だけを使っても、API価格で換算すれば年間2兆6000億～5兆3000億ドルの支出に相当する。一方、モデル開発企業の収益は毎年5倍の成長を続けても、2027年末の年換算で約1兆ドルにとどまる。需要が供給に追いつかず、過剰設備のリスクがあるという見方だ。なお、稼働場所は大規模データセンターに限らない。エージェントはローカルハードウェアでも動かせ、デスクトップ級の機器がもう一つの受け皿になりつつある。詳しくはDGX Spark 64GB版が10月23日発売：4999ドルで大規模モデルをデスクトップへを参照してほしい。したがってこの数字は、将来の需要を言い当てる予言ではなく、ハードウェア供給の上限を示すものとして読むのが適切だ。
