オープンLLM：AI主権でも支持拡大、中国企業の成功モデル

シリコンバレーのAI企業は、従来どおりの戦略を踏襲している。すなわち、秘伝のソースをAPIの背後に囲い込み、その利用ごとに課金するというものだ。一方、中国の主要AIラボは異なる戦略を採っている。モデルをダウンロード可能な「オープンウェイト」パッケージとして公開しているのである。これにより開発者は、モデルを自由にカスタマイズし、自前のハードウェア上で実行して製品を構築できる。米国のゲートキーパーと商業契約を交渉する必要もない。

この戦略が主流となったのは、2025年1月にディープシーク（DeepSeek）がR1推論モデルをオープンソース化してからだ。このモデルは、米国の最先端システムに匹敵する性能を、報告によればごく低コストで実現した。純粋な性能という点では、米国と中国のラボ間の格差は突如として縮小したかのように見えた。しかし中国はそれ以上に微妙で持続的なもの、すなわち開発者からの信頼を獲得した。競合が有料で提供しているものを無償で提供すれば、そのような信頼が生まれるのは当然である。

中国はその勢いを徹底的に活用した。ディープシークのリリースから1年後には、同様の戦略に従う中国のオープンソース大手が台頭している。Z.ai（旧ジプー＝智谱：Zhipu）、ムーンショット（Moonshot）、アリババ（Alibaba）のQwen（クウェン）、ミニマックス（MiniMax）などがその例である。各社はより高性能なモデルの投入を競い合い、予想を上回る速度で米国の競合に迫っている。

これが重要なのは、AIブームが沈静化し、企業の関心が話題先行の試験導入から実運用と統合へと移行しているためである。この段階では、より低コストでカスタマイズ性の高いツールが優位に立つ傾向がある。中国の価格戦略により、予算の限られた開発者でもより多くの実験が可能となり、オープンウェイトにより許可を得ることなくモデルを改変できる。

マサチューセッツ工科大学（MIT）とハギング・フェイス（Hugging Face）の研究者による調査によれば、2025年8月までの1年間で、中国のオープンウェイトモデルは世界のAIモデルダウンロード数の17.1％を占めた。これは米国のシェア15.86％をわずかに上回り、この指標で中国が初めて首位に立ったことを意味する。また先月のハギング・フェイスのデータでは、アリババのモデル群（Qwenファミリーを含む）が、ユーザー生成の派生モデル数において、グーグルとメタのモデルを合計した数を上回り、最多となっている。

しかしオープンソースの理想は、いくつかの厳しい現実と正面から衝突する。中国のモデルにはコンテンツ検閲体制の影響が反映されており、政府方針に反する出力を避けるよう訓練されている。また2月には、アンソロピック（Anthropic）が複数の中国ラボに対し、蒸留（distillation）と呼ばれる手法を通じてClaude（クロード）から不正に能力を抽出したと非難した。蒸留とは、あるモデルの出力を別のモデルの学習に利用するプロセスである。これは業界標準の手法であるが、オープンAI（OpenAI）やアンソロピックといった米国企業は、中国企業が不正な方法でこれを実施したと主張している。

西側諸国からの反発にもかかわらず、グローバルサウスの多くの国々は中国製モデルを受け入れ、オープンソースをAI主権（ソブリンAI）への道と見なしている。シンガポール政府支援のAIシンガポール（AI Singapore）プログラムは、最新の地域モデル構築にあたり、メタのLlama（ラマ）ではなくアリババのQwenを採用した。また昨年、マレーシアは自国のソブリンAIエコシステムをディープシーク上に構築すると発表した。さらにナイロビ、サンパウロ、サンフランシスコに至るまで、世界中の起業家が中国の基盤モデルの上に製品を構築している。

米国のテック企業のCEOたちは、最先端モデルは独自仕様として維持すべきだと考えている。その理由の一つは巨額の訓練コストを回収するためであり、もう一つは強力なフロンティアモデルの兵器化リスクへの懸念である。一方、中国のラボも純粋に理想主義的というわけではない。オープンソースは無償の宣伝効果であると同時に、巧妙な回避策でもある。米国の輸出規制により最先端チップへのアクセスが制限される中、モデルを公開することで外部からのフィードバックと貢献の循環を加速し、計算資源の制約を補っている。LinuxやAndroidが示すように、多くの開発者が自社モデル上で開発するほど、エコシステムは強固になる。そしてその普及は、最終的にAPI利用と収益へと結びつく。

いずれにせよ、オープンソースモデルはすでに、AIの未来をシリコンバレーの想定以上に多極化させている。そしてもはや後戻りは不可能である。

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