中国のやり方を模倣してきたシリコンバレーは、今やAIアプリケーションという課題に直面している。

シリコンバレーは中国のやり方を真似し始めた。

近年、米国では低価格のオープンソースモデルが数多く登場しており、機能と価格の両面で中国のオープンソースモデルに追いつこうとしている。

ミラ・ムラティ氏率いるThinking Machines Labは先月、初のモデル「Inkling」を発表した。公式の説明には、基盤となるアーキテクチャがDeepSeek-V3に基づいていること、そして学習データがKimi K2.5によって生成されたことの2点が記載されている。

シリコンバレーで最も高給取りの人々は、中国製のオープンソースモデルの骨組みを利用して、そのモデルが生成するデータを入力している。2年前なら、状況は全く逆だっただろう。

今年初め、Arcee AIのTrinity-Large-ThinkingはPinchBenchで91.9点を獲得したが、これはAnthropicのOpus 4.6より1.4ポイント低いスコアであり、価格は後者の4%だった。

「我々は米国が中国に追いつき、追い越せるよう取り組んでいる」と、Arcee AIのCEOであるマーク・マクウェイド氏は述べた。

シリコンバレーは今や、中国企業のビジネスモデルだけでなく、中国企業が押し下げた価格までも模倣している。

アーキテクチャは再利用でき、学習方法は再現可能で、データは他のモデルに提供してバッチ生成に利用できます。重みが公開されれば、開発者は開発を継続できます。価格設定はさらに簡単です。ある企業が価格を引き下げれば、他の企業もいずれ追随せざるを得なくなります。

この3年間、大手模型会社はパラメーター、計算能力、そしてクローズドソース技術を駆使して壮大な建造物を築き上げ、顧客を楽しませてきた。しかし今、その建造物は崩壊の危機に瀕している。

16日間

7月17日未明、Dark Side of the MoonはKimi K3を公開した。総パラメータ数2.8兆、コンテキストトークン数100万という、世界最大のオープンモデルである。

Frontend Code Arenaのリーダーボードでは、K3が1679ポイントを獲得し、Claude Fable 5とGPT-5.6 Solがそれに続いた。これは、オープンソースモデルがクローズドソースモデルを上回った初めての事例となる。K3は、7つのフロントエンド専門分野のうち6つで1位を獲得した。

マスク氏はレビュー結果の下に「素晴らしい」というコメントを残した。

K3のAPIは安価ではなく、100万出力トークンあたり100元かかる。しかし、SuperCLUEのクロステストでは、タスクスコアは2位のサービスよりも18%高く、同じタスク群を実行した場合の平均コストは16%低かった。

モデルが高価かどうかは、100万トークンあたりの価格ではなく、プロセス全体を最初から最後まで完了するのにかかる費用によって決まります。この2つの数値の差が大きいほど、価格自体の意味は薄れます。

その2日後の深夜、ダークサイド・オブ・ザ・ムーンはエンドユーザー向けの新規登録受付を停止した。48時間以内のリクエスト数が予想をはるかに上回り、処理能力が不足したためだ。

7月27日、K3は技術報告書および支援インフラとともに、全重量データを公開した。

次はDeepSeekです。

市場はV4の正式リリースを心待ちにしていた。4月末、DeepSeekはプレビュー版のV4-ProとV4-Flashをリリースした。どちらも100万トークンのコンテキストをサポートしており、DeepSeekはこれを「数百万のコンテキストへの普遍的なアクセスの時代」と公式に呼んだ。その後2、3か月間はほとんど動きがなく、8月2日にV4 Flashが正式リリースされ、重みが公開された。合計2840億のパラメータがあり、推論ごとにアクティブ化されるパラメータはわずか130億だったため、DeepSeekのプログラミングテストスコアは7.3から54.4に上昇した。

さらに劇的だったのは価格だった。5月にはV4-Proの価格が元の4分の1にまで引き下げられ、DeepSeekは1ヶ月で4回目の価格改定を行った。Flashが正式に発売された時、誰もがそのコストパフォーマンスの高さに驚いた。

「安物買いの銭失い」というのがかつての常識だった。しかし今や、中国製モデルの競争力はますます高まり、価格もどんどん下がっている。海外の競合他社は当然ながら憤慨しているが、できることは限られている。消費者はすでに安価で良質な製品を目にしており、誰も以前のようにぼったくられることを望んでいないのだ。

アリババはその後、Qwen3.8-Maxの仕様を来週公開すると発表した。これまでクローズドソースだったフラッグシップモデル、Maxシリーズが一般公開されることになった。国際価格はOpus 5の入力価格の約40%、出力価格はわずか24%となっている。

これらの出来事はわずか16日間で起こった。

かつて、モデルメーカーは希少性を利用して価格を設定していた。つまり、「私が作れるなら、あなたは私の値段を払うしかない」という考え方だった。リスト上のほんの数ポイントの違いが、価格の数十倍もの差につながることもあった。

Kimi、DeepSeek、Qwenはそれぞれ異なる技術的アプローチを採用しているが、いずれも同じことを行っている。それは、機能を向上させ、対応できる重量範囲を広げ、価格を引き下げ、そしてそれらを迅速に製品に統合することだ。

宿題を写したいのですが、誰もお金を払ってくれません。

アメリカ国内でも、この傾向を認識している人々がいる。

2025年末までに、Arcee AIはほぼ全資金をこのプロジェクトに投入した。33日間で2,048個のB300モジュールを開発し、2,000万ドルを投資、従業員はわずか30名だった。その結果、Trinity Largeモデルは4,000億個のパラメータと推論あたり130億個のアクティベーションを持ち、トレーニングデータのほぼ半分は合成データだった。今年7月、Arceeは米国エネルギー省と研究指向モデルの開発に関する協力協定を締結した。

チーム、実績、費用、政府との契約――すべてが揃っていた。しかし、資金調達の扉はどうしても開かなかった。

Arceeはこれまでに総額5000万ドルを調達し、企業価値は2億4000万ドルと評価されている。今日の巨大モデル業界では、その金額では個室に泊まることすらできず、ましてや食事など到底無理だろう。

「ほぼすべてのトップクラスのベンチャーキャピタルから投資を拒否されました」とCEOのマーク・マクウェイドは語った。

米国オープンのモデルは、中国と対決する前に、自らの投資委員会によって阻止された。

2026年第1四半期、世界のAIスタートアップ企業は2555億ドルを調達したが、その約3分の2は3つの取引に集中していた。OpenAIが1220億ドル、Anthropicが300億ドル、xAIが200億ドルを調達した。資金のほぼ全てがクローズドソース企業に流れ込んだ。

Arceeの初期投資家であり、Emergence Capitalのパートナーでもあるジョー・フロイド氏は、多くのベンチャーキャピタルから聞いた拒否の理由はほぼ同じだったと語った。

「私はこのモデルが成功してほしくない。投資したくないのは、それがAnthropicとOpenAIへの私の投資に悪影響を与えるからだ。」

オープンモデルにお金を惜しまないのは、実はチップ販売業者たちだ。

今年3月、NvidiaはSECへの提出書類の中で、今後5年間で260億ドルを投じてオープンウェイトを支援する計画であることを明らかにした。Reflection AI、Poolside、Thinking Machines Labはいずれも、この投資から資金提供を受けている。

ジェンセン・フアンはこのことを誰よりもよく理解している。クローズドソースモデルはAPIから収益を得る一方、オープンモデルはGPUを大量に消費する。モデルの価格が安ければ安いほど、利用する開発者が増え、NVIDIAのGPUの売れ行きも良くなる。

7月24日の夜、ジェンセン・フアンはXアカウントを登録し、最初のツイートは「オープンウェイトとアメリカのAIにおけるリーダーシップ」と題された公開書簡のリツイートだった。この書簡は、米国が引き続き業界をリードできるかどうかは、最先端のモデルを持っているかどうかだけでなく、さまざまな業界に普及できるエコシステムを持っているかどうかにもかかっていると述べていた。

その後、約200社のアメリカのスタートアップ企業の創業者たちが共同でトランプ政権に書簡を送り、中国のオープンモデルに対する禁止措置に反対を表明した。私が読んだこの書簡で最も興味深かったのは、中国を称賛する言葉が一つも含まれていなかったことだ。彼らは中国を好意的に語ることも、開放性を謳うこともなかった。彼らの唯一の理由は、安価な中国モデルが既に生産ツールとして定着しており、もし本当に禁止されれば、高価なアメリカ製APIを購入するしかなくなるからだった。

マクウェイド氏はインタビューの中で、広く普及するのは時間の問題だと述べた。

安さから生じる需要

シリコンバレーがオープンウェイト制の導入について議論を続けている一方で、中国はすでに次の難題に取り組み始めている。

「AIアプリケーションの最初の1年」というフレーズは、ここ3年間で何度も使われてきました。しかし、ある技術が真にアプリケーション段階に入ったかどうかを判断するには、ユーザーがその技術にお金を払う意思があるかどうか、そして企業がそれを自社のビジネスに統合しているかどうか、という2つの点だけを見れば十分です。

今年、Claude CodeとCursorはともに年間売上高が10億ドルを超え、AIプログラミングツールの普及率は個人開発者の間でほぼ半数に達した。

企業側では、こうした変化はさらに顕著だ。Dune Think Tankの調査によると、中国企業におけるAIエージェントの導入率は、2024年末の17.3%から2026年半ばには40.3%に上昇した。

李延紅氏は、DAA（Daily Active Agents：デイリーアクティブエージェント）と呼ばれる新しい指標を提案した。従来、インターネット企業は1日にどれだけのユーザーが自社製品を起動したかを計測していたが、今後は実際に業務を遂行し、成果を上げているエージェントの数を計測するようになる。

通話量の増加曲線はさらに驚異的だ。CCTVの統計によると、中国における1日平均のトークン通話量は、2024年初頭の約1000億から、今年3月末には140兆へと、わずか2年強で1000倍以上に増加した。

モデルはますます安価になる一方で、コンピューティング能力はますます不足している。今年3月、テンセントクラウド、アリババクラウド、バイドゥAIクラウドは、わずか10日間で相次いでコンピューティング能力の価格を引き上げ、約30％の値上げとなった。上半期のインテリジェントエージェントの急増を受け、推論コンピューティング能力のレンタル価格は40％以上上昇した。

その理由は、人々のAI利用方法が変化したからだ。以前は、トークンをほとんど消費しない単純な質疑応答プロセスだった。しかし今では、エージェントが実際にタスクを完了するには、コンテキスト、複数のツール、そして継続的なチェックが必要となり、ミスをすれば最初からやり直さなければならない。単価は下がったものの、消費量は飛躍的に増加したのだ。

価格引き下げは市場を縮小させるどころか、これまで説明できなかったあらゆる需要を呼び込んだ。

1981年、IBMはPCアーキテクチャを公開し、互換性のあるマシンが瞬く間に市場に溢れ、ハードウェア価格を押し下げた。結局、本当に大きな利益を上げたのはマシンメーカーではなく、それらのマシンを基盤として構築されたLotus 1-2-3、WordPerfect、そして後にMicrosoftだった。

今日でも、その道のりはほぼ同じだ。誰もがまだ基本的な機能のわずかな違いに注目している一方で、トップ企業は既にユーザー、参入ポイント、ワークフローを巡って競争を始めている。

アメリカ企業はDeepSeekのアーキテクチャを研究したり、Kimiが生成したデータを利用したり、2000万ドルを投じて高性能なオープンモデルを訓練したりすることはできる。しかし、アプリケーションはそう簡単にコピーできるものではない。

このアプリケーションにはダウンロード可能な重み付けデータもベンチマークもありません。動作するかどうかは、企業が10年以上にわたる努力と経験を通して蓄積してきた細かな工夫によって決まります。

従来、大企業はモデルを独立した製品として開発し、ユーザーが別のチャットウィンドウを開くのを待っていた。しかし現在では、モデルはDingTalk、Lark、WeChat Workなどに統合され始めており、エージェントは既存の組織やプロセスに直接組み込まれて成長している。

米国では、オフィスエージェントはGmail、Slack、Salesforceのような形で成長する可能性がある。中国では、DingTalk、Lark、WeChat Workから始まり、金融ソフトウェア、サプライチェーンシステム、工場システム、政府プラットフォームへと拡大していくかもしれない。両国が同じモデルを採用したとしても、最終的な製品は異なるものになるだろう。

価格が下がった後

2022年から2025年にかけて、米国は中国製半導体に対する規制を強化する。H100およびB300チップの販売は禁止され、高度な製造プロセスや設備も制限される。こうした状況下で、中国企業は世界最大規模のオープンモデルを構築した。

2026年までに、米国は中国製モデルの重み付けに関する規制について議論を開始した。OpenAIとAnthropicは規制当局に懸念を表明したと報じられており、議会もモデルの重み付けが国境を越えて流通し続けることができるかどうかを検討している。

ナイフが振り下ろされる前から、彼らの仲間たちが苦痛の叫び声をあげた。

チップの輸入禁止は中国企業への供給を制限するが、モデルの輸入禁止はまずアメリカのスタートアップ企業のコスト削減につながる。共同書簡では、この禁止措置は普及を阻止するものではなく、開発者がシャットダウン前に利用可能なすべてのモデルをダウンロードせざるを得なくなるだけだと明確に述べられている。

チップは物理的な物体であり、注文、物流、製造プロセスを混乱させる可能性がある。一度その重みが解放されると、無限にダウンロード、複製、定量化、微調整、精製が可能になる。

さらに制御不能なのは価格だ。

最先端のクローズドソースモデルにおいては、米国が依然として優位に立っている。OpenAIとAnthropicは依然として最先端を走っており、最高レベルのモデルのトレーニングは依然としてNvidia製グラフィックカードに大きく依存している。この状況は短期的には変わらないだろう。

しかし、実際の導入となると、最も優れたモデルが必ずしも成果を左右するとは限りません。重要なのは、そのモデルが十分に安価であるか、企業がすぐに利用できるデジタル導入の基盤を備えているか、そして開発者がビジネスプロセスを真に深く理解できるか、といった点です。

過去30年間を振り返ると、中国は何度も勝利を収めてきたが、その勝利の方法は概ね同じだった。

モバイル決済、電子商取引、食品配達、ライブストリーミングなどはすべて、外部で開発された技術を数十億人の日常生活に取り入れ、驚異的な規模のビジネスを生み出している。その基盤となるインフラは、長らく他社によって提供されてきた。トランジスタはベル研究所、x86はインテル、TCP/IPは米国政府の資金援助を受け、Windows、Android、iOSはすべて西海岸で生まれた。ディープラーニング時代に最も広く使われている技術であるTensorFlowとPyTorchでさえ、それぞれGoogleとMetaが開発したものだ。

「発明はアメリカ、規模拡大は中国」――この格言は30年前から言われているが、真の例外はほとんどない。

しかし、例外的な事態が発生した。

Thinking Machines Labの技術仕様は非常に明確だ。シリコンバレーで最も著名で資金力のある新興企業の1つである同社は、モデルの基本層で中国企業のアーキテクチャを参考にし、さらに別の中国製モデルが生成したデータを用いて学習を行った。

かつてシリコンバレーは、生産能力の確保、人材の獲得、市場の開拓などを中国から行っていた。しかし今、中国企業によって実証された技術ルートを直接辿り始めている。

シリコンバレーへの崇拝には確かに起源がある。ここ数十年の間に、コンピュータ業界における最も重要な基盤技術のほとんどは、実際にシリコンバレーから発展してきた。マシン内部のチップから、プログラマーが日々使用するIDEに至るまで、シリコンバレーは長らく技術チェーンの上流に位置してきたのだ。

しかし、テクノロジーの世界では結果が重要だ。新しいアーキテクチャを提案できる者、コストを削減できる者、そして競合他社に模倣させることができる者こそが、上流工程を再定義する権利を持つ。

現在、中国企業がこのリストに登場し始めている。

シリコンバレーは、豊富なエンジニア、資金、そしてチップを擁していることから、将来的に追いつく可能性が高いでしょう。しかし、既に実社会のビジネスに統合されているアプリケーションは、誰をも待ってはくれません。企業プロセスにいち早く参入した企業が、顧客、データ、そして次の段階の改善機会を獲得するでしょう。スタートラインは、誰にとっても決して同じではありません。

AIアプリケーションの時代は、華々しい幕開けを迎えるような吉日に始まるわけではない。まずは財務諸表に現れ、利用が急増し、そしてまたしても真夜中にクレジットが底をつくプログラマーの姿として、その兆候が現れるだろう。

広く普及するのは時間の問題だ。これはあるアメリカ人の言葉だ。