ゴールドマン・サックスの報告が解明する中国のAI大モデル競争の構図：誰が長期的な勝者になるのか？

著者：ウォールストリートジャーナル 卜淑情

元のタイトル：《ゴールドマン・サックスの深層報告：誰が中国のAI大モデル業界の長期的な勝者になるのか？》

中国のAI大モデルは歴史的な転換点に立っています。ゴールドマン・サックスは、中国のオープンソース/オープンウェイトの大モデルの知能性能が、世界のトップの専有モデルに迫っていると考えています。国内企業および世界の中小企業の採用規模は急速に拡大しており、これにより形成されるデータのフライホイール効果は、モデルの反復的なアップグレードをさらに促進するでしょう。

追風取引所によると、ゴールドマン・サックスの最新の報告書は、**「昨年のDeepSeekのコスト効率の瞬間から、今年の智譜GLMのモデル知能の瞬間へと進化する軌跡を要約できる」と指摘しています。**ゴールドマン・サックスのアナリスト、ロナルド・キューングが率いるチームは、この50ページの報告書で、中国のAIモデルがどのように低コストで高性能を実現し、なぜオープンソースのルートを選択し、どのように収益化し、コアのアドレス可能市場はどこにあり、誰が長期的な勝者になるのかという4つの核心的な問題について体系的に評価しています。

競争構図の判断において、ゴールドマン・サックスは、価格設定能力、コスト優位性、財務力に基づく「競争ポジショニングフレームワーク」を導入し、これに基づいて、基礎テキストモデルの分野では、智譜（初めてのカバレッジ）とDeepSeek（未上場）が最も強力なポジションを持ち、多モーダル分野では字節跳動（未上場）がリードしていると認定しました。ゴールドマン・サックスは同時に、MiniMaxと快手に対して買い評価を維持しています。

小さな投資で大きな成果、効率が勝利する

中国の大モデルは、アメリカの同類製品のコストを大幅に下回る価格でほぼ同等の性能を実現できるのは、アーキテクチャの革新とパラメータ効率の二重の突破にあります。

ゴールドマン・サックスの報告書は、中国のオープンソースモデルのパラメータ規模が一般的に2000億から1.6兆の間にあり、世界のトップモデルの2%から10%に過ぎないと指摘しています。これは主に高性能コンピューティングの取得が制限されているためです。一方、混合専門家アーキテクチャ（MoE）やスパースアテンションメカニズムなどの革新により、実際にアクティブなパラメータの割合は総パラメータの3%から5%に過ぎず、トレーニングと推論のコストを大幅に削減しています。

具体的なモデルのレベルでは、DeepSeek V4 Proのパラメータ量は1.6兆、智譜GLM5.2は0.7兆、MiniMax M3は0.4兆です。

**ゴールドマン・サックスは、中国のモデルのプログラミング能力の最近の飛躍を、データの選別、強化学習後のトレーニングなどの要因の相乗効果に起因しているとしています。**6月27日、DeepSeekは推測デコーディングフレームワークDSparkを発表し、V4-FlashおよびV4 Proのオンラインサービスに展開しました。モデルの重みや出力品質を変更することなく、ユーザーごとの生成速度を60%から85%（V4-Flash）および57%から78%（V4 Pro）向上させました。

美団が6月30日に発表したLongCat 2.0は、中国のAIインフラの自主化における重要なマイルストーンと見なされています------これは、中国初の完全に5万枚の国産計算カードに基づいて訓練および展開された1.6兆パラメータのオープンソースMoEモデルです。ゴールドマン・サックスは、これが計算集約型の事前トレーニング段階におけるローカライズされたハードウェアスタックの実現可能性を証明しており、中国のAIモデルが外国の高性能チップへの依存から脱却することに深遠な意義を持つと考えています。

市場の二極化、強者がますます強くなる

ゴールドマン・サックスは、中国のAIモデル市場を形成中の「二層構造」と表現し、2つのARR最大化の象限を特定しています。

**高級市場では、智譜GLM5.2とアリババQwen3.7 Maxを代表とするトップモデルの価格は、約100万トークンあたり1ドルであり、低級モデルの5倍で、推論の粗利率は約10%から20%（ゴールドマン・サックスの推定）です。**対照的に、アメリカのトップモデルの価格は100万トークンあたり4から8ドルであり、中国の高級モデルはその10%から25%に過ぎませんが、より低いパラメータのアクティベーション比率により、依然として正の粗利を維持できます。

**低級市場では、インテリジェントタスク向けのモデルの価格は100万トークンあたり0.06から0.2ドルまで低下しており、価格に敏感な世界の中小企業や個人ユーザー市場を開拓しています。**MiniMaxの60%から70%の収入は海外から来ています。注目すべきは、DeepSeekが7月中旬からV4シリーズにピークと谷の価格設定メカニズムを導入することを発表したことで、ピーク時の料金は非ピーク時の2倍で、混合価格は100万トークンあたり0.35ドル（V4 Pro）および0.12ドル（V4 Flash）です。

ゴールドマン・サックスは、中国のAIモデルのAPIおよびサブスクリプション収入が、2026年に推定される350億元から2030年には8790億元に増加し、日々のトークン消費量が350兆から4600兆に増加すると予測しています。増加率は約25倍です。

オープンソース戦略：広範な浸透、収益化の道はアップグレード待ち

ゴールドマン・サックスの報告書は、中国のAIモデルが一般的にオープンソース/オープンウェイトのルートを採用する戦略論理とその収益化の限界を詳細に整理しています。

オープンソース戦略の核心的な利点は、展開の柔軟性とコミュニティエコシステムです。アリババQwenシリーズ、DeepSeek、智譜GLM、MiniMax M3はすべてオープンソースまたはオープンウェイト方式を採用しており、字節跳動のSeedモデルは主要な例外で、完全にクローズドな専有ルートを採用しています。オープンソースモデルは、中国本土内外で柔軟に展開でき、コミュニティのフィードバックを通じて反復を加速します。

しかし、ゴールドマン・サックスは、**オープンソースモデル企業が開示するARRの数字は、実際の展開規模と収益の潜在能力を大幅に過小評価している可能性が高いと指摘しています。**智譜を例にとると、2026年末のARR目標は10億ドルですが、GLM5.2の世界的な実際の展開量は、智譜自身のAPIチャネルのトークン量と収益を大幅に上回るでしょう------アリババクラウド百練MaaSプラットフォームは、GLM5.2のオープンソースモデルを直接ホスティングでき、智譜に対していかなる費用も支払う必要はありません。

ゴールドマン・サックスは、業界が純粋なオープンソース（MITライセンス、完全無料）から「オープンウェイト+コミュニティライセンス」モデルに徐々に移行すると予測しています------すなわち、商業利用にはモデル企業との収益分配契約を締結する必要があります。MiniMax Mシリーズはすでにこのモデルを先取りしています。ゴールドマン・サックスは、この変化がAIモデル企業の単位経済性を大幅に改善すると考えており、モデル企業はAWS Bedrock、アリババクラウド百練などのプラットフォームとの収益分配契約を通じて利益を得ることができ、推論計算コストを自ら負担する必要がなくなります。

「トークン最大化」からROI優先へ

ゴールドマン・サックスは、国際市場の拡張を中国のAIモデルにとって最も重要な上昇のスペースと位置付けており、特に非アメリカ市場においてです。

ゴールドマン・サックスのアメリカの研究チームは、**2030年までに、インテリジェントAIが世界のトークン消費量を24倍に押し上げ、月間120千万億トークンに達すると推定しています。そのうち、企業のインテリジェントは55倍の成長を、消費者のインテリジェントは12倍の成長を貢献します。**世界（中国以外）の市場では、中国のAIモデルは性能向上と価格優位性を活かして、顕著なトークンシェアの増加を実現しています。

ゴールドマン・サックスの報告書は、世界の企業のAI使用パラダイムが「トークン最大化」から「ROI優先」への根本的な転換を経験していると指摘しています。前者は2025年末から2026年初頭にかけて流行し、企業は高いトークン消費を組織の生産性と同等と見なします。後者は、明確なタスクの境界、日々のアクティブなインテリジェント数、バックエンドプロセスの自動化、実際の成果により、より注目されます。Jellyfish AIのエンジニアリングトレンド研究によると、企業内の重度のAIユーザーは10倍のトークンを消費していますが、成果はわずか2倍の向上にとどまっています。

チャネルの面では、アルファベット傘下のGemini Enterprise Agent PlatformとアマゾンAWS Bedrockは、DeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM、Qwenなどの中国のAIモデルのホスティングサービスを提供しています。ウォールストリートジャーナルによると、マイクロソフトのCEOは最近、DeepSeekのバージョンをCopilotにホスティングすることを検討しており、低コストモデルとして選択肢を提供し、DeepSeekをホスティングする場合、そのモデルはマイクロソフトのクラウドエコシステム内で運用され、顧客データがAzure内に保持されることを保証すると強調しています。

誰が長期的な勝者か？

ゴールドマン・サックスは、各プレーヤーの長期的な勝利の確率を定量的指標で評価するために、三次元の競争ポジショニングフレームワークを構築しました。核心の公式は：ARR規模×粗利率の優位性+財務力です。

価格設定能力の次元は、上場速度（前世代および同レベルのモデルとの比較）、LMArena競技場のスコア（大規模な盲検ユーザー評価に基づく）、および100万トークンあたりの混合価格設定レベルを考察します。

コスト優位性の次元は、スループット（毎秒トークン数）、キャッシュヒット率、パラメータのアクティベーション比率、および推論の粗利率を考察します。財務力の次元は、手元の現金、純現金の総資産に占める割合、および評価倍率を考察します。

基礎テキストモデルの分野では、ゴールドマン・サックスは智譜（初めてのカバレッジ、中立評価、目標評価1100億ドル）とDeepSeek（未上場）が最も強力なポジションを持ち、両者は価格設定能力とコスト優位性の両方で優れたパフォーマンスを示しています。独立したAIモデル企業の全体的な暗黙の評価は2000億ドルを超えています。

多モーダル/動画生成領域では、字節跳動がSeedanceでリードしており、LatePostと36Krの報告によれば、Seedanceの粗利率は70%に達し、ARRの運営率は20億ドルを超えています。快手可灵とMiniMax Hailuo/近日発表予定のH3モデルもゴールドマン・サックスに期待されており、2026年下半期には動画生成とLLMの融合による機能の突破と供給の緊張による健全な価格設定の恩恵を受けると予測されています。

ゴールドマン・サックスはMiniMaxに対して買い評価を維持し、目標価格860香港ドルとしています。その理由は、M3モデルが高トークン量と魅力的な価格のARR最大化の象限にあり、現在の評価が2026年末のARRの13倍に過ぎず、中国および世界の同類企業の評価倍率と比較して明らかな割安があり、リスク対報酬比が上昇傾向にあるためです。

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