中国の宿題を写すシリコンバレー、次の課題はAIアプリケーション

By: rootdata|2026/08/04 03:36:51

16日間

7月17日未明、月の暗面はKimi K3を発表した。総パラメータは2.8兆、コンテキストは100万トークンで、世界最大のオープンモデルである。

Frontend Code Arenaのフロントエンドプログラミングランキングで、K3は1679点を獲得し、その後ろにはClaude Fable 5とGPT-5.6 Solが続いている。オープンモデルがクローズドモデルの前に座るのは初めてであり、7つのフロントエンドの細分化された方向性のうち、6つで1位を獲得した。

マスクは評価結果の下に「Impressive」とコメントした。

K3のAPIは安くはなく、毎百万トークンの出力に対して100元を請求する。しかし、SuperCLUEの横断的テストでは、タスクスコアが2位よりも18%高く、同じタスクを完了するのにかかる平均コストは逆に16%低かった。

**モデルが高いか安いかは、百万トークンの価格を見るのではなく、一つの事を最初から最後まで行うのにどれだけかかるかを見るべきである。**この2つの数値はますます離れており、価格そのものはますます意味を持たなくなっている。

2日後の深夜、月の暗面はC端の新規ユーザーのサブスクリプションを一時停止した。48時間のリクエスト量は予想を大幅に超え、計算力が不足した。

7月27日、K3は完全なウェイトを公開し、技術報告書と関連する基盤インフラも一緒にリリースした。

次はDeepSeekの番である。

市場は元々V4の正式版を待っていた。4月末、DeepSeekはV4-ProとV4-Flashの2つのプレビュー版を先に公開し、どちらも100万トークンのコンテキストをサポートしている。公式はこれを「百万上下文普惠時代」と呼んでいる。その後、2、3ヶ月間は何も動きがなかったが、8月2日にV4 Flashが正式にリリースされ、ウェイトが公開された。総パラメータは2840億、単回推論では130億が活性化され、DeepSWEプログラミングテストのスコアは7.3から54.4に上昇した。

さらに驚くべきは価格である。5月の時点で、V4-Proは元の価格の4分の1に直接引き下げられ、これはDeepSeekが1ヶ月の間に4回目の価格改定であった。Flashが正式にオンラインになると、皆はそのコストパフォーマンスに驚かされた。

「一分の金は一分の価値」というのが過去の規則であった。今や中国のモデルはますます強力になり、価格はますます安くなっている。外国の競合他社はもちろん困っているが、どうしようもない。ユーザーはすでに安くて使いやすいものを見たので、誰も高いアメリカのAPIに戻りたくはない。

その後、アリババは来週Qwen3.8-Maxのウェイトを公開することを発表した。これまでクローズドフラッグシップの位置にあったMaxシリーズも、ついにオープン化を始めた。その国際価格は、入力がOpus 5の約40%、出力はわずか24%である。

これらの出来事は、わずか16日間の間に起こった。

過去、モデル企業は希少性による価格設定を行い、「私だけができるから、あなたは私の価格を払うしかない」としていた。ランキングで数点の差があれば、価格は何十倍も異なることがあった。

Kimi、DeepSeek、Qwenの3社は技術路線が異なるが、やっていることは同じで、能力を向上させ、ウェイトをオープンにし、価格を引き下げ、そして急いで製品に組み込んでいる。

宿題を写したいが、誰もお金をくれない

アメリカでもこのトレンドを理解している人がいる。

2025年末、Arcee AIはほぼ全ての資金を賭けた。33日間で2048枚のB300、2000万ドル、全社でわずか30人。作り出されたTrinity Largeは総パラメータ4000億、単回推論で130億を活性化し、トレーニングデータのほぼ半分は合成である。今年7月、Arceeはアメリカエネルギー省と協力契約を結び、研究向けのモデルを作る準備をしている。

チーム、成果、コスト、政府の注文、必要なものはすべて揃っている。しかし、資金調達の扉はどうしても開かない。

Arceeはこれまでに5000万ドルを調達し、評価額は2.4億ドルである。今日の大規模モデルの競争では、この金額は食事にさえ参加できず、個室のドアにも入れない。

CEOのMark McQuadeは「ほぼすべての一流VCが私たちを拒否しました」と述べた。

アメリカのオープンモデルはまだ中国と正面から対決していないが、まず自国の投資委員会に阻まれている。

2026年第1四半期、世界のAIスタートアップは2555億ドルを調達し、そのうち約3分の2が3件の取引に集中している。OpenAIの1220億ドル、Anthropicの300億ドル、xAIの200億ドルである。資金はほぼすべてクローズド企業に流れ込んでいる。

Arceeの初期投資家であるEmergence Capitalのパートナー、Joe Floydは、彼が多くのVCから聞いた拒否理由はほぼ同じであると言う。

「私はこのモデルが成功することを望んでいません。私は投資したくない、なぜならそれは私のAnthropicとOpenAIへの投資を損なうからです。」

実際にオープンモデルにお金を使うのは、逆にチップを売っている企業である。

今年3月、NVIDIAはSECの文書で、今後5年間で260億ドルをオープンウェイトの支援に投入する予定であると開示した。Reflection AI、Poolside、Thinking Machines Labはすでに彼らの資金を受け取っている。

この計算は、黄仁勲が誰よりも明確に理解している。**クローズドモデルはAPIの利益を得ており、オープンモデルはカードを消費している。**モデルが安く売られるほど、開発者はより多くの計算を行い、NVIDIAのカードはより多く売れる。

7月24日夜、黄仁勲は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分野のリーダーシップ」というタイトルの公開書簡をリツイートした。書簡には、アメリカがこの業界でリーダーシップを維持できるかどうかは、最先端のモデルを持っているかどうかだけでなく、各業界に拡散できるエコシステムがあるかどうかも重要であると書かれている。

その後、約200社のアメリカのスタートアップの創業者がトランプ政権に連名で手紙を送り、中国のオープンモデルの禁止に反対した。この手紙を読んで最も興味深いのは、彼らが一言も美辞麗句を使っていないことである。彼らは中国を擁護することもなく、オープン主義の旗を掲げることもなく、理由はただ安価な中国モデルが生産ツールになってしまったからであり、本当に禁止されれば、彼らは高価なアメリカのAPIを買うために戻らざるを得ない。

McQuadeはインタビューで、もう一つの言葉を述べた。「大規模な普及は時間の問題です。」

安価から生まれる需要

シリコンバレーはオープンウェイトを作るべきかどうかを議論している間に、中国は次のステップに進み始めた。

「AIアプリケーション元年」という言葉は、過去3年間何度も叫ばれてきた。しかし、ある技術が本当にアプリケーション期に入ったかどうかを判断するには、2つのことを見る必要がある。ユーザーが本当にお金を払うか、企業がそれをビジネスに取り入れるかである。

今年、Claude CodeとCursorの年収はそれぞれ10億ドルを超え、AIプログラミングツールは個人開発者の間での浸透率がほぼ半分に達している。

企業の方が変化が大きい。沙丘智庫の調査によると、中国企業のAIエージェントの採用率は2024年末の17.3%から、2026年中頃には40.3%に上昇している。

李彦宏はこれに対してDAAという新しい指標を提案した。日々のアクティブなエージェントの数である。以前はインターネット企業が毎日何人が製品を開いたかを数えていたが、今後は毎日何人のエージェントが人の代わりに働き、実際にどれだけの結果を出したかを数える必要がある。

呼び出し量の曲線はさらに驚くべきものである。CCTVの統計によると、中国の日平均トークン呼び出し量は2024年初めの約1000億から、今年3月末には140兆に増加し、2年余りで1000倍以上に増加した。

モデルはますます安くなっているが、計算力はますます不足している。今年3月、Tencent Cloud、Alibaba Cloud、Baidu Smart Cloudは10日間で次々と計算力の価格を引き上げ、上昇幅は約30%であった。上半期に知能体が爆発的に増加すると、推論計算力の賃貸価格も40%以上上昇した。

その理由は、人々のAIの使用方法が変わったからである。以前は一問一答で、あまりトークンを消費しなかった。しかし、今やエージェントが本当に仕事を完了するには、コンテキストを持ち、いくつかのツールを調整し、往復チェックを行い、間違えた場合は最初からやり直さなければならない。単価は下がったが、消費量は何倍にも増加している。

価格の引き下げは、市場を縮小させるのではなく、過去に計算できなかった需要をすべて取り込むことになった。

1981年、IBMはPCアーキテクチャをオープンにし、互換機が市場に急速に流入し、ハードウェアの価格は急降下した。最終的に本当に大きな利益を得たのは、機械を製造した企業ではなく、機械の上に存在するLotus 1-2-3やWordPerfect、そして後のMicrosoftであった。

今日、この道はほぼ同じように進んでいる。皆が基盤の能力の不足に目を向けている間に、上位の企業はすでにユーザーや入口、ワークフローを奪い合い始めている。

アメリカの企業はDeepSeekのアーキテクチャを研究し、Kimiが生成したデータを使用し、2000万ドルを投じて良好なオープンモデルを訓練することができる。しかし、アプリケーションは簡単に移植できるものではない。

**アプリケーションにはダウンロード可能な重みもベンチマークもない。**それが動くかどうかを決定するのは、ある企業が十年以上にわたって積み上げてきたノウハウである。

過去、大手企業はモデルを独立した製品として作り、ユーザーが特別にチャットボックスを開くのを待っていた。今、モデルはDingTalk、Feishu、企業WeChatに浸透し、エージェントは元の組織やプロセスの中に直接組み込まれている。

アメリカでは、オフィスエージェントはGmail、Slack、Salesforceに沿って成長する可能性がある。中国では、まずDingTalk、Feishu、企業WeChatから入り、次に財務ソフトウェア、サプライチェーン、工場システム、行政プラットフォームに接続される。両者が同じモデルを使用していても、最終的に出来上がる製品は異なる。

価格が下がった後

2022年から2025年にかけて、アメリカは中国に対するチップ制限を段階的に強化している。H100は販売されず、B300も販売されず、先進的なプロセスと製造設備も管理されている。中国企業はこのような条件下で、世界最大のオープンモデルを作り上げた。

2026年には、アメリカが中国のモデルの重みを制限することを議論し始める。OpenAIとAnthropicは、報告によれば、規制当局に懸念を表明しており、国会もモデルの重みが引き続き国境を越えて流動できるかどうかを研究している。

まだ刃は下りていないが、内部の人々が先に痛みを訴えている。

チップ禁止令は中国企業の供給を制約し、モデル禁止令が最初に打撃を与えるのはアメリカのスタートアップ企業のコストである。その連名の手紙には、禁止は伝播を止めることができず、開発者にダウンロード可能なモデルをすべてダウンロードさせるように迫るだけだと明記されている。

チップは実体があり、注文、物流、代工工場を制約することができる。重みが一度流出すれば、無限にダウンロード、ミラーリング、量子化、微調整、蒸留が可能になる。

さらに管理できないのは価格である。

アメリカは最先端のクローズドソースモデルにおいて依然としてリードしている。OpenAIとAnthropicは依然として第一線におり、最上級のモデルを訓練するには依然としてNVIDIAのカードが必要であり、この点は短期的には変わらない。

しかし、アプリケーションの段階に入ると、勝敗は特定の最強モデルによって決まることはほとんどない。競争はモデルがどれだけ安価であるか、企業が既存のデジタル入口を持っているか、開発者が本当にビジネスプロセスに入り込むことができるかにかかっている。

過去30年を振り返ると、中国は多くの勝利を収めてきたが、その方法は大体同じである。

モバイル決済、eコマース、デリバリー、ライブストリーミングは、外部で発明された技術を十数億人の日常に組み込み、驚異的な規模のビジネスを作り上げた。最下層の基盤は長期的に他者によって提供されている。トランジスタはベル研究所から、x86はインテルに属し、TCP/IPはアメリカ政府によって資金提供され、Windows、Android、iOSは西海岸で生まれた。深層学習時代で最も一般的に使用されるTensorFlowとPyTorchも、それぞれGoogleとMetaから生まれた。

「発明はアメリカに、規模は中国に」という言葉は30年間言われてきたが、真の例外に出会うことはほとんどなかった。

今、例外が現れた。

Thinking Machines Labの技術説明は非常に明確である。シリコンバレーで最も注目され、最も裕福な新興企業の一つが、モデルの基盤層で中国企業のアーキテクチャを参考にし、後の訓練で別の中国モデルが生成したデータを使用した。

過去、シリコンバレーは中国から生産能力を調達し、人材を募集し、市場を探していた。今、彼らは中国企業が検証した技術ルートに従って直接進んでいる。

シリコンバレーの崇拝には当然理由がある。過去数十年、コンピュータ産業の最も重要な基盤技術は、ほとんどがそこから生まれている。機械の中のチップから、プログラマーが毎日開くIDEまで、シリコンバレーは長い間技術チェーンの上流に立っている。

しかし、技術の世界で最終的に見られるのは結果である。新しいアーキテクチャを提案できる者、コストを下げられる者、同業者が模倣を始める者が、上流を再定義する資格を持つ。

今、このリストに中国企業の名前が現れ始めている。

シリコンバレーは将来的に追いつく可能性が高い。そこには十分なエンジニア、資本、チップがある。しかし、実際のビジネスに接続されたアプリケーションは、他の人を待ってはくれない。誰が先に企業のプロセスに入り込むかが、顧客、データ、次の改善の機会を得ることになる。スタートラインは決して同じではない。

AIのアプリケーション時代は、特定の日を選んで鐘を鳴らして始まることはない。最初に現れる場所は財務報告書、急増する呼び出し量、そしてプログラマーが夜中に再び限度を使い果たすことである。

大規模な普及は時間の問題である。この言葉はアメリカ人が言ったものである。

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