OpenAIのThriveパートナーシップと中国のLLMが企業AI統合をどのように再構築しているか

OpenAIとThrive Capitalの企業向けAIアライアンス

OpenAIの最新の戦略的動きは、AIを従来の産業に深く統合する推進力を強調しています。2025年12月、OpenAIはJosh KushnerのThrive Capitalの新しいビークルであるThrive Holdingsに所有権を持ち、会計やITサービスなどの分野にOpenAIの大規模言語モデル（LLM）を埋め込むパートナーシップの一環として[1][2]に参加しました。現金投資ではなく、OpenAIは専任の研究チームを提供し、レガシービジネスの運営をAI主導で変革することに両者が集中できるようにインセンティブを整えています。目的は、Thriveのポートフォリオ企業における手作業で断片化されたプロセスにAIを注入し、ドメインエキスパートとの強化学習を通じてこれらのモデルを継続的に改善することです[3]。Thriveは、伝統的なサービスプロバイダーを買収し、AIで刷新するために10億ドル以上を調達しました[2]。このパートナーシップは新しいアプローチを示しています。OpenAIは単にAPIアクセスを販売するのではなく、企業内でAIソリューションを共に構築することで垂直統合を行っています。*「所有権を通じたOpenAIの調整」*は、OpenAIとThriveの双方がAIを駆使した業界トップの製品を開発するという「北極星」を共有することを保証します[4]。注目すべきは、Thrive CapitalがOpenAIの主要な支持者であるにもかかわらず、この契約はThriveをOpenAIのモデルに独占的に縛るものではないという点です。Thriveは、必要に応じて他のモデルやオープンソースモデルを活用できます[5]。これは、今日の企業AIの風景における現実的な真実を浮き彫りにしています。企業は、そのドメインのニーズ、コスト制約、統合要件に最も適したモデルを採用するということです。

米国産業における企業のLLM導入

米国企業全体で、特に生成AIの企業導入が過去2年間で急増しました。2024年のマッキンゼーの調査によると、現在78%の組織が少なくとも1つの機能でAIを使用しており（前年は55%）、71%が生成AIツールを導入しています[6]。これは、多くの企業でLLMが実験的なパイロットから「不可欠なビジネスインフラ」に移行したことを示しています[6]。このトレンドは、業界全体に幅広く見られます。金融業界では、銀行がLLMを使って調査を分析し、アドバイザーを支援しています。医療分野では、LLMが医療報告書を作成し、患者とのコミュニケーションを行います。法律やコンサルティングでは、文書を要約し、初稿のコンテンツを生成します。eコマースや旅行業界では、生成AIがカスタマーサービスや推奨を強化しています。例えば、AirbnbのAIコンシェルジュは、人間のエージェントなしでゲストの問い合わせを解決するのに役立ちます。小売大手のAmazonは、AIモデルを使用して、数百のコメントから共通の好き嫌いを1つの段落に抽出することで、商品のレビューを要約しています[7]。これにより、顧客体験が向上し、販売の転換が迅速化されます。Amazonは、マーケットプレイスの販売者がより良い商品リスティングを作成するのを助ける生成AIツールも展開しており、さらにAlexaをLLM統合でより会話的にしました[8]。これらの例は、企業がワークフローを自動化したり、ユーザーとの対話を強化したりできる場所でLLMを統合しているというパターンを示しています。マーケティングコピーの作成からチャットボットやコーディングアシスタントの駆動まで、多岐にわたります。

しかし、大規模にAIを統合することは容易ではありません。多くの企業がパイロットプロジェクトから本番運用への移行に苦労しています。調査によると、わずか5%の生成AIパイロットプロジェクトが迅速な収益増を達成しており、多くは目的が不明確であったりインフラの課題により停滞しています[9]。それでも、企業AIのビジネスケースは依然として強力です。成功した企業は堅実なROIを報告しており（ある分析によれば平均3.7倍のリターン）、予算をそれに応じて再配分しています[10]。企業のLLMへの支出は急増しており、2025年までに37%の企業がLLMの使用に年間25万ドル以上を費やしていました[11]。この投資意欲は競争上の必要性を反映しています。企業はAIを生産性やイノベーションを高める戦略的技術と見なしています。その結果、複数のLLMが共存する企業AIエコシステムが生まれています。実際、調査によると**「マルチモデル」展開パターンが出現しており、ある報告では、ほとんどの企業が少なくとも2つの異なるAIモデルを使用しており、しばしばOpenAI、Anthropic、Google、およびオープンソースの提供者からの製品を組み合わせていることがわかっています[12]。このマルチモデルアプローチにより、組織はさまざまなLLMの強みと弱みをバランスさせる**ことができ（例えば、あるモデルはコーディングサポートに、別のモデルは一般的なチャットボットタスクに使用）、単一のベンダーへの過度の依存を避けることができます。

米国企業が中国のLLMを採用する理由：コストメリットとその影響

企業AIストーリーの予想外の展開は、中国のオープンソースLLMが米国で採用され始めていることです。1年前にはアメリカのモデルをデフォルトで使用していた企業が、今ではアリババ、バイドゥ、智普（Zhipu）、MiniMaxなどのモデルを評価し、一部では採用しています。その理由は強力な価値提案にあります。これらのモデルはしばしば無料で、「オープンウェイト」（モデルパラメータが公開されている）であり、米国のモデルに比べて運用コストがはるかに安いのです。大規模なタスクの自動化を目指す企業にとって、絶対的な最先端モデルを持つことよりも、コストとカスタマイズ性が重要となることがあります。その結果、著名な米国のテクノロジー企業も中国AIを試験的に導入し始めています。最近注目を集めた例として、AirbnbのCEOであるブライアン・チェスキーは、同社が自動化されたカスタマーサービスエージェントにアリババのQwen LLMを重用していることを明らかにしました。これはOpenAIの最新モデルよりも「より速く、安価なモデル」があるためです。チェスキーは特にQwenを称賛し、「アリババのQwenモデルに多くを依存しています。とても良いです。しかも速くて安いです」と述べました。実際、2025年に開始されたAirbnbの新しいAIコンシェルジュは、OpenAIやGoogle、オープンソースを含む13のモデルを組み合わせて構築されましたが、中国のQwenが多くの重作業を支えています。Qwenなどを使用したコスト削減により、Airbnbはサポートリクエストの15%を自動化し、解決時間を数時間から数秒に短縮しました。これは具体的なビジネスインパクトです。

Airbnbだけではありません。資金力のあるスタートアップやVCもAIのショートカットを求めて東へ向かっています。著名な投資家であるChamath Palihapitiyaは、彼の会社がAmazonの独自サービスを離れ、北京のスタートアップであるMoonshotのKimiモデルにAIワークフローを移行したのは「圧倒的にパフォーマンスが良かったからだ」と述べました。同様に、元OpenAIのCTOであるMira Muratiの新しいベンチャーは、ユーザーがオープンモデルを微調整できるツールをリリースし、その中にはQwenの8つのバリアントも含まれており、中国のLLM基盤を構築することへの関心を示しています。魅力は明らかです。「平均的なスタートアップにとって、本当に重要なのはスピード、品質、コストです…中国のモデルはこれら3つをバランスよく実現しています」。中国のAIラボは、誰でもモデルの重みをダウンロードしてカスタマイズできるよう、寛容なライセンスでモデルを積極的にオープンソース化しています。例えば、AlibabaはApache 2.0ライセンスの下で4Bから70B+パラメータに及ぶTongyi Qianwen (Qwen)モデルファミリーのバージョンをオープンソース化しました。これにより、企業は*「インターネットからそれらの重みを取り出し、独自のデータで微調整する」*ことができ、ゼロから始めることなくドメイン固有のモデルを手に入れることができます。韓国の企業はまさにそれを行い、政府文書処理のためにQwenを微調整し、その結果コストを30%削減しました。Alibabaは、Qwenから派生したモデルが世界中で17万以上に達し、消費者向け電子機器やゲームなどを含む9万以上の企業が何らかの形でQwenファミリーモデルを採用していると報告しています。これらの数字は、中国のLLMが迅速に開発者や企業の間で足場を築いていることを示しています。

このトレンドの影響は両刃の剣です。 一方では、米国のAIプロバイダーは潜在的な企業収益が奪われています。中国のオープンモデルで処理されるワークロードは、OpenAIやAnthropicの有料APIを使用しないことになります。The Wire Chinaが指摘したように、米国のモデル開発者がAirbnbのような大手クライアントを中国の競合企業に奪われている場合、これは「警告サイン」であり、米国のアプローチ（しばしば専有的で高コスト）がいくつかのユースケースでつまずいていることを示しています[27]。OpenAI、Anthropic、Googleのようなフロンティアモデルラボは、価格を下げたり、オープンなバリアントを提供したり（実際、OpenAIは最近「オープンウェイト」GPTモデルをリリースしました[28]）、または真に差別化された機能に注力するかもしれません。もう一つの影響は戦略的および地政学的です。米国企業が中国のAIに依存することが増えており、信頼性とセキュリティの問題が浮上しています。これまでのところ、コストとパフォーマンスに対する実利主義がデータガバナンスに関する懸念を一部上回っています。しかし、ワシントンは注目しています。米国の規制当局は2025年初頭に中国のAI企業Zhipu（GLMモデルのメーカー）を貿易ブラックリストに追加しました[29]、商務省の報告書は外国AIのセキュリティリスクについて警告し、中国モデルの台頭が*「米国開発者の歴史的なグローバルリードを削っている」*と指摘しました[29][30]。米国では、中国のLLMの政府環境での使用を制限する動きがあり、国家安全保障の圧力が高まれば企業にも拡大される可能性があります[27]。企業レベルでは、中国のAIベンダーに対するデューデリジェンスが増加しており、QwenやDeepSeekのようなモデルの利点をデータ漏えいリスクやコンプライアンス問題と比較検討する必要があります。一部の企業はオープンソースモデルを内部で自己ホスティングすることで（外部API呼び出しを避ける）、データの所在に関する懸念に対処していますが、社内のエンジニアリングが必要です。その他の企業はハイブリッドアプローチを採用しており、非機密タスクには中国のモデルを使用し、機密データは信頼できるモデルに限定しています。いずれにしても、中国のLLMの参入は健全な競争をもたらしました。米国企業に効率性の向上を促し（たとえば、Anthropicの最新のClaudeは前任者よりも大幅に安価で高速です）、技術の一部を公開することさえ促しています。あるAI研究者は、「アメリカのAIの長期的な優位性は、オープンソースでのリードを中国に譲らないことに大きく依存している」と述べています[33]。

企業が統合しているトップ5のAIモデル

今日のマルチモデル環境において、いくつかのLLMが企業統合のための選択肢として浮上しています：

OpenAI GPTシリーズ（GPT-4とGPT-5） – OpenAIのGPTモデルは企業向けAIの定番であり、その高度な機能と一般的な信頼性で知られています。GPT-4は自然言語理解と生成における画期的な性能をもたらし、OpenAIの新たに発表されたGPT-5はさらに大きな飛躍を遂げ、コーディング、数学、文章作成、マルチモーダルタスクで優れた能力を発揮します[34]。多くの企業はAzure OpenAIサービスやOpenAIのAPIを通じてGPTモデルにアクセスし、チャットボット、文章作成アシスタント、意思決定支援ツールに活用しています。GPT-4/5の強みは複雑な推論と流暢な対話であり、法的文書の分析や内部ヘルプデスクの自動化などのアプリケーションに理想的です。しかしながら、これらは専有モデルであり、コストも高めです。OpenAIの企業市場シェアは2025年時点で約25%であり、広範な利用を反映しつつも競争も存在します。OpenAIは、オープンソースの波に対応し、120Bおよび20BパラメータのGPT-OSS（オープンウェイト）モデルをリリースし、より多くの制御を求める企業をターゲットにしています[28]。それでも、多くの企業にとってGPT-4は品質のベンチマークであり、正確さが重要視される際にしばしば使用されます。
Anthropic Claude - Anthropicによって開発されたClaudeは、企業向けで最も人気のあるAIシステムの1つとなっています。実際、2025年末までにAnthropicはOpenAIを抜いて企業向けLLM市場で32%のシェアを獲得したと報告されています。Claudeの人気の理由は、その設計哲学にあります：それは役立ち、誠実で、無害（整合）であるように作られており、非常に大きなコンテキストウィンドウ（100K+トークン）を提供し、長い文書やマルチターンの会話を容易に処理できます。最新のClaude 4シリーズ（Opus 4、Sonnet 4.5）は、コーディングや推論タスクでトップクラスのパフォーマンスを発揮し、OpenAIのモデルと強力に競合しています。企業はClaudeを、ソフトウェアコードの分析、ナレッジベース記事の生成、SlackなどのツールでのAIアシスタントとして利用しています。Claudeの知性、速度、攻撃的な出力の低リスクのバランスは、特に顧客対応や敏感なアプリケーションで魅力的です。AnthropicのAWSとの緊密なパートナーシップにより、ClaudeはAmazon Bedrockを通じて企業にアクセス可能となっています。全体として、Claudeはその長いメモリーと信頼性が評価され、多くの組織が質とトーンを比較するためにGPTモデルと併用しています。
MetaのLLaMA 2 - LLaMA 2はMeta AIから発表されたオープンソースの主要なLLMです。2023年中頃にリリースされ、多くのカスタム企業向けAIソリューションの基盤となっています。独自のモデルとは異なり、LLaMA 2の重みは利用可能で（研究や限定的な商業利用のための許可されたライセンス付き）、企業は自社のデータで微調整することができます。このモデル（最大70Bパラメータのサイズで利用可能）は、オープンモデルがクローズドモデルに近づく力を持つことを示しました。リリースから数ヶ月以内に、LLaMA 2は革新の波を引き起こし、無数の微調整されたバリアントや業界特化のモデルを生み出しました。特にデータプライバシーが懸念される場合、企業がソフトウェアドキュメント、内部コード補完、またはレポート作成のようなタスクにLLaMA 2の派生モデルを内部で使用することが一般的になりました。Metaのオープンなアプローチは、OpenAIなどの他のプレイヤーにもオープンウェイトの提供を検討させる圧力をかけました。より新しいオープンモデル（中国のモデルを含む）はいくつかのベンチマークでLLaMA 2を超えましたが、依然として完全にコントロールできる堅実なベースモデルを必要とする企業にとって人気の選択肢です。実際、最近までLLaMAベースのモデルはHugging Faceでの新しいAIモデルのアップロードを支配していましたが、アリババのQwenが新しい派生品のボリュームでそれを追い越しました[37] - これはLLaMAがAI開発者コミュニティで広く採用された証です。IBMのようなテクノロジー企業は、企業向けAIビルダーをターゲットにして、Metaと提携し、彼らのプラットフォーム（IBMのwatsonx）を通じてLLaMA 2を提供しました。LLaMA 2の影響は、企業設定でのオープンソースLLMの採用の扉を開いたことであり、新しい世代のオープンモデルの道を開きました。

4. アリババ Qwen – Qwen （正式名称 Tongyi Qianwen）は、アリババクラウドの旗艦 LLM であり、世界舞台で最も成功した中国のオープンソースモデルと言えます。アリババは 2023 年に Qwen-7B と 14B を Apache 2.0 ライセンスの下でリリースし、その後 Qwen 3 では 70B+ の有効パラメータに達する Mixture-of-Experts バージョンを導入しました。Qwen モデルは効率性と多言語対応で知られ、アリババは Qwen-Coder（プログラミング用）や Qwen-VL（ビジョン・ランゲージ用）などのバリエーションも用意しています[38][39]。重要なのは、Qwen が自由に使用および修正可能であることです。これにより大規模な普及が進み、2025 年末までにアリババは9 万社以上の企業（家電からゲーム業界まで）が Qwen ファミリーモデルを使用していると報告しました[26]。多くは中国企業ですが、その性能とコストパフォーマンスの高さから Qwen は世界的にも広がりを見せています。Airbnb が Qwen を採用し、英語のカスタマーサービスでその能力を大規模に示したこともその一例です[15]。他のスタートアップもニーズに合わせて Qwen を調整し、API 料金を支払うことなく堅牢なベースモデルの利点を享受しています。企業に対する Qwen の影響はコスト削減にあり、自社クラウド上で Qwen を展開することで、GPT-4 のような API を呼び出すコストの一部で運用可能です。そして性能の面でも、Qwen 14B は多くのタスクでそのサイズの 2 倍から 3 倍のモデルと競争しています。アリババは Qwen の進化を続けており、最新の Qwen-3 シリーズは Mixture-of-Experts を使用して、より少ないアクティブパラメータで性能を向上させています[40]。企業にとって、Qwen は成熟した、プロダクション準備が整ったオープンモデルであり、テクノロジーの大手企業によって支えられています。これはアリババクラウドの提供の一部でもあり、アリババクラウドが存在する地域で多国籍企業が利用しています。その結果、Qwen はコスト、柔軟性、または地域性の理由で西洋の API の代替を求める企業にとって、トップ LLM の選択肢として位置付けられています。

DeepSeek – DeepSeekは、超低コストとオープンなアプローチで注目を集めている新参者です。中国のAI企業（香港に拠点を置くとされています）によって開発されたDeepSeekのモデルシリーズは、まだ一般には知られていないかもしれませんが、開発者の間では手頃な価格でのAIのゲームチェンジャーとして話題になっています。DeepSeek V3モデルは巨大（数千億のパラメータ）であり、MITライセンスの下でオープンソース化されています[41]、つまり企業は商業利用のために自由にダウンロードして展開できます[42]。DeepSeekを際立たせているのは、コスト効率の高い推論の最適化に対するたゆまぬ焦点です。最新のDeepSeek V3.2-Expモデルは推論コストを50％削減し、API経由でたった**$0.028で100万トークンの入力処理を提供しています[43] – OpenAIのGPT-4よりも桁違いに安価です。128kトークンコンテキスト（数百ページのテキスト）に近づいても、DeepSeekは低コストと堅実なパフォーマンスを維持します[43][44]。技術的には、DeepSeek Sparse Attention (DSA)のような革新を通じてこれを達成しています – 長いシーケンス内のすべてのトークンではなく、最も関連性の高いトークン（「ライトニングインデクサー」）に選択的に注目するメカニズムです[45]。これにより、長いプロンプトの計算を大幅に削減しながら、回答の品質を維持し、長文タスクのコスト曲線を効果的に平坦化します[46]。このような効率性のおかげで、DeepSeekは長大な法的契約の処理や多ターンの研究対話の実行といったアプリケーションに理想的です。企業はまた、DeepSeekを自社でホスティングできることを評価しています – フルモデルの重み（例：685BパラメータのV3.2）はダウンロード可能で、会社は最適化された推論カーネルやデプロイメント用のDockerイメージも提供しています[47][48]。実際、いくつかの米国の組織はDeepSeekをテストして、大手米国プロバイダへの依存を多様化する方法として検討しています – ベンダーロックインへの対抗策として[49]。一般的なドラフティング、要約、チャットのタスクにおいて、DeepSeekは大幅なコスト削減を実現する「コスト効率の高い代替」として見られています。フロンティアモデルより若干品質が低いことは、巨大な節約のための受け入れ可能なトレードオフです[50]。DeepSeekの企業での存在感はまだ発展途上ですが、OpenRouter（AIモデルAPIコールをルーティングする人気プラットフォーム）では、DeepSeekとQwenの両方が2025年後半に開発者によって使用されたトップ10のモデルにランクインしました – 前年にはこのリストは米国のモデルが支配していました[51][52]。今後、DeepSeekが迅速にイテレーションを続け、コストを非常に低く保つことができれば（同社はすでにAPIが長文ケースでオープンソースのライバルMetaのLlamaをも上回ることを示唆しています[53]）、予算を重視する企業のAI展開に欠かせない存在となる可能性があります。

マカロン – アジア市場向けの消費者向けAIエージェント

AI業界の多くの注目が企業向けのユースケースに向けられている中、消費者向けAIに賭けているのがMacaron AIです。シンガポールを拠点とするスタートアップのMacaronは、「世界初のパーソナルAIエージェント」を発表しました。これは、職場の生産性だけでなく、個人の日常生活を豊かにすることに特化したAIアシスタントです。Macaron AIエージェントは、パーソナライズされたデジタルコンパニオンとして設計されています。ユーザーのリクエスト（たった一文でも）を瞬時にカスタムミニアプリやソリューションに変えることができます。たとえば、「京都への週末旅行を計画して」とMacaronに言えば、オーダーメイドの旅程アプリを作成します。また、フィットネス習慣を始めたいと頼めば、パーソナライズされたワークアウトトラッカーを作成します—コーディング不要で、すべて数秒で実現します。この生活重視のインテリジェンスは、意図的な差別化要素です。Macaronは単にメールを要約したり、コードを書いたりするのではなく、日常の個人タスクに取り組んでいます。会社の言葉を借りれば、Macaronの専門は「たった一文を動作するミニアプリに変えること…生活中心の焦点が、主にオフィスワークを助けるAIエージェントと異なる点です」。

Macaronはその裏で技術的な限界にも挑戦しています。1兆以上のパラメータを持つmixture-of-expertsモデル（MoE）と洗練されたトレーニング設定を採用しています。チームは、この巨大なモデルを実現するために、革新的なスケーリング技術（ハイブリッド並列化、低ランク適応微調整など）を実装しました。なぜこれほど大きいのでしょうか？それは、Macaronが知識の幅広さにおいて、本当にパーソナライズされ、人間らしいAIを目指しているからです。Macaronには、ユーザーについての個人的な知識ベースを構築する長期記憶モジュールがあり、あなたの好みや重要なイベント、過去の会話の文脈を覚えています。時間が経つにつれて、あなたのニーズを予測し、あなたの独自のスタイルに合わせてトーンや提案を調整することを学びます。例えば、先週あなたが言及したタスクを思い出させたり、食事の習慣や過去のお気に入りに基づいてデートのレストランを提案したりします。また、AIにソーシャルな次元を加え、ユーザーはMacaronをグループチャットに招待し、共同でミニアプリを作成したり、共有したりすることができます。これは、AIを共同体験に変えるものです。

Macaronの消費者とライフスタイルへの注力は、アジアで大きな機会を捉える可能性があります。中国や他のアジア市場では、大手テクノロジー企業がAIに多くのリソースを投入していますが、その多くは企業向けまたはインフラに特化したもの（企業向けクラウドサービス、政府プロジェクトなど）や、既存のスーパーアプリやプラットフォームの強化に応用されています。個人のエンパワーメントと創造性に特化した個人的なエージェントは珍しいです。Macaronはこのギャップを見抜き、「ただ働くだけでなく、より良い生活を送る」ことをサポートするライフスタイルAIとして自らを位置づけています。旅行計画、健康コーチング、関係アドバイス、趣味の促進、日記などのサービスは、デジタルパーソナルアシスタントや「スーパーアプリ」のアジアの消費者トレンドに対応していますが、よりパーソナライズされています。Macaronが現地の文化やデータ規制をナビゲートできれば（これは日本や韓国向けに設計に現地のプライバシー規範やAI倫理の考慮を組み込むことで明示的に取り組んでいます[65]）、熱心な受け入れを見つける可能性があります。特に中国市場は巨大で、国内の大手企業は独自のチャットボット（BaiduのErnieやTencentのサービスミックスなど）を持っていますが、プラットフォームを問わずに機能する俊敏なパーソナルエージェントソリューションは、ニッチを切り開くことができるかもしれません。Macaronの成功は、信頼（ユーザーの人生の記憶を保存することはデリケートです）と、ユーザーの電話やアプリがすでに提供しているものを超えた実際の価値を提供することにかかっています。しかし、そのアプローチ—個人ソリューションの共同設計者—は新しい可能性を示唆しています。企業ツールと一般的なチャットボットの間で大きく分かれているAIの風景において、Macaronは消費者AIの新しいカテゴリーを定義しようとするスタートアップの例です。その進展は、個人のエンパワーメントのために設計されたAIがどのように共存し、あるいは大規模な企業AIイニシアティブと並んで繁栄するかについての興味深いケーススタディとなるでしょう。

将来展望: オープンソースの中国AIと米国企業戦略

米国企業がオープンソースの中国AIモデルを採用し続けると、未来はどうなるでしょうか？短期的には、競争の激化とイノベーションの加速が期待されます。米国のAI企業は「中国価格」に対応せざるを得なくなり、AIサービスのコスト削減や西洋企業からのオープンリリースが増えるかもしれません。OpenAIが2025年にGPT-OSSモデルをリリースしたのもその一例であり、GoogleのGeminiも安価で小型のバージョンを含む階層で追随するかもしれません。この競争は企業バイヤーにとって利益となり、さまざまな価格性能ポイントでモデルの選択肢が増えます。すでにこの傾向は見られます。例えば、AnthropicのClaude 4は、性能とコストをバランスさせるために複数のバージョン（Opus、Sonnet、Haiku）が提供されています[66][36]、MiniMaxのようなスタートアップは、同様の性能でAnthropicのモデルのわずか8%のコストであることを誇らしげに広告しています[67]。中国のオープンモデルが採用を増やし続ければ、米国のプロバイダーも効率化技術（中国チームが使用するスパースアテンションやMoE戦略など）の研究を加速し、スループットとコストの差を埋めるかもしれません。実際、研究のアイデアは世界的に流れ、相互のブレークスルーを基にチームが構築することで、AI能力の全体的な進歩が加速するというポジティブな結果が生まれています。

同時に、信頼とガバナンスが極めて重要になります。企業は、シリコンバレーや北京からのものであれ、使用するモデルについての保証を求めるでしょう。これにより、クラウドデータセンターが今日セキュリティ監査を受けるように、AIモデルのセキュリティに関する第三者による監査と認証が生まれる可能性があります。米国政府も役割を果たすかもしれません。例えば、外国で開発されたAIの使用に関して、特定のセクター（防衛、重要インフラなど）にガイドラインや制限を課すことが考えられます。Air Street CapitalのNathan Benaich氏は、外国モデルの高リスクな企業利用に言及し、「モデルがどのデータで訓練されたのか、企業が望まない行動を示すかどうかに関する自然な懸念があります」と述べました。コンプライアンス重視のAIソリューションの出現が見られるかもしれません。例えば、セキュリティのために審査されたオープンモデルの米国ホスト版が、企業がこれらのイノベーションをより安全に活用する方法を提供します。実際、いくつかの組織はすでに「両方の長所を取る」**アプローチを追求しています。QwenやLlamaのようなオープンモデルを取り、問題のある側面を除去または再訓練し、自社の安全なインフラで実行することで、外部にデータを送信することなく、コストメリットを享受しています。

もし中国のオープンソースAIが米国の企業で普及し続けるなら、それはAI専門知識と才能のバランスを変える可能性があります。オープンモデルはAI駆動の製品を作るための参入障壁を下げるため、より多くのスタートアップやソリューションを生む可能性があります。これは革新にとって大きな利益です。しかし、それらのソリューションの基盤技術が中国から来る場合、それは影響力に繋がるかもしれません。例えば、中国企業はオープンモデルに対する有料サポート、コンサルティング、またはプレミアムアドオンを提供し始める可能性があります（オープンソースソフトウェアの世界でRed HatがLinuxに対して行ったように）。米国の技術業界は、地政学的な競争が続く中で、中国の「オープン」技術を広く活用するという皮肉な状況に陥るかもしれません。戦略的観点から、この傾向はAI研究コミュニティにおけるさらなる協力を促進する可能性があります。中国と西洋の研究所が互いのオープンな貢献を基に構築するなら、共通の技術基盤が生まれる可能性があります（共通の規格やフレームワークを備えて）。しかし、それは同時に断片化を招く可能性もあり、2つのエコシステムが進化するかもしれません: ひとつは完全にオープンで低コストのモデルが支配し、アジアやコストに敏感なスタートアップに強い足場を持つもの、もうひとつはプレミアムで専有のモデルで、高セキュリティドメインやトップ品質とサポートを重視する大企業に支配されるものです。

アメリカ企業にとって、将来の重要な考慮事項はAI戦略における「ベンダーの多様化」となるでしょう。1つのAIパートナー（例えば、OpenAIやAlibabaだけ）に依存することは、価格変更、障害、ポリシー変更のリスクを伴います。多くのCIOは、主要なLLMプロバイダーと、予備として社内にオープンモデルを持つポートフォリオを好むでしょう。中国のモデルが含まれることで、企業は追加の交渉力を得ることができます。VentureBeatの分析が指摘したように、DeepSeekのオープンソースアプローチは、ロックインを防ぐ手段を提供しますが、中国のベンダーからの手段であれば、役員会やセキュリティチームが厳しい質問をするでしょう。そのような質問が、今後数年間、役員会やITアーキテクチャのレビューで多くの議論を引き起こす可能性があります。

最後に、AI競争において米国がまだいくつかの重要な優位性を持っていることに注意が必要です。最先端の半導体ハードウェアへのアクセス、世界中のトップAI研究者のより強力なパイプライン、そして（現時点では）最も包括的な高品質のトレーニングデータの宝庫です。この議論を紹介したYouTubeのコメントでも指摘されている通り、米国は*「より高品質なデータとGPUへのアクセスがあるため、自然に優れたモデルを作り出すだろう」とされています。「中国はコストで市場を継続的に下回るだろう」*という見方もあります[70][71]。これは、米国企業が生の能力の最前線を押し進め続け、中国企業がAIを広く利用可能で手頃な価格にすることに焦点を当てる未来を示唆しています。企業の観点からは、プレミアムセグメント（最高のモデルを必要とし、それに支払う意志がある企業）は米国の最前線モデルに忠誠を保ち続けるかもしれませんが、大量採用セグメント（「十分に良い」AIを最も低コストで必要とする企業）はますます中国発のオープンモデルを選ぶかもしれません。OpenAI-Thriveのパートナーシップ自体がこの動きへの対応と見ることができます。AIを産業のワークフローに深く組み込み、実際の利用から学ぶことで、OpenAIはモデルの質だけでなく、全体的な製品統合とドメイン専門知識に基づく優位性を維持したいと考えています。

結論として、OpenAIとThriveのようなコラボレーションがAIをコアビジネスプロセスに取り入れ、中国の低コストで能力の高いLLMの流入が企業の選択肢を広げることで、企業のAI統合の風景が再形成されています。私たちは、アメリカと中国のAIエコシステムが競争しつつ、（オープンソースを通じて）偶然にも協力して最先端技術を進化させる協調競争の時代に向かっているようです。企業にとって、これは一般的にポジティブです：選択肢が増え、革新が促進され、ニーズに合ったAIソリューションを組み合わせることが可能になります。ビジネスで勝者となるのは、この多様なAIモデルを戦略的に活用し、それぞれの強みを活かし、リスクを管理し、技術が急速に進化する中で機敏に対応できる企業です。最終的には、最先端のOpenAIシステムであれ、Hugging Face上の無料の中国製モデルであれ、ビジネスにとって重要なのは成果です。もしAIモデルがタスクを自動化し、コストを削減し、新しい製品の機会を開くことができるなら、それは歓迎されるでしょう。そして2025年以降、これらのホームはますます東西のAIツールキットの融合をホストすることになるでしょう―かつてはあり得ないと思われていた開発ですが、今や我々のグローバルに絡み合った技術産業の現実です。

出典: [1][2][3][4][5][6][7][9][10][12][15][17][19][20][21][27][29][30][68][33][34][35][36][37][26][16][43][46][41][51][55][56][62][65][69][70][71]