MetaのLlama 5は512Kトークンのコンテキストウィンドウと、フロンティアのクローズドモデルとの差を大きく縮める推論品質を備えて登場した。同時に、最大級プラットフォームを除いてオープンウェイトを維持している。月間約7億ユーザーを超える事業者には別ライセンスが必要だ。戦略的シグナルはベンチマークより大きい。長コンテキストのオープンモデルは、契約レビュー、特許分析、財務開示の解析といった、これまでOpenAIやAnthropicの従量課金APIの背後に閉じ込められていた高価値の企業ワークロードで、信頼できる競争相手になった。

直ちに勝つのはデータ主権である。銀行、防衛、医療、産業などの規制セクターの企業は、GPT-4やClaudeの採用を抑えていたデータ流出懸念を回避しながら、オンプレミスまたはプライベートクラウドでフロンティアに近い推論を実行できる。Accenture、Capgemini、NTT Data、Infosysなどのシステムインテグレーターから、ファインチューニングとRAG統合への需要が波のように出るだろう。同時に、Llama 5が実用的な価格下限を確立することで、クローズドAPIの価格にはマージン圧力がかかる。

圧力は双方向に働く。欧州のMistralやAleph Alpha、アジアの各種取り組みを含む主権型・フルスクラッチのモデル開発は、生の能力以外の軸で存在意義を説明しなければならない。業界特化、規制適合、推論コスト、エネルギー効率である。オープンモデルが無料でGPT-5級の出力を出すなら、純粋な言語カバレッジによる差別化はもはや守れない。政府資金による計算資源プログラムは、配分をめぐって改めて厳しく見られるだろう。

二層ライセンスは過小評価された地雷である。現在の7億MAUしきい値はほぼ全員を免れさせるが、世界的リーチを蓄積する消費者向け大手は、予測ユーザー成長がいつ発動条件に触れるかを今すぐマッピングすべきだ。法務チームはLlamaのライセンス条件を定型文ではなく、生きた商業変数として扱う必要がある。

推奨される行動は、マルチモデル戦略を制度化することだ。GPT-5、Gemini、Claude、Llama 5の4者評価を四半期ごとに実施し、ファインチューニングベンダー基準を標準化し、GPU推論をハイパースケーラーと地域クラウドに分散し、モデル非依存の社内RAGパイプラインを構築する。リーダーボードが6カ月ごとに入れ替わる市場では、単一ベンダー依存はもはや便利さではなくガバナンスリスクである。