Rhodium Groupの調査結果は率直だ:中国の主要AI開発企業7社が3月から8月の間に計上した年間経常収益は合計約107億ドルで、OpenAIとAnthropicの合計1000億ドル超と比較すると大きく劣る。技術力の差は急速に縮まっているが、商業面での差は縮まっていない。

その理由は偶然ではなく構造的なものだ。中国のモデル市場は、激しい価格競争とオープンウェイト戦略によって形成されてきた。DeepSeek、AlibabaのQwenなどは、開発者のマインドシェアを獲得するため、強力なモデルを安価または無料で配布している。これにより普及は最大化されるが、トークン当たりの経済性は損なわれる。輸出規制は最先端コンピューティングへのアクセスを制限することで問題を悪化させており、アドレス可能な市場は国内に偏っており、プレミアムAPIレートを支払う意欲は低い。対照的に、米国のラボは、クローズドで最先端の推論にお金を払うよう条件付けられたグローバルな企業基盤を収益化している。より広い業界への教訓は、モデルの品質と収益の品質が分離しつつあることだ:ベンチマークの同等性は価格決定力には変換されない。マージンが実現しなければ、能力だけに基づく評価はますます危うく見える。

日本にとって、これは見出しではなく調達判断を再定義するものだ。中国のオープンウェイトモデルは、有能なLLMパフォーマンスへの最も安価なルートになりつつあり、データが建物外に出られないソブリン、オンプレミス、またはエアギャップ配備を構築するコスト重視の日本企業やSIerにとって真に魅力的だ。NEC、Fujitsu、NTT Dataスタイルのインテグレーターは、これらのウェイトをAPIコストの何分の一かで垂直ソリューションに組み込むことができ、RPAベンダーは繰り返しの呼び出しごとの料金なしでローカル推論を埋め込むことができる。

しかし、安価な能力にはガバナンスの負担が伴う。商業的な支援者が不採算であるモデルへの依存は継続性リスクを高め、中国発のウェイトは、特に規制された金融、医療、公共セクターの業務において、データセキュリティとサプライチェーンレビューの下で精査を招く。実用的な日本の戦略は二段階のスタンスだ:コストを圧縮するために、内部の機密性の低いワークロードには中国製またはグローバルなオープンモデルを使用し、顧客対応および規制されたシステムには検証済みの米国または国内プロバイダーを確保する。戦略的シグナルは、生のAI能力の価格が崩壊しているということだ。したがって、日本企業はコモディティ推論に過剰に支払うのをやめ、持続可能な差別化が実際に存在する統合、データ、ガバナンス層に予算を集中すべきだ。