Menlo Venturesの調査によると、中国のAIシステムはオープンソースモデルに対する世界の企業支出の89%を占め、Moonshot AI'のKimiファミリーだけで61%に達している。一方で、プロプライエタリの米国モデルは総AI収益の大部分を獲得し続けている。注目すべき数字は両者の間のギャップだ。モデルがどこに導入されるかと、実際にどこにマネーが集まるかは乖離しつつある。

この分断こそが経営幹部にとって真の物語である。オープンウェイトの採用は利用シグナルであって、利益プールではない。企業がオープンモデルに手を伸ばすのは、プライベートデータでファインチューニングしたい、自社ハードウェアで推論を実行したい、トークンあたりのコストを抑えたい、あるいは単一ベンダーのAPIへのロックインを避けたい時だ。中国の研究所はまさにこうした購入者に最適化し、寛容なライセンス条件で有能なウェイトを提供してきた。一方、プレミアムな業務、すなわち高価格を正当化するエージェンティックワークフローやフロンティア推論は、依然として米国のプロプライエタリエンドポイントに流れている。要するに、中国の研究所は流通を勝ち取り、米国の研究所はマージンを維持しているのだ。

地政学的な質感は見出しが示すよりも鮮明だ。中国のオープンウェイトは、セルフホスティングの裏口を通じて、規制当局が精査できるAPI関係を迂回しながら、西側および同盟国の技術スタックに静かに侵入している。調達チーム、セキュリティ監査人、そして最終的には政策立案者が、ファインチューニングされたオープンモデルがどこから来たのか、それが来歴、ライセンスの持続性、サプライチェーンの信頼性に何を意味するのかを問い始めることが予想される。

日本にとって、これは国内市場を定義するSIerの経済モデルに直接影響する。日本のシステムインテグレーターは、カスタマイゼーション、オンプレミス納入、銀行、製造業、公共セクターのクライアント向けのデータレジデンシー保証でマージンを構築している。安価で高品質なオープンウェイトは、このカスタムビルドモデルを劇的に手頃にし、インテグレーターに対して価値を生のモデルアクセスから統合、ガバナンス、ドメインチューニングへとシフトするよう圧力をかける。問題は信頼性だ。米国のセキュリティ規範に沿った企業や政府の購入者は、ライセンス条件に関わらず中国起源のウェイトに躊躇し、その躊躇は調達の意思決定となる。

日本の開発チームやRPAベンダーにとって実践的な道は階層化されたスタックだ。コスト重視の内部自動化やプロトタイピングには中国製であれ何であれオープンウェイトを使用し、顧客向けまたは規制対象のワークロードには米国のプロプライエタリエンドポイントを確保し、モデルの来歴を後付けではなくセキュリティレビューの第一級項目として扱う。この選択規律を今形式化する企業は、モデル起源への精査が強まるにつれて真の優位性を持つことになるだろう。