DeepSeekの最新オープンウェイト版は、およそ2000億パラメータ相当の知識を提供しながら、推論ごとに有効化するのは約320億にとどまる。これにより、フロンティア級AIには数百万ドル規模のGPUクラスターが必要だという長年の前提が崩れた。単一の8GPUラックで、大企業ならどこでもミッションクリティカルなAIを手に届く範囲に置けるようになった。これはAI所有の経済性における構造変化である。

最初の犠牲者はクラウドAPIの賃料モデルだ。BedrockやAzure OpenAIのトークンに年間7桁、8桁ドルを費やしている企業は、中程度の機密性を持つワークロードについて、買い切り型オンプレミス展開を有利にする3年TCO比較を現実的に行えるようになった。対象はRAG、社内文書検索、コード支援、コンタクトセンター要約などだ。ハイパースケーラーは、マネージドなオープンモデルホスティングやファインチューニングサービスで対抗するだろうが、プレミアムAPIの利益率を守ってきた価格の傘は急速に閉じている。Microsoft、AWS、Googleは、シェア防衛のために自社製の小中規模モデルと積極的なコミット利用割引を加速させるはずだ。

より鋭い圧力は、各国のナショナルチャンピオンやブティック型LLMベンダーにかかる。主権モデルをゼロから構築するコストは、強力なオープンベースを現地語コーパスでファインチューニングするコストより一桁大きい。欧州、湾岸諸国、アジアで政府資金を受ける基盤モデル計画は、投資対効果について厳しい現実を突きつけられている。差別化は生のパラメータ規模ではなく、ドメインデータ、ガバナンスツール、統合へ移らなければならない。ベースモデル自体ではない。

地政学は機会を二分する。電力、通信、決済、防衛といった重要インフラでは、中国由来の重みは新たな経済安全保障体制の下で事実上使えない。CISOが、独自設計、臨床試験、配合データが、オンプレミスであってもファインチューニングされたモデル内に学習の痕跡として残ることを懸念するのは当然だ。これにより二層市場が生まれる。中程度の機密業務には中国のオープンモデル、最重要資産には西側モデルまたは内製モデルである。

推奨される行動はこうだ。システムインテグレーター、すなわちFujitsu、NEC、Accenture、Capgeminiは、比較検討型の案件を勝ち取るため、このモデルを複数ベースモデルのポートフォリオに加えるべきだ。企業は今四半期にPoCを立ち上げ、Llama、Qwen、Mistralと3〜5件の実ユースケースでベンチマークすべきである。法務と調達は、オープンソースモデル利用を管理するデータ種別×ユースケース×外部接続性のマトリクスを構築しなければならない。そして取締役会は、AI調達サイクルを年次から四半期へ圧縮し、オープンモデルの進歩が止まらない速度を吸収できる柔軟なGPU容量とMLOps人材を確保すべきだ。