中国AIモデルの利用拡大、価格とコーディング性能が後押し

9月26日までに公表された開発者向けプラットフォームのデータによると、中国の人工知能モデルは2026年に企業利用を急速に広げ、二つの主要サービスでトークン使用量の過半を占めるようになった。OpenRouterでは9月14日の週に中国モデルが使用トークンの57%から67%を占め、Vercelでは8月に55%となった。AIの採用判断は、最高性能だけでなく、価格、運用の柔軟性、供給元を比較する段階に入っている。

ただし、この数字は世界全体のAI市場をそのまま表すものではない。OpenRouterの集計対象は米国、欧州、同社がグローバルサウスと定義する中南米、アフリカ、アジアの82カ国の企業である。Vercelはデータの地域別内訳を示していない。いずれも各プラットフォーム上のトークン利用を測る指標であり、全企業の支出、収益、利用者数、性能順位を直接示す統計ではない。

利用量の急増と性能評価は別問題

OpenRouterでの中国モデルの比率は、2月には6%から13%だった。Vercelでも1月の11%から8月の55%へと上がった。一方で、情報源は最先端の米国モデルが大半のベンチマークで依然として優位にあり、米国のフロンティアモデルには総支出がより多く集まると伝える。したがって、トークン比率の上昇は特定の業務が中国モデルへ移ったことを示すが、技術力や事業価値の全面的な逆転を意味するものではない。

OpenRouterのインサイト責任者ピーター・ウォーカーは、今年公開された中国のオープンモデルについて、特にコーディングを含む高度なエージェント型用途で、十分に信頼できる実行力を示せるようになったと述べた。記事はDeepSeek、Z.ai、アリババの新モデルに言及し、コーディングなどで性能が大きく改善したとしている。反復的な呼び出しが多い開発業務では、一定の品質を満たした後、トークン単価の差が導入判断に強く作用する。

Vercelでエージェント型インフラを率いるハープリート・アローラは、中国モデルが低コストでより多くの仕事を処理できる水準になったことを重要な要因に挙げた。ただし、より複雑な業務では企業が米国のフロンティアモデルを使い続けるとも説明した。今週にはOpenAIとAnthropicも安価な新モデルを発表した。Anthropicのダイアン・ペンは、努力設定に応じて使用トークンを減らせるよう、回答の効率化を進めているとCNBCに語った。

• OpenRouterでは9月14日の週、中国モデルのトークン比率が57%から67%で、2月は6%から13%だった。
• Vercelでは中国モデルの利用比率が1月の11%から8月の55%へ上昇した。
• OpenRouterがいうグローバルサウスの企業では、近週のトークンの67%が中国モデルで使われた。
• OpenRouter全体のトークンの約半分は米国企業による利用だが、その内訳は示されていない。

安価で開放的な選択肢の存在

中国企業が掲げる、ダウンロード、カスタマイズ、自前運用が可能な開放的モデルの提供は、海外での採用を支える要素となっている。中国・グローバルサウス・プロジェクトのエリック・オランダーはCNNに対し、グローバルサウスの開発者にとっては、高価な契約や海外クラウドへの接続を求めるわずかに高性能なシステムより、低価格のDeepSeekやMoonshotのモデルの方が実用的な場合があると述べた。用途ごとの費用対効果が比較の中心になる。

OpenRouterでは、グローバルサウスの企業が近週に中国AIを最も多く使う層となり、トークンの67%を中国モデルが占めた。米シンクタンクCNASのダニエル・レムラーは、中国との経済的・文化的つながりとデジタル基盤の成長を背景に、東南アジアで採用が大きく進む可能性を指摘する。ラゴス、サンパウロ、ジャカルタのように、安価なオープンモデルを探す起業家や政府がある場所では、中国AIが最初の選択肢になり得るという見方である。

開放性が永続する保証はない。オーストラリア戦略政策研究所のアレックス・コルビルは、中国モデルの能力が高まるほど、北京が無制限に公開し続ける可能性は低くなるとみる。将来は、国家利益に応じてオープンモデルとクローズドモデルが混在するとの見通しを示した。Rhodium Groupのレバ・グージョンも、国内や企業での微調整に利用できる状態が維持されることが、中国の戦略の魅力を左右すると指摘している。

米国の安全保障上の警戒

採用増加はワシントンでの警戒も強めている。米下院の二つの委員会は、中国モデル利用の拡大が及ぼす影響を調べている。米国は輸出規制によって中国AI企業による最先端チップの購入を制限してきた。また、海外データセンターを経由したNvidiaチップへの遠隔アクセスや、既存モデルの出力を模倣して新モデルを改善する蒸留を懸念している。これらは米側が示す問題意識であり、プラットフォームの利用統計そのものが立証する事実ではない。

CNNによれば、AnthropicとOpenAIは、中国の有力研究所が米国システムの出力を学習に用いたとする報告を公表している。AnthropicはDeepSeekとMoonshotに言及した。北京は蒸留に関する非難を繰り返し否定しており、DeepSeekとMoonshotはCNNのコメント要請に応じなかった。導入企業にとっては、性能と料金に加え、データの扱い、利用規約、更新の継続性、将来の規制や制裁の可能性も確認対象になる。

調達は用途別の組み合わせへ

現時点で見えているのは、一つの国や一つのモデルが全業務を置き換える動きというより、作業の難度と予算に応じた使い分けである。情報源に登場する専門家は、最先端の米国モデルを必要とする企業がある一方、低価格の中国モデルで十分な企業もあると説明する。性能差が多くの利用者や業務で目立ちにくくなるなら、遅延、費用、カスタマイズ、クラウド依存、規制適合性の比較がいっそう重要になる。

日本の開発組織や企業にとって、この変化はランキングだけで導入先を決めない必要性を示す。コード支援、文書処理、エージェント型の自動化などを分け、品質、トークン費用、データ処理、可用性、供給継続性を個別に検証することが実務的だ。中国モデルの利用急増は選択肢を増やすが、最先端モデルの優位、地政学的な制約、公開条件の変動も残る。長期運用では、その三つを同じ重さで評価する必要がある。