オープンモデルにおける現在のパワーバランス

オープンモデルにおける現在のパワーバランス

先日、私は連邦議会議員とそのスタッフに対し、米中競争の観点からオープンウェイトモデルの現状についてブリーフィングを行うよう招待されました。ここでは、より幅広い読者にも理解しやすいように、オープンモデルに関する現状報告として、私の準備した発言を共有します。

まとめ：オープンソース、オープンウェイト、クローズドモデルとは？

オープン言語モデルとは、その重み（weights）が検査や下流での利用のために公開されているAIモデルのことです。これらは、GPT-4やClaude Opus 4.5のようなモデルに直接クエリを送信するために開発者が使用できるAPI（Application Programming Interface）や、ChatGPTやClaude Codeのような製品を通じてのみアクセスが提供される、いわゆる「クローズド」AIモデルと対比されることが最も一般的です。

オープン言語モデルは、主にオープンウェイトモデルとオープンソースモデルの2つのカテゴリに分類されます。オープンウェイトモデルが最も一般的な形態であり、MetaのLlama、AlibabaのQwen、GoogleのGemma、DeepSeekのモデルなどがこれに該当します。これらのモデルはライセンスによって管理されており、下流での利用が許可される内容を規定するガバナンス文書が付随し、多くの場合、Transformers、VLLM、SGLANGなどのライブラリに含まれる推論コードと共に提供されます。約2025年4月以降、中国のAI企業がオープンウェイトモデルの分野で明確なリーダーとなっています。

真の「オープンソース」モデルはこれらに似ており、重み、ライセンス、推論コードを含みますが、モデルを再現するために必要なすべての情報、すなわちトレーニングコードとトレーニングデータも含まれます。最も著名なオープンソースモデルは米国で構築されており、最近では私がそこで2年半かけて開発に携わったAllen Institute for AIのOlmoモデルが牽引しています。その他の著名なオープンソースモデルは、OpenAthenaのMarinモデルやEleutherAIのPythiaモデルなど、米国の非営利団体によって構築されています。

オープンウェイト、オープンソース、その他のモデルのラベル（API経由で主に提供されるクローズドモデルを含む）は、スペクトラム上に存在します。例えば、NvidiaのNemotronモデルは、ほとんどのオープンウェイトモデルよりもはるかにオープンであり、大量のトレーニングデータを許容的なライセンスの下で公開していますが、すべてのデータを公開していないため、完全なオープンソースではありません。クローズドモデルも、APIが公開する情報や利用規約に基づいてスペクトラム上に存在します。

アメリカと中国のオープンウェイトモデル間の競争状況（ユニットエコノミクス、技術的能力など）

私たちは、GLM-5.2やKimi K3といった最新の主要な中国製モデルが、オープンモデルの商業的実行可能性においてブレークスルーをもたらし、AnthropicのClaude Codeが2025年12月に達成したエージェント能力のしきい値と同様のしきい値を超えた世界に生きています。

アメリカは、主にMetaのLlamaモデルを通じて、オープン言語モデルの初期のリーダーでした。これらのモデルは、研究および商業タスクで広く利用されていました。中国のオープンウェイトモデルは、約18ヶ月前にこれらの2つの主要分野でアメリカのオープンウェイトモデルを追い越しました。これを明確に示す指標はHugging Faceのダウンロード数であり、AlibabaのQwenモデルの成功により、中国は2025年7月にリードを奪いました。私は個人的にこのデータを追跡するツールを維持しており、2025年8月に私が最初にAmerican Truly Open Models (ATOM) Projectを発表して以来、中国のダウンロードリードは約16億に達しています（合計32億ダウンロードで、アメリカの合計の2倍です）。

[画像: Hugging Faceのダウンロード数における中国のリードを示唆するグラフ]

Artificial Analysis Intelligence Index (AAII) のような一般的な能力ベンチマークでは、中国のオープンウェイトモデルがアメリカの競合モデルを明確にリードしています。2026年9月14日現在、トップ3の中国製モデルは、Z.aiのGLM-5.3およびGLM-5.3-Flash、そしてMoonshot AIのKimi K3で、スコアはそれぞれ45、42、44です。比較すると、主要なアメリカ製モデルはThinking MachinesのInklingとInkling Smallで、どちらもスコアは26、NvidiaのNemotron 3 Ultraはスコア23です。トップのアメリカ製モデルは2026年6月と7月にリリースされ、中国の競合モデルほど頻繁には更新されていません。例えば、中国の研究機関は、アメリカ企業がそれらの性能に到達する2〜6ヶ月前に、これらのアメリカ製モデルを上回るスコアのモデルをリリースしました（例: GLM-5やDeepSeek V4 Pro）。Arcee AI、Poolside、IBMなどの名前を含む、より多くのアメリカ企業がモデルをリリースする傾向がありますが、性能のギャップを急速に縮めているわけではありません。他のベンチマークも同様のストーリーを示しています。

[画像: AAIIベンチマークにおける中国製モデルの優位性を示すグラフ]

AAIIにおけるトップのアメリカ製オープンモデルは、他の15の中国製モデルに遅れをとっています。

全体として、中国のオープンウェイトモデルは、クローズドなアメリカのフロンティアモデルに約2〜5ヶ月遅れており、オープンウェイトのアメリカ製モデルはOpenAIやAnthropicのようなモデルに約6〜9ヶ月遅れています。中国の研究機関は、エージェントコーディングのような明確なユーザー需要があるタスクでは最も接近しており、物理学や生物学のようなよりオープンエンドな科学的タスクではさらに遅れています。

中国の研究機関がアメリカの競合よりもリソースが少ないにもかかわらず、これほど強力なモデルを生産できる理由は、依然として議論の余地があり、異なる労働文化に大きく影響されていますが、いくつかの重要な技術的要因も影響しています。中国の研究機関はモデルをより速くリリースし、タスクの分布をわずかに狭くすることに焦点を当てており、これが公開ベンチマークでわずかに有利に働いています。速くリリースすることで、すべての研究機関が着実に進歩しているため、モデルをリリースするために「完成」させると、それはその時点でのパフォーマンスのスナップショットとなり、リリース時期が遅い研究機関ほど高いスコアを獲得する傾向があります。それでも、中国の研究機関が構築したモデルは実際に強力であり、アメリカの産業にとって真の競争相手となっています。クローズドな研究機関がAPI提供における脆弱性をパッチしても、この競争が大幅に減少することはありません。

蒸留（Distillation）は、新しいドメインで最も影響力があり、普遍的に強力な最終モデルを作成することを容易にするものではありません。蒸留が完全に防止された場合（例えば、AnthropicやOpenAIでのKYCツールを使用した場合）、最も強力なアメリカ製モデルと中国のオープンウェイトモデルとの性能差は、わずか1〜2ヶ月しか拡大しないと推定されます。

例えば、中国の研究機関は2026年にトレーニングデータの購入に対して急速に姿勢を変えています。今年の初めには、Moonshot AIやZ.aiを含む主要な中国の研究機関は、社内でデータワークフローを構築することを強く好んでいましたが、夏までには、確立されたアメリカ企業や新しい中国のスタートアップから最先端のデータ（エージェントタスクのための挑戦的なRL環境など）を購入し始めていました。

中国におけるオープンウェイトモデルの能力フロンティアへの進展と、サイバーセキュリティなどの分野におけるフロンティアモデルに関するリスクの増大（例: OpenAI-HuggingFace事件）が文書化されていることを受けて、「継続的なリリースがより安全なエコシステムを可能にするにはどうすればよいか？」という規制上の不確実性が高まっています。

オープンウェイトモデルにおける構造的な課題は、オープンソースソフトウェアの一部が悪意のあるアクターの手に渡るのを阻止するための効果的な方法がほとんどないことです。中国からの最も強力なオープンウェイトモデルへのアクセスを制限しようとする試みがあった場合、不利益を被るのはアメリカのビジネスです。これには例があります。HuggingFaceは、クローズドモデルでは要求に応じなかったため、「サイバー攻撃を理解するために中国のオープンウェイトモデルを使用した」と述べています。したがって、オープンウェイトモデルのリスク管理は、しばしばエコシステムの準備にかかっています。

オープンウェイトモデルはAIの普及に不可欠なツールになりつつあり、これらのリスクやアメリカ企業が中国で構築されたモデルに依存する不均衡な関係を乗り越える最善の方法は、米国でのオープンモデルへの投資を引き続き可能にすることです。オープンモデルの所有は、グローバルな性質を持つリスクの調整と準備を改善し、国内経済全体でのAIサービスの普及を加速させます。

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オープンモデルの採用状況：学術界、ビジネス、その他の国々でオープンソースはどのように利用されているか？

オープンウェイト言語モデルは、2026年に一般的な関心と経済的実行可能性において大幅に成長し、Hugging Faceの指標を超えて、米国、中国、その他の国からのモデルの採用をより直接的に比較できる初期の兆候を示しています。その一例がOpenRouterの使用です。OpenRouterは、米国と中国のオープンおよびクローズドモデルを切り替えるための単一インターフェースを提供する人気のLLM推論プラットフォームです。このプラットフォームは、主にさまざまなオープンウェイトモデルを試すために知られています。プラットフォームは2025年1月1日以降のトップモデルの使用データを提供しており、2025年9月の週の約1兆トークン処理から、現在週約80兆トークンにまで成長しています。その間、中国製モデルの市場シェアは〜70%から〜80%以上に増加しました。オープンモデルを商業化するために設計された他のプラットフォームも同様のデータを示しており、オープンソースコーディングエージェントOpenCodeは、中国製モデルで〜95%以上の推論ボリュームを示しています。

[画像: OpenRouterにおける中国製モデルの利用率の増加を示すグラフ]

これらのオープンなプラットフォームは、オープンモデルの使用状況の最良の近似値です。オープンモデルの使用の大部分は、Together AIやFireworks AIのようにモデルごとの内訳を開示しないプラットフォームや、エンタープライズアプリケーションのプライベートデプロイメントで行われています。

Harvey（法律エージェント）、Cursor（コーディングエージェント）、DoorDash（Kimiモデルの使用）、Airbnb（Qwenの使用）、Perplexity（DeepSeekの使用）など、多くの著名なテクノロジー企業やスタートアップが、AI機能のために中国のオープンウェイトモデルを構築しています。これらの著名な企業は氷山の一角であり、多くの若いシリコンバレーのスタートアップが、低コストで柔軟な選択肢を得るために中国製モデルを構築しています。アメリカのスタートアップや企業が、中国のモデルラボとエンタープライズ契約を結び、製品でのモデル使用許可を得るという、私のキャリアでは見たことのない新しい形のクロスボーダー技術協力の傾向が強まっています。

中国製モデルにおけるイノベーションの基盤は、AIエコシステム全体にさらに広がっています。一次近似として、学術研究のほとんどはAlibabaのQwenファミリーのモデルで行われています。Qwenのリーダーシップチームの複数のメンバーに中国訪問中に会いましたが、彼らはこの種の採用に非常に投資しており、意図的であり、これはアメリカのモデルから容易に取り戻せるものではありません。

学術界におけるオープンモデルの採用を定量化するために、私はarXiv（AI研究で人気のあるプレプリントプラットフォーム）の5つの最も人気のあるMLカテゴリ（cs.AI、cs.CL、cs.CV、cs.LG、stat.ML）のすべての論文をスキャンしました。結果は、AI研究における進化するリーダーシップに関する私の理解を明確に追跡しており、LLMがML研究の基盤層になりつつあることを示しています（2023年1月のオープンモデルの言及は2%でしたが、2026年9月には50%になり）、同じ期間に主要な役割が米国から中国へとシフトしました。

例えば、2023年4月から5月にかけて（Metaの最初のLlamaが2023年2月にリリースされてから数ヶ月後）、arXivの12,000件の新しいAI/ML論文のうち約2,600件が、少なくとも1つの著名なオープンモデルファミリーに言及していました。スキャンされたすべての論文のうち、約5.5%がLlamaに言及し、約1%が中国製モデルに言及していました。2024年秋、Llamaのピーク時には、論文の約23%がLlamaに言及し、最も直接的な中国の競合であるQwenに言及した論文は約7.5%でした。現在、Llamaは学術界でのリードを失っており、依然として論文の約21%で言及されていますが、これは驚異的な寿命であり、Qwenのシェアは論文の30%に上昇しました。全体として、中国のオープンウェイトモデルは論文の40%以上で言及されており、アメリカの30%を上回っており、中国のシェアは増加し続けています。

[画像: arXivにおけるオープンモデルの言及率の推移と、中国製モデルの優位性を示すグラフ]

これは、オープンウェイト言語モデルの時代において、米国をAI研究の本拠地として再確立するために、私たちには明らかに多くの仕事があることを示しています。希望の兆候もあります。

私たちの研究では、中国の競合モデルと同等の能力対サイズ比を持つアメリカ製モデルが、不均衡な割合で採用されていることがわかっています。昨年、OpenAIのChatGPT以来初のオープンウェイトモデルであるgpt-ossが、史上最も採用されたオープンウェイトモデルの1つになりました。それ以来、GoogleのGemma 4モデルは、Qwenの最も人気のある小型モデルと同等の採用数を示した数少ないモデルの1つであり、NvidiaのNemotronモデルは、同じサイズポイントで多数のより高性能なモデルがあるにもかかわらず、控えめな採用にとどまっています。

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要約

2026年のオープンモデルの物語は、経済的関連性の確立の物語です。これは、AIエコシステム全体にわたる多くの物語の収束であり、次のように要約されます。

1. ユーザーが利用できるオープンモデルとクローズドモデルとの間の能力ギャップは、過去3年間で減少しています。 これはタスクによって異なりますが、能力のギャップは2〜5ヶ月と推定できます。全体的な能力の進歩が非常に速いため、これによりオープンウェイトAIモデルは2026年に大幅な市場を開拓し、近い将来さらなる転換点を示すでしょう。
2. オープンモデルの使用は、高価値産業（例: ソフトウェアエンジニアリング、法律サービス、金融サービス）で爆発的に増加しており、最高のクローズドモデルに代わるエコシステムの出現を示唆しています。 Together、OpenRouter、Fireworks、Basetenなどの主にオープンモデルでの推論を提供するプラットフォームは、オープンモデルのトレーニング後経済の最初の勝者として驚異的な成長を遂げています（他のレイヤーにはThinking MachinesのTinkerのようなファインチューニングAPIが含まれます）。これは、速度、低価格、カスタマイズ可能なオファリング、プライバシーの組み合わせにより、ClaudeやGPTの代替としてGLM-5.3などのオープンウェイトモデルを使用しているAI業界の技術スタッフからの多くの逸話と組み合わされています。
3. 中国のAI企業は、オープンウェイトモデルの明確なリーダーです。 2025年と比較して、DeepSeek R1のような中国製モデルがAI界を驚かせましたが、アメリカのAI研究機関はオープンウェイトモデルでその地位を回復してきていますが、米国での投資はより大きいにもかかわらず、中国の研究機関は定期的に、多くの種類のユーザーに愛される、著しく強力なモデルを生産しています。
4. 中国の研究機関によるアメリカのAIモデルの蒸留は、彼らの成功の全容を説明するものではありません。 蒸留は、通常より強力なモデルの出力で別のAIモデルをトレーニングする業界標準の技術です。この技術は中国のAI産業で最も普及しており、十分に保護されていないアメリカ企業の製品から推論トレースや追加データを抽出するために基本的なエクスプロイトを使用しています。最良の推定では、蒸留は中国企業のアメリカのフロンティアに対する性能ギャップを1〜2ヶ月縮小するのに役立ちます。
5. 中国製モデル、特にAlibabaのQwenファミリーは、学術界およびローカルモデルユーザー全体の研究開発の基盤として確立されています。 最近数ヶ月間、中国のオープンウェイトモデルはAI論文の38%で言及されており、米国の28%を上回っています。そして、中国のシェアはアメリカの競合よりもはるかに速く増加しています。これは、他の政治的要因や主要なアメリカのAI企業のクローズドな性質と相まって、世界で最も優れたAI研究ハブとしてのアメリカのリードの加速的な低下に寄与しています。
6. オープンウェイトモデルは、多数のオープンウェイトモデルが利用可能になることで、サイバーセキュリティなどの新たなリスクを可能にする能力レベルに入っており、準備のためのエコシステムレベルの対応が必要となっています。 この新たなリスクの時代は、規制当局が最も強力なAIモデルに注目している政治的不確実性の期間も可能にしていますが、政策が法的にどのように実施されるかについては大きな不確実性があります。同時に、多くの研究者やエンジニアは、より許容的なセーフガードのためにオープンモデルに依存しており、ClaudeやGPTのようなクローズドモデルは、重要なサイバーセキュリティ防御作業や生物学研究をしばしば拒否します。

詳細なデータについては、Interconnects Dashboardをご覧ください。

結論

2026年、中国の研究機関はオープンウェイトAIエコシステムのリーダーとしての地位を明確に維持しています。これは、オープンウェイトモデルが経済的実行可能性の転換点を過ぎ、アメリカの研究機関からの活動が増加する中で起こっています。主要な中国の研究機関は、グローバルにエンタープライズおよび研究採用を拡大するにつれて、意味のある挑戦を受けていないようです。

このオープンモデルの状況は、より広範なAIエコシステムにおいて重要な時期に来ています。OpenAIとAnthropicが最新の公開モデルで大きな一歩を踏み出していると同時に、AIの進歩の次の段階をどのように管理するかについての協調的なケアが求められています。今日、少数のAI研究機関の範囲内で起こっていること、特に極端な才能とコンピューティング密度を伴うことは、オープンモデルエコシステムで間もなく出現することの前兆です。オープンモデルは、真のフロンティアAI研究機関以外の世界中のすべての人々が、ソフトウェアエンジニアリングやその他の計算プラクティスの加速を活用するための基盤となるでしょう。これは、変革的な知能への広範なアクセスを可能にする組織にとって、ソフトパワー、影響力、および可能性の大きな源泉となります。

この未来が間もなく到来するにつれて、オープンモデルがたどる正確な道筋について、私たちは皆謙虚であり続ける必要があります。オープンモデルには多くの未知数があります。例えば、米国と中国以外の国でどのように使用されているかについての良いデータがありません。MLトレーニングの専門知識の分布は広範であり、つまり、能力のフロンティアから1年以内にいる何千人もの人々や何十もの組織が存在するため、オープンモデルが新しいワークフローを可能にするパフォーマンスのしきい値を超えるのは時間の問題です。集団的なアプローチは、この広範にアクセス可能なオープンインテリジェンスを善のためにどのように使用するかを理解し、同時に潜在的な危害を積極的に軽減することであるべきです。

フィードバックや提案をいただいたFlorian Brand氏とKevin Xu氏に感謝します。この投稿の根拠となったさらなる研究については、open-source AI reading listをご覧ください。