オープンソースの火、シリコンバレーへ燃え広がる

原文の著者：蘇揚

原文の編集者：徐青陽

原文の出典：テンセント・テクノロジー

シリコンバレーで微妙な変化が起きている。

過去2年間、企業がAIについて語るとき、最も関心を寄せていたのは「どのモデルが最も強いか」という問いだった。しかし今、AIアプリケーションの規模が拡大するにつれて、別の問題が現実味を帯びてきた。同じタスクを完了するのに、果たして最も高価なモデルを使う必要があるのか、という問いである。

IT支出が増加し続ける中、米国企業はAIコストを再検討し始め、より安価な「オープンソース」AIモデルへとますます移行している。より正確に言えば、そのかなりの部分は「オープンウェイト」モデルである。

調査プラットフォームAlphaSenseのデータによると、今年8月と9月に米国企業の決算説明会や投資家会議で「オープンウェイト」または「オープンソース」モデルへの言及回数は、前年同期の6倍に達した。

テクノロジー企業から金融、物流、産業、通信業界に至るまで、企業はタスクの難易度に応じて異なるモデルを組み合わせる試みを始めている。最も高価なフロンティアモデルが複雑なタスクを担当し、より安価なオープンソースモデルが大量の日常業務を担う。

フロンティアモデルは「総取り」できない

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過去数年間、OpenAIとAnthropicはフロンティアモデルの能力の限界を絶えず更新し、明確なビジネスロジックも形成してきた。企業はより強力なモデルにより高い対価を支払う用意がある。より高い知能水準は、より良いコード、より複雑な推論、より強力な自動化能力を意味するからだ。

しかし、AIが少数の試験運用から大規模な本番環境へと移行すると、企業はこのコスト計算をやり直し始めた。

情報抽出、テキスト分類、簡単なコード修正、カスタマーサポートの返信など、大量の定型業務には、最も高価なフロンティアモデルを呼び出す必要はない。

ロイター通信が今年6月に報じたところによると、マイクロソフトCEOのサティア・ナデラ、Palo Alto Networks CEOのニケシュ・アローラ（Nikesh Arora）、Coinbase CEOのブライアン・アームストロング（Brian Armstrong）などの幹部が、より小さく安価なモデルで企業ニーズのかなりの部分を満たせると強調し始めている。

Uberは典型的な事例である。

従業員がAIコーディングツールを大量に使用したため、同社はわずか4ヶ月で当初2026年通年分をカバーするAI予算を消費し尽くし、最終的にAIツールの使用に上限を設けざるを得なくなった。

より複雑なタスクはコストをさらに押し上げる。1回のリクエストがより多くのステップ、より長いコンテキスト、より多くのツール呼び出しを伴うようになると、たとえ単一トークンの価格が下がっても、企業の最終的な請求額は急速に増大し得る。

こうして、「どのモデルが最も強いか」は次第に「どのモデルがこのタスクに最も適しているか」へと変わっていった。オープンソースモデルはこうして機会を得た。

OpenAIやAnthropicなどが主にクラウド経由でモデルサービスを提供するのとは異なり、オープンソースモデルは企業がモデルパラメータをダウンロードし、自社のサーバーやクラウドインフラ上で実行し、業務ニーズに応じて微調整することを可能にする。これにより一部の呼び出しコストを削減しつつ、より大きな展開とデータの制御権を得られる。

フィナンシャル・タイムズがVercelのデータを引用して報じたところによると、今年8月、同社のAI Gatewayが処理した全トークンに占めるオープンソースモデルの割合は56%に達し、昨年12月はわずか7%だった。ロイターがシティバンクのデータを引用して報じたところによると、OpenRouter上でオープンソースモデルが処理するトークンの割合も、今年1月の34%から6月には65%に上昇した。

「モデルの盛り合わせ」

AIのビジネスモデルを真に再形成したのは、あるオープンソースモデルがクローズドソースの巨人を打ち負かしたことではなく、企業が「1つのモデルですべての問題を解決する」という考え方を放棄し始めたことである。この変化はソフトウェア業界で特に顕著である。

Match Group傘下のTinderは、急騰するAIコストを抑制するため、一部の非技術的なクエリをオープンソースモデルにルーティングし始めている。同社CTOのヴィナイ・クルヴィラ（Vinay Kuruvila）によると、同社のAI支出の年換算規模は1月の100万ドルから7月には1000万ドルへと急増した。トップモデルはタスクの約90%をこなせるが、オープンソースモデルが追い上げを続ける中、大量の業務で最も高価なシステムを呼び出す必要はもはやなくなっている。

通信大手AT&Tはさらに踏み込んでいる。同社の最高データ・AI責任者アンディ・マーカス（Andy Markus）によると、現在約40%のAIワークロードがオープンソースモデル上で稼働しており、1年以内に70%まで引き上げる計画である。1日450億トークンの処理量に直面するAT&Tは、独自データを活用してオープンソースモデルを微調整し、特定のタスクでクローズドソースモデルと同等かそれ以上の性能を達成させている。

したがって、「モデルの盛り合わせ」がAIアプリケーションの一般的なアーキテクチャになりつつある。フロンティアモデルが複雑な推論と計画を担当し、低コストモデルが大量の実行作業を担う。

消費者向けアプリケーションだけでなく、ツール系・開発系ソフトウェアも同様の転換を経験している。

Cursorチームのテストもこのコスト差を如実に示している。ブラウザをゼロから構築する場合、全工程でOpenAI GPT-5.5を使用するとコストは1万ドルを超える。自社開発のComposerモデルとAnthropic Opus 4.8の組み合わせに変更すると、コストは1339ドルに下がり、前後で約7.5倍の差となる。

このモデルはまた、「モデル中立」（Model Agnostic）をAIアプリケーションの重要な能力にしている。企業はタスクの難易度とコストに応じて、OpenAI、Anthropic、Google、そしてオープンソースモデルの間で柔軟に振り分けることができ、もはや単一のベンダーに縛られることはない。

Telnyx社は以前、Anthropicのトップモデルを使用して1000のボットエージェント（Bot Agent）を運用しており、従来の課金方式では1日あたりのコストが10万ドルに達する可能性があった。オープンソースモデルに移行後、ボットエージェントは1400に増えたが、単一エージェントの1日あたりのコストは約100ドルに下がった。

法律AIスタートアップのHarveyも同様の戦略を採っている。日常的なタスクはオープンソースモデルが担当し、極めて難易度の高い業務のみトップモデルを呼び出す。

価値の再分配

この変化はOpenAIとAnthropicのビジネス基盤に深刻な打撃を与えている。

これまで、フロンティアモデル企業はモデル能力を絶えず向上させることで、企業のAI支出を増加させてきた。モデルが強力であればあるほどプレミアムが高まり、そのプレミアムが次世代モデルの計算資源投資に転換される。しかしオープンソースモデルはこの循環を打ち破りつつある。

シティバンクのデータによると、以前一部のオープンソースモデルの価格は100万トークンあたり18セントまで下がっており、トップクラスのクローズドソースモデルの平均価格は約4ドルである。たとえオープンソースモデルが一部の極限タスクで性能差があったとしても、これほど隔絶した価格差は、すべてのタスクでトップモデルを呼び出す必要があるかどうかを企業に再評価させるのに十分である。

さらに重要なのは、オープンソース陣営の硬核的な能力における追い上げ速度が予想をはるかに超えていることだ。

DeepSeekは事前の予告なしにV4 Proモデルを一般提供（GA）に移行させた。このモデルはSWE-bench Verifiedで80.6%というトップクラスのスコアを記録し、テストされたモデル中最高のCodeforcesレーティングも樹立した。そしてその総合トークン料率は、Claude Opus 4.7の約46分の1にすぎない。

コストがクローズドソースのトップ級の46分の1にすぎないオープンソースモデルが、仕事をこなせるだけでなく、深いコーディングやアルゴリズム推論といった重要指標でフロンティアのトップモデルに直接対抗できるとなれば、買い手の調達戦略のバランスビームは完全に打ち破られる。

WEKAの最高AI責任者ヴァル・ベルコヴィッチ（Val Bercovici）はこのトレンドをかつて「10%の価格で90%の効果を実現する」と概括したが、DeepSeek V4 Proのような製品の登場は、甚至「90%の効果」という限界さえ打ち破り、トップのパフォーマンスに肩を並べつつある。

コスト以外にも、データ制御がオープンソースモデルの重要な魅力である。

Digital Realtyのソリューションアーキテクチャ上級グローバルディレクター、スコット・ウォレス（Scott Wallace）によると、同社はすでにオープンソースモデル上で動作する社内チャットインターフェースを構築し、タスクの機密性と複雑性に応じて、オープンソースモデルとプロプライエタリモデルを組み合わせている。

機密性の高い医療、金融記録、営業秘密に関わるタスクでは、オープンソースモデルは企業がコードとパラメータを自社インフラ内に展開し、微調整と監査を行うことを可能にする。これは単なる経済的な話ではなく、コンプライアンスとガバナンスの話でもある。

ソフトウェア企業が再び勢いづく

過去2年間、AI業界には常にある懸念があった。基盤モデル企業が従来のソフトウェア市場を直接食いつぶすかもしれない、という懸念である。ユーザーがChatGPTやClaudeに直接要望を出せるなら、なぜ従来のソフトウェアを購入する必要があるのか？ しかしモデルコストの急速な低下に伴い、この論理は逆転しつつある。

ソフトウェア企業にとって、AIは本質的に投入コスト（Input Cost）である。モデルが安くなればなるほど、ソフトウェア企業は極めて低いコストでAI能力を製品に組み込み、同時に自社の利益率を高めることができる。

William Blairのアナリストは最近、より安価でよりオープンなAIモデルはソフトウェア企業にとって「明確な追い風」になると指摘した。ソフトウェア企業はAI機能の適用範囲を拡大できるだけでなく、利益率を改善する機会もある。OpenAI、Anthropic、Google、そしてオープンソースモデルの間の激しい競争は、ソフトウェアの買い手に前例のない交渉力と選択権をもたらしている。

このトレンドと呼応するように、エンタープライズソフトウェア株は力強く反発している。

過去1ヶ月で、HubSpotは約30%上昇、Adobeは20%以上上昇、Intuit、Salesforce、ServiceNow、Asanaはいずれも少なくとも12%上昇した。

元Benchmarkパートナーのビル・ガーリー（Bill Gurley）は、強力なAIモデルがオープンかつ低価格に保たれれば、スタートアップ、クラウドサービスプロバイダー、チップ企業、企業、研究者のすべてが恩恵を受けると考えている。

多くのAIスタートアップにとって、数十億ドルを投じて基盤モデルの事前学習で競争する必要はなく、既存の高性能モデルを直接製品に組み込み、顧客関係、業界知識、独自データ、ワークフローを活用して競争の障壁を築くことができる。モデルが安くなればなるほど、このモデルのコスト負担は小さくなる。

「ほどほどで十分」の時代？

NVIDIA CEOのジェンスン・フアンはXプラットフォームの投稿で、クローズドソースモデルとオープンソースモデルの共存を支持すると述べた。

この変化は最終的に、巨大企業に長期戦略の調整を迫ることになる。

以前、OpenAIはトークン効率を高めるGPT-5.6 Solを投入し、