DeepSeekにどう対抗？ OpenAIやAnthropicが戦略転換を迫られる3つの理由（1/2 ページ）

[湯川鶴章、エクサウィザーズ AI新聞編集長]

　中国製のAIモデル「DeepSeek R1」のリリース以来、コストパフォーマンスの良い中国製AIモデルが次々とリリースされている。このコスパの良いモデルの攻勢は、OpenAIやAnthropicといった米国を代表するAIモデルにどのような影響を与えるのだろうか。

　また、大手AIの基盤モデルを利用して各種AIエージェントを開発しようとしているスタートアップや一般企業にどのような影響を与えるのだろうか。

OpenAIやAnthropicが戦略転換を迫られる理由とは？（OpenAIのCEOのSam Altman（サム・アルトマン）氏。撮影：河嶌太郎）

大手AI企業が戦略転換を迫られる「3つの理由」とは？

　話題の中国のAIモデルのコストパフォーマンスはどれくらい優れているのだろうか。DeepSeekの利用料は、消費者がスマートフォンのアプリとして利用するのならば無料だが、企業が社員向けに提供するのであれば有料になる。企業が利用する場合は、APIと呼ばれるソフトの接続口のようなものを通じて利用するので、「API接続料」と呼ばれる。

　例えば、米AI大手OpenAIのGPT-4の利用料（API接続料）は、入力が100万トークン（データの単位）当たり5ドル、出力が100万トークン60ドルだ。

　一方、DeepSeek R1は、性能的にはOpenAIのGPT-4にほぼ匹敵するものの、その利用料は入力データ100万トークン当たり約0.14ドル〜約0.55ドルで、出力データ100万トークン当たり約2.19ドルだ。入力で約1／100以下、出力で約1／30以下というコスパの良さを誇っている。

　また、中国バイドゥからリリースされたBaidu ERNIE X1はさらに安く、入力が約0.28ドル／100万トークンで、出力は約1.10ドル／100万トークンとなっている。

　基盤モデルの開発には莫大な資金が必要だと言われている。AnthropicのDario Amodei（ダリオ・アモデイ）氏は、2024年の段階でのAIモデルの開発費用は約10億ドルで、その次の世代のモデルは100億ドル、さらにその次の世代のモデルは開発費が1000億ドルになるだろうと語っている。

　基盤モデルの開発費が膨らむ一方で、米国のトップAI企業は中国AI企業から熾烈な価格競争を強いられているわけだ。

　AIモデルの改良を手掛ける米Pleias社のAlexander Doria（アレキサンダー・ドリア）氏によると、OpenAIなどの基盤モデルの開発企業は戦略転換を迫られているという。Doria氏のエッセイ「The Model is the Product」によれば、OpenAIやAnthropicなどの大手AI企業は、基盤モデルの開発から、特定の用途に特化したエージェントやアプリのような製品の開発へと軸足を移さざるを得ないとしている。

　このエッセイによると、大手AI企業が戦略転換を迫られている理由は3つ。1つは「スケーリング則」の停滞。これまでAIモデルに資金を投入すればするだけ性能が向上するスケーリング則と呼ばれる傾向が観察されていた。なので、AnthropicのAmodei氏が言うように、AI大手は投入する資金を10倍、さらに10倍と増やしていった。そのため、Doria氏は「OpenAIのGPT-4.5が示したように、投資額を幾何学的に増やしても効果は直線的にしか伸びなくなった」と言う。

　資金を投入すればAIモデルの性能が向上するのは今まで通りだが、投入資金額が10倍、100倍と膨らんでいるのに比べると、それほど大きな性能向上ではなくなってきたというわけだ。

　2つ目の理由は、特定の領域に限定すれば小さなAIモデルでも高性能になることが分かってきたから。「思考の連鎖（Chain of Thought）上の強化学習」という新しい開発手法が登場したことで、特定の機能に特化した小さなモデルでも「驚くほどうまくタスクを学習できるようになった」という。なんでもできる汎用モデルの開発に莫大な資金を投入するよりも、特定の機能に特化したAIモデルを比較的安価に開発しようという流れが生まれているようだ。

　3つ目は、前述の通り、DeepSeekのような中国AIモデルが「利用料を急降下させているから」だと言う。

　この結果、米国AI大手は基盤モデルの使用料で儲（もう）けるのではなく、特定用途の製品で儲けるしかなくなった、とDoria氏は指摘する。そして、その兆しが既に現れているとも言う。その兆しの例として同氏は、OpenAIのDeep ResearchとAnthropicのClaude Sonnet 3.7を挙げている。

　基盤モデルに、簡単な追加機能を施しただけのAIモデルのことを「Wrapper（ラッパー）」と呼ぶことがある。包装紙（ラップ）で包んで見た目だけを変えただけ、という意味で、どちらかといえば、そのAIモデルを揶揄する表現だ。

　Doria氏によると、OpenAIの人気AIエージェントDeep Researchはラッパーではなく、モデルの内部に検索機能を持つ新しく開発されたAIモデルだという。大量のWebサイトの中からどの情報を取ってくるべきかを考えるプロセスの中に、最新鋭のAIが活用されるので、単純なキーワード検索よりもユーザーの意図に合った情報を見つけることが可能になる。基盤モデルの外側に検索ツールをつけただけのラッパーモデルだと、最新のAIが活用できないので、OpenAIのDeep Researchほどユーザーの意図に合うような情報を見つけてこれないという。

　同じDeep Researchという名称の機能がPerplexityやGoogle Geminiにもあるが、Doria氏によるとそれらは単なるラッパーの可能性があるとしている。

　もう一方のAnthropicのClaude Sonnet 3.7は基盤モデルではあるものの、Doria氏によると、その中にコーディング（プログラミング）エージェント機能が搭載されているという。そのせいか、Claude Sonnet 3.7はプログラマーの間で非常に高い評価を得ている。Claude Sonnet 3.7は、汎用の基盤モデルの体裁を取りながらもプログラミング機能を強化することで、コスパの良い中国モデルに対抗しようとしているようだ。

コスパの良い中国モデルにどう対抗する？（写真提供：ゲッティイメージズ）