オープンソースAIの台頭が、なぜまだAnthropicに打撃を与えていないのか

12月のある月曜日、DecagonのCEOであるジェシー・チャン氏は、「企業におけるオープンソースAIについて、誰もが間違っている」という見出しの下、挑発的な新説を明らかにした。 この投稿では、AI経済における現代の最も興味深い矛盾の一つについて考察している。すなわち、より成熟したAI導入事例では（同社内でもそうであるように）軽量なモデルへと移行しつつある一方で、高価な最先端モデルへの全体的な支出は概ね変わらないままであるという点だ。

この視点は、フロンティアモデルとオープンソースモデルの関係を再定義するものである。 チャン氏によれば、両者は競合関係にあるわけではなく、オープンソースモデルの成功が最先端研究機関の犠牲の上に成り立っているわけでもない。むしろ、これらは同じライフサイクルにおける2つの段階を表している。つまり、高価な最先端モデルはユースケースの検証に使用され、そのユースケースが成熟するにつれて、より安価なオープンソースの代替モデルへと引き継がれていくのだ。

確立されたユースケースが軽量モデルへ移行する一方で、新たなユースケースが絶えず出現しており、これによりフロンティアモデルへの総支出は安定している。

張氏は自身の主張を裏付けるデータとして提示しているものは限られているが、その証拠は容易に入手可能だ。VercelのAIゲートウェイダッシュボードによると、過去1週間でDeepSeekはトークン処理量においてトップに躍り出て、全トークンの3分の1強を同社のインフラを通じて処理した。 一方、人気モデル「GLM-5.2」を開発した研究所であるZ.aiは、同期間中に堂々の4位に浮上した。

しかし、トークン支出の全体像を見ると、Anthropicが依然としてプラットフォーム上のAI関連支出総額の半分以上を占めている。Anthropic自身の価格引き上げにより、このシェアは過去1か月間でわずかに低下したものの、その減少幅は顕著ではない。

画像出典：Vercelダッシュボード／データエクスポート

OpenRouterも同様の傾向を示しており、市場において（企業向けへの注度はやや低いものの）より大きなシェアを占めています。DeepSeek V4 Flashが全体的な利用量でトップを占め、週あたり5.3兆トークンを処理しています。最も人気のあるフロンティアモデルであるOpus 4.8は、2兆トークンをわずかに上回る処理量となっています。 OpenRouterは総支出額によるモデルランキングは提供していないが、Opus 4.8の平均トークン単価がV4 Flashの約23倍（100万トークンあたり1.37ドル対わずか6セント）であることが示されており、Opusが依然として支出の大部分を占めていることがうかがえる。

これらの数値には、NVIDIAの最新モデルである「Nemotron」すら含まれていない。Nemotronは、NVIDIAの強力な業界ネットワークと、このモデルが持つ卓越した適応性のおかげで、間もなく最前線に躍り出る態勢にある。

これらの数字は、AIのライフサイクルに関する張氏の主張を完全に立証するものではありませんが、Anthropicのような最先端の研究機関が、オープンソースの台頭によってまだ大きな打撃を受けていないこと――少なくとも現時点では――を示唆しています。 その理由の一つとして、AIで処理可能なタスクの市場が急速に拡大しているため、トップモデルは初期段階の導入を掌握することで優位性を維持できていることが挙げられる。張氏が述べているように、「フロンティア系研究所は発見の分野を掌握し続け、オープンソースは運用分野をますます掌握していく」のである。 もう一つの可能性は、クライアントがオープンソースモデルを採用する一方で、多くのユースケースが複雑すぎて、安価な代替手段に完全に置き換えることができないという点にある。

いずれにせよ、この二層構造のモデル経済は、AI業界の安定した特徴となるかもしれない。

つい昨年9月、私は基礎研究ラボが最終的にスターバックスにコーヒー豆を販売するような状況――つまり、アプリケーション層が利益を享受する一方で、基礎研究ラボは単なるコモディティ的な投入要素として機能する――になる可能性について書いた。この予測の一部は現実のものとなっている。垂直統合型AI企業はより軽量なモデルへと移行しており、「GPTラッパー」スタートアップの経済性は概ね安定を保っている。

しかし一方で、トークン単位で見ると、フロンティアプロバイダーが市場で最も価値の高いセグメント、すなわちプレミアムなトークン価格を維持していることも確認されています。この傾向は、当面の間は変わらないと思われます。