米国の企業は、AIニーズについて米国外に目を向け始めている。中国のオープンウェイトモデルが米国のクローズドソース製品との差を縮めるにつれ、より多くの企業が中国の代替案に関心を示しており、新たな支出データは、その動きがまだ小規模ながら進行中であることを示している。

魅力は明快だ。"Open weight" とは、モデルの基礎パラメータが誰でもダウンロードできる形で公開されていることを意味する。そのため企業は、単一の提供元のAPIに依存するのではなく、自社インフラや第三者プラットフォーム上でシステムを運用できる。これにより、AIシステムをより細かく調整する余地が広がり、導入コストは大幅に下がり、一般に企業の管理権限も強まる。さらに、そのデータが競合し得る製品の学習に使われないという安心感も高まる。AnthropicとOpenAIは依然として米国企業のAI調達を支配しているが、数字は周辺で変化が起きていることを示している。

Rampの最新AI Indexによると、同社は企業顧客基盤全体のトークン支出とサブスクリプション支出を追跡しており、企業がAIに実際いくら支払っているかを比較的直接的に示している。そのデータでは、オープンソースおよび中国製モデルへのアクセスを企業に提供するモデル提供プラットフォームに支払う企業の割合が、AI支出企業全体の6.1%に上昇した。2026年1月の4.5%から増加しており、7月時点の数字である。

この変化は、MoonshotのKimi K3のようなオープンウェイトモデルへの企業関心の高まりを反映している可能性がある。Kimi K3は、非常に大規模なオープンウェイトモデルでありながら、コーディング性能やエージェント的性能が主要な独自モデルに近いとして、公開時に大きな注目を集めた。

別の中国AIラボであるZ.AIは今週、Ox Alphaを構築したと確認した。これは以前は匿名だったモデルで、AIベンチマークで良好な結果を示し、週末にはAI開発者から熱意ある評価を得ていた。同社はこれをGLM-5.3-Flashに改名し、入力トークン100万個あたり0.15ドル、出力トークン100万個あたり0.50ドルを請求すると発表した。DeepSeekとMoonshotがすでに競合他社の価格に圧力をかけている市場で、さらに攻勢的な価格設定の中国勢だ。AIモデルへのAPIアクセスはトークン単位で課金されるため、こうした料金は運用コストに直接反映され、1ドル未満の価格は大量処理の負荷を最先端の代替案よりはるかに安くする。

Z.aiはまた、GLM-5.3のより大きな版を近く公開するとみられている。多くの関係者は、それがサイバー能力においてAnthropicやOpenAIの最良モデルの一部に匹敵すると考えている。これは、業界が十分に備えていないAI主導のサイバー攻撃の新時代を招く可能性がある画期的な出来事になり得る（New York Times）。これまでのところ、そのセキュリティ議論は、Rampのデータが捉える商業的なシフトを抑制するというより、並行して存在している。

中国はすでにオープンモデル競争で明確に先行している。Hugging Faceによると、2026年のほぼ毎月、最大かつ最も高性能なオープンモデルは中国のラボから生まれていた（State of Open Models）。最近の米国勢の有力な挑戦者はThinking Machines Lab、そしてより最近ではMetaだった。Metaの初期のLlamaリリースは、米国の大手ラボ間でオープンウェイト運動の火付け役となったが、そうした米国のリリースは、概してKimi K3の規模や開発者の支持には及んでいない。

Backed VCのパートナーであるAlex Brunicki氏は、企業がオープンソースモデルをどう扱うかにすでに変化が見られると語った。

「多くの企業が…オープンソースモデルを使って業界特化型の基盤モデルを開発し、それを非常に特定のデータセットでさらに微調整しています」と同氏は述べた。「すべての業務に最先端モデルを使っているわけではありません。実際には、無料で使えるこれらのオープンソースモデルを使っているのです。」

少なくとも2つの既存企業が最近、事業の一部でオープンソースへ公開の形で切り替えた。Thomson Reutersは今週、AlibabaのオープンソースQwenモデルを改変して同社が開発したSnowdonを基に、Thomson-1と呼ばれる社内モデルを構築したと発表した（Computing）。このモデルは、これまでClaudeで実行していた文書レビュー業務を担う。発表の一環でCTOのJoel Hron氏は、成果を得るために企業がより大規模で高価なモデルを必要とするわけではなく、強力なオープン基盤から始めて深く特化させれば、より低コストで有能なAIを構築できると述べた。

OpenAI、Sequoia、Andreessen Horowitzの支援を受ける法務テック企業Harveyも最近、新モデルHarvey TenetがMoonshot AIのオープンウェイトKimi K3の上に後訓練されたと発表した（SCMP）。同社は、Harvey Tenetが基盤モデルと、Fable 5やGPT-5.6 Solを含む米国の最先端システムの双方を、複雑な法務エージェント型タスクで上回ったと述べた。Harveyはこれまで、Anthropic、OpenAI、Googleのクローズドモデルをカスタマイズして製品を構築していた。

Rampの主任エコノミストであるAra Kharazian氏は、オープンソースの最近の成長は、OpenAIやAnthropicの支出を直接的にはまだ大きく減らしていないと記した。新規のAI購入者は依然として既存の米国ラボを選んでおり、たとえばAnthropicは7月に企業の間で最もシェアを伸ばし、市場シェアは1.1ポイント上昇して43.5%となった。一方、OpenAIは0.23ポイント上昇して39.7%だった。

しかし、AnthropicのFable 5は、市場で最も先進的なモデルと見なされており、そのため米国政府が国家安全保障上の理由で一時的に国外アクセスを停止したほどだが、Anthropicから企業が購入するトークンのわずか6%、Anthropicモデル全体への支出の11.4%しか占めていない。これは、Fable 5がトークン100万個あたりおよそ10ドルで、OpenAIのGPT-5.6 Solの2倍の価格であるにもかかわらずだ。中国のオープンウェイト提供企業が示す1ドル未満の料金と比べれば、なおさら高い。対照的にGPT-5.6 Solは、OpenAIのトークンの25%、支出の23%を占めている。

Kharazian氏は、Fable 5が実質的に市場の上限に達したのだと論じる。つまり、より安いモデルで十分な場合、企業は市場最高のモデルにプレミアムを払うつもりはないということだ。

総合すると、こうした動きは、米国のフロンティアラボが、最も新しく最も高価なモデルに対して顧客が支払う上限に達したことを示唆しているのかもしれない。そして、その隙間を埋めるのはオープンソースかもしれない。

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Beatrice Nolan beatrice.nolan@fortune.com @beafreyanolan

この記事はもともとFortune.comで掲載されました