ゴールドマン・サックスの深層レポート：誰が中国のAI大モデル業界の長期的な勝者になるのか？

著者：ウォール・ストリート・ジャーナル

中国のAI大モデルは歴史的な転換点に立っています。ゴールドマン・サックスは、中国のオープンソース/オープンウェイトの大モデルの知能性能が、世界のトップの専有モデルに迫っていると考えており、国内企業および世界の中小企業の採用規模が急速に拡大していることから、形成されるデータのフライホイール効果がモデルの反復的なアップグレードをさらに推進すると述べています。

追風取引台によると、ゴールドマン・サックスの最新レポートは、「DeepSeekの昨年のコスト効率の瞬間から、智谱GLMの今年のモデル知能の瞬間へ」という進化の軌跡を要約できる。ゴールドマン・サックスのアナリスト、ロナルド・キューングが率いるチームは、この50ページのレポートで、中国のAIモデルがどのように低コストで高性能を実現し、なぜオープンソースのルートを選び、どのように収益化し、コアのアドレス可能市場はどこにあり、誰が長期的な勝者になるのかという4つの主要な問題について体系的な評価を行っています。

競争の状況に関して、ゴールドマン・サックスは、価格能力、コスト優位性、財務力に基づく「競争ポジショニングフレームワーク」を導入し、これに基づいて、基礎テキストモデルの分野では、智谱（初めてのカバレッジ）とDeepSeek（未上場）が最も強力なポジションを持ち、多モーダル分野では字節跳動（未上場）がリードしていると認定しています。ゴールドマン・サックスは同時にMiniMaxと快手に対して買い評価を維持しています。

小さな投資で大きな成果、効率が勝利をもたらす

中国の大モデルは、アメリカの同類製品のコストを大幅に下回る価格でほぼ同等の性能を実現できるのは、アーキテクチャの革新とパラメータ効率の二重の突破にあります。

ゴールドマン・サックスのレポートによると、中国のオープンソースモデルのパラメータ規模は一般的に2000億から1.6兆の間で、世界のトップモデルの2%から10%に過ぎない、これは主に高性能計算の取得が制限されているためです。同時に、混合専門家アーキテクチャ（MoE）やスパースアテンションメカニズムなどの革新により、実際に活性化されるパラメータの割合は総パラメータの3%から5%に過ぎず、トレーニングと推論のコストを大幅に削減しました。

具体的なモデルのレベルでは、DeepSeek V4 Proのパラメータ量は1.6兆、智谱GLM5.2は0.7兆、MiniMax M3は0.4兆です。

ゴールドマン・サックスは、中国モデルのプログラミング能力の最近の飛躍をデータフィルタリングや強化学習後のトレーニングなどの要因の相乗効果に起因するとしています。6月27日、DeepSeekは推測デコードフレームワークDSparkを発表し、V4-FlashとV4 Proのオンラインサービスに展開され、モデルの重みや出力品質を変更することなく、ユーザーごとの生成速度を60%から85%（V4-Flash）および57%から78%（V4 Pro）向上させました。

美団が6月30日に発表したLongCat 2.0は、中国のAIインフラの自主化における重要なマイルストーンと見なされています------これは、中国初の完全に5万枚の国産計算カードに基づいてトレーニングおよび展開された1.6兆パラメータのオープンソースMoEモデルです。ゴールドマン・サックスは、これが計算集約型の事前トレーニング段階におけるローカライズされたハードウェアスタックの実現可能性を証明しており、中国のAIモデルが外国の高性能チップへの依存から脱却することに深遠な意義を持つと考えています。

市場の二極化、強者がますます強くなる

ゴールドマン・サックスは、中国のAIモデル市場を形成中の「二層構造」と表現し、2つのARR最大化の象限を特定しました。

高級市場では、智谱GLM5.2とアリババQwen3.7 Maxを代表とするトップモデルの価格は、1百万トークンあたり約1ドルで、低級モデルの5倍、推論の粗利率は約10%から20%（ゴールドマン・サックスの推定）です。対照的に、アメリカのトップモデルの価格は1百万トークンあたり4から8ドルであり、中国の高級モデルはその10%から25%に過ぎませんが、より低いパラメータ活性化比率により、依然として正の粗利を維持しています。

低級市場では、インテリジェントエージェントタスク向けのモデルの価格は1百万トークンあたり0.06から0.2ドルにまで低下しており、価格に敏感な世界の中小企業や個人ユーザー市場を開拓しています。MiniMaxの60%から70%の収入は海外から来ています。注目すべきは、DeepSeekが7月中旬からV4シリーズにピークとオフピークの価格設定メカニズムを導入することを発表したことで、ピーク時の料金はオフピーク時の2倍で、混合価格は1百万トークンあたり0.35ドル（V4 Pro）および0.12ドル（V4 Flash）です。

ゴールドマン・サックスは、中国のAIモデルのAPIおよびサブスクリプション収入が、2026年に推定される350億元から2030年には8790億元に増加し、対応する日々のトークン消費量が350兆から4600兆に増加すると予測しています。増加率は約25倍です。

オープンソース戦略：広範な浸透、収益化の道はアップグレード待ち

ゴールドマン・サックスのレポートは、中国のAIモデルが一般的にオープンソース/オープンウェイトのルートを採用する戦略的論理とその収益化の限界を詳細に整理しています。

オープンソース戦略の核心的な利点は、展開の柔軟性とコミュニティエコシステムにあります。アリババのQwenシリーズ、DeepSeek、智谱GLM、MiniMax M3はすべてオープンソースまたはオープンウェイト方式を採用しており、字節跳動のSeedモデルは主な例外で、完全にクローズドな専有ルートを採用しています。オープンソースモデルは、中国本土内外で柔軟に展開でき、コミュニティからのフィードバックを通じて反復を加速させることができます。

しかし、ゴールドマン・サックスは、オープンソースモデル企業が開示するARRの数字は、実際の展開規模と収益の潜在能力を大幅に過小評価している可能性が高いと指摘しています。智谱の例を挙げると、2026年末のARR目標は10億ドルですが、GLM5.2の世界での実際の展開量は、智谱自身のAPIチャネルのトークン量と収益をはるかに上回ります------アリババクラウドの百練MaaSプラットフォームはGLM5.2のオープンソースモデルを直接ホスティングでき、智谱に対して何の費用も支払う必要がありません。

ゴールドマン・サックスは、業界が徐々に純オープンソース（MITライセンス、完全無料）から「オープンウェイト+コミュニティライセンス」モデルに移行すると予測しています------すなわち、商業利用にはモデル企業との収益分配契約を締結する必要があります。MiniMax Mシリーズはすでにこのモデルを先取りしています。ゴールドマン・サックスは、この変化がAIモデル企業の単位経済性を大幅に改善すると考えており、モデル企業はAWS Bedrockやアリババクラウド百練などのプラットフォームとの収益分配契約を通じて利益を得ることができ、推論計算コストを自ら負担する必要がなくなります。

「トークン最大化」からROI優先へ

ゴールドマン・サックスは、国際市場の拡大を中国のAIモデルにとって最も重要な上昇スペースと位置付けており、特にアメリカ以外の市場においてです。

ゴールドマン・サックスのアメリカの研究チームは、2030年までに、インテリジェントエージェントAIが世界のトークン消費量を24倍に増加させ、毎月120千万億トークンに達することを推定しています。その中で企業のインテリジェントエージェントが55倍の成長を、消費者のインテリジェントエージェントが12倍の成長を貢献します。世界（中国以外）の市場において、中国のAIモデルは性能向上と価格優位性により顕著なトークンシェアの増加を実現しています。

ゴールドマン・サックスのレポートは、世界の企業のAI使用パラダイムが「トークン最大化」から「ROI優先」への根本的な変化を経験していると指摘しています。前者は2025年末から2026年初頭にかけて流行し、企業は高トークン消費を組織の生産性と同等視していました；後者は、明確なタスクの境界、日々のアクティブインテリジェントエージェントの数、バックエンドプロセスの自動化および実際の成果により、より注目しています。Jellyfish AIのエンジニアリングトレンド研究のデータによると、企業内の重度のAIユーザーは10倍のトークンを消費しましたが、成果はわずか2倍の向上にとどまりました。

チャネルの面では、アルファベット傘下のGemini Enterprise Agent PlatformとアマゾンAWS Bedrockは、すでにDeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM、Qwenなどの中国AIモデルのホスティングサービスを提供しています。ウォール・ストリート・ジャーナルによると、マイクロソフトのCEOは最近、マイクロソフトがDeepSeekのバージョンをCopilotにホスティングすることを検討していると述べ、低コストモデルとして選択肢を強調し、DeepSeekをホスティングする場合、そのモデルはマイクロソフトのクラウドエコシステム内で運用され、顧客データがAzure内に留まることを保証すると述べています。

誰が長期的な勝者か？

ゴールドマン・サックスは、各プレーヤーの長期的な勝利の確率を定量的指標で評価するための三次元競争ポジショニングフレームワークを構築しました。核心的な公式は：ARR規模×粗利率優位性+財務力です。

価格能力の次元では、上場速度（前世代および同レベルのモデルとの比較）、LMArena競技場のスコア（大規模な盲テストユーザー評価に基づく）、および1百万トークンの混合価格レベルを考察します。

コスト優位性の次元では、スループット（毎秒トークン数）、キャッシュヒット率、パラメータ活性化比率、および推論の粗利率を考察します。財務力の次元では、手元の現金、純現金の総資産に占める割合、および評価倍率を考察します。

基礎テキストモデルの分野では、ゴールドマン・サックスは智谱（初めてのカバレッジ、中立評価、目標評価1100億ドル）とDeepSeek（未上場）が最も強力なポジションを持ち、両者は価格能力とコスト優位性の両方で優れたパフォーマンスを示しています。独立したAIモデル企業全体の暗黙の評価額は合計で2000億ドルを超えています。

多モーダル/動画生成の分野では、字節跳動がSeedanceでリードしており、LatePostおよび36Krの報告によると、Seedanceの粗利率は70%に達し、ARRの運用率は20億ドルを超えています。快手の可灵とMiniMax Hailuo/近日発表予定のH3モデルもゴールドマン・サックスに期待されており、2026年下半期には動画生成とLLMの融合による機能の突破および供給の緊張から健康的な価格設定の恩恵を受けると予測されています。

ゴールドマン・サックスはMiniMaxに対して買い評価を維持し、目標価格860香港ドルとし、その理由はM3モデルが高トークン量と魅力的な価格のARR最大化の象限に位置しており、現在の評価が2026年末のARRの13倍に過ぎず、中国および世界の同類企業の評価倍率と比較して明らかな割安感があり、リスク対リターン比が上向きであるためです。