著者：ウォールストリート見聞 卜淑情
原題：『ゴールドマン・サックス深度レポート：中国AI大規模モデル業界の長期的勝者は誰か？』
中国のAI大規模モデルは今、歴史的な転換点に立っている。ゴールドマン・サックスは、中国のオープンソース／オープンウエイト大規模モデルの知能性能は世界トップクラスの専有モデルに迫っており、国内企業や世界中の中小企業による採用規模が急速に拡大し、それによって形成されるデータフライホイール効果がモデルの反復アップグレードをさらに推進すると見ている。
追風トレーディングデスクによると、ゴールドマンの最新リポートは、この進化の軌跡を「昨年のDeepSeekのコスト効率化モーメントから、今年の智譜GLMのモデル知能モーメントへ」と概括している。 Ronald Keung氏率いるゴールドマンのチームはこの50ページのリポートで、中国AIモデルが低コストで高性能を実現する方法、オープンソース路線を選ぶ理由とマネタイズ方法、中核的なアドレサブル市場の所在、そして誰が長期的勝者になるかという4つの核心的問題を体系的に評価している。
競争環境の判断において、ゴールドマンは価格決定力、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」を打ち出し、それに基づき、基礎テキストモデル分野では智譜（初回カバレッジ）とDeepSeek（未上場）が最も強力なポジションにあり、マルチモーダル分野ではバイトダンス（未上場）がリードしていると認定した。ゴールドマンは同時に、MiniMaxと快手に対する買い推奨を維持している。
小さくとも大を制す、効率が決め手
中国の大規模モデルが、米国の同類製品を大きく下回るコストで同等に近い性能を実現できる中核には、アーキテクチャ革新とパラメータ効率の二重のブレークスルーがある。
ゴールドマンのリポートは、中国のオープンソースモデルのパラメータ規模は総じて2000億から1.6兆の間にあり、世界トップモデルのわずか2％から10％に過ぎず、これは主にハイエンド計算力へのアクセスが制限されていることに起因すると指摘する。同時に、Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャやスパースアテンション機構などの革新により、実際に活性化されるパラメータの全パラメータに占める割合はわずか3％から5％となり、学習と推論のコストを大幅に圧縮している。
具体的なモデルレベルでは、DeepSeek V4 Proのパラメータ数は1.6兆、智譜GLM5.2は0.7兆、MiniMax M3は0.4兆である。
ゴールドマンは、コーディング能力における中国モデルの最近の躍進を、データフィルタリングや強化学習のポストトレーニングなどの要因の相乗効果に帰している。 6月27日、DeepSeekは投機的デコーディングフレームワーク「DSpark」を発表し、V4-FlashとV4 Proのオンラインサービスに導入した。モデルの重みや出力品質を変えることなく、ユーザーあたりの生成速度をV4-Flashで60％から85％、V4 Proで57％から78％向上させた。
美団（Meituan）が6月30日に発表したLongCat 2.0は、ゴールドマンによって中国AIインフラ自主化の重要なマイルストーンと見なされている——これは中国初の、完全に5万枚の国産コンピューティングカードで学習・デプロイされた1.6兆パラメータのオープンソースMoEモデルである。ゴールドマンは、これが計算集約型の事前学習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、中国のAIモデルが外国のハイエンドチップへの依存から脱却する上で深遠な意義を持つと見ている。
市場は二極化し、強者はますます強く
ゴールドマンは、中国AIモデル市場が形成しつつある「二層構造」として描写し、二つのARR最大化象限を識別している。
ハイエンド市場では、智譜GLM5.2やアリババQwen3.7 Maxに代表されるトップモデルの価格は100万トークンあたり約1ドルと、ローエンドモデルの5倍であり、推論粗利益率は約10％から20％（ゴールドマン推定）である。 これに対し、米国のトップモデルの価格は100万トークンあたり4から8ドルであり、中国のハイエンドモデルはそのわずか10％から25％に過ぎないが、より低いパラメータ活性化比率により、なおプラスの粗利益を維持できている。
ローエンド市場では、エージェントタスク向けモデルの価格は100万トークンあたり0.06から0.2ドルと低く、価格に敏感な世界中の中小企業や個人ユーザー市場を開拓している。 MiniMaxは収入の60％から70％を海外から得ている。注目すべきは、DeepSeekが7月中旬よりV4シリーズにピーク・オフピーク価格設定を導入すると発表したことで、ピーク時の料金はオフピーク時の2倍となり、混合価格は100万トークンあたり約0.35ドル（V4 Pro）および0.12ドル（V4 Flash）となる。
ゴールドマンは、中国AIモデルのAPIおよびサブスクリプション収入が、2026年の推計350億元から2030年には8790億元に成長し、それに対応する日次トークン消費量は350兆から4600兆へと約25倍増加すると予測している。
オープンソース戦略：広範な浸透、マネタイズ経路は要改善
ゴールドマンのリポートは、中国のAIモデルが広く採用するオープンソース／オープンウエイト路線の戦略的論理とそのマネタイズの限界を詳細に整理している。
オープンソース戦略の核心的優位性は、デプロイの柔軟性とコミュニティエコシステムにある。アリババのQwenシリーズ、DeepSeek、智譜GLM、MiniMax M3はいずれもオープンソースまたはオープンウエイト方式を採用しており、バイトダンスのSeedモデルは主な例外で、完全クローズドソースの専有路線を取っている。オープンソースモデルは中国本土の内外で柔軟にデプロイでき、コミュニティのフィードバックを通じて反復を加速できる。
しかしながら、ゴールドマンは、オープンソースモデル企業が開示するARRの数字は、実際のデプロイ規模と収入ポテンシャルを大幅に過小評価している可能性が高いと指摘する。 智譜を例にとると、2026年末のARR目標は10億ドルであるが、GLM5.2の世界での実際のデプロイ量は、智譜自身のAPIチャネルを通じたトークン量や収入をはるかに上回る——Alibaba Cloud（阿里雲）百煉MaaSプラットフォームは、智譜に一切の料金を支払うことなくGLM5.2オープンソースモデルを直接ホスティングできる。
ゴールドマンは、業界が純粋なオープンソース（MITライセンス、完全無料）から「オープンウエイト＋コミュニティライセンス」モデルへと徐々に移行すると予想している。すなわち、商用利用にはモデル企業との収益分配契約が必要となる。MiniMax Mシリーズはすでにこのモデルを率先して採用している。ゴールドマンは、この転換により、モデル企業がAWS BedrockやAlibaba Cloud百煉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られ、自ら推論計算力のコストを負担する必要がなくなるため、AIモデル企業のユニットエコノミクスが大幅に改善されると見ている。
「トークン最大化」からROI優先へ
ゴールドマンは、国際市場への拡大を中国AIモデルの最も重要なアップサイドと位置付け、特に非米国市場を重視する。
ゴールドマンの米国リサーチチームは、2030年までに、エージェントAIが世界のトークン消費量を24倍に押し上げ、毎月120千兆トークンに達し、そのうち企業エージェントが55倍、消費者エージェントが12倍の成長にそれぞれ貢献すると推定している。 世界（中国以外）市場では、中国のAIモデルはすでに性能向上と価格優位性により、トークンシェアの顕著な伸びを実現している。
ゴールドマンのリポートは、グローバル企業のAI利用パラダイムが、「トークン最大化」から「ROI優先」への根本的な転換を経験していると指摘する。前者は2025年末から2026年初頭に盛行し、企業は高いトークン消費量を組織の生産性と同一視していた。後者は、明確なタスク境界、日次アクティブエージェント数、バックエンドプロセスの自動化、および実際のアウトプットをより重視する。Jellyfish AIのエンジニアリングトレンド調査のデータによれば、企業内のヘビーAIユーザーは10倍のトークンを消費したが、アウトプットはわずか2倍の向上にとどまった。
チャネル面では、Alphabet傘下のGemini Enterprise Agent PlatformとアマゾンAWS Bedrockが、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る。ウォール・ストリート・ジャーナルの報道によると、マイクロソフトのCEOは最近、オプションの低コストモデルとして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おり、ホスティングする場合、モデルはマイクロソフトのクラウドエコシステム内で実行され、顧客データがAzure内に留まることを保証すると強調した。
長期的勝者は誰か？
ゴールドマンは、定量的指標を用いて各プレイヤーの長期的な勝率を評価するため、三次元の競争ポジショニング・フレームワークを構築した。その核心公式は、ARR規模×粗利益率優位性＋財務力である。
価格決定力の次元では、市場投入スピード（前世代・同クラスモデルとの比較）、LMArenaアリーナスコア（大規模ブラインドテストに基づくユーザー評価）、100万トークンあたりの混合価格水準を検証する。
コスト優位性の次元では、スループット（1秒あたりのトークン数）、キャッシュヒット率、パラメータ活性化比率、推論粗利益率を検証する。財務力の次元では、手元資金、総資産に占めるネットキャッシュ比率、バリュエーション倍率を検証する。
基礎テキストモデル分野では、ゴールドマンは智譜（初回カバレッジ、中立評価、目標評価額1100億ドル）とDeepSeek（未上場）が最強のポジションにあると認定し、両者は価格決定力とコスト優位性の両面で際立っている。独立系AIモデル企業全体のインプライド・バリュエーションは合計2000億ドルを超える。
マルチモーダル／動画生成分野では、バイトダンスがSeedanceでリードし、LatePostと36Krの報道によれば、Seedanceの粗利益率は70％と高く、ARRランレートはすでに20億ドルを超えている。快手可灵とMiniMax Hailuo／まもなく登場するH3モデルもゴールドマンが有望視しており、2026年下半期には動画生成とLLMの融合による機能ブレークスルーや供給逼迫に伴う健全な価格設定が追い風になると予想されている。
ゴールドマンはMiniMaxに対し買い推奨を維持し、目標株価860香港ドルとしている。理由は、同社のM3モデルが高トークン量かつ魅力的な価格設定というARR最大化の象限に位置し、現在のバリュエーションは2026年末のARRの13倍にとどまり、中国および世界の同業他社のバリュエーション倍率と比較して明確なディスカウントがあり、リスクリワードは上振れ方向に傾いているためだ。
