
オープンソースAIの台頭にもかかわらず、Anthropicなどのフロンティアモデル提供企業の支出シェアが大きく落ち込んでいません。
業界の考え方が変わりつつあり、新しい用途の開発にはフロンティアモデルが使われ、その後成熟した用途は安価なオープンソースに移行するという二層構造が、AIビジネスの安定的な特徴となる可能性があります。
何が起きたか
オープンソースAIモデルのDeepSeekやZ.aiが利用トークン数で急伸しており、Vercelのダッシュボードではこの1週間でDeepSeekが全体の3分の1以上を処理しています。一方、Anthropicは全体のAI支出の半分以上を依然占めており、最近の値上げの影響で若干シェアは低下しましたが大きな変化ではありません。
なぜ重要か
これまで安価なオープンソースモデルがフロンティアモデル(最先端の高性能なAI)の市場を奪うのではないかという懸念がありました。しかし実際には、成熟した用途は安いモデルに移行する一方で新しい用途は高性能モデルで試行され、全体的なフロンティアモデル支出は減っていないことが示唆されています。ビジネス利用者にとっては、用途に応じて異なるAIを使い分ける時代が来つつあることを意味します。
注目点
OpenRouterのデータではOpus 4.8が週間約2兆トークンを処理し、DeepSeek V4 Flashは週間5.3兆トークンを処理していますが、Opus 4.8はトークン当たり約23倍高い価格($1.37/100万トークン対6セント)のため支出全体では優位を保っているとみられます。
記事が指摘する矛盾は、オープンソースAIが利用量で急速に成長しているにもかかわらず、フロンティアモデルへの全体的な支出がほぼ変わらないという現象です。その背景には、AIが適用可能なタスクの市場自体が非常に速く成長していることがあります。フロンティアモデルは新しい用途の開発を主導し、成熟した用途はオープンソースモデルにシフトするというライフサイクル的な分業が起きているとみられます。昨年9月の筆者の予測では、フロンティアラボが「Starbucksのコーヒー豆」のような商品インプットになってしまう可能性が指摘されていました。実際にはバーティカルAI企業がより軽量なモデルに移行したり、「GPTラッパー」スタートアップの経済性が安定している一方で、トークン単価ではフロンティアモデルが依然として市場で最も望ましい地位を保っている状況が続いています。この二層構造は相当な期間、AI経済の安定的な特徴である可能性があります。
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