中国のオープンソースAIエコシステムにおけるアーキテクチャ選択:DeepSeek以降の構築
Architectural Choices in China's Open-Source AI Ecosystem: Building Beyond DeepSeek
2025年初頭の「DeepSeekモーメント」以降、中国のオープンソースAIコミュニティは、モデルだけでなく、アーキテクチャとハードウェアの選択に重点を移している。Kimi K2、MiniMax M2、Qwen3などの主要モデルは、コスト効率と持続可能性を考慮し、Mixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを採用する傾向にある。2025年2月以降、オープンソース活動はテキストモデルに留まらず、マルチモーダル(Any-to-Any、テキスト-画像、画像-動画など)やエージェントベースの方向へと拡大した。StepFunやTencentなどの企業は、音声、動画、3D分野で高性能なマルチモーダルモデルを発表し、競争を激化させている。0.5B~30Bの小規模モデルはローカル実行やファインチューニングに適しており、大規模なMoEモデルから能力を蒸留する構造が一般的になっている。ライセンスはApache 2.0がデファクトスタンダードとなり、モデルの利用、改変、デプロイの障壁を下げている。ハードウェア面では、Huawei AscendやCambriconチップでの推論サポートが強化され、Ant GroupやBaiduは国内AIチップを用いた学習コスト削減や性能向上を報告している。Zhipu AIやChina Telecomも国内チップでモデルを学習させたことを公表し、学習パイプラインへの国内チップの浸透を示唆している。インフラ面では、Moonshot AIのMooncakeやBaiduのFastDeploy 2.0などがオープンソース化され、スケーラブルな運用を容易にしている。全体として、中国企業は個々のモデル最適化から、オープンソースの世界に適したエコシステム構築に向けたシステム設計へと競争軸をシフトさせている。
- 中国企業Kimi、MiniMax、QwenなどがMoEアーキテクチャを採用した新モデルを公開
- StepFunやTencentが音声、動画、3D分野のマルチモーダルモデルを発表
- Moonshot AIがMooncake、BaiduがFastDeploy 2.0をオープンソース化
中国AI企業が単体モデルの性能競争からオープンソースエコシステム全体の設計へと競争軸を移している点が重要。特にMoEアーキテクチャへの収斂、Huawei AscendやCambriconといった国内チップへの推論・学習対応が加速しており、サプライチェーン上の米中分断がAIソフトウェア領域にも及ぶ可能性を示唆する。Ant GroupやBaiduが国内AIチップでの学習コスト削減を報告していることは、半導体輸出規制の影響を緩和する方向性として注視すべき。投資家としては、中国発オープンソースモデルのクオリティ向上が、グローバルなAI競争における中国企業のポジショニングを強固にするリスク要因と捉えるべき。