中国製オープンモデル、米政策がコスト決定

今月、中国製のオープンウェイトモデルを検討する企業は、ベンチマークの結果とは無関係の重大な問いに直面しています。それは「1 年後も、このモデルを継続して使い続けることが容易かどうか」という点です。

7 月 16 日、Moonshot AI が「Kimi K3」を発表しました。これはこれまで公開された中で最も大規模なオープンウェイトモデルですが、発表から数日後にはワシントンで 1 年間沈黙していた政策論争に火がつきました。

この議論の行方は、米国以外の調達決定にも大きな影響を及ぼします。なぜなら、現在議論されている連邦調達の規則や輸出ブラックリスト、セキュリティに関する勧告などは、世界の大半をカバーするクラウドプロバイダーを通じて波及するからです。今回の議論が再燃した直接的なきっかけは、Dean W. Ball 氏による投稿でした。氏は OpenAI の戦略的将来担当責任者であり、最近までトランプ政権下で AI 政策の最高顧問を務めていました。

Ball 氏のモデル評価は概ね好意的なものでした。「非常に優れたモデルだ」と書き記し、その性能が蒸留（ディストillation）によるものだと片付けることはできないと指摘しています。また、「トークン消費量が非常に激しい」点にも言及しました。K3 は最大推論能力を唯一の動作モードとしており、出力は 100 万トークンあたり 15 ドルで請求されるため、実際に運用コストが安いとは言い切れないという警鐘は、実務的な視点から非常に有用な指摘です。

彼はその後、トランプ政権が最終的に中国のオープンウェイトモデルに対して規制リスクを創出することが最善の戦略だと判断すると予測しました。これは禁止令ではなく、彼が AI 政策における愚かな動向の一つと呼ぶものです。むしろ、各機関から「そのようなモデルにはバックドアが含まれている可能性がある」といったソフトガイダンスを出すという案です。「それほど根拠がなくても構わない」と彼は記しています。不確実性が生じれば、規制対象となる企業は自ら撤退するからです。

なぜ中国のオープンウェイトモデルはまず商業的な問題なのか

反応は激しく、その矛先は北京ではなくアメリカに向けられました。大統領科学技術諮問会議の共同議長であるデイヴィッド・サックス氏は、ボール氏が規制を独占するための戦略を告白しているのか、それともそれを予測しているのか判断がつかないとし、いずれにせよ規制の不確実性を競争手段として武器化することは許されないべきだと指摘しました。

さらに彼は、すでにモデル収益において二大企業体制（デュオポリー）を築いている大手クローズドラボが、政府に対してオープンソースの競合他社を排除させることを望んでいると付け加えました。イアン・ルコン氏とマーティン・カサド氏は、オープン開発とプロプライエタリな開発は共存できると主張しました。その後、ボール氏は自身が推奨ではなく予測を述べていたと釈明し、「オープンウェイトが必ずしも分野全体の進展を遅らせる」という主張を取り下げました。

背景にあるのは、単なる個性の対立ではなく、計算の問題です。クローズドな研究機関は、データセンターへの巨額の投資を正当化するためにトークンあたりの収益が必要ですが、安価なオープンウェイトモデルが登場しても AI の利用量は減らないため、収益が圧迫されることになります。Snorkel AI の共同創業者であるブレンダン・ハンコック氏は TechCrunch に対し、この点を指摘しました。

すでにルーティングデータにもその変化は表れています。Vercel の本番環境ゲートウェイにおいて、オープンウェイトモデルが処理するトークンの割合は 4 月の約 9 分の 1 から 6 月には 29% に増加しましたが、その際の支出額は全体の 4% 未満にとどまっています。

こうした圧力は、米国の技術スタック内部からもたらされています。GitHub は 7 月 1 日、Copilot のモデル選択画面で Moonshot の「Kimi K2.7 Code」を一般公開し、Microsoft Azure 上でホストしています。The Information によると、Microsoft は現在、Azure への K3 の追加を検討中であり、OpenAI や Anthropic のモデルが担当している Copilot の機能を、K3 で代替できるかどうかを検証しています。これにより、推論コストで最大 6 億ドルの削減が可能になる可能性があります。

Microsoft はこの金額や具体的な機能については公式に確認していません。現状は導入ではなく評価段階ですが、両社の最先端モデルを最大の顧客として抱える Microsoft が、その代替案を価格面で厳しく評価していることは間違いありません。

セキュリティ論争への真摯な取り組み

商業的な動機があったとしても、セキュリティ上の懸念が偽物になるわけではありません。最も重要な懸念は、一度公開されたモデルの重み（オープンウェイト）は回収できないという点です。一度ダウンロードされ、数千の組織内で稼働し始めたら、ベンダーがパッチを適用したり、利用を停止したり、修正版を配布したりすることはできません。これは、ホスト型 API とは根本的に異なるリスクプロファイルです。

モデルの動作は、モデルのコードよりも監査が困難です。ファインチューニングによって、ライセンスの審査では検出できないバイアスや失敗モードが埋め込まれる可能性があります。

NIST は以前、DeepSeek のオープンモデルにセキュリティ上の脆弱性があることを発見しています。規制産業においては、モデルがどこで開発されたかに関わらず、トレーニングデータの出自やコンテンツ処理に関する疑問は常に存在します。

これに対する反論は、排除するのではなく比例性の問題です。ジョージタウン大学の研究員であるサム・ブレスニック氏は、中国への Nvidia H200 の販売停止を禁止することは、北京の進展を大幅に遅らせる一方で、アメリカ人が利用したいオープンモデルを禁止するよりも効果的だと主張しています。これは出力ではなく入力に焦点を当てる戦略です。

また、ボール氏自身も第 2 の意見でこれに同意しており、中国がオープンウェイト戦略を採用した背景には、顧客に応えるための国内計算資源の不足があることを認めています。つまり、この戦略は米国の輸出管理による意図しない副産物である可能性が高いのです。

実際に起こりそうなことについて。

Axios は 7 月 20 日、政府関係筋を引用し、商務省が昨年中国の AI ラボを「エンティティ・リスト」に追加する検討を行ったこと、NSA（国家安全保障局）や国家サイバーディレクター室が中国の AI ラボによる脅威に関する勧告を発行することを検討したこと、さらにホワイトハウスが中国製モデルの利用に伴うセキュリティ侵害に対する米企業の責任を問う大統領令を検討していたことを報じた。しかし、イノベーションの阻害を懸念する当局者らがこれらすべてを阻止したのだ。

顧問のスリラム・クリシュナン氏が去り、安全保障に厳しい姿勢を示す勢力の声が大きくなる中、この動きは再燃している。ただし、今回提案されているのは禁止令ではなく、調達規則の強化やエンティティ・リストへの掲載による脅し、そして世論を巻き込んだ圧力だ。「実際に起きているのは、より緩やかだが持続的な変化だ」とある関係者は Axios に語った。ホワイトハウスも商務省も Axios の取材コメント依頼には応じておらず、Politico は商務省が直ちに動き出すことはないとの見方を伝えている。

米国以外の購入者にとって、このリスクは間接的ではあるが現実のものだ。米国の規制産業や連邦政府の調達を対象に作られたルールが、マレーシアの銀行やインドネシアの通信事業者を直接縛るわけではない。ここで鍵となるのは、ハイパースケールクラウドプロバイダーたちだ。

この地域の多くの企業が Kimi K3 にアクセスする際、Moonshot 社の API を直接使用するのではなく、Azure や AWS、Google Cloud を経由している。もしワシントンがこれらのプロバイダーに対して中国製のオープンウェイトモデルをホストしにくくする圧力をかければ、同モデルはバージニア州のカタログから姿を消すのと同時に、クアラルンプールのカタログからも静かに姿を消すことになる。

ボール氏は自身の投稿で、規制当局が中国のモデルを完全に提供しなくなるほど強く圧力をかけることは望まないだろうと予測していました。なぜなら、それはスタートアップ企業を評判の悪いプロバイダーへと追いやるだけだからです。確実な対策は、自前でコピーを持つことです。Moonshot は 7 月 27 日に K3 の重み（ウェイト）を公開します。その時点以降、ダウンロードした人からモデルを取り下げることはできなくなります。

しかし、前述の通り、K3 を自社でホストするのは容易ではありません。Moonshot はこのモデルを 64 基以上のアクセラレーター上で提供することを推奨しており、重みファイルだけでも約 1.4TB に達します。多くの企業にとって、これは理論上の回避策に過ぎません。

つまり、見出しが示唆するほど広範な問いではなく、より限定的な問題が残されています。中国のオープンウェイトモデルが安全か許可されているかという問いではなく、「あなたが構築している特定のモデルが、12 ヶ月後にクラウドプロバイダーのカタログに残っているかどうか」、そしてもし残っていなければ移行にどれほどのコストがかかるかという点です。これはデューデリジェンス（調査）の問題であり、今日から答えを出すことができます。

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