ディープシークに牌卓をひっくり返された中国のAI大手
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ディープシークに牌卓をひっくり返された中国のAI大手
技術パラダイムが再構築されるとき、強者でさえも再び出発し直さざるを得ない。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：連然
ここ数カ月、特に2025年第1四半期において、中国の大手企業がAI大規模モデル分野で発信する声は明らかに小さくなった。最も直感的な印象は、製品発表イベントが大幅に減少した点だ。前年同期と比較すると、大手企業はほぼ交代で新成果を次々と発表していたが、今年は控えめな姿勢を見せ、発言も慎重になり、行動もより抑制的になっている。
この変化は、春節期間中にDeepSeek-R1がリリースされたことに多少関係している。このモデルは「オープンソース」「低コスト」「高性能」という組み合わせにより、「大規模モデル＝高額投資・高い参入障壁」という業界の常識を打ち破り、モデル産業の権力構造を揺るがした。
それは開発者のオープンソースモデルに対する認識を刷新するだけでなく、大手企業が守りの要と考えていた「重資産」モデルにも揺さぶりをかけた。一時、シリコンバレーのテック株は下落し、千億ドル規模の研究開発投資の必要性も再検討されるようになった。
一方、中国国内では、この「技術的地震」が最初に衝撃を与えたのは、本来AI戦争の最前線に立つべきとされていた大手企業そのものだった。DeepSeekやManusのような新参者が「小規模だが強力」「迅速かつ機動的」という戦略で継続的に突破を果たす一方で、大手企業は製品の実用化、組織体制、技術方針において度重なる調整と躊躇を見せている。
新規プレーヤーが衝撃を与えているのは、モデル性能や学習コストだけではなく、多くの「過去の経験に基づく慣性」、すなわち「閉鎖型システムのみが防御線になる」「高予算を投入しないと優れたモデルは作れない」「汎用的で統一された方向性こそが正しい」といった既存の道筋への依存である。
ますます多くの事実が同じ結論へと向かっている。AIが急速に進化する流れの中で、いかなる硬直したパラダイムも、革新の足かせとなる可能性があるのだ。
今日の大手企業は、ある理念の転換に直面している。もはや「自社のモデルが自社のアプリケーションを支える」という閉鎖的ロジックを追求せず、「最も適したモデルを使って最高の製品を作る」というプロダクト主義の原点に戻ろうとしているのである。
こうした深いレベルでの戦略的再構築が、中国のインターネット大手企業内で静かに進行している。
1 Deepseek-R1登場以前、大手各社が大規模モデル競争に注力し、それぞれ異なる賭けをしていた
2023年を振り返ると、中国製の大規模モデル分野は急速に活況を呈し、技術的準備やエコシステム上の優位性を持つ企業はほぼすべてが資源を投入し、百モデルが争う中で突破口を見出そうとした。
当時、百度、字節跳動（ドウイン）、騰訊（テンセント）といった大手企業はこぞって自社開発モデルを公開し、「自社開発＋閉鎖型」が主流の戦略となった（アリババは比較的早くからオープンソースを模索）。これは「モデルは自ら制御可能であり、エコシステムは自給自足すべき」という考え方に基づき、基盤モデルからアプリケーション製品までの一貫した連携を重視したものだった。
こうした背景の中、百度は「モデル＋検索」ルートを主軸に据え、字節跳動は「ドウバオ」を力押しし、アリババは通義千問チームを分割してリソース配分を最適化し、騰訊は比較的慎重に「混元」大規模モデルに注力した。全体としては「応用シーン主導」を強調していた。中小企業の中でも、面壁智能、智譜AI、百川智能、月之暗面など、汎用的大規模モデルの訓練に特化した「AI六小龙（AIビッグ6）」が現れ、技術路線やイノベーションの方向性で差別化を図ろうとした。
画像出典：Visual China
当時の競争ロジックはいくつかの前提に立っていた。1）自社開発能力が強いほど防衛ラインが高い。2）パラメータ量と性能は比例し、性能は大規模モデルの構築で勝てる。3）「自己制御可能な」モデル＋アプリケーションの閉鎖型サイクルを構築する必要がある。
しかし、これらの共通認識はDeepSeek-R1のリリース後に完全に覆された。2025年1月に登場したDeepSeek-R1は、業界内で「臨界点」イベントと見なされた。なぜなら、GPT-4と同等の能力を持つモデルを極めて低いコストで学習させ、技術詳細や重み情報を公開しただけでなく、より徹底した「オープンソースパラダイム」を示したからだ。単にモデルを開放するのではなく、開発者がすぐに使える形で提供し、学習のアプローチ、データ比率、推論効率などがすべて透明になった。
これは従来の「閉鎖型自社開発」路線の弱点を直接突いた。多くの大手企業が多額の費用をかけて開発したモデルは、DeepSeek-R1の前では優位性を失った。能力が劣るわけではないが、「コストパフォーマンスが劣る」のである。もう「自社開発の方が他社より優れている」とは言えない。なぜなら相手はすべてオープンにしており、追いつくには数ヶ月かかるからだ。また、「閉鎖型の方が防衛ラインが高い」とも言えない。なぜなら相手は数日でDeepSeek-R1をベースにデモを作成し、製品を練り上げることさえできるからだ。
この「オープンソースによる能力の平等化」の衝撃は、大手企業だけでなく、AIスタートアップのペースも乱した。「小型モデル派」として知られる面壁、百川などは、もともと学習効率や推論速度に注目していたが、DeepSeekが効率と能力の両方を完璧にバランスさせ、しかも無償で提供したことにより、彼らの存在意義が脅かされた。「非オープンの商業化」はますます困難になった。
業界はこうして顕著な「戦略的混乱期」に入った：
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大手企業は自社開発の価値を再評価し始めた。本当に、オープンソースに追い抜かれる可能性のあるモデルを追うために金をかける価値があるのか？ それよりも「複数モデルの組み合わせ＋AIネイティブアプリケーションの構築」という戦略に注力すべきではないか？
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AIスタートアップは直接的な生存圧力に直面した。非オープンソース、独自技術スタックという優位性が薄れつつある。大手企業がオープンソースモデルを積極的に採用し始め、協業ニーズも低下している。そのため、新たなポジショニングを探るしかない。提携するか、あるいは「差別化された垂直領域」を見つけるかだ。
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投資家もプロジェクトの価値を再評価し始めた。特別なイノベーションメカニズムやエコシステム協業リソースを持たない大規模モデル系スタートアップの場合、その評価の根拠が問われるようになる。
要するに、DeepSeekが強力なモデルを一つ出しただけではなく、むしろ「パラダイムのシャッフル」を起こした。究極の透明性とオープンソースによって古い道筋への依存を断ち切り、「自社開発大規模モデルの閉鎖型サイクル」をメイン選択肢ではなく、「非常に高い代償を払うリスク」と位置付け直したのである。この瞬間以降、現実をどれだけ早く認識し、新しいエコロジカルニッチを見つけられるかが、次のステージに残れるかどうかの鍵となった。
2 衝撃の後、大手企業が新たな方向を探る
DeepSeekが引き起こした衝撃は持続的に広がり、業界全体は当初混乱し、迷い、不確実性、困惑に陥った。誰もがこれが体系的な衝撃だと理解していたが、具体的にどう対応し、どこに向かえばいいのか、明確な答えはなかった。
しかし2月下旬から状況は徐々に変化し始めた。大手企業は次第に動き出し、新たなストーリーが浮上してきた。一言で言えば、昨年の「アプリケーション先行」「スーパーApp」の実装路線から、再び「AGI優先」の軌道に戻ったということだ。
今回の転換にはいくつかの重要な変化がある。
第一の変化は目標が明確になったことだ。これまでAIアプリケーションについて語る際、多くの企業は「スーパーAppを作る」というレベルに留まっていた。例えば、AIアシスタント、AI検索、AIオフィスツールなどを開発するといった具合だ。
しかし現在、字節跳動とアリババの最新の発表内容では、「AGI達成」が最も核心的な目標として明言されている。
2月の全社員会議で、字節跳動CEOの梁汝波氏は、「知能レベルが最も重要であり、特定製品のDAU（日次アクティブユーザー）ではなく、知能そのものを高めることを最重要目標とするべきだ」と述べた。
3月、ドウバオ大規模モデル部門は全社員会議を開き、部門の最重要目標が「知能の限界を探求すること」であると明確にした。さらに、組織文化の強化、技術的オープン性の向上、およびオープンソース化の推進を強調した。
「Seed Edge」は、字節跳動のドウバオ大規模モデルチームが年初に設立したAGI長期研究チームであり、推論能力、知覚能力、ソフトウェアとハードウェアの一体化など、より長期的なAGI研究テーマの探求を奨励している。
このプロジェクトは「自由な研究環境」と「長期的評価」を強調し、選定されたテーマに対して独立した計算リソースを提供しており、字節跳動のAGIに対する長期的布石を示している。
Seed Edgeの目標は、AGIの新しいアプローチを探ることであり、マルチモーダル、クロステームの協力を奨励している。現在、初步的に5つの研究方向が定められており、推論能力の境界の探求、知覚能力の境界の探求、ソフトウェア・ハードウェア一体型の次世代モデル設計、次世代AI学習パラダイムの探求、次のスケーリング方向の探求が含まれる。
これにより、字節跳動がAGIの次の段階に向けて技術的準備を進めていることがわかる。
2025年度決算後の電話会議で、アリババCEOの呉泳銘氏は初めてAGIを同社AI戦略の核心目標と明言し、「AIが世界のGDP構造の50％に影響を与える」という極めて大胆な表現を用いた。
これはつまり、アリババが「クラウド＋モデル」のサービス能力強調から、より高度な汎用知能の探求へと移行しつつあることを意味している。
第二の変化は、「オープンソース」と「モデル選択」に対する態度が実質的に変わった点だ。過去、モデルやアプリケーションについて語る際は、「全工程を自ら制御する」ことを強調し、すべてを自社で行おうとした。しかし現在、特に騰訊と百度は、実用主義を重視する傾向が強くなっている。つまり、どのモデルが優れているかで接続先を決め、アプリケーション製品の目的はユーザー満足とシーンでの実装であり、必ずしも自社の大規模モデルを使う必要はない。
その背景にあるのは、各企業が自らのエコロジカルポジションを再定義しようとしていることだ。AI時代において自分がどのような役割を果たすべきか、そして真の競争力がどこにあるのか。
アリババの反応は比較的「安定」している、あるいは以前からのペースを維持していると言える。
なぜなら、アリババはそもそも大規模モデル分野でオープンソース路線を先駆けてきたからだ。通義千問（Qwen）シリーズは海外およびオープンソースコミュニティで着実な成果を上げており、Qwen2.5-Maxは一時期DeepSeek-V3の性能を超えたとされ、4月末にオープンソース化されたQwen3はコストが大幅に削減され、性能もDeepSeek-R1やOpenAI-o1を逆転し、オープンソースモデルランキングで首位に躍り出た。アリババの戦略は明確だ。まずモデル性能で自らを証明し、その後オープンソースでグローバルな開発者を惹きつけ、エコシステムを「内側に取り込む」。
ただし、アリババの道程も順風満帆とは言えない。しばらくの間、組織体制の頻繁な変更により、大規模モデルおよびAI事業は「バラバラ」の分裂状態に陥った。しかし2024年に阿里雲が再編成され、馬雲氏の復帰後AIチームが再集結したことで、アリババは再び「集中資源で大規模プロジェクトを推進する」主軸に戻り始めた。阿里雲の回復もその効果を証明している。最新四半期で再び二桁成長を達成し、中国国内市場で再びトップの座を確固たるものにした。
消費者向け製品やAgent体験を前面に出す戦略と比べて、アリババはAI時代における自らの役割を再確認している。つまり、最前線を走るアプリケーションの先駆者ではなく、グローバルレベルのモデルプラットフォームおよび技術的インフラ提供者であるということだ。
百度の選択は非常に現実的である。一方で自社の文心モデル体系を持っているが、他方で真にユーザーを惹きつけるのは、百度文庫や百度網盤といった具体的なアプリケーションがよりスマートになるかどうかであることを理解している。そのため、実際の展開においては「使いやすいモデルを使う」ことを強調しており、自社のモデルでなくても構わない。文庫がより使いやすくなるなら、外部モデルを接続してもよい。
この姿勢は実は一度反省の結果でもある。以前、極客公園は取材で2024年に百度内部で、各応用シーンへのモデル展開を推進するために多くのエネルギーを費やしたため、文心チームがモデル自体のさらなる高度化に集中できなくなったと報じていた。新たな調整は、「モデルがすべてのアプリケーションを支える」ことを強制せず、各ビジネスラインがシーンに応じて柔軟に選択し、ユーザーエクスペリエンスの向上を最優先することだ。
また、オープンソースとクローズドソースの論争については、かつて大規模モデルのクローズドソース路線の堅固な支持者であった李彦宏氏は、過去に繰り返し「クローズドソースでなければ技術の制御が保てず、ビジネスモデルも成立しない。オープンソースは一種の知能税だ」と公言していた。
李彦宏氏、Create2025百度AI開発者会議にて｜画像出典：百度
しかし今年2月、百度はオープンソースの大きな流れに追随し、今後数カ月以内に文心大模型4.5シリーズを順次リリースし、6月30日から正式にオープンソース化すると発表した。
騰訊の道程はより明確であり、同社一貫の製品哲学にも合致している。WeChat、QQ、ゲームシステムに関わらず、騰訊の最も重要なリソースはこれらユーザーとつながる高頻度製品である。そのため、自社開発の大規模モデルは必須ではなく、AI機能をこれらの製品に迅速に組み込み、効率と体験を向上させられるかどうかが肝心なのだ。
そのため、DeepSeek-R1の新モデルが登場した際、騰訊はいち早く接続を開始した企業の一つであり、あまり迷いはなかった。『晚点』の報道によれば、騰訊取締役会会長兼CEOの馬化騰氏はAIチームに対し、「外部との協力をしっかり行い、すべてを自社でやろうと思わないこと」「現実を冷静に認識し、自分の能力を過大評価しないこと」と語っていたという。
2月13日、騰訊は率先して「フルスペック版」DeepSeek-R1の接続を公式発表し、全プラットフォームで急速にプロモーションを展開した。WeChat、Xiaohongshu（Little Red Book）、Bilibili、Zhihuなど、元宝製品の広告が至る所に現れ、ユーザーの騰訊AIアシスタントへの関心が集中した。同時に、騰訊内部でも緊急調整を行い、WeChatとDeepSeekの融合を加速させた。
「元宝」、WeChatに参画｜画像出典：極客公園
それに伴い、騰訊は組織体制にも一連の調整を行った。騰訊元宝がTEG（技術エンジニアリング事業群）からCSIG（騰訊雲・産業事業群）に移管されたことに続き、QQブラウザ、Sogouインプット、imaなどの他の製品も次々とCSIGに編入され、騰訊が大規模モデル時代におけるC向け新製品陣容を形成した。同時に、これらの製品が以前所属していたチームや組織もPCG（プラットフォーム・コンテンツ事業群）からCSIGへと一括して移管され、AI戦略下での製品配置とアップグレードをより集中して推進するようになった。
こうした一連の迅速な動きは、騰訊が「AIは能力であって目的ではない」という判断を示している。より強力なモデル、よりオープンなエコシステムであれば、WeChatやゲームを強化できるなら、即座に活用すべきだという考え方だ。この局面では、むしろ変化に最も速く適応した企業になった――むしろ言えば、今回のAIオープンエコシステムの発展スピードが、騰訊が最も得意とする「能力の積み重ね」ロジックにちょうど合致したと言える。
字節跳動は、4社の中でも最も複雑、あるいは最も葛藤しているかもしれない。一方でドウバオ大規模モデル体系を有し、他方で抖音（ティックトック）、今日头条、番茄小說といった超大規模な応用シーンを握っている。AGI技術のリーダーになりたいと望みながらも、アプリケーション層での閉鎖的優位性を手放したくない。
しかし、これにより両方を押さえようとするプレッシャーが生じる。モデルもリードしなければならず、製品も突出しなければならない。エコシステムも整合性を持ちつつ、オープンでなければならない。DeepSeek-R1が爆発的な人気を得た後、字節跳動は一方で「AGIが核心目標」と再強調し、ドウバオへの投資を強化し、オープンソースにも積極的になった。他方で、アプリケーション層では新たな課題が浮上している。すなわち、「ドウバオ＋字節アプリ」の閉鎖路線を堅持するか、内外の壁を壊してより強力な外部モデルを導入して競争させるか、である。
『晚点』の報道によると、字節跳動は当初、自社製品にDeepSeekを導入するかどうかを傍観していた。社内では一般的に「いつでも導入できる。急ぐことはない」と考えられていた。しかし、好機はあっという間に過ぎ去り、春節明けから字節跳動は緊急でチームを動員し、徹夜で開発を進め、DeepSeekの統合を加速させた。
現時点では、字節跳動の戦略は移行期にある。一方で、外部発信ではオープンソースやオープンエコシステムの価値を強調している。他方で、内部システムではドウバオが依然多くの応用シーンでデフォルト選択されており、少数のアプリでのみDeepSeekモデルの接続が開放されている。しかし将来、騰訊のようにより広範なレベルで第三者モデルを導入したり、特定アプリで「自社モデル優先」の原則を緩和するかどうかは、まだはっきりしていない。
ここ数カ月は、AI大手企業が自らのエコロジカルロールを再定義し、技術路線を再評価する上で極めて重要な時期だった。DeepSeek-R1がもたらした「能力次元の再構築」を経て、各社はほぼすべてAGIという長期目標に再び焦点を当てつつあり、技術的・エコシステム的側面でもより現実的かつオープンになっている。
しかし、目標が一致していても、選択する道は依然としてさまざまである。そこには、各社が自らの強みをどう捉えているかという違いがあり、また「AI時代をどう走るべきか」に対する異なる賭けがある。
3 技術的破壊の前では、永遠の「歴史的勝者」は存在しない
AI業界は、ある製品が突如として「突破口を開く」ことで競争が終わるわけではない。それは繰り返し上演されるエコシステムの再構築ゲームに他ならない。エコロジカルポジション、能力の分業は繰り返しシャッフルされ、毎回の衝撃がプレーヤーに「自分とは何か、どう行動すべきか」を再考させ続ける。
DeepSeek-R1の衝撃を受け、大手企業は自らとAIの関係を再評価し始めた。この変化は止まらない。AIという急速に進化する技術の波の中で、誰もが歴史的負担を背負う資格はないのだ。
歴史的負担とは、遅れた生産ライン、重い組織、余剰なチームだけではなく、道筋への依存に基づく認知の惰性そのものである。
ここ数年、AI業界全体はあまりにも多くの「暗黙の共通認識」を蓄積してきた。例えば、大規模モデルを作るには何億ドルも投じなければならない、AIアプリケーションを作るには閉鎖型を追求しなければならない、BtoB事業のみが収益サイクルを形成できる、AIは消費者向けではなくツール型ソフトウェアにすぎない……。こうした「合理的判断」は過去の技術パラダイム下では正しく思えたが、新たな道筋が開かれた後には、多くの「合理」が想像力を縛る牢獄と化してしまう。
技術革命の残酷さは、大企業に「過去の成功に頼る」機会をほとんど与えない点にある。AIの急速な反復更新は、過去の成功経験に依存する慣性組織を次々と飲み込んでいく。だからこそ、我々はこうした光景を見る。百度がオープンソースへ舵を切る。騰訊が身を低くして外部の流れを取り入れる。字節跳動が計算インフラを再構築する……。こうした動きの裏には、大手企業が現実に対して「目覚めた」様子が隠れている。AIという無限ゲームにおいて、唯一の生存法則とは戦略的弾力性を保つこと。すなわち、過去の経験への盲目的依存を捨て、開放的な姿勢で技術の民主化という新しい潮流を受容することである。
旧来のパラダイムは誰を閉じ込めたのか？
ここ2～3年間の中国大手企業およびトップクラスのスタートアップの発展経路を振り返ると、ほぼすべてが一つの「古典的シナリオ」に沿っていた：
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まず目標を設定し、OKRを策定する；
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次にモデル能力、データ体系、アプリケーションマトリクスで完全な閉鎖サイクルを構築する；
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最終的にはモデルのコスト削減、製品成長、エコシステム連携を通じて商業的道筋を確立しようとする。
このロジックに間違いはないが、問題はあまりにも過去のインターネット時代の戦略に似すぎている点だ。つまり、「リソースが多いほど、道筋が明確になる」という前提に立っている。しかしAIの急激な変化は、まさに道筋が不明瞭な中で爆発するものなのである。
例えば、多くのチームは「閉鎖的シーン」を追求しながらも「能力不足」に悩まされ、一方で「自社モデル」の物語を語りたいと思いながらも、インフラ層のチューニング能力を得られない。多くの戦略的意思決定は「既定の仮定＋組織の慣性」の結果であり、一見理にかなっているが、誰も立ち止まって問わない。「もしこの仮定自体が間違っていたら？」と。
一方、今回台頭した新規プレーヤー、DeepSeekやManusに共通するのは、思考が軽やかで、歴史的負担もなく、路線への執着もない点だ。それが、彼らを今回のパラダイムシフトの先駆者たらしめた。
振り返って見れば、DeepSeekやManusが行ったことは、決して難解な理論ではなく、工学的ロジックとしても十分に正当化できる。だが、なぜ大手企業はほとんどこの道を選ばなかったのか？ 彼らが余りに合理的で、余りに体系化されており、結果として保守的になりすぎていたからだ。
例えば、大手企業はこう問うだろう。「MoE（混合専門家）をやって本当にスケーラブルなのか？」「極限までのチューニングは時間の無駄ではないか？」――こうした問い自体は間違っていない。しかし、まだ道筋を検証していない段階で、それを否定してしまえば、新しい大陸を発見することは永遠にできないだろう。
だからこそ、ますます多くの投資家、開発者、業界アナリストが、AI起業の価値判断を再検討し始めている。最も完全な閉鎖サイクルを語れるか、最も多くのモデル科学者を雇えるかではなく、むしろ「歴史的正しさ」を打ち破り、技術と製品の両面で迅速に検証可能な新たな道を歩めるかどうかが、真の価値なのである。
AIという超高速で進む技術の高速道路において、最も危険なのは一歩遅れることではなく、古い信号機のルールをまだ信じていることだ。真の変化は常に「不合理」と「期待されていない」狭間で起きる。
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