ポッドキャストノート | SemiAnalysis が Kimi k3 を徹底分析：中国についにフロンティアモデルが登場、AI ラボのトークン販売は SaaS よりも儲かる可能性
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ポッドキャストノート | SemiAnalysis が Kimi k3 を徹底分析：中国についにフロンティアモデルが登場、AI ラボのトークン販売は SaaS よりも儲かる可能性
Google は恥じるべきだ、そして米国政府は自ら中国と米国のモデル間の格差の縮小を招いた可能性がある。
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ゲスト： Jordan と Max、SemiAnalysis アナリスト
ホスト： Jordan（SemiAnalysis 内部対話）
ポッドキャスト源： SemiAnalysis
元のタイトル： [Emergency Episode] Moonshot's Kimi K3 has Arrived! China has a Frontier Model
放送日： 2026 年 7 月 18 日
要点まとめ
Moonshot（月之暗面）が Kimi K3 をリリースし、複数の総合 benchmark で Google や Meta を上回り、世界で 3 番目に優れたモデルとなった。Anthropic の Fable と OpenAI の Soul 5.6 に次ぐ。SemiAnalysis の 2 人のアナリスト、Jordan と Max が緊急エピソードでこのリリースの意味を解説した。2.8T パラメータのモデルが Sonnet と同等の価格（3/15 per million tokens）で提供されており、もしこれがフロンティアのクローズドソースモデルと同等の規模であれば、Anthropic が 10/50 を請求している利益率は mindboggling レベルかもしれない。
より鋭い判断は Jordan によるものだ。フロンティアの格差が縮小しているが、彼はそれを米国政府が Anthropic/OpenAI の最強モデルのリリースを制限し、人為的に追撃者に時間的窓を与えたことに帰している。オープンソースは実際に追いついてはいない。同時に、西洋のオープンソースは完全に空白であり、米国企業のオープンソースモデルで中国の 5 番目のモデルに追いつけるものは一社もない。モデル競争は harness（ツールの使用）と地政学の競争になりつつある。
主な觀點の要約
Kimi K3 のポジショニングについて
- 「すべての主要 benchmark の総合ランキングを見れば、今日非常に明確な top three がある。Fable、Soul 5.6、そして Kimi K3 だ。これらは DeepSeek を含む他のすべてのモデル、また Google、Meta、xAI を常に上回っている」
- 「Google は特に非常に恥ずべきだ。2025 年 11 月、12 月には、誰もが AI 三巨头は Google、Anthropic、OpenAI だと思っていた。今日いくつかの'旧世代の人々'と話しても、彼らはまだそう思っているが、明らかにもはやそうではない」
- 「それは世界で 2 番目に優れたモデルかもしれない。なぜなら私が Fable でまともなことをしようとするたびに拒否され、Opus に戻されるからだ。Opus より良いかはわからないが、少なくとも拒否はされない」
フロンティアモデルの利益率について
- 「Kimi がおそらく赤字で 3/15 という価格帯で K3 を提供していないのであれば、規模がほぼ同じで 10/50 を請求している Fable は、AI ラボが儲からないビジネスだという懸念を完全に払拭すべきだ。API 価格で token を売ることは、SaaS よりも儲かるかもしれない」
- 「K2.7 から K3 にかけて価格は 3 倍以上上昇し、0.95/4 から 3/15 になった。しかし、多くのタスクは GLM や MiniMax M3 で十分なので、これ以上値上げする余地はあまりないと思う」
米国政府と格差について
- 「この格差が縮小した理由は、squarely 米国政府が Anthropic を制限し、これらの企業の真に最強のモデルを入手できなくなったことに帰する。彼らは人為的に追いつかれたのだ」
- 「私たちはフロンティアの知性が許可された場合にのみそれにアクセスできる。これは後続の 4 位、5 位、6 位、7 位のプレイヤーにとっては実際には機会だ」
西洋のオープンソースの空白について
- 「市場がこれほど非効率であるのに、米国企業で一社も中国の 5 番目に少なくとも追いつけるものがないことに驚かされる」
- 「政府が中国のオープンソースモデルを禁止しなくても、普通の米国大企業は专有データを中国のオープンソースモデルに与えようとはしない。エアギャップデータセンターで重みをロードし、CCP があなたのデータを見られないとしても、経営陣は納得しないだろう」
Harness について
- 「Kimi K3 をテストして、初めて Open Code、Hermes、Pi を真剣に検討するようになった。Harness は完全に製品の一部だ」
- 「いくつかの簡単なことが私にこのモデルではなくあのモデルを選ばせる。リモート SSH サーバーにインストールできるか？ショートカットは使いやすいか？これらの harness の詳細が実際に私が token をどこに送るかを影響し、つまり予算をどこに送るかを影響する」
「まだ早すぎる」について
- 「先週 ICML に行き、その前週は AI Engineer 大会に行った。これは名目上の AI 大会だが、80% 以上の人は SemiAnalysis を聞いたことがない。自分を AI 業界で働いていると言うが、SemiAnalysis も読んだことがない？私たちはまだ早すぎる」
Kimi K3 は世界で 3 番目に優れたモデルか
Jordan： クイックコメント、Kimi K3 は現在世界で 3 番目に優れたモデルか？
Max： 答えは明確な「はい」だ。誰もが benchmark を愚痴るのが好きだ。benchmark には確かに問題があるが、すべての主要 benchmark の総合ランキングを取り出して見れば、その指し示すものは常に正しい。今日非常に明確な top three がある。Fable、Soul 5.6、そして Kimi K3 だ。DeepSeek などの open source プレイヤーを含む他のすべてのモデルを常に上回っており、Google、Meta、xAI よりも非常に明らかに上回っている。これは月之暗面のチームにとって非常に素晴らしい成果だ。
Google は特に非常に恥ずべきだ。2025 年 11 月、12 月には、誰もが AI 三巨头は Google、Anthropic、OpenAI だと思っていた。今日いくつかの「旧世代の人々」と話しても、彼らはまだそう思っているが、明らかにもはやそうではない。
全体的に見て、やはり Fable と Soul 5.6 には劣ると思う。面白いことに、彼ら自身のモデルリリースブログでも明確にそう述べている。それは古いスタイルの中国式謙遜かもしれないし、米国政府の審査を招きたくないのかもしれない。毕竟 Fable 5.6 のリリース当時もいくつか遅延があった。しかし不管怎样、非常に印象的だ。
Jordan： 彼らはブログの limitations 章でこう書いている。「K3 は全体的に非常に競争力のあるモデルだが、ユーザー体験においては Fable 5 と GPT 5.6 との間に依然として明確な格差が存在する。」私の個人的な使用体験では、確かに不错だが、本当に遅い。これは非常に煩わしい。これにより初めて open source の harness を試す動機が湧いた。正直なところ、モデルについてよりも harness についてより多く学んだ気がする。なぜならこれらのモデルはすべて私が現在行っている基礎的な作業を完了するのに十分良く、それができない複雑なタスクを見つけるのが難しいからだ。
私にとってこれは世界で 2 番目に優れたモデルかもしれない。なぜなら私が Fable でまともなことをするたびに拒否され、Opus に戻されるからだ。Opus より良いかはわからないが、拒否されないという事実自体がそれほど煩わしくない。 ただし API key で従量課金する場合は拒否されない。web console や deep research を使う場合のみ制限にぶつかる。彼らは明らかにこのモデルがもたらす需要をサービスするための十分な GPU を持っていない。以前はこの問題はオープンソース戦略で解決されていた。重みを放出して他人に serve させるのだ。しかし今回はまだ重みを放出していない。10 日後にリリースすると言っている。
なぜ重みのオープンソースを 10 日間遅らせたのか
Jordan： この遅延の戦略は何だと思うか？
Max： 明確にしておくと、これらはすべて私の純粋な推測だ。大きな理由の一つは、vLLM や SGLang などの推論エンジンチームに十分な時間を与え、このモデルを高性能で serve できるようにする必要があるためかもしれない。今日重みを放出すれば、誰もが serve するが秒間 20 tokens しか提供されない場合、彼らのブランドキャプチャにとって非常に悪い。彼ら現在大量の PR と採用を獲得する絶好の機会を持っている。リリース直後にパフォーマンスに拖累されれば、むしろ勢いを削ぐことになる。
もう一つの可能性は、Together AI、Fireworks、Nebius、Groq などの推論サービスベンダーとライセンス契約を交渉し、GB300 などの最新チップを使用して増分容量を serve させていることだ。この 2 点がおそらく 10 日間遅らせた主な理由だ。
フロンティアモデルの暴利
Jordan： モデルアーキテクチャについて話そう。これは 2.8T パラメータで、B200 には入らない。単一の 8 カード HGX サーバーで serve するには B300、GB300、または AMD MI355X が必要だ。もちろんクロスノードの pipeline parallelism はできるが、それはパフォーマンスに深刻な影響を与える。したがって、最新チップを持つ者だけがこのモデルを serve できる。
先ほど話した Google の話題に戻る。このモデルは 2.8T パラメータでフロンティアの競争力を達成した。これは実際、クローズドソースのフロンティアモデルがどれほど大きいかについてのいくつかの手掛かりを与えてくれる。もし彼らがこれを 10T パラメータモデルと比較しているなら、それはさらに恥すべきだ。私たちはそれが Soul、Fable と同じオーダーであると仮定しなければならない。
Max： そう、その通りだ。私は依然として Anthropic 研究チームの能力と鋭敏さを信じている。Twitter 上で現在のクローズドソースモデルが 10T パラメータあるなどと誰かが言えば、もしそれが真実なら、哥们は荷物をまとめるべきだ。Nvidia 株価は明日 50% 下落し、すべて終了する。
私は Kimi K3 が現在のリードするクローズドソースモデルよりそれほど小さくない、あるいはむしろ少し大きいかもしれないと確信している。もしこれが真実なら、これは私たちが SemiAnalysis で常に強調してきた觀點をさらに裏付けるものだ。これらのクローズドソースラボの利益率は絶対に mindboggling レベルだ。 Kimi がおそらく赤字で 3/15 の価格帯で K3 を serve していないのであれば、これは Sonnet の価格設定と同じだ。一方 Fable は規模がほぼ同じで、10/50 を請求している。那就应该徹底打消人们对 AI 实验室不赚钱的担忧。API 価格で token を売ることは、SaaS よりも儲かるかもしれない。今日に関しては。
Jordan： 従業員コストはなく、GPU のみだ。では以前の価格設定と比較するとどうか？3/15 と言ったが、前バージョンの Moonshot の直接価格設定は 0.95/4 だった。したがって K2.7 から K3 にかけて価格は 3 倍以上上昇した。彼らにはまだどのくらいの値上げ空間があるか？
Max： 上に押し上げる余地はあまりないと思う。3/15 という価格帯でも、多くの人が高すぎると感じるだろう。彼らのタスクは GLM や MiniMax M3 で十分だ。ここには興味深い分岐がある。SemiAnalysis のような Dylan の token を燃やすことを気にしない私たちは、ほぼすべてのことに Fable を使い続ける。一方、Tesla や Uber のように週に$200 の token しか使わない極度にコスト敏感な層は、GLM の価格層を選ぶ。では実際に Kimi K3 に切り替えるユーザーは誰か？おそらく哲学的に open source を熱愛し、新しいモデルを支援したい人々のグループだ。大企業が実際にこのモデルを採用するかどうか、私は答えが否定的でも驚かない。
新アーキテクチャと次のステップ
Jordan： これは全く新しいアーキテクチャだ。2.8T パラメータで、Kimi の delta attention、potential residuals、stable latent がある。基本的に以前のモデルの拡大版で、約 2 倍の大きさだ。以前 K2.5 では Cursor がそれを composer として使用し、continued pre-training と MRL に基づいていた。そして 2.5、2.6、2.6.7 などの checkpoint が出た。これは新しい base model だが、使用するにはすでに相当完成しており、原始モデルに一般的な粗いエッジは現れていない。次は？3.1 はいつ出る？価格設定は変わるか？K3 に基づいた composer はあるか？
Max： K3 に基づいた composer はおそらくない。Cursor の人々はすでにゼロから自分のモデルをトレーニングすることを決定している。K3.1、K3.2 などについては、おそらく今後 1〜2 ヶ月で 2〜3 の更新が出るだろう。つまり post-training を続けるのだ。価格設定は変わらないと予想する。なぜなら彼らは今後 2〜3 ヶ月内に新しいハードウェアで実行することはできず、throughput の向上による値下げはないからだ。おそらく特别凄い kernel engineer がコストを DeepSeek V4 のレベルまで圧縮できるかもしれないが、3T パラメータモデルでこれを達成するのは疑わしい。現在の GLM と MiniMax の価格設定は、おそらく 1T から 1.5T モデルが serve できる限界だ。
オープンソースはクローズドソースに追いつくか
Max： より興味深い問題は、open source と closed source の格差が引き続き縮小するかどうか、オープンソースが実際にフロンティアレベルの parity に達できるかどうかだ。これが起これば、業界全体に巨大な影響を与える。どう思う？
Jordan： 私の觀點は、格差は現在縮小しており、その理由は squarely 米国政府が Anthropic を制限し、これらの企業の真に最強のモデルを入手できなくなったことに帰する。彼らは人為的に追いつかれたのだ。
私たちは Mythos と Fable の比較を見ることができる。Mythos は使えず、Fable はよく頼んでようやくたまに使える。5.6 Soul、私たちは内部的にそれが OpenAI がトレーニングした最大のモデルではない、4.5 ほど大きくないと判断している。彼らは手元にもっと大きなものを持っている。その結果、私たちはフロンティアの知性が政府に許可された場合にのみそれにアクセスできる。
これは後続の 4 位、5 位、6 位、7 位のプレイヤーにとっては実際には機会だ。ある上限以内ですべてを解放し、ユーザーシェアを奪い始めることができるが、真の frontier には決して触れられない。フロンティアは今年夏末にもう一歩大きく前進する可能性があるし、政治風向がもう少し変わる可能性もある。また、コーディング以外のモダリティを見つけ始め、彼らが実際に那些分野を探索するようになる可能性もある。
ついでに Thinking Machines の Inkling リリースについて言及すると、ネイティブオーディオ入力は非常に興味深く、未来の信号だと思う。
Max： Inkling について、西洋は実際に非常に非常に非常にまともな open source モデルを欠いている。市場がこれほど非効率であるのに、米国企業で一社も中国の 5 番目に少なくとも追いつけるものがないことに驚かされる。一方、米国政府が中国のオープンソースモデルを全面禁止するのは時間の問題かもしれない。另一方、禁止しなくても、普通の米国大企業は专有データを中国のオープンソースモデルに与えようとはしない。エアギャップデータセンターで重みをロードし、CCP があなたのデータを見られないとしても、経営陣は納得しないだろう。 多くの企業は token 予算を気にし、西洋モデルまたは非中国モデルのみを実行しようとする。Inkling は現在入手可能な最高の西洋 OSS だが、オープンソースのフロンティアからは遠く、これには驚かされる。
Jordan： 以前は Neotron で、現在は Inkling だ。Inkling の戦略には 2 つの機会があると思う。第一に、彼らは大部分の中国オープンソースより優れていなければならず、これ才能入局できる。第二に、彼らはフロンティアラボの 2 級、3 級モデルより優れていなければならず、Sonnet より優れていなければならない。なぜなら Bedrock や Foundry を使用してフロンティアに近い知性を入手でき、クローズドソースの 2 級モデルで金を節約できるからだ。西洋のオープンソースが「人の金を節約する」という角度は我一直不太理解。モデルを Fireworks、Together、Base10 などのエコシステムに推進することは確かに良いことだが、市場の大部分は政府レベルだ。
中国国産アクセラレータのために
Jordan： もう一つ言う価値があるのは、K3 ブログで SFT 段階で量子化を行い、ネイティブで MXFP4 と MXFP8 を使用して重みとアクティベーションを行い、公式說法は「broad hardware compatibility」だ。Moonshot は他のどのようなハードウェアを気にしていると思うか？
Max： 私には 11 種類の中国アクセラレータのリストがある。SemiAnalysis アクセラレータモデルを購読して詳しく知るべきだ。華為昇騰、百度崑崙、寒武紀、摩尔线程、さまざまなチップが論文に現れ、コードにも見られる。フロンティアモデルを国産アクセラレータで実行することは、すでに中国の国家優先事項だ。 もし 2025 年末に Google をフロンティアラボと呼んでいたなら、現在も Moonshot をフロンティアラボと呼ぶべきだ。
Jordan： 題外話をすると、父は今中国に出張中で、彼が宿泊しているホテルは満室だ。なぜなら習近平がまもなくその区域で AI は中国の头号優先事項であるという演説を行うからだ。あなたの言った多くのことは正しい。
Harness こそが製品そのもの
Jordan： 私がこれらのモデルを使用する過程での最大の感悟は、第一に、絶対的なフロンティアモデルに max thinking mode を加えることと、medium effort を使用する間の区別がますます難しくなっていることだ。日常タスクで本当にこれらのモデルが処理できないこと找不到。私の行動デフォルトは最大、最も難しいモードをオンにすることだ。なぜなら私は Dylan の予算を気にしないからだ。
しかし一つのレベルでは harness 自体が製品の一部だ。Kimi K3 をテストして、初めて Open Code、Hermes、Pi を真剣に検討するようになった。Harness は完全に製品の一部だ。 いくつかの簡単な詳細が私にこのモデルではなくあのモデルを選ばせる。リモート SSH サーバーにインストールできるか？ショートカットは使いやすいか？以前のコマンドを編集できるか？これらの harness の小さな詳細が実際に私が token をどこに送るかを影響し、つまり予算をどこに送るかを影響する。
Max： 多くの人が token 予算について話すだが、あなたのワークフローの説明から見ると、GLM が処理できるタスクであっても Fable に max intelligence でルーティングすることを乐意にする。なぜなら ROI はまだこの価格の価値があるからだ。benchmarks は多くのタスクが GLM に移行できると言うが、你还是乐意留在 Anthropic や OpenAI のモデル上。
Jordan： 基本的にそうだ。しかし私は多くの Slack bot を使用しており、背後で何が実行されているモデルかは知らない。例えば Perplexity の Slack 統合、もしそれが K3 にルーティングし始め、GLM にルーティングし、Sonnet にルーティングしても、私は実際には気にしない。以前使用量を見て初めて OpenAI モデルがどの程度を占めているか発見した。なぜならこれはそれ自体の決定だからだ。その部分の justify は harness が決定している。
Max： これ反而是 outcome-based pricing の一つの切入点だ。あるラボが outcome-based pricing を行えば、95% 以上の粗利を獲得できるかもしれない。なぜならあなたが stable pricing を支払う乐意にする那些タスクは、今日実際には零頭で処理できるからだ。
Jordan： 第二に、これらのラボがすでにアイデアがないとは思わない。彼らは引き続き人々を驚嘆させるモデルをトレーニングし、コーディング側の RSI を打つことができるが、私たちにリリースせず、彼らの「永久アンダークラス」を維持できる。彼らは引き続き蒸留し、私たちに少し嘗めさせ、同時にビデオ生成、オーディオツーオーディオ、deep research などの他の用途を探索し続けることができる。これらはコーディングとあまり似ていない。ロボティクスとワールドモデルは一つの簡単な方向だ。もし Anthropic が目標をナレッジワークから肉体労働に転換したら？彼らが世界で最も偉大な技術を使用して持続可能な良い ROI ビジネスを構築できないと言うのは、私は信じない。
私たちはまだ早すぎる
Max： これらを談じなくても、私は毎日これらのモデルを非常に多く使用しており、ソフトウェアエンジニアをしている友人たちは私より 10 倍少なく使い、10 倍少なく費やしている。Fable を使用する人と Sonnet を使用する人は同じくらい使うが、Fable を使用する人は 10 倍の金を費やし、90% の粗利で、business の bulk を支えている。一旦那些人がより大きなモデルを使用し始め、より多く使用すれば、需要はさらに大きくなり、モデルはさらに良くなる必要さえなくなる。その後私はテクノロジーに従事しない隣人と話さなければならない。彼らの中で私は間違いなく 0.1% または 0.01% だ。おそらくまだ 1000 倍の成長空間がある。Masa-san（孫正義）の「ゴールデングース指数曲線」に戻る。
Jordan： 彼女の言った「まだ早すぎる」は完全に正しい。这也是なぜ私が Kimi K3 が Anthropic と OpenAI の純新規 ARR を減速させないと思う理由だ。たとえ今日 Fable と 5.6 を使用する人々の一部が説得不可能に Kimi K3 に切り替えたとしても、这部分人々はまだこの技術を真剣に試していない人々に完全に淹没される。那些人は毎日新しい高 ROI ユースケースを発見しており、彼らは依然としてデフォルトで 5.6 Soul または Fable 5 を使用してこれらの新しいシナリオをアンロックする。ARR 成長速度の減速を見ることはないだろう。
Max： このポッドキャストを購読せず、SemiAnalysis をフォローしていない人がまだどれだけいるか考えてみろ。先週 ICML に行き、前週は AI Engineer 大会に行った。これは名目上の AI 大会だが、80% 以上の人は SemiAnalysis を聞いたことがない。自分を AI 業界で働いていると言うが、SemiAnalysis も読んだことがない？私たちはまだ早すぎる。
Jordan： これは自分自身への ego check だ、Max、冷静になれ。
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