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作者：ウォール・ストリート・インサイト ブー・シューチン
原題：《ゴールドマン・サックスの詳細レポート：中国AI大規模モデル業界の“長期勝者”は誰か？》
中国のAI大規模モデルは、歴史的な転換点に立っています。ゴールドマン・サックスは、中国のオープンソース／オープンウェイトの大規模モデルの知能性能が、世界のトップクラスの専有モデルに迫っているとみています。国内企業および世界の中小企業による採用規模は急速に拡大しており、これにより生じるデータの“フライホイール効果”が、さらにモデルの反復・高度化を後押しするとしています。
追風トレードデスクによると、ゴールドマン・サックスの最新レポートでは、この進化の軌跡を「昨年のDeepSeekのコスト効率の瞬間から、今年の智谱GLMのモデル知能の瞬間まで」と要約できます。同社のアナリスト、Ronald Keungが率いるチームは、全50ページのレポートで、中国のAIモデルがいかに低コストで高性能を実現するか、なぜオープンソースのルートを選ぶのか、どうやって収益化するのか、コアとなる狙える市場はどこか、そして誰が長期勝者になるのか――という4つの主要な問いについて体系的に評価を行っています。
競争環境の見立てでは、ゴールドマン・サックスは、価格決定力、コスト優位、財務力に基づく「競争ポジショニングのフレームワーク」を提示し、それに基づいて、基礎となるテキストモデル分野では智谱（初回カバレッジ）とDeepSeek（未上場）が最も強い位置づけだと認定しました。マルチモーダル分野では、ByteDance（未上場）がリードしています。ゴールドマン・サックスは同時に、MiniMaxと快手（クアイショウ）について買いのレーティングを維持しています。
小さく始めて大きく勝つ――効率が勝敗を決める
中国の大規模モデルが、米国の同種製品よりはるかに低いコストで、近い性能を実現できる主因は、アーキテクチャ革新とパラメータ効率の二重のブレークスルーにあります。
ゴールドマン・サックスのレポートによれば、中国のオープンソースモデルのパラメータ規模は概ね2000億〜1.6万億の範囲で、世界のトップモデルの2%〜10%にとどまります。これは主に、高性能計算資源の獲得が制限されていることによります。一方で、混合専門家アーキテクチャ（MoE）やスパース注意メカニズムなどの革新により、実際にアクティブになるパラメータの総パラメータに占める割合はわずか3%〜5%にとどまり、トレーニングおよび推論コストを大幅に引き下げています。
個別のモデル面では、DeepSeek V4 Proのパラメータ量は1.6万億、智谱GLM5.2は0.7万億、MiniMax M3は0.4万億です。
ゴールドマン・サックスは、中国モデルのプログラミング能力における直近の飛躍を、データの選別、強化学習による事後学習などの要因が相乗効果を生んでいることに帰しています。6月27日、DeepSeekは推測デコードフレームワークのDSparkをリリースし、V4-FlashおよびV4 Proのオンラインサービスに導入済みです。モデルの重みや出力品質を変えることなく、ユーザー1人あたりの生成速度をそれぞれ60%〜85%（V4-Flash）および57%〜78%（V4 Pro）向上させるとしています。
6月30日に美団が発表したLongCat 2.0は、高盛にとって、中国のAI基盤インフラの自立化における重要なマイルストーンです――中国初の、5万枚の国産計算カードに完全に基づいて学習・デプロイされた、1.6万億パラメータのオープンソースMoEモデルであるためです。ゴールドマン・サックスは、これは計算集約型の事前学習段階においてローカライズしたハードウェアスタックの実現可能性を証明しており、中国のAIモデルが外国の高性能チップへの依存から脱するうえで、深い意義を持つと考えています。
市場は二極化、強者はいっそう強くなる
ゴールドマン・サックスは、中国AIモデル市場が形成途上の「二層構造」になっていると表現し、ARR最大化の2つの象限を見出しました。
高価格帯では、智谱GLM5.2および阿里巴巴Qwen3.7 Maxを代表とするトップモデルの価格は1百万tokenあたり約1ドルで、低価格帯モデルの5倍です。推論粗利率は約10%〜20%（ゴールドマン・サックス推計）。対照的に、米国のトップモデルは1百万tokenあたり4〜8ドルで、中国の高価格帯モデルはその10%〜25%にとどまりますが、パラメータのアクティベーション比が低いことにより、なおプラスの粗利を維持できるとしています。
低価格帯では、エージェント向けタスクのモデル価格が1百万tokenあたり0.06〜0.2ドルまで低下しており、価格に敏感な世界の中小企業および個人ユーザー市場を切り開いています。MiniMaxの収入の60%〜70%は海外からです。注目すべきは、DeepSeekが7月中旬からV4シリーズにピーク・オフピークの価格設定メカニズムを導入することをすでに発表している点です。ピーク時の料金はオフピークの2倍で、混合価格は1百万tokenあたり0.35ドル（V4 Pro）および0.12ドル（V4 Flash）程度です。
ゴールドマン・サックスは、中国AIモデルのAPIおよびサブスクリプション収入が、2026年の推計350億元人民元から、2030年には8790億元人民元へと増加すると予測しています。これに対応する1日あたりのtoken消費量は、350万億から4600万億へと増え、増幅率は約25倍になります。
オープンソース戦略：広く浸透、収益化の道はアップグレード待ち
ゴールドマン・サックスのレポートでは、中国のAIモデルが一般にオープンソース／オープンウェイトのルートを採用する戦略ロジックと、収益化の限界が詳しく整理されています。
オープンソース戦略の中核的な利点は、導入の柔軟性とコミュニティ・エコシステムです。阿里巴巴Qwenシリーズ、DeepSeek、智谱GLM、MiniMax M3はいずれもオープンソースまたはオープンウェイト方式を採用しています。ByteDanceのSeedモデルが主要な例外で、完全にクローズドな専有ルートです。オープン方式は、モデルを中国本土内外で柔軟に導入でき、コミュニティのフィードバックによって反復を加速できるとしています。
ただしゴールドマン・サックスは、オープンソースモデルの会社が開示するARRの数字は、実際のデプロイ規模および収益化のポテンシャルを大幅に過小評価している可能性が高いと指摘しています。例えば智谱の場合、2026年末のARR目標は10億ドルですが、GLM5.2の世界での実際のデプロイ量は、智谱自身のAPIチャネルにおけるtoken量や収益をはるかに上回るだろうとしています。アリ雲の百炼MaaSプラットフォームでは、GLM5.2のオープンソースモデルを直接ホスティングでき、智谱に対して費用を支払う必要がありません。
ゴールドマン・サックスは、業界が徐々に、純粋なオープンソース（MITライセンス、完全無料）から「オープンウェイト＋コミュニティ・ライセンス」モデルへ移行していくと見ています。つまり、商用利用にはモデル会社と収益分配の契約を結ぶ必要があるということです。MiniMaxのMシリーズは、この方式をいち早く採用しています。ゴールドマン・サックスは、この転換によってAIモデル会社のユニットエコノミクスが大きく改善されると考えています。というのも、AWS Bedrockや阿里雲百炼などのプラットフォームとの収益分配契約から収益を得られる一方で、推論計算のコストを自社で負担する必要がないためです。
「token最大化」からROI優先へ
ゴールドマン・サックスは、国際市場の拡大を中国AIモデルの最も重要な上振れ余地だと定性評価しており、とりわけ米国以外の市場に注目しています。
ゴールドマン・サックスの米国調査チームの推計では、2030年にエージェントAIが世界のtoken消費量を24倍に押し上げ、月間で120千万億tokenに達します。このうち企業のエージェントが55倍の成長をもたらし、消費者のエージェントは12倍の成長に寄与します。世界（中国以外）市場においては、中国のAIモデルが性能向上と価格面の優位によって、すでにtokenシェアを大きく伸ばしているとしています。
ゴールドマン・サックスのレポートでは、世界の企業のAI利用のパラダイムが、「token最大化」から「ROI優先」へという根本的な転換を迎えていると指摘しています。前者は2025年末〜2026年初にかけて主流で、企業は高いtoken消費を組織の生産性に同一視していました。後者は、より明確なタスクの境界、1日あたりのアクティブなエージェント数、バックエンドの業務プロセス自動化、そして実際のアウトプットを重視します。Jellyfish AIのエンジニアリング・トレンド調査データによれば、企業の重度AIユーザーはtokenを10倍消費しているものの、アウトプットはわずか2倍しか増えていないといいます。
チャネル面では、Alphabet傘下のGemini Enterprise Agent Platformと、AmazonのAWS BedrockはいずれもDeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM、Qwenなどの中国AIモデルのホスティングサービスをすでに提供しています。ウォール・ストリート・ジャーナルによると、最近マイクロソフトのCEOが「マイクロソフトはDeepSeekのバージョンをCopilot上でホスティングすることを検討しており、選択肢として低コストのモデルとして提供する可能性がある」と述べています。そして、DeepSeekをホスティングする場合、このモデルはマイクロソフトのクラウド・エコシステム内で運用され、顧客データがAzureの内側に保持されることを強調したとのことです。
誰が長期勝者？
ゴールドマン・サックスは、定量的な指標で各プレイヤーの長期的な勝ち抜き確率を評価するための3次元の競争ポジショニング・フレームワークを構築しており、核心となる公式は「ARR規模×粗利率の優位＋財務力」です。
価格決定力の次元では、上場の速さ（前任モデルおよび同クラスモデルとの比較）、LMArena競技場のスコア（大規模なブラインドテストに基づくユーザー評価）、および1百万tokenあたりの混合価格水準を考察します。
コスト優位の次元では、スループット（1秒あたりtoken数）、キャッシュヒット率、パラメータのアクティベーション比、そして推論粗利率を考察します。財務力の次元では、手元現金、総資産に占める純現金の割合、ならびにバリュエーション・マルチプルを考察します。
基礎テキストモデルの分野では、ゴールドマン・サックスは智谱（初回カバレッジ、ニュートラル評価、目標バリュエーション1100億ドル）とDeepSeek（未上場）が最も強いと認定しており、両者はいずれも価格決定力とコスト優位で際立った表現を示しています。独立型AIモデル会社全体のインプライド・バリュエーション合計は2000億ドル超に達します。
マルチモーダル／動画生成分野では、ByteDanceがSeedanceでリードしています。LatePostおよび36Krの報道によれば、Seedanceの粗利率は70%に達し、ARRのランレートはすでに20億ドル超です。快手のHuo（クアイショウ）やMiniMax Hailuo／近日リリース予定のH3モデルもゴールドマン・サックスから高く評価されており、2026年下半期にかけては、動画生成とLLMの融合による機能のブレークスルー、ならびに供給の逼迫がもたらす健全な価格設定の効果を享受すると見込まれています。
ゴールドマン・サックスはMiniMaxについて買いのレーティングを維持し、目標株価は860香港ドルです。理由は、そのM3モデルがtoken量が多く、かつ魅力的な価格設定のARR最大化象限に位置していること、そして現在のバリュエーションが2026年末ARRの13倍にとどまっているためです。中国および世界の同業他社と比べるとバリュエーション・マルチプルには明確なディスカウントがあり、リスク・リターン比は上向き寄りだとしています。
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ゴールドマン・サックスが中国のAI大規模モデル競争の構図を分析：誰が長期的な勝者になるのか？
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作者：ウォール・ストリート・インサイト ブー・シューチン
原題：《ゴールドマン・サックスの詳細レポート：中国AI大規模モデル業界の“長期勝者”は誰か？》
中国のAI大規模モデルは、歴史的な転換点に立っています。ゴールドマン・サックスは、中国のオープンソース／オープンウェイトの大規模モデルの知能性能が、世界のトップクラスの専有モデルに迫っているとみています。国内企業および世界の中小企業による採用規模は急速に拡大しており、これにより生じるデータの“フライホイール効果”が、さらにモデルの反復・高度化を後押しするとしています。
追風トレードデスクによると、ゴールドマン・サックスの最新レポートでは、この進化の軌跡を「昨年のDeepSeekのコスト効率の瞬間から、今年の智谱GLMのモデル知能の瞬間まで」と要約できます。同社のアナリスト、Ronald Keungが率いるチームは、全50ページのレポートで、中国のAIモデルがいかに低コストで高性能を実現するか、なぜオープンソースのルートを選ぶのか、どうやって収益化するのか、コアとなる狙える市場はどこか、そして誰が長期勝者になるのか――という4つの主要な問いについて体系的に評価を行っています。
競争環境の見立てでは、ゴールドマン・サックスは、価格決定力、コスト優位、財務力に基づく「競争ポジショニングのフレームワーク」を提示し、それに基づいて、基礎となるテキストモデル分野では智谱（初回カバレッジ）とDeepSeek（未上場）が最も強い位置づけだと認定しました。マルチモーダル分野では、ByteDance（未上場）がリードしています。ゴールドマン・サックスは同時に、MiniMaxと快手（クアイショウ）について買いのレーティングを維持しています。
小さく始めて大きく勝つ――効率が勝敗を決める
中国の大規模モデルが、米国の同種製品よりはるかに低いコストで、近い性能を実現できる主因は、アーキテクチャ革新とパラメータ効率の二重のブレークスルーにあります。
ゴールドマン・サックスのレポートによれば、中国のオープンソースモデルのパラメータ規模は概ね2000億〜1.6万億の範囲で、世界のトップモデルの2%〜10%にとどまります。これは主に、高性能計算資源の獲得が制限されていることによります。一方で、混合専門家アーキテクチャ（MoE）やスパース注意メカニズムなどの革新により、実際にアクティブになるパラメータの総パラメータに占める割合はわずか3%〜5%にとどまり、トレーニングおよび推論コストを大幅に引き下げています。
個別のモデル面では、DeepSeek V4 Proのパラメータ量は1.6万億、智谱GLM5.2は0.7万億、MiniMax M3は0.4万億です。
ゴールドマン・サックスは、中国モデルのプログラミング能力における直近の飛躍を、データの選別、強化学習による事後学習などの要因が相乗効果を生んでいることに帰しています。6月27日、DeepSeekは推測デコードフレームワークのDSparkをリリースし、V4-FlashおよびV4 Proのオンラインサービスに導入済みです。モデルの重みや出力品質を変えることなく、ユーザー1人あたりの生成速度をそれぞれ60%〜85%（V4-Flash）および57%〜78%（V4 Pro）向上させるとしています。
6月30日に美団が発表したLongCat 2.0は、高盛にとって、中国のAI基盤インフラの自立化における重要なマイルストーンです――中国初の、5万枚の国産計算カードに完全に基づいて学習・デプロイされた、1.6万億パラメータのオープンソースMoEモデルであるためです。ゴールドマン・サックスは、これは計算集約型の事前学習段階においてローカライズしたハードウェアスタックの実現可能性を証明しており、中国のAIモデルが外国の高性能チップへの依存から脱するうえで、深い意義を持つと考えています。
市場は二極化、強者はいっそう強くなる
ゴールドマン・サックスは、中国AIモデル市場が形成途上の「二層構造」になっていると表現し、ARR最大化の2つの象限を見出しました。
高価格帯では、智谱GLM5.2および阿里巴巴Qwen3.7 Maxを代表とするトップモデルの価格は1百万tokenあたり約1ドルで、低価格帯モデルの5倍です。推論粗利率は約10%〜20%（ゴールドマン・サックス推計）。対照的に、米国のトップモデルは1百万tokenあたり4〜8ドルで、中国の高価格帯モデルはその10%〜25%にとどまりますが、パラメータのアクティベーション比が低いことにより、なおプラスの粗利を維持できるとしています。
低価格帯では、エージェント向けタスクのモデル価格が1百万tokenあたり0.06〜0.2ドルまで低下しており、価格に敏感な世界の中小企業および個人ユーザー市場を切り開いています。MiniMaxの収入の60%〜70%は海外からです。注目すべきは、DeepSeekが7月中旬からV4シリーズにピーク・オフピークの価格設定メカニズムを導入することをすでに発表している点です。ピーク時の料金はオフピークの2倍で、混合価格は1百万tokenあたり0.35ドル（V4 Pro）および0.12ドル（V4 Flash）程度です。
ゴールドマン・サックスは、中国AIモデルのAPIおよびサブスクリプション収入が、2026年の推計350億元人民元から、2030年には8790億元人民元へと増加すると予測しています。これに対応する1日あたりのtoken消費量は、350万億から4600万億へと増え、増幅率は約25倍になります。
オープンソース戦略：広く浸透、収益化の道はアップグレード待ち
ゴールドマン・サックスのレポートでは、中国のAIモデルが一般にオープンソース／オープンウェイトのルートを採用する戦略ロジックと、収益化の限界が詳しく整理されています。
オープンソース戦略の中核的な利点は、導入の柔軟性とコミュニティ・エコシステムです。阿里巴巴Qwenシリーズ、DeepSeek、智谱GLM、MiniMax M3はいずれもオープンソースまたはオープンウェイト方式を採用しています。ByteDanceのSeedモデルが主要な例外で、完全にクローズドな専有ルートです。オープン方式は、モデルを中国本土内外で柔軟に導入でき、コミュニティのフィードバックによって反復を加速できるとしています。
ただしゴールドマン・サックスは、オープンソースモデルの会社が開示するARRの数字は、実際のデプロイ規模および収益化のポテンシャルを大幅に過小評価している可能性が高いと指摘しています。例えば智谱の場合、2026年末のARR目標は10億ドルですが、GLM5.2の世界での実際のデプロイ量は、智谱自身のAPIチャネルにおけるtoken量や収益をはるかに上回るだろうとしています。アリ雲の百炼MaaSプラットフォームでは、GLM5.2のオープンソースモデルを直接ホスティングでき、智谱に対して費用を支払う必要がありません。
ゴールドマン・サックスは、業界が徐々に、純粋なオープンソース（MITライセンス、完全無料）から「オープンウェイト＋コミュニティ・ライセンス」モデルへ移行していくと見ています。つまり、商用利用にはモデル会社と収益分配の契約を結ぶ必要があるということです。MiniMaxのMシリーズは、この方式をいち早く採用しています。ゴールドマン・サックスは、この転換によってAIモデル会社のユニットエコノミクスが大きく改善されると考えています。というのも、AWS Bedrockや阿里雲百炼などのプラットフォームとの収益分配契約から収益を得られる一方で、推論計算のコストを自社で負担する必要がないためです。
「token最大化」からROI優先へ
ゴールドマン・サックスは、国際市場の拡大を中国AIモデルの最も重要な上振れ余地だと定性評価しており、とりわけ米国以外の市場に注目しています。
ゴールドマン・サックスの米国調査チームの推計では、2030年にエージェントAIが世界のtoken消費量を24倍に押し上げ、月間で120千万億tokenに達します。このうち企業のエージェントが55倍の成長をもたらし、消費者のエージェントは12倍の成長に寄与します。世界（中国以外）市場においては、中国のAIモデルが性能向上と価格面の優位によって、すでにtokenシェアを大きく伸ばしているとしています。
ゴールドマン・サックスのレポートでは、世界の企業のAI利用のパラダイムが、「token最大化」から「ROI優先」へという根本的な転換を迎えていると指摘しています。前者は2025年末〜2026年初にかけて主流で、企業は高いtoken消費を組織の生産性に同一視していました。後者は、より明確なタスクの境界、1日あたりのアクティブなエージェント数、バックエンドの業務プロセス自動化、そして実際のアウトプットを重視します。Jellyfish AIのエンジニアリング・トレンド調査データによれば、企業の重度AIユーザーはtokenを10倍消費しているものの、アウトプットはわずか2倍しか増えていないといいます。
チャネル面では、Alphabet傘下のGemini Enterprise Agent Platformと、AmazonのAWS BedrockはいずれもDeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM、Qwenなどの中国AIモデルのホスティングサービスをすでに提供しています。ウォール・ストリート・ジャーナルによると、最近マイクロソフトのCEOが「マイクロソフトはDeepSeekのバージョンをCopilot上でホスティングすることを検討しており、選択肢として低コストのモデルとして提供する可能性がある」と述べています。そして、DeepSeekをホスティングする場合、このモデルはマイクロソフトのクラウド・エコシステム内で運用され、顧客データがAzureの内側に保持されることを強調したとのことです。
誰が長期勝者？
ゴールドマン・サックスは、定量的な指標で各プレイヤーの長期的な勝ち抜き確率を評価するための3次元の競争ポジショニング・フレームワークを構築しており、核心となる公式は「ARR規模×粗利率の優位＋財務力」です。
価格決定力の次元では、上場の速さ（前任モデルおよび同クラスモデルとの比較）、LMArena競技場のスコア（大規模なブラインドテストに基づくユーザー評価）、および1百万tokenあたりの混合価格水準を考察します。
コスト優位の次元では、スループット（1秒あたりtoken数）、キャッシュヒット率、パラメータのアクティベーション比、そして推論粗利率を考察します。財務力の次元では、手元現金、総資産に占める純現金の割合、ならびにバリュエーション・マルチプルを考察します。
基礎テキストモデルの分野では、ゴールドマン・サックスは智谱（初回カバレッジ、ニュートラル評価、目標バリュエーション1100億ドル）とDeepSeek（未上場）が最も強いと認定しており、両者はいずれも価格決定力とコスト優位で際立った表現を示しています。独立型AIモデル会社全体のインプライド・バリュエーション合計は2000億ドル超に達します。
マルチモーダル／動画生成分野では、ByteDanceがSeedanceでリードしています。LatePostおよび36Krの報道によれば、Seedanceの粗利率は70%に達し、ARRのランレートはすでに20億ドル超です。快手のHuo（クアイショウ）やMiniMax Hailuo／近日リリース予定のH3モデルもゴールドマン・サックスから高く評価されており、2026年下半期にかけては、動画生成とLLMの融合による機能のブレークスルー、ならびに供給の逼迫がもたらす健全な価格設定の効果を享受すると見込まれています。
ゴールドマン・サックスはMiniMaxについて買いのレーティングを維持し、目標株価は860香港ドルです。理由は、そのM3モデルがtoken量が多く、かつ魅力的な価格設定のARR最大化象限に位置していること、そして現在のバリュエーションが2026年末ARRの13倍にとどまっているためです。中国および世界の同業他社と比べるとバリュエーション・マルチプルには明確なディスカウントがあり、リスク・リターン比は上向き寄りだとしています。