大いなる評価の誤り：中国のAIは追いついたが、資金はそうではない
2025年11月13日
昨年1月、DeepSeekが推論モデルを発表した際、彼らが主張する訓練コストのごく一部でOpenAIの最高峰システムに匹敵する性能を見せ、ウォール街は混乱に陥った。米国テクノロジー株から1回の取引で1兆ドル（約150兆円）が蒸発。Nvidiaは市場価値を約5900億ドル（約88兆5000億円）近く失った。トレーダーたちはこれをAIの「スプートニクの瞬間」と呼び始めた。
それから9か月後。シリコンバレーのAIの寵児たちは今やかつてないほどの価値を持つ。OpenAIの評価額は、情報源によって異なるものの、1500億ドルから3000億ドル（約22.5兆円から45兆円）の間とされる。イーロン・マスクのxAIは？約2000億ドル（約30兆円）に達した。
その一方で、北京や杭州では、あのパニックを引き起こしたモデルを持つ企業群の価値は、比較にならないほどわずかだ。
DeepSeekのオープンウェイト推論モデルは現在、独立したオープンモデルランキングで首位を飾る。その評価額は？約150億ドル（約2.25兆円）。ZhipuやMoonshot AIといった他の中国の「AIタイガー」も、数十億ドル台（数千億円台）の低い評価額に甘んじている。
驚くべきは、ほとんどあらゆる技術的指標において、中国の最高峰モデルは米国の最先端にこれほど近づいたことがないということだ。しかし、ほとんどあらゆる財政的指標において、これほど大幅にディスカウントされたことはめったにない。
これらのシステムが持つ能力と、投資家がそれらに与える価値との間のこの乖離は、世界のAI競争を再構築しているだけでなく、最先端のスタートアップを構築するための基本的な戦略を書き換えている。
何年もの遅れから数ヶ月の差へ：中国は予想以上に早く差を縮めた
過去10年間、多くの人々は中国のAIが米国に数年遅れていると仮定してきた。高度なNvidiaチップに対する輸出規制は2022年に始まり、ワシントンは2024年を通じてこれを繰り返し強化した。その明確な目標は？その差を大きく開いたままにすることだった。
しかし、現実はそうではなかった。
米商務省当局者は6月に議会に対し、Huaweiの最新のAscendチップは依然として米国のトップGPUに1〜2年遅れていると述べた。しかし、より重要なのは、中国のモデルがわずか3〜6ヶ月遅れだったということだ。
独立したベンチマークもこれを裏付けている。分析会社Artificial Analysisは、推論、STEM試験、コーディングにおけるパフォーマンスを追跡した第2四半期レポートを発表した。その結果は？米国と中国の最先端モデル間の知能差は「これまでになく狭まっている」というものだった。OpenAIのo3が世界をリードしているが（現在はGPT-5に引き継がれている）、DeepSeekのR1とAlibabaのQwen3が肉薄している。
つまり、最上位レベルでは、数ヶ月やベンチマークのわずかな差であり、技術的な時代の隔たりではないということだ。
画像と動画：Sora 2はもはや独走状態ではない
言語モデルが競争を始めたが、目に見える形で事態が進展したのは動画分野だ。
OpenAIはこの秋にSora 2を発表した。それは同期された音声と共に、驚くほどリアルなクリップを合成する。その説得力は、東京からワシントンに至る規制当局がディープフェイクのリスクについて警告を発するほどだ。
しかし、中国企業は密かに競合製品を構築し、現在では世界中のクリエイターやプラットフォームがこれらを区別なく使用している。ByteDanceのSeedance 1.0は2025年中頃に登場し、映画のようなマルチショットの1080p動画を生成する。これは物語の一貫性に焦点を当て、積極的な蒸留とシステム最適化のおかげで、以前のモデルよりも約10倍速く動作する。
最近のTime誌の調査では、驚くべき結論が下された：ByteDanceのSeedanceとSeedreamの画像ツールは、リアリズムとキャラクターの一貫性において、西洋のツールに匹敵するか、それを上回る。また、それらは著しく安価でもある。米国のスタートアップはすでにこれらをバックエンドエンジンとして統合している。
ショートビデオ大手Kuaishouは、最長30秒の1080pクリップを生成するKling 2.xファミリーを展開した。独立したレビュアーは、そのテクスチャ、ライティング、モーションを多くの西洋の競合製品よりも「よりリアル」だと賞賛した。
AlibabaはそのQwenシリーズを完全なマルチモーダルスタックへと発展させた。最新のQwen2.5-VLとQwen3-VLモデルは、チャートや長文ドキュメントを解析できる。1時間にわたる動画について推論し、視覚タスク用に構造化されたJSONを出力する。これらの能力は、OpenAIのGPT-5 VisionやGoogleのGemini 2.5に直接対抗するものだ。
画像・動画生成はもはや一騎打ちではない。OpenAIのSora 2は、生の物理演算と長編物語のベンチマークであり続けるかもしれない。しかし、Seedance、Kling、その他の中国モデルは、もはや遠い二番手ではなく、同じ比較表に名を連ねている。
オープンウェイト革命は東へとシフトした
中国は、非常に戦略的に重要な一つのニッチ分野、すなわちオープンウェイトのフロンティアモデルにおいて、明確に先行した。
Artificial Analysisのデータによると、昨年11月、AlibabaのQwQ-32Bプレビュー版は、その複合知能指数においてMetaのLlama 3.1-405Bを上回った最初のオープンウェイトモデルとなった。DeepSeekのR1およびR1-0528アップデートは2025年にそのリードを確固たるものにした。中国は世界で最も有能なオープンウェイトLLMの中心地となった。
今年のオープンソースLLMに関する別の調査では、中国が「オープンソースAIにおける世界的リーダー」と記述されている。その中核をなすスタックは？DeepSeek、Qwen、Yi、Baichuan、GLMだ。これらのほとんどは、商用利用を許可するApache 2.0のような許容度の高いライセンスの下で提供されている。
それに対し、Metaが長らく待ち望んだLlama 4ファミリーは苦戦した。Scout、Maverick、そしていまだ遅延しているBehemothは、GPT-5の旗艦オープン代替品としての評判に応えられなかった。
標準のMaverickモデルは、人気のチャットベンチマークでトップのクローズドモデルよりも明らかに低い評価だった。Metaは当初、GPT-4oとの同等性を喧伝した。しかし、調整された実験的なMaverickの亜種が静かにLMSYS Arenaのリーダーボードのトップに登り詰め、典型的なパフォーマンスを誤って提示したとして、研究者たちはMetaを「ベンチマーク操作」で非難した。
内部報告書や独立系アナリストは、Llama 4を「迷走している」、過剰設計、そして遅れていると評した。それは計算コストの高騰と不明瞭な製品戦略の犠牲となった。
誤解しないでほしい：Llama 4は失敗ではない。多くのタスクにおいて強力なオープンウェイトモデルであることに変わりはない。一部のベンチマークでは、複雑な推論やコーディングでDeepSeekに劣るものの、事実の正確性ではわずかにDeepSeekを上回る結果も示されている。
しかし、オープンウェイトのリーダーシップをめぐる象徴的な競争においてはどうだろうか？Metaのつまずきは高くついた。DeepSeek R1-0528は現在、世界で最もインテリジェントなオープンウェイトモデルと評価されている。AlibabaやZ.aiといった中国の研究機関は、自社の主力モデルを日常的にオープンソース化している。オープンモデルの重心は明らかに東へと移行した。
ハードウェアの制約下での最先端AI構築
中国の進歩は、彼らが持っていないハードウェアを考慮に入れると、最も驚異的に見える。
ワシントンは2022年以降、高度なGPUに対する輸出規制を繰り返し強化してきた。NvidiaのA100、H100、さらにはA800やH800といった「中国向け限定」バージョンさえもブロックされた。後の規制ではH20にも制限が拡大された。米国の同盟国もこれらの措置の多くに同調した。米国市民は一部の中国のファブをもはや支援できない。
今年発表された新たな一連の規制は、クラウドアクセスや中国の企業・研究者とのモデルウェイトの共有さえも対象とした。
これらの規制は厳しい影響を与えている。Huaweiは2025年に、その高度なAscend AIチップを20万個以上生産できないと見込んでいる。これは国内需要には遠く及ばない。米国政府の指針は現在、同盟国に対し、世界中のどこでもこれらのチップを使用しないよう警告している。
しかし、中国のAIへの野心を凍結させるどころか、制裁は倹約型エンジニアリングの波を引き起こした。
DeepSeekのV3およびR1モデルは、GPT-4クラスの性能に匹敵すると報告されており、訓練費用は約550万ドル（約8億2500万円）だ。これは、米国の最先端モデルでよく引用される数億ドル（数百億円）よりも桁違いに少ない。Z.aiのGLM-4.5Vビジョン言語モデルは、DeepSeekのサービスコストの約13%の価格設定だ。わずか8個のNvidia H20チップで動作できる。その次世代モデルであるGLM-4.6は、CambriconやMoore Threadsといった国内アクセラレータ向けに最適化されている。
DeepSeekの最新リリースは、HuaweiのAscend/CANNやCambriconのMLUのような中国製チップとソフトウェアスタック向けに最初から調整されている。これにより、NvidiaのCUDAエコシステムへの依存が軽減される。AlibabaとBaiduは、自社開発チップで大規模モデルの訓練を開始し、Nvidiaハードウェアの一部を代替している。
現在、多くの分析が、輸出規制が意図せず中国の完全な国産AIスタック構築への取り組みを加速させたと主張している。一方、それらは米国のチップメーカーの収益と研究開発予算を損なってきた。
中国が弱体化したH20 GPU、国内アクセラレータ、そして徹底的に最適化された訓練スキームを使ってほぼ最先端の性能を達成できるのであれば、最新の米国製チップの限界的な優位性は、ワシントンが期待したほど決定的なものではなくなってくる。
資金の流れを追う：評価額が乖離した理由
技術的には、その差は縮まった。財政的には？その溝は計り知れない。
スタンフォード大学の2025年AIインデックスによると、米国の民間AI投資は2024年に約1090億ドル（約16.35兆円）に達した。これは中国の93億ドル（約1.4兆円）のほぼ12倍だ。より最近の業界調査では、2025年のAI投資額は、米国が約672億ドル（約10.08兆円）、中国が438億ドル（約6.57兆円）で依然として米国がリードしていると推定されている。米国には47のAIユニコーン企業があるのに対し、中国にははるかに少ない。
評価額を見てみよう。OpenAIは、どの後期段階の取引を信じるかにもよるが、1500億ドルから3000億ドルだ。Anthropicは？500億ドル以上。xAIは最新の100億ドルの資金調達後、2000億ドルに達した。CoreWeaveやその他のAI計算プロバイダーは？200億ドルを超える。
中国では、DeepSeekの評価額は約150億ドルだ。Zhipu（Z.aiとしても知られる）は、前回の開示された資金調達ラウンドで約200億元（約27億ドル、約4110億円）だった。これは、GLMモデルで複数のオープンベンチマークのトップに立ったにもかかわらずだ。ロングコンテキストチャットボットKimiの開発元であるMoonshot AIは、40億ドル（約6000億円）を下回る評価額に近づいていると報じられている。
公開市場も同様の状況を示している。ハンセンテック指数は、予想PERが約21倍で取引されている。これは過去5年平均を下回り、今年40～50%上昇した後でも、ナスダック100と比較して割安だ。この指数にはAlibaba、Baidu、XiaomiなどAI関連の比重が高い企業が含まれる。
米国の銀行CEOたちは現在、米国のテクノロジー株におけるAI主導の評価バブルについて公然と警告している。彼らは、2年間の熱狂的な資金流入の後、10～20%の調整を予測している。
投資家にとって懸念すべき問題は、米国にAIバブルが存在するかどうかだけではない。次なる価値創造の波の地理的側面を彼らが誤って評価しているかどうかだ。
ベンチャーキャピタルが選択肢となる時
その答えの一部は、中国のAI企業がどのように資金を調達しているかにある。
中国のAIスタートアップ向けベンチャーキャピタル（VC）投資は急減している。最近のある分析によると、2025年初頭にはこの分野へのVC資金が前年比で50%近く減少し、第2四半期にはわずか47億ドル（約7050億円）と、過去10年で最低水準に達した。広範な経済減速と規制の不確実性がその要因となった。
しかし、それは資金がないという意味ではない。ただ、別のところから来ているだけだ。
北京は、「ハードテック」を支援するために1兆元規模の国家誘導基金を組成している。これはAI、量子技術、半導体を対象とした約1380億ドル（約20.7兆円）に相当する。これは世界でも有数の、国家が支援するリスクキャピタルプールの一つだ。地方の「政府誘導基金」や市レベルのプログラムは、AI企業に補助金、安価なオフィススペース、税制優遇を提供している。VCと産業政策の境界線はかなり曖昧になっている。
Z.aiの最新の資金調達ラウンドは、市および省レベルの国有資本によって主導された。これは米商務省が同社をブラックリストに掲載した後でさえ起こった。
そして、異例の存在であるDeepSeekがある。今年発表された人気のあるデータ主導の企業プロフィールでは、注目すべき点が指摘されている：同社は従来のVC資金を一切受けていない。創業者が84%を所有している。その製品の優秀さと口コミによって、数十億ドル規模の「オープンソースユニコーン」となり、月間アクティブユーザー数は3000万人を超えた。
このエコシステムでは、資本は希少な資源ではない。計算能力と人材がそうだ。それらが国営のクラウドクレジット、地元のチップメーカー、または大手テクノロジー企業との提携を通じて確保されれば、伝統的なサンドヒルロード型ベンチャーキャピタルの必要性は薄れる。
西洋の創業者にとって、それは示唆に富む可能性を提起する：もしかしたら、高成長のAIスタートアップは、必ずしも従来のVCなしでは規模を拡大できないわけではないのかもしれない。中国の創業者にとっては、それはますます現実となりつつある。
中国のAI超大国化を阻止するものはまだあるのか？
これらのいずれも、中国がAI競争に「勝利した」ことを意味するものではない。米国の研究機関は依然としてクローズドな最先端モデルを支配している。GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5は、法的推論から複雑なコーディング、エージェントワークフローに至るまで、多くの重要な領域で打ち破るべきシステムであり続けている。
中国もまた、深刻な逆風に直面している。
チップは依然として問題だ。回避策があるにもかかわらず、国内のアクセラレータはNvidiaの最高のGPUに1世代以上遅れをとっている。AIチップおよび製造装置に対する輸出制限は依然として厳格に適用されている。
資本規制と信頼問題が事態を複雑にしている。地政学的緊張、制裁、および中国テック企業の海外上場に対する制限は評価額を押し下げている。これらは、機密性の高い分野における中国AIの世界的採用を制限している。
国内の規制もまた別の層を加える。中国のプラットフォームは、AIコンテンツ、データセキュリティ、アルゴリズムガバナンスに関して、独自の厳格化された規制に直面している。これらの制約は、収益化をさらに遅らせる可能性がある。
しかし、この2年間で重要なことが明らかになった：輸出規制や枯渇したVCパイプラインは、中国が中核的なAI技術でほぼ同等に達するのを妨げなかった。それらはせいぜい、その進歩をより資源効率的にしただけだ。おそらく、より国内に根ざしたものにもしたのだろう。
組み合わせて考えてみよう：DeepSeek、Alibaba、Z.aiの世界クラスのオープンウェイトモデル。SeedanceやKlingのような非常に競争力のある動画・画像システム。伝統的なVCに取って代わる積極的な国家支援資本。AIによる自動化に飢えている広大な国内市場。
ハードウェアの制限だけで、中国が次なる産業革命から永久に締め出されるとは考えにくい。
より大きな問題は、中国が追いつけるかどうかではないかもしれない。それはすでにリアルタイムで起きている。問題は、世界の投資家、規制当局、競合他社が、最も重要なオープンモデルや、最先端の応用AIのますます多くの部分が、シリコンバレーの資金やワシントンの許可に依存しないシステムで構築される世界に備えているか、ということだ。
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