中国の新しい安価な AI モデルが、本拠地で Anthropic の OpenAI に追いつきつつある

DeepSeek が昨年初めにその安価だが強力な AI モデルで市場に衝撃を与えて以来、世界中の消費者は、低価格で機能が劣る中国製品か、開発に数十億ドルをつぎ込んだ OpenAI か Anthropic かの選択を迫られてきました。 北京に本拠を置く新興企業Z.aiが先月発売したGLM-5.2と呼ばれるモデルは、西側諸国の関心という点でようやくそのギャップを埋めつつあるのかもしれない。 GLM-5.2 は、そのコーディング機能とエージェント機能、つまり最小限のプロンプトで複雑なタスクを実行する機能でシリコンバレーを賑わせており、一部の専門家はこれを「ミニ DeepSeek モーメント」と呼んでいますが、これは米国の主要製品にほぼ匹敵する低コストでの機能です。 OpenRouterなどのサードパーティのAI開発者プラットフォームの使用状況チャートで急速に順位を上げ、現在ではAnthropicのモデルより上位にランクされており、クラウドデータプラットフォームSnowflakeのCEOスリダール・ラマスワミ氏からベンチャーキャピタリストのマーク・アンドリーセン氏までの幹部らがその能力を称賛している。 ドナルド・トランプ米大統領の元AI皇帝デビッド・サックス氏は先週、米国政府が火曜日にAnthropicのFableとMythosモデルの規制を解除する前に、「現在、OpenAIやAnthropicが提供している現在利用可能なモデルと同等の中国製無差別モデルを入手した」と述べた。 これらの機能により、Z.ai の GLM-5.2 モデルは、中国が AI 競争でついに米国に追いつきつつあるのかどうかという増大する議論の中心となっている。テクノロジー企業幹部らは、米国による業界に対する予測不可能な規制がフロンティア技術における中国のリードを妨げる危険があると警告している。 サックス氏はポッドキャスト All-In で GLM-5.2 について「（Anthropic 社の）Opus 4.8 よりもほんの 1 刻み下で、（OpenAI 社の）GPT 5.5 とほぼ同じです」と語り、「企業の速度を低下させるようなことをする余裕はありません」と付け加えました。 一部の専門家によると、人道的規制とOpenAIの最新GPT-5.6モデルの一般公開の遅れにより、中国モデルに対する世界的な需要が高まっているという。 「国際的な開発者コミュニティは、独自の米国ベースの API モデルのみに依存することには重大なリスクが伴うということをますます認識しつつあります」と、AI の安全性を専門とする北京に本拠を置くコンサルタント会社 Concordia AI の創設者兼 CEO のブライアン・ツェー氏は述べています。 GLM-5.2 が世界的に好意的に受け入れられているということは、より安価なオープンソース開発への関心が高まっていることも示唆しています。これは、クローズドソースのエージェント AI ツールが、AI の使用量を測定するために使用される単位であるトークンをより多く消費するため、タスクを完了するために AI を使用する際のコストの上昇と、しばしば予測不可能なコストに企業が悩まされているためです。 Z.ai（別名Zhipu AI）はコメントを控えた。 AnthropicとOpenAIはコメントの要請にすぐには応じていない。 GLM-5.2 は現在、Artificial Analysis の大規模言語モデル (LLM) インテリジェンス リーダーボードで 5 位を獲得しています。このリーダーボードは、推論やコーディング スキルを含む全体的な能力を測定するために設計されたさまざまなベンチマーク全体でパフォーマンスをランク付けします。 また、Claude や GPT シリーズのような米国の閉鎖的なフロンティア モデルの約 6 分の 1 のコストで運用しながら、モデルが Web サイトやフロントエンド アプリケーションをどの程度うまく生成できるかを測定する Code Arena のフロントエンド コーディング ランキングで 2 位に位置しています。 Z.ai は、GLM-5.2 の開発にどれだけの費用を費やしたかを明らかにしていません。 Z.aiの創設者であるTang Jie氏は、先月Xでイーロン・マスク氏への返信で、中国の新興企業が来年第1四半期までにAnthropic’s Fableと同等のモデルを生産する可能性があると述べた。 「GLM-5.2 がもたらす変化は、オープンソース モデルがプラグ アンド プレイのすぐに使える製品になったことです」と、オープンソース モデルをいじる開発者のハブとして機能する新興企業、Hugging Face の元 APAC リードである Tiezhen Wang 氏は述べています。 「モデルをデプロイするだけで、システムの複雑な微調整を行わなくても、モデルは非常に使いやすく、すぐに使用できる状態になります。これにより、オープンソース採用の参入障壁が大幅に下がります。」