AI分野では「オープンモデルがクローズドモデルに追いつく時間」が飛躍的に縮まっているとの指摘

さまざまな企業がリリースしているAIモデルは、モデル自体は非公開でサービスのみが提供される「クローズドモデル」と、モデル自体が公開されている「オープンモデル」に分かれています。オープンモデルは最先端クローズドモデルより性能が低いのが一般的とされてきましたが、オープンモデルがクローズドモデルの性能に追いつく時間はAI分野のステージごとに飛躍的に縮まっていると、半導体分野のブログ・Semi Analysisが指摘しました。

Are Open Models Catching Up?
https://newsletter.semianalysis.com/p/are-open-models-catching-up

ChatGPTの登場以降、クローズドモデルはパフォーマンス面でも連携面でも優位にあったため、AIを導入する企業の多くはクローズドモデルを利用していました。ところが2026年には「Kimi K3」や「GLM-5.3」といったパフォーマンス面でも優れたオープンモデルが次々と登場しており、プライバシーやカスタマイズ性、コストを重視する企業にとってオープンモデルの優位性が高まっています。

そんな中でSemi Analysisは、「大手テクノロジー企業が巨額の資金を投じて開発するクローズドモデルと同等の性能を、はるかに低いコストで利用できるオープンモデルが実現してしまっては、最先端AIの価値が薄れてコモディティ化してしまうのではないか」と指摘。このような事態は、数兆円規模の出資を集めているOpenAIやAnthropicといった大手AI開発企業に打撃をもたらします。

今回Semi Analysisは、将来的にクローズドモデルとオープンモデルの性能差がどのように変化するのかを予測するため、「初期スケーリング時代(2022～2024年)」「推論時代(2024～2025年)」「エージェント時代(2025年～現在)」という3つの時代を定義し、時代ごとに異なるベンチマークでAIモデルを評価して「時代ごとの初期最先端クローズドモデル」にオープンモデルが追いつくまでの時間を調べました。AIの性能を測定するベンチマークはAIの進歩に伴ってスコアが飽和してしまうため、時代を区切って指標となるベンチマークを変更することで意味のある数値を得る作戦です。

各時代の分析結果は以下の通り。

◆1：初期スケーリング時代(2022～2024年)
初期スケーリング時代の初期最先端モデルに選ばれたのは、2022年11月にリリースされたOpenAIの「GPT-3.5(GPT-3.5 Turbo)」であり、ベンチマークは「GSM8K」「HumanEval」「TriviaQA」「MMLU-Pro」でした。オープンモデルとGPT-3.5 Turboとの差は、2024年7月にMetaの「Llama-3.1-405B」が登場してようやく埋まり、登場から19.7カ月もかかりました。

◆2：推論時代(2024～2025年)
推論時代の初期最先端モデルに選ばれたのは2024年9月にリリースされたOpenAIの「OpenAI o1」であり、ベンチマークは「GPQA-Diamond」「AIME 2026」「SimpleQA Verified」「Humanity's Las Exam」でした。オープンモデルとの差は2025年5月にDeepSeekが「DeepSeek-R1-0528」をリリースした時点で埋まり、登場からわずか8.5カ月で追いついた計算になります。

◆3：エージェント時代(2025年～現在)
エージェント時代の初期最先端モデルに選ばれたのは、2025年11月にAnthropicがリリースした「Claude Opus 4.5」であり、ベンチマークは「Terminal-Bench 2.1」「BrowseComp-Plus」「τ³-Banking」「DeepSWE」です。Claude Opus 4.5はこれはコーディングやPC操作といった複雑なエージェントタスクを実行できましたが、2026年4月にMoonshot AIがリリースした「Kimi K2.6」により、わずか4.8カ月でオープンモデルに追いつかれてしまいました。

以下は、左の青いグラフが初期のクローズドモデルと初期のオープンモデルのベンチマークスコアの差を、右のオレンジ色のグラフがオープンモデルが追いつくまでの時間を表しています。上から順に初期スケーリング・推論・エージェントと時代が下るにつれ、初期のスコア差が小さくなり、追いつくまでの時間もほぼ半分のペースで短縮されていることがわかります。

Semi Analysisは今回の結果について、そもそもベンチマークは実際の作業を完全に反映したものではないという点や、モデル開発者が狙って調整すれば意図して高いベンチマークスコアを出せてしまうといった注意点があることも認めています。

なお経済紙のBloombergは、AI開発競争においてアメリカと中国の差が急速に縮まっており、利用状況やコストといった面では中国製AIがリードを奪うケースもあると報じています。

US vs China AI Race: How ChatGPT, Gemini, Deepseek, Kimi Agents Compare
https://www.bloomberg.com/graphics/2026-us-china-ai-race/

実際に2026年7月には、アメリカのスタートアップ企業各社がドナルド・トランプ政権に対し、中国製のオープンウェイトAIを禁止しないよう求める公開書簡を送付しました。

アメリカのスタートアップ企業が「中国製のオープンウェイトAIを禁止しないで」とトランプ政権に訴えかける - GIGAZINE