中国がオープンウェイトで最高性能のAIを解禁する理由

第2編で取り上げたダークファクトリーとロボットたちには、頭脳が必要だ。

その頭脳を作る企業たちが、この夏上海に一堂に会した。世界人工知能大会（WAIC）2026の現場だ。

ところが、この会場でひときわ目を引く光景があった。

最高峰の性能を持つAIモデルを開発した企業が、そのモデルを丸ごと無料で配布していたのだ。

性能競争で勝ったのなら高く売ればいいはずなのに、なぜわざわざ無料で公開したのだろうか。

2兆8000億パラメータを無料で公開、Kimi K3

Moonshot AIは、7月16日に2兆8000億パラメータを持つAIモデル**「Kimi K3」**を公開した。

AI評価機関Artificial Analysisの知能指数では、AnthropicのClaude 3.5 Sonnet（60点）、OpenAIのGPT-4o（59点）に次ぐ57点で3位にランクインした。スタンフォード大学が今年3月に発表した「AIインデックス」報告書では、米中トップモデル間の性能格差が2.7パーセントポイントまで縮まったと分析されていたが、今回の発表で業界は事実上その格差が消滅したと評価している。

ここまでは、「中国AIが米国に追いついた」というよくあるニュースのように見える。本当の物語はその次だ。

Moonshot AIは7月27日から、Kimi K3の全ウェイト（AIモデルが学習過程で得た数千億〜数兆個の数値パラメータ、簡単に言えばモデルの頭脳そのもの）を無制限ダウンロードとして公開した。開発者はトークンあたりのコストなしでこのモデルを無料で利用でき、データが中国国外のサーバーへ流出することもないため、セキュリティの懸念も解消される。

ただし、ウェイトの容量が1.4テラバイトに達するため、これを直接動かすにはアクセラレータ64枚以上のスーパーノード級インフラが必要になるという落とし穴がある。

Kimi K3の内部構造も注目に値する。

このモデルは専門家混合（MoE、Mixture of Experts）構造で設計されており、合計896個の「専門家」モジュールのうち、トークンを1つ処理するたびに16個のみが活性化される。活性化率はわずか1.8パーセントだが、体躯は3兆パラメータ級でありながら、実際の推論コストはそれよりもはるかに軽く設計されている。サイズと効率を同時に追求する試みと見られる。

Moonshotの独自評価では、Claude 3.5 SonnetやGPT-4oにはやや及ばないものの、それ以外の比較モデルには一貫して先行しているとのことだ。コンテキストウィンドウ（一度に処理できるテキストの量）も最大100万トークンまでサポートしており、本1冊分を丸ごと読み込ませて質問できるレベルだ。

アリババも追随、Qwen 3.8-Max

Moonshot AI単独の動きではない。

アリババは8月3日、同社最大規模のモデル「Qwen 3.8-Max」を公開した。2兆4000億パラメータで、Kimi K3と同等の体格だ。実際の推論時には全体のうち約950億パラメータのみを活性化する構造でコストと応答遅延を削減しており、LMSYSのChatbot Arenaでテキスト部門5位、Vision部門2位を記録したとアリババは説明している。

目を引くのは性能数値よりもこのモデルが成し遂げたことだ。

アリババは、Qwen 3.8-Maxが16日間自律的にソフトウェアエンジニアリングプロジェクトを遂行し、コード生成とテスト、ログ分析を繰り返して自ら進化するエージェントフレームワーク「oh-my-cli」を完成させたと明らかにした。人間が指示を出すのではなく、AIが16日間一人で働き、ツールを作り上げたことになる。 この成果物はオープンソースとしてGitHubにそのまま公開されている。

アリババが紹介した事例はこれにとどまらない。

Qwen 3.8-Maxは、既存の研究実験を再現するだけでなく、元の論文が提示した結果を上回る新しい手法を自ら設計したという。アプリケーション設計、法律文書のレビュー、金融リサーチ、スポーツ分析、建築の3Dモデリングまで支援範囲を広げ、テキスト、画像、映像、文書を同時に処理するマルチモーダル能力もネイティブで備えている。

モデル1つがコーディングから法律レビューまでこなすということは、もはや**「専門分野別AI」ではなく「万能AI社員」を志向**していると読み取れる。ただし、こうした結果の大部分はアリババ側の発表に基づいているため、独立した機関による検証はまだ行われていない点に注意が必要だ。

DeepSeekはモデルではなく「馬具」を売る

Kimi K3やQwen 3.8-Maxがモデル自体の体格競争なら、DeepSeekは一歩先を行っている。

DeepSeekは最近、「DeepSeek Harness」専任チームを正式に立ち上げ、大規模な採用を開始した。

Harness（ハーネス）とは、AIモデルが多段階のコードを実行し、複雑なタスクを推論し、外部ツールを自律的に使用できるよう、モデルと実行環境を繋ぐソフトウェア層のことだ。

モデルが頭脳なら、Harnessはその頭脳に手足を与える馬具（harness）というわけだ。

DeepSeekの戦略が特に興味深いのは価格政策だ。

DeepSeekはモデルAPIの料金は上げる一方で、HarnessはMITライセンスで無償公開した。モデルは高く売り、そのモデルを包む標準規格は無料で配るという非対称戦略だ。業界ではこれを、DeepSeekがモデル性能競争から一歩引き、エージェント時代の標準と設計図そのものを先取りしようとする宣言と解釈している。

DeepSeek Harnessの心臓部に当たる「Cordis」エンジンについては、別途論文まで発表した。論文のタイトルは『時空間的組み合わせのためのプログラミングパラダイム』で、Harnessの設計原理を数学的に証明した文書だ。

ツールを無料でばら撒きながらその理論的根拠まで学術論文として公開する姿勢は、単なるオープンソースプロジェクトというよりは、業界標準を作ろうとするより野心的な試みに見える。Anthropicの「Claude Code」を標的にした動きだという分析もある。

なぜわざわざオープンウェイト、無料なのか

3社が申し合わせたようにオープンウェイト戦略をとったのには理由がある。

米国主導のクローズドモデルと、中国主導のオープンウェイトモデルの根本的な違いはアクセシビリティだ。

オープンウェイトモデルは、開発者がウェイトをダウンロードして自社サーバーで修正・駆動できるため、それ自体がクローズドAPIに依存しない代替手段となる。これまでフロンティア級AIを使うには、事実上米国ビッグテックの有料サブスクリプションが前提だったが、オープンモデルが商用トップ層を脅かし始めれば、「重要な判断は最上級の有料モデルで、反復作業は安いモデルで」という使い分け戦略において、その安いモデルの座に中国製が入り込む可能性がある。

ここには、より冷徹な計算も働いていると見る。

クローズドAPIで米国ビッグテックと真っ向勝負するには圧倒的なブランド力と開発者エコシステムが必要だが、後発の中国企業がそれを短期間で覆すのは難しい。

逆にウェイトを無料で解放し、世界中の開発者が自社のモデル上でサービスを作るように仕向ければ、性能が多少劣っていても**エコシステムそのものを広げていける。スマートルーティング（タスクの性質に応じて複数のモデルを使い分ける方式）が業界標準になりつつある今、オープンウェイトモデルは「2番目に良い選択肢」ではなく、「コストを下げる必須部品」**として定着している。

さらに、開発者誘致という実利もある。

オープンウェイトでモデルを公開すれば、世界中のスタートアップや研究者がそのモデルを基盤に新しいサービスを作り、その過程で生まれた改善点や応用事例が再び原著作者へ還元される。

お金をとって売る代わりにエコシステム全体を育て、長期的に大きな影響力を確保するという計算だ。

米国ビッグテックがクローズドAPIによる収益を優先する間、中国企業はシェアと標準の先取りを優先している。短期的な売上よりも長期的なエコシステムを選んだ賭けに近い。

このモデルを動かす場所がない、ファーウェイ Atlas 950

問題は、このように公開された超巨大モデルを実際に動かすには膨大なコンピューティングインフラが必要だという点だ。

ファーウェイはWAIC 2026の会場で、次世代AIコンピューティングシステム「Atlas 950 SuperPoD」の実物を世界で初めて公開した。

スーパーノードとは、高速相互接続技術で数千枚のAIチップを1つの演算プールとして束ねる技術だが、Atlas 950は最大8192枚のNPU（ニューラルネットワーク処理装置）を統合し、1エクサフロップス（FLOPS）の演算能力を実現する。ファーウェイによると、このシステムはNVIDIAの次世代製品と比較して演算能力で6.7倍、メモリ容量で15倍の優位性を誇る。

核心は、ファーウェイがこの戦略を自ら認めているという点だ。

ファーウェイの徐直軍（エリック・シュー）輪番会長は、*「個々のチップ性能では（米国に）遅れをとっているが、スーパーノードとコンピューティングクラスター技術で中国のAI産業に持続的かつ十分な演算リソースを提供できる」*と述べた。

-> 米国の半導体輸出規制により最先端の単体チップを入手しにくい状況下で、個別の性能ではなく、それらを束ねるシステム設計で格差を埋めるという意思だ。中国の華泰証券は、今年を**「中国スーパーノードの元年」**と呼んだ。

こうした流れはファーウェイだけではない。

ファーウェイは8192枚のNPUカードで構成されたAtlas 950 SuperPoDと共に、汎用コンピューティングクラスター「Taishan 950 SuperPoD」も披露し、スペイン・バルセロナのMWCでも国際市場攻略に乗り出した。

個々のチップの競争では負けていても、それらを緻密に繋ぎ合わせるシステムエンジニアリングで勝負をかけるという戦略が、国内を超えて海外市場まで広がっている。実際にAtlas 950とTaishan 950の2製品はいずれも昨年9月に中国で先行公開された後、今回国際舞台へ場所を移した形だ。

10万枚を1つに束ねる、曙光8000

ファーウェイだけではない。

中国のIT企業・中科曙光（Sugon）が開発した「曙光8000（登峰）」は、完全国産化された10万枚規模のAIスーパークラスターで、WAIC 2026では「鎮館之宝（展示館の目玉）」に選定された。

チップとコンピューティングシステム、ストレージ、ネットワークの全部門に中国製設計を適用し、パラメータ1兆個規模のAIモデルの学習と推論はもちろん、気候シミュレーション、バイオ・医薬、産業シミュレーションなどの科学研究にも使われる。正式稼働の初週からすでにフル稼働状態だという知らせも届いている。

曙光8000の技術的な誇りは密度だ。

1つのコンピューティングユニットが出す演算密度が他のスーパーノードより20倍高いとされており、狭い空間により多くの演算能力を詰め込んだことを意味する。

ここに自社開発した高速相互接続技術で10万枚規模を安定的に束ね、浸漬式相変化液体冷却方式まで適用して、キャビネット1台あたりメガワット級の高出力配置に耐えられるよう設計された。稼働初期のデータを見ると、1日平均の処理タスク数は15万件を超え、1日の最大処理量は50万件を上回る。単なる展示用の実物ではなく、実際に稼働しているインフラだという意味だ。

Kimi K3のようなモデルのウェイトが1.4テラバイトに達し、セルフホスティングにアクセラレータ64枚以上が必要だということを考えれば、なぜ中国がこれほどまでにスーパーノードに力を注ぐのかが理解できる。

いくら良いモデルを無料で公開しても、それを動かす自国製インフラがなければ、結局はNVIDIAチップに依存せざるを得ない。

モデルは無料で公開し、インフラは国産化する。これが現在の中国AI戦略の二本柱だ。

ソフトウェアはオープンにして拡散させ、ハードウェアはクローズドにして守るという対照的なアプローチである。

低高度経済と「人車家」、エージェントが手に入る場所

では、このモデルとインフラは何に使われるのか。

答えは空とリビングの両方で同時に現れている。

中国が育成中の低高度経済（高度1000メートル未満の低い空域を活用するドローン・eVTOL・都市航空モビリティ産業）は、2025年基準で市場規模が約1兆5000億元（約285兆ウォン）に達しており、上海市はすでに行政区域の46パーセントをドローン自由飛行区域に指定した。ドローンが自ら経路を判断して物流を処理するには、これまで見てきたAIモデルと演算インフラが不可欠だ。

低高度経済を推し進める背景も注目に値する。

電気自動車と太陽光産業が安定軌道に乗った今、中国はドローン・eVTOL・低空物流を次の成長エンジンとして定めた。消費者用ドローンと産業用ドローン市場で中国が占める割合は、それぞれ世界市場の70パーセント、50パーセントに達する。製造業だけでなく物流、観光、救急医療、農業、公共サービスまで連携できるため波及効果が大きいというのが中国当局の判断だ。上海一箇所だけでも登録されたドローンは22万台、運用企業は800社に及ぶ。

リビング側の事例としてはXiaomiがある。

Xiaomiはスマートフォン、電気自動車、家電を1つに束ねる**「人車家（人・車・家）」エコシステム戦略**を掲げている。

自社OS「HyperOS」とオンデバイスAIアシスタント「スーパー小愛」がユーザーの場所、時間、天気などのコンテキストを把握し、照明やエアコンをあらかじめ調整するといった仕組みだ。

第2編で見たあの亦荘・昌平のダークファクトリーが作る電気自動車とスマートフォンが、この「人車家」エコシステムの中で1つのAIとして繋がる構造だ。

世界中で1億7500万人以上がすでにこのエコシステムの中に入っているという。

Xiaomiの野心はこれにとどまらない。

スマートフォンとノートPCを除いたAIoTプラットフォーム接続機器だけで11億台を超えており、自社開発した大規模言語モデル「MiMo」シリーズまでオープンソースで公開し、モデル・OS・半導体を1つの技術基盤として統合しつつある。

さらに、自社開発ヒューマノイドロボット「CyberOne」の手の技術まで別途発表したが、これは元テスラ「Optimus」開発陣出身の人材を獲得したためだ。スマートフォン企業として始まった場所が、今では自動車と家、そしてロボットまで1つのAIで繋ごうとしているわけだ。

第2編でダークファクトリーを建てていたあの企業が、3編ではその工場から出てきた製品を1つのAIエコシステムで再度束ねているという流れが興味深い。

1人1エージェント時代、実際に何を意味するのか

「1人1エージェント」という言葉を最近よく耳にする。

1人が複数の秘書型AIエージェントを同時に操る時代という意味だが、これまで見てきた断片を組み合わせると、なぜこのスローガンが出てきたのかが理解できる。無料で公開されたフロンティア級モデル（Kimi K3、Qwen 3.8-Max）、そのモデルに手足を与えるHarness（DeepSeek）、それを動かす国産スーパーノード（Atlas 950、曙光8000）、そしてその成果物が実際に適用される現場（低高度経済、人車家）まで、これらすべてのピースが一人ひとりの手にエージェントを1つずつ握らせる方向で噛み合っている。

この流れで特に印象的なのは速度だった。

Kimi K3が7月16日に公開され、わずか11日後にウェイトが公開され、Qwen 3.8-Maxはその1週間後に登場した。

ファーウェイのAtlas 950と曙光の10万枚クラスターも、同じWAICの舞台で同時に実物を現した。

モデルとインフラが別々に発展してある瞬間合体したのではなく、最初から1つのチームのように同じ速度で動いているという印象を受けた。

数ヶ月の間にこれほどの密度で発表が続出すること自体が、この競争がいかに切迫して回っているかを示す信号のように感じられた。

第1編で政府が半導体・AI・ロボットに資金を注ぎ込むのを見て、

第2編でその金が工場の床のロボットとして現れるのを見た。

3編で見たのは、そのロボットたちに判断力を与える頭脳がどのように作られ、無料で公開され、稼働しているのかだ。

これらの頭脳はどれも実行速度が速く、公開範囲も広く、それを動かすインフラまで同じ国の中で共に整えられていた。次編では、このすべてのインフラ競争のもう一つの軸、つまり量子セキュリティというより密やかな領域を覗いてみるつもりだ。