中国の人工知能（AI）スタートアップ、ムーンショットAIが最近公開したAIモデルが世界のIT業界の関心を集めている。少ないコストでオープンAIの最新型モデルを上回る性能を実現したからだ。1月に世界を驚かせた「ディープシークショック」後に中国発の「コストパフォーマンスAI革命」が本格化しているという評価が出ている。

IT業界によると、ムーンショットAIが最近公開したオープンソース大型言語モデル（LLM）「Kimi K2 Thinking」は主要国際ベンチマーク評価でオープンAIの「GPT－5」とアンソロピックの「クロードソネット4．5」など米国AI企業のモデルよりも高い点数を受けたことがわかった。特定分野で人間の専門家の遂行能力にどれだけ近接しているかを評価するHLE（人間水準評価）テストでKimi K2 Thinkingは44．9点を受けた。同じ条件で評価したGPT－5の41．7点、クロードソネット4．5の32．0点、ディープシークV3．2の20．3点よりも良い結果だ。ウェブ検索能力を評価する「ブラウジングコンペティション」でもKimi K2 Thinkingは60．2点でGPT－5の54．9点、クロードソネット4．5の24．1点、V3．2の40．1点より高い点を取った。ただコーディング能力を評価するSWEベンチマークではGPT－5とクロードソネット4．5を下回った。


Kimi K2 Thinkingが注目される理由は、このモデルに学習させるのに投入された費用のためだ。ムーンショットAIは正確なモデル学習費用を公開していないが、米経済専門メディアCNBCは最近、消息筋の話として460万ドル（約7億1389万円）水準の費用が投入されたと報道した。これは数十億ドル規模と推定されるオープンAIのモデル学習費用と比較すると大幅に少ない金額だ。コストパフォーマンスAIの元祖といえるディープシークのモデル学習費用560万ドルよりも少ない。業界関係者は「ディープシークは米国のAIモデルよりはるかに少ない金額で彼らと同水準の性能のAIモデルを初めて作ったということに衝撃が大きかった。今回のムーンショットAIのモデルは一部領域だがオープンAIモデルの性能を上回ったということに注目している」と話した。


中国のAI企業は米国の最新グラフィック処理装置（GPU）規制に対応するため強力なコストパフォーマンスモデルを構築するのに集中している。Kimi K2 ThinkingもやはりこのためにAIモデルの性能を決めるパラメーターの数は1兆個に達するが、特定作業を遂行する際にすべてのパラメーターを使わず必要な一部だけを使うMoEアーキテクチャーと呼ばれる構造を構築して費用を減らした。GPU使用を通じた学習費用を低くするためだ。高額なGPUを大量に確保しなくても高性能AIモデルを開発できるということを中国企業が実戦で証明しているという側面で驚くべき結果と評価される。韓国のAIスタートアップの開発者は「Kimi K2 Thinkingはディープシークの技術を継承して性能をさらに改善したもの。概念的には知られた技術だが実際に実現するのは難しい点で韓国の開発者もこれらが公開したオープンソースを参考にしている」と話した。

ただベンチマーク点数が高いからと世界のAI生態系で主導権を握れるものではないという評価もある。米国AI企業韓国支社関係者は「試験がよくできるのと実際の現場で仕事ができるのが違うようにベンチマークは参考にすぎない。米国本社でも中国のAIモデルの脅威を大きく感じる雰囲気ではなく、利用者の活用を高めるのに集中する傾向」と話した。