ビッグテックハイパースケーラー（超大型クラウド事業者）が相次いで「コストパフォーマンス」が優れた中国製人工知能（AI）モデルを探している。AIエージェント拡散にともなう費用負担をマルチモデル戦略で突破しようとする様相だ。

ウォール・ストリート・ジャーナルによると、マイクロソフト（MS）のサティア・ナデラ最高経営責任者（CEO）は同紙とのインタビューで「より安いモデルとより広い選択肢がAIに対する社会的信頼を高めるだろう。中国製AIモデルであるディープシークのコパイロット（MSのAIクラウドプラットフォーム）への搭載を検討中」と明らかにした。彼は「少数のモデルと企業が世の中のすべての学習をすべてやる構造を大衆は容認しないだろう」と付け加えた。AIモデル利用費用を低くし少数のフロンティアモデルが市場を独占する構造から抜け出すという戦略を公開的に宣言したのだ。MSがオープンAIの株式27％を保有していることを考慮すれば異例の動きだ。MSはオープンAI初期投資家で、4月に契約が終了するまでクラウド企業の中でオープンAIモデルを独占して使ってきた。

世界のIT業界ではハイパースケーラーのマルチモデル戦略転換を見せる象徴的場面という評価が出ている。MSだけの動きではない。アマゾンウェブサービス（AWS）も自社AIプラットフォームのベッドロックにディープシークとアリババのクウェンをはじめ、オープンAI、メタ、ミストラルAIなど15以上の企業のモデルを搭載して顧客に提供している。グーグルクラウドもやはり自社モデルであるジェミニのほかにも競合会社のモデルを多く支援する。独自のAIモデルを保有するクラウド企業すら競合会社のモデル、さらには中国モデルまで抱えているのだ。韓国のクラウド企業のあるCTOは「クラウド企業の立場では顧客がどんなAIモデルを使うかより、顧客がどんなモデルを使おうが自社クラウドプラットフォームを多く利用させることがカギ」と分析した。

マルチモデル戦略が大勢に位置した背景にはAIエージェント拡散にともなうコスト急増問題がある。AIサービスが初期の単純なチャットボット形態からエージェント（秘書）形態に進化し、トークン使用量がこれまでより4～8倍に増えてだ。このため企業のインフラ費用負担が急増している。これに対し高性能が必要な作業にはGPTやクロードのような最高性能モデルを、単純反復作業には安いモデルを使う方式が費用最適化戦略として注目されている。実際にディープシークV4フラッシュの入力トークン単価は100万個あたり0．14ドルで、GPT5．4と比べ18倍ほど安い。

韓国でも同様の流れが続いている。韓国のあるクラウド企業関係者は「企業ごとにセキュリティならセキュリティ、価格なら価格など重視する要素が違うためAIインフラ環境を構築する際にフロンティアモデルから安いオープンソースモデルまで多様なモデルを活用している」と話した。AIプラットフォーム構築スタートアップ代表は「使おうとするAIモデル、持っているGPUなど状況に合わせてインフラを構築しなければならないため（顧客が）大型モデルだけに固執するよりは小規模から大型モデルまで多様な需要がある方」と説明した。