Desperation: Why OpenAI added a Chinese LLM to their platform to keep enterprise users
Inside China Business
Kimi K3は中国のAI企業Moonshotがリリースした最新モデルである。Kimiの性能はAnthropicやChatGPTに匹敵するが、企業ユーザーや開発者にとってはるかに低コストだ。OpenAIは最近、Basetenを通じてK3を自社プラットフォームに追加し、既存の法人顧客が基盤モデルとしてKimiを利用できるようにした。これによりOpenAIは最も価値の高い顧客を、契約済トークンを使い切るまでプラットフォームに留めることができる。しかし、Kimiへの切り替えはコードの変更だけで簡単に済むため、OpenAIにとってのリスクは、ユーザーがトークンを使い切った直後に、低コストのオープンソースモデルへ移行してしまうことだ。
当初から『Inside China Business』は、中国のAI分野における取り組みは欧米のメディアや投資家に無視されていると主張してきた。AIにおける最も重要な進歩は中国で起きている。私たちは一貫してそう言ってきた。
それに比べれば、シリコンバレーやウォール街は単なる脇役に過ぎない。循環的な資金調達取引の数々。サプライチェーンの問題、そして今では地域社会からの強い反対により建設できないデータセンターの数々。利益を全く上げていないテック企業のIPO計画の数々。西側市場のAIはバブルであり、すべてのバブルがそうであるように弾けるだろう。おそらく遅かれ早かれ、そしてその後は単に止まってしまうだろう。
しかしここ中国ではバブルではなく、止まることもないだろう。AIは北京から各省を経て、さらに都市や町、産業クラスターに至るまで、政府全体を挙げての取り組みである。なぜなら中国ではこれらのAIツールが数千万の企業や工場で、数億人の人々によって、数え切れないほどの産業・商業用途に活用されているからだ。
中国におけるAIは、欧米でAIと見なされているものとは全く異なる産業だ。他にも大きな違いがあり、これについては以前にも報じたことがある。中国のLLM（大規模言語モデル）は、シリコンバレーで開発されたクローズドなモデルと比べ、少なくとも同等の性能を持ち、構築やトレーニングにかかるコストもはるかに安い。
さらに、運用コストも安い。チップの価格も安い。設計や構成も異なる。中国での電力料金は、他の地域のデータセンターを稼働させるコストのほんの一部に過ぎないため、エネルギーコストによる制約は存在しない。
わずか2年前までは、中国はAI分野で1世代か2世代遅れているというのが通説だった。しかし、DeepSeekが登場した際、ウォール街とシリコンバレーは、一時的にではあるが衝撃を受けた。我々は数ヶ月前からDeepSeekのようなシステムを利用しており、ウォール街には我々にはない何らかの情報を持っているのだと推測していたが、それは誤りだった。
結局のところ、米国のこの業界は誰も注目していなかったのだ。そして投資家たちはそれを軽く受け流した。我々は、それは中国のモデルが単に禁止されるに違いないからだと結論づけた。他の業界と同様に、米国の大手企業が中国と競争できなくなれば、ロビイストに連絡して、中国のサプライヤーを市場から締め出すためのルールを策定するだろうと考えたのだ。
しかしそうではなかった。そしてわずか数ヶ月後、シリコンバレーの企業のほとんどが、業務の大部分を中国のAIに依存していることが分かったのだ。というのも、繰り返しになるが、中国のモデルはコストが安く、性能も同等であり、オープンソースであるため、開発者が扱いやすいからだ。
こうした背景を踏まえ、以下の3つの見出しを検証し、その意味を解き明かそう。まずは7月のニュースだ。中国のテック企業Moonshotが「Kimi 3」をリリースした。KimiはAnthropicやOpenAIのトップモデルに匹敵する性能を持つ。
9月30日：OpenAIは、Kimi 3のトレーニングにおいてMoonshotが知的財産権を侵害したと非難した。
同じく9月30日：OpenAIは、企業顧客向けにKimiの提供を開始した。
技術の詳細についてはやや専門的な話になるが、OpenAIが企業顧客を維持するためにどれほど必死か、そしてそれがどれほど困難な課題であるかを理解することは重要である。
ここで起きていることは、すでにOpenAIモデルの利用契約を結んでいる企業ユーザーが、新たなベンダー契約を交渉することなく、代わりにKimi 3――はるかに安価なモデル――を利用できるようになったということだ。そして最も重要なのは、彼らがOpenAIとの契約を維持したままでいる点だ。
OpenAIがゲートウェイとなり、BasetenがKimiモデルをホストし、トラフィックと推論処理を管理する。ユーザーは現在、基盤モデルとしてKimiを利用する選択肢を得た。
移行を行うエンジニアリングチームは、Kimiを活用してトークンを大量に消費する反復的なコーディング作業を行えば現在支払っている費用よりもはるかに低いコストで済むだろう。OpenAIとの契約を維持したまま、直ちにKimiに切り替えてトークンコストの削減を実現できるのだ。
中国のLLMが、米国のAI開発企業のエンタープライズシステムに組み込まれるのはこれが初めてだ。
なぜOpenAIが、知的財産権侵害を非難している中国のLLMに自社のシステムを開放するのか、疑問に思うかもしれないが、そうせざるを得ない理由が3つある。開発者はコスト削減のため、いずれにせよOpenAIから乗り換える傾向にある。また、システムを使い続ける開発者でも、依然としてOpenAIのインフラに依存している。そしてOpenAIはサードパーティのサービスから収益を得ており、そうでなければその収益は失われてしまうのだ。
政府との契約を結んでいる米国や欧州の企業ユーザーにとっては、コスト削減や使いやすさに関わらず、中国の大型言語モデルと直接連携することは法的に禁止されている。しかし、これはそうした制限を回避する良い手段となる。
BasetenとOpenAIがすべての利益を得ている。彼らは基本的にMoonshotとKimiを無料で利用しつつ、自社知的財産の盗用を非難しているMoonshotの使用権に対して顧客に課金しているのだ。Baseten上にMoonshotを構築することで、OpenAIは、そうでなければMoonshotに直接接続してしまうであろう企業顧客に対する「堀」を維持できると賭けているのだ。繰り返すが、Moonshot Kimiにはおそらく一銭も入らないだろう。
OpenAIとBasetenは、MoonshotとKimiを利用して、既存の企業契約に残っているトークンを搾り取るだろう。しかし、OpenAIにはもう一つの問題がある。それは、開発者がOpenAIを離れてKimiに直接接続するのが、途方もなく簡単だということだ。これは、現在OpenAIを利用している開発者が、ワークフローをKimiに移行するためのガイドである。必要なのは、たった2行のコードを置き換え、OpenAIのAPIキーをKimiのパスワードに置き換えることだけだ。これで、開発者のアプリはOpenAIではなくKimiと連携するようになる：
数行のコードをコピー＆ペーストし、新しいパスワードを入力する3秒だけで、一般的な企業ユーザーは、月に数千ドルのコスト削減ができるだろう。OpenAIを利用することで予算から追加のトークンを消費することもない。この節約は、コンテキストキャッシュの問題に起因する。AIが同じテキストを複数回読み込む場合、プロバイダーからユーザーに対して通常、大幅な割引が適用されるからだ。
OpenAIでは、キャッシュされた再読み取りに対して50％の割引が適用される。これは約1.25ドルに相当する。Moonshotの割引率は90％で、実質コストはわずか30セントだ。そこで、あるテック企業が1か月に5,000件の自動コーディングタスクを実行し、読み取り、ループ、出力（書き込み）といった典型的なケースを想定してみよう。ChatGPTを使用した場合、そのテック企業は1か月で14,000ドルを費やすことになる：
Moonshotを利用すれば、月額6,000ドル強で済む。たった2行のコードをコピー＆ペーストするだけで、即座に56％の計算コスト削減につながる。
こうしたコスト削減効果はテック業界ではよく知られており、業界はすでに契約済みのトークンを消費し尽くすのと同じ速さで、中国製のLLMへと移行しつつある。
これは、OpenAIと中国製の高品質かつ低コストなモデルとの「提携」ではない。むしろ、OpenAIがエンタープライズユーザーをできるだけ長く自社プラットフォームに留めておくための必死の策だ。しかし、これはOpenAIが抱える長期的かつ構造的な問題に対する、ごく短期的な対処法に過ぎない。OpenAIには依然として、米国防総省との契約を結んでいる企業ユーザーや、国家安全保障上の理由から低コストのオープンソースモデルと直接契約することが制限されている企業ユーザーという「堀」が存在する。
しかし、それ以外のユーザーは契約期間が終了次第、次々と離れていくことになる。
参考資料およびリンク：
中国のAIスタートアップMoonshotが「Kimi K3」モデルを発表――OpenAIやAnthropicに挑むか？https://www.forbes.com/sites/tylerroush/2026/07/17/chinese-ai-startup-moonshot-unveils-kimi-k3-model-will-it-challenge-openai-and-anthropic/
中国のMoonshot AI、Kimi K3がOpenAIやAnthropicに匹敵すると主張
https://www.bbc.com/news/articles/cy9w4q8pgp0o
OpenAI、Kimiの運営元である中国のMoonshot AIをAIモデルの推論の盗用で非難
https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/openai-accuses-kimi-operator-china-031602762.html
OpenAIがモデル盗用疑惑を指摘し、AI競争が激化
https://www.cnbc.com/2026/10/01/openai-chinas-moonshot-ai-kimi.html
BasetenがMoonshot AIの「Kimi K3」をOpenAI Codexに導入
https://www.startupresearcher.com/news/baseten-brings-moonshot-ai-kimi-k3-to-openai-codex
「Kimi K3」がOpenAIのエンタープライズ向けCodexチャネルおよび課金システムに導入
https://technode.com/2026/09/30/kimi-k3-enters-openais-enterprise-codex-channel-and-billing-system/
OpenAI APIとの互換性
https://platform.kimi.ai/docs/guide/migrating-from-openai-to-kimi
米国のAI産業は破滅する。今や中国がすべてを掌握している。
https://www.youtube.com/watch?v=ny_3PRz6Zeg
DeepSeek、OpenAI、Claudeは忘れろ：ビジネスユーザーにとって、アリババのQwenがそれらすべてを凌駕している
https://www.youtube.com/watch?v=Ky9RFnSkIWo
DeepSeekがウォール街を騒がせるずっと前から、中国のトップ病院ではすでに導入されていた
https://www.youtube.com/watch?v=Kt-6GuccEuY
また1週間が過ぎ、また新たなDeepSeekが登場し、OpenAIにはまたしても途方もない評価額が付けられた
https://www.youtube.com/watch?v=mmdX3yjTVic
サプライチェーンの制約が米国のデータセンター開発を阻んでいる
https://www.rabobank.com/knowledge/d011526506-supply-chain-constraints-are-curbing-us-data-center-development
全米で、AIデータセンターのブームが拡大するにつれ、地域住民の反発が高まっているhttps://www.usatoday.com/story/news/nation/2026/10/01/residents-fight-back-against-new-data-centers/91912582007/
AI競争を制しようとする中国の動き
https://atlasinstitute.org/chinas-drive-to-dominate-the-ai-race/
OpenAIが流出した文書で巨額の財務的失敗を認める中、AIバブルは崩壊の瀬戸際に
https://futurism.com/future-society/ai-financial-bubble-openai-billions-failure
GoogleとAmazonこそが、Anthropicの目を疑うような420億ドルの損失の原因だhttps://www.forbes.com/sites/iainmartin/2026/09/30/google-and-amazon-are-the-reason-for-anthropics-eye-watering-42-billion-loss/
OpenAIの損失が210億ドルに急増：AIバブルを支えているものはこれだ
https://marketwise.com/investing/openai-losses-surge-to-21-billion-as-ai-bubble-grows-bigger/
DeepSeekは禁止されるだろう：性能が良く、高速で、しかも無料だ。だからこそ許されるわけがない。
https://www.youtube.com/watch?v=yjaoT5-tz0I
シリコンバレーの多くの企業が、中国の無料AIを活用している
https://www.nbcnews.com/tech/innovation/silicon-valley-building-free-chinese-ai-rcna242430
中国の「ムーンショット」が世界最大のオープンAIモデルを発表、米国のライバルに迫る
https://www.reuters.com/world/china/chinas-moonshot-unveils-worlds-largest-open-ai-model-closing-us-rivals-2026-07-17/
中国の「Kimi K3」が米国のトップAIに迫る
https://www.bloomberg.com/graphics/2026-us-china-ai-race/
Kimi K3がOpenAI Codexの企業向けチャネルに接続、中国の大規模モデルとして初めてOpenAIの企業向け有料決済システムに参入
https://wap.cj.sina.cn/pc/7×24/5120756
トークン価格の比較、OpenAIとKimi：
https://openai.com/api/pricing/](https://openai.com/api/pricing/
https://platform.kimi.ai/
AirbnbがOpenAIから中国のAIに切り替えた理由（そしてそれが予算に与える影響）
https://www.techfornontechies.co/blog/290-why-airbnb-switched-from-openai-to-chinese-ai-and-what-it-means-for-your-budget
米国企業は中国のAIモデルの方がはるかに安価だと気づき、米国製モデルを見限っている
https://futurism.com/artificial-intelligence/us-realizing-chinese-ai-models-way-cheaper
コンテキストキャッシュ／プロンプトキャッシュとセマンティックキャッシュの違いを理解する：RAGベースのプロジェクトを最適化するための一歩
https://medium.com/@wael-saideni/understanding-the-difference-between-context-caching-and-semantic-caching-a-step-toward-optimizing-1a2b44d25c12
https://www.youtube.com/watch?v=7ceK5Y0i-fQ