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- CoinbaseのCEOであるブライアン・アームtron氏は、企業向けAIコストを抑制するために、より安価なオープンウェイトAIモデルをデフォルトとして使用することを提案した。.
- この提案は、安全保障上のリスクや地政学的緊張を懸念する声を招いた。
- 米国の輸出規制により、米国製AIモデルは海外での利用が制限される一方、中国製のオープンウェイト型AIは、はるかに低価格でベンチマークにおいて優位性を確立しつつある。.
CoinbaseのCEOは、トークン消費量の増加に伴うAI支出の抑制策として、より安価なオープンウェイトAIモデルの実験を提案した。.
この提案は、企業ワークロードを中国製のシステム経由で処理することに伴うセキュリティおよび地政学的リスクへの懸念を引き起こしている。.
なぜ企業は中国製のAIモデルを使用しているのか？
米国の輸出規制により、中国企業は米国製のAIチップを入手するのが難しくなったが、それでも中国企業は競争力のあるモデルを開発し、はるかに低価格で販売することを止めていない。.
例えば、ZhipuのGLM 5.2は、入力トークン100万個あたり1.40ドル、出力トークン100万個あたり4.40ドルであるの に対し、AnthropicのOpus 4.8は 同じ量でそれぞれ5ドルと25ドルとなっている。
GLM 5.2は、主要なコーディングベンチマークであるSWE-bench Proで62.1点を獲得し、OpenAIのGPT-5.5の58.6点を上回った。あるAI研究者は、GLM 5.2は「少なくともOpus 4.8やGPT 5.5と同等の性能だ」と述べている。
別の人はこれを「クローズドソースシステムと真に競合できる初のオープンモデル」と評した。
Coinbaseは中国のAIモデルを使用していますか？
Coinbaseの CEOであるブライアン・アームtron氏は、 AIコストの上昇を抑制する最善の方法は、GLM 5.2のような中国製のシステムを含む、より安価なオープンウェイトモデルを使用することだと述べている。
アームズtron氏は、企業はAIへの投資を増やすのではなく、「より優れたデフォルト設定、ルーティング、キャッシング」に注力する必要があると述べた。たとえ安価であっても中国製モデルの利用を提案したことで、セキュリティや政治的リスクに関する懸念が引き起こされている。.
GLM 5.2は手頃な価格設定に加え、MITライセンスを採用しているため、企業はダウンロード、改変、自社サーバー上で実行することができ、機密性の高い企業データを外部APIに送信するリスクを排除できます。.
AIへの支出は深刻な問題となり、企業は業務におけるAI技術の利用を縮小せざるを得なくなっている。.
Cryptopolitan 最近、 Uberが2026年のAIコーディング予算を4月までに使い果たし、現在ではエンジニア一人当たりのツール使用料を月額1,500ドルに制限していると報じた。Meta はAI利用の「爆発的な増加」を警告するメモを送付し 、支出管理体制の構築を開始した。Amazonは、従業員がAI利用量でランキング付けする社内ランキングを廃止した。これは、ランキングを悪用してコストを吊り上げていたためだ。
KPMGの調査によると、AIコストを完全に把握している企業はわずか26%で、22%は請求書を受け取って初めて支出に気づくという。ゴールドマン・サックスは、AIトークンの消費量が2030年までに24倍に増加し、月間120京トークンに達する可能性があると予測している。.
国際データコーポレーション（IDC）は、2028年までにAIを活用した主要企業の70％が、単一のプロバイダーに依存するのではなく、複数のモデルを利用するようになると予測している。.
中国のAIモデルが危険な理由とは？
Z.aiのクラウドAPIは、開発者や企業が同社のAIモデル（GLM 5.2を含む）を利用できるようにするものですが、中国の国家情報法に抵触します。これは、機密情報を扱うあらゆる企業にとって深刻な懸念事項となります。.
米国の議員らは5月、重要インフラにおける中国製AIモデルによるサイバーセキュリティリスクについて、正式な調査を開始した。.
また、異なる法制度の下で訓練されたモデルには、隠された挙動が潜んでいる可能性があるという懸念もある。さらに、あるAI開発者はデバッグ作業においてGLM 5.2とGPT-5.5を比較テストしたところ、中国製モデルは高価な競合製品よりも優れているという報告があるにもかかわらず、OpenAIモデルの問題点発見能力には「遠く及ばない」ことが判明した。.
Anthropicは上院銀行委員会への公開書簡の中で、Alibaba Qwenの運営者が4月から6月にかけて約2万5000の偽アカウントを通じて2880万件のClaude取引を行ったことを明らかにした。彼らはこれを、モデルの機能を盗むための既知のキャンペーンの中で最大規模だと述べている。.
オープンウェイトを自社でホストすることで、APIデータルーティングのリスクは排除される。なぜなら、モデルを自社サーバーで運用する企業は、データを中国に送信する必要がないからだ。しかし、モデル自体に関する懸念は依然として残る。.
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よくある質問
ブライアン・アームtronは、コインベースのAIコスト管理に関してどのような提案をしたのでしょうか？
Armstrong氏はX上で、Coinbaseはトークンの消費量が増加してもAIコストを一定に保つため、使用量の上限や支出アラートを課すのではなく、エンジニアをデフォルトでオープンウェイトモデルにし、より優れたルーティングとキャッシングを使用する実験を行っていると述べた。.
GLM 5.2は、価格面でAnthropicやOpenAIのモデルと比べてどうですか？
ZhipuのGLM 5.2は、入力トークン100万個あたり1.40ドル、出力トークン100万個あたり4.40ドルかかるのに対し、AnthropicのOpus 4.8は入力トークンが5ドル、出力トークンが25ドルと、ZhipuのGLM 5.2は入力トークンが約5分の1、出力トークンが約4.40ドルと、価格が約5分の1と、Terminal-Bench 2.1のスコアも4ポイント差にとどまっています。.
企業が2026年にAIへの支出を削減する理由は何なのか？
最高財務責任者（CFO）たちは、数ヶ月にわたる予測不可能な請求額を受けて、測定可能なリターンを求めている。Uberは4月までに2026年のAIコーディング予算をすべて使い果たし、Amazonは無駄な作業を生み出すAI利用ランキングを廃止した。また、KPMGの調査によると、AIコストを完全に把握している企業はわずか26%に過ぎない。.
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ハンナ・コリモア
ハンナは、暗号資産分野で10年近くにわたりブログ執筆やイベントレポートに携わってきたライター兼エディターです。Cryptopolitan Cryptopolitan、ニュースページに記事を寄稿し、 DeFi、RWA、暗号資産規制、AI、最先端技術産業における最新の動向をレポート・分析しています。アーカディア大学で経営学の学位を取得しています。.
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