中国国产AI大模型の利用量は米国を9週間リードしているが、高强度プログラミングシナリオにおける実際のコストはGPT Codexパッケージをはるかに上回っている。智譜は2025年に30億元以上の損失を計上し、Kimiなどのパッケージは利用枠が制限され、ピーク時には制限がかかる。主な原因は、中国の計算インフラが不足していること（データセンター449カ所に対し米国は5427カ所）であり、Codexクラスの高コストパフォーマンス比パッケージを提供できない状況にある。現在、開発者は性能、価格、安定性の3つの観点でバランスを取る必要があり、中国製モデルは一部の性能指標では国際トップレベルに近づいているが、全体としては評価は高いが実際の採用が進まない状況に直面している。記事作成者、出典：最話FunTalk
最近1か月で、シリコンバレーのAI界は次々と大規模な発表を続けており、GPT-5.6、fable5、Grok-4.5が次々と登場しました。
一時、国内の開発者やプログラマーのコミュニティが盛り上がり、GPT-5.6などの最先端モデルに関する議論や評価が次々と生まれた。
今月ではKimi-K3のような新鋭の国内モデルも登場したが、全体として見ると、現在の国内大規模モデルは、一線の開発者層において「評判は良いが実際の利用は少ない」という状況が続いている。
最新データによると、使用量において：OpenRouterの6月22日から28日のデータによると、中国モデルの週間利用トークン数は20.39兆トークン、米国モデルは4.25兆トークンであり、中国モデルはすでに9週連続でリードしています。
一方で、国内のAI六小龙は収益面でそれほど良い成績を挙げていない：公表された財務諸表によると、智谱の2025年の収益は7.24億元で、損失は30億元以上に達している。MiniMaxは7900万ドル（約5.7億元）である。月の暗面を含む残りの4社は、まだ年間収益を完全に公表していない。
大手企業でも、収益は数億元レベルにとどまっている。
一方、AI大手企業であるAnthropicのARRは、B2B APIおよびAIコーディングシーンが主な推進力となり、約600億〜700億ドルに達している。
これは鋭い問題を提起します：
なぜ「安価」で「呼び出し量が多い」と称される国内モデルは、いまだに評判は良いが実際の利用が伸びず、AIコーディングなどの高価値シナリオにおいて、依然として海外のトップモデルと正面から対抗できないのか？
最近、筆者は複数の第一線の開発者とこの問題について深く議論した結果、非常に直感に反する事実を発見した。
国内の大規模モデルは、ある意味非常に「高価」です。
正是这种“昂贵”，使得某些在性能上有所突破的国产模型难以真正展现其亮点。
01 「安価」という幻覚
国産の大規模モデルと言えば、多くの人がDeepSeekやKimi这样的代表を思い浮かべ、その関連性が最も強いタグの一つは低価格、安価であることです；
トークン単価のみで見ると、中国製モデルはGPT-5.6やFable 5などのトップモデルと比較して確かに大きな利点があります。GLM-5.2とDeepSeek V4を例に挙げると、GLM-5.2の100万トークンあたりの入力/出力コストは1.4/4.4ドル、DeepSeek-V4-Proは0.435/0.87ドルです。一方、GPT-5.6 Solは5/30ドル、Claude Fable 5は10/50ドルです。
しかし、実際には、この「低価格」という印象は、外部の人々が長年にわたり抱いてきた誤解である。
特に高負荷のプログラミングシナリオでは、国内の大規模モデルの単価は優位性がなく、むしろパッケージプランのあるGPTやClaudeよりも数倍高くなっています。
李光（仮名）はAI分野の研究者であり、仕事の都合上、毎日AIコーディングのシーンで数十億トークンを消費している。このような消費量の場合、GLM-5.2などの国内大規模モデルを使用すると、全体のコストは非常に恐ろしい水準になる。
李光が公開したトークンの明細
会話当日、李光が消費したトークンは40億に近づいており、彼がGLM-5.2を使用した場合、コストはおおまかに次の通りです：（8639万件の通常入力×1.4ドル＋33.80億件のキャッシュ入力×0.26ドル＋1906万件の出力および推論×4.4ドル）で約1084ドル、1ドル＝7.2人民元と仮定すると、約7800人民元に相当します。
李光がこのような形でTokenを自由に使えるようになった理由は、彼がGPTのCodeXプランを契約したからである。
CodeXパッケージの具体的な形式を簡単に説明します。要するに、これはプログラミングのシナリオ向けに提供されるパッケージであり、厳密には無制限ではなく、CodexをChatGPTのサブスクリプションに組み込んだものです。Plusは月額20ドル、Proは月額100ドルからで、利用枠はPlusの約5倍から20倍です。枠に達した後は、Creditsを追加購入して継続利用できます。
同様に、AnthropicのClaude Codeも類似のプランを提供しており、Claude Proは月額20ドル、Max 5xおよびMax 20xはそれぞれ月額100ドルおよび200ドルです。Claudeウェブ版とClaude Codeは、5時間ごとおよび週ごとの利用枠を共有しており、枠に達した後はAPI料金で継続利用できます。
このようなパッケージの下では、大きなトークンコストが逆に相殺されます。
国内の開発者にとって、高强度なAIコーディングシナリオで毎日数十億、数百億のトークンを消費することは、非常に一般的な常态です。
小劉もAIコーディングの重度ユーザーで、彼がCodexで実際に1週間に費やした金額は300元人民元であり、これは会社の経費償還がない状況での金額です。
しかし、たとえこのようなコストであっても、国内モデルと比較するとはるかに「安価」であり、同じ300元ではGLM 5.2と同等のトークン数を購入することはできない。
小劉のトークン明細
国内の開発者にとって、GPTのCodexパッケージは、現在購入できる最も安価なトークンであり、智谱やKimiよりも数倍安い。これは直感に反するかもしれないが、事実は、中国製モデルが高强度のコーディングシナリオにおいて、コストパフォーマンスでこれと比較できないということである。
ここで注意すべき点は、Codexが真に無制限のプランではないということです。最高プランの200ドルを基準にすると、1週間の限度額は約20億です。
ただし、一部の開発者が「中継ステーション」などの手段を通じてモデルを使用するため、一部のモデルの実際のコストは公式チャネルよりもはるかに低くなることがあり、その結果、より低い価格でより多くのトークンを購入できるようになり、300元で120億トークンを購入できる現象が生じました。
実際、国内モデルは類似のプランを提供したことはありますが、詳細を見てみると、このプランはCodexと比較して利用限度に大きな制限があります。
02 国産価格設定の苦悩
国内大模型在定价方面的現状は、一言で言えば：
あなたはバイキングの場所に入ったと思ったが、結局、業者は重量で料金を課していたことがわかった。
例えば、プランに関して、国内のKimiやGLM-5.2では、Kimi Codeが49元、99元、199元、699元の4段階で、クォータは週ごとにリセットされます。GLM Coding PlanのLite、Pro、Maxはそれぞれ5時間あたり約80回、400回、1600回のPromptが利用でき、週間では約400回、2000回、8000回となり、GLM-5.2のピーク時間帯は3倍のクォータが消費されます。
アリババのQoderを例に挙げると、筆者のB端顧客運用に従事する友人であるアミ（仮名）によると、「Qoderはかつて国内で最も使いやすいAI IDEだったが、自社の新しい価格設定によりその優位性を失ってしまった。」
プランについて：Qoder CN パーソナルPro、Pro+はそれぞれ月額59元、169元で、それぞれ2000クレジット、6000クレジットを含みます。Teams版とVPC版はそれぞれ月額99元、199元/席で、いずれも3000クレジットを含み、VPC版は50席から販売しています。
「今年、彼らが霊码を統合して価格を調整した後、私が知る限り、少なくとも二三十社が更新をやめました。」とアミは後に説明した。
アミのテストによると、Qoderエディション199のプランは、彼の使用方法では3日で使い切ってしまう。重度の開発者の使用方法だと、おそらく1日で使い切ってしまうだろう。
同様に、パッケージ面では、GLM-5.2も国内ユーザーに複雑な感情をもたらしています。
開発者の小薇の話によると、「GLM-5.2のプランはほぼないも同然で、たとえプランがあってもピーク時間には依然としてトラフィック制限がかかる上、ユーザーを裏切るような行為も存在します。」
36氪の報道によると、GLM-5.2のプランは以前、コンサートチケットよりも入手が難しく、毎日午前10時にリフレッシュされ、購入できるかどうかはスピード次第だった。
2026年1月、智谱は計算リソースの逼迫により、1日あたりの販売量を当初の20％まで削減すると発表し、毎日午前10時に一部の枠を解放したが、数分で売り切れた。
結局のところ、国内モデルがプランや価格で「控えめ」なのは、計算リソースの不足による窮状が原因である。
2025年における中国情報通信研究院および工業情報化部のデータによると、中国には449のデータセンターが存在し、米国には5,427個ある。総計算能力では、中国は1,053 EFLOPS、米国は2,400 EFLOPSである。
しかし重要なのは、米国の2,400 EFLOPSのうち、高級GPUの割合が非常に高いこと、そして中国の計算能力の多くが華為昇騰や寒武紀などの国産チップであり、単一カードの性能がH100と世代差があることである。
2026年3月より、計算能力の需要の高まりに対応するため、智谱、阿里雲、騰訊雲、百度がトークン価格を一斉に引き上げ、値上げ幅は5％から460％まで各异しました。
正直言って、中国製モデルの「低価格」や「価格競争」はすでに過去のものとなった。
国産モデルがバッフェットを実施したくないのは、計算してみた結果、現在の計算リソースコストと損失状況下で、月額プランを導入することは、ユーザーがリソースを過剰に使用しないことを賭けて固定月額料金を徴収するのと同じだからだ。国内の開発者やプログラマーが1日で数十億、さらには数百億のトークンを消費する使用方法を考えると、このようなビジネスモデルはすぐにコストラインを突破されてしまう。
一方、OpenAIとAnthropicのプログラミングプランは、高資産企業顧客を対象としており、CursorやGitHub Copilotのような大手顧客は、Anthropicに年間14億ドルの収益をもたらしている。
高計算能力の支援のもと、このビジネスモデルは「固定月額料金」で「長期的な顧客獲得」を実現し、顧客品質が高く、ARPUも比較的高いため、コストを均等に摊销できます。
一方、国内では阿里这样的クラウド大手が存在するが、問題は、阿里雲のFY2026調整後EBITAマージンが7.5％に過ぎず、クラウドインテリジェンスグループは収益成長が速いものの、利益はそれほど高くないということである。
また、従来のクラウドプロバイダーが「無制限のクラウドサーバー」を販売できるのは、ユーザーが24時間フルロードで使用しないからです。1台のECSの実際のCPU使用率はおそらく10％に過ぎず、クラウドプロバイダーは1台の物理サーバーを10人以上にオーバーセールできます。
しかし、大規模モデルの推論は異なります。1つのトークンを処理するたびに、実際のGPU計算リソースが消費されます。ユーザーが24時間途切れなく利用した場合、クラウドプロバイダーのHBMメモリ、GPUコア、電力コストはすべて固定支出となり、過剰販売の余地は一切ありません。
03 モデルの「ゴールデントライアングル」
価格以外の要因として、国内の開発者にとってCodexやClaude Codeを選択する理由は、その強力なプログラミングパフォーマンスに他なりません。
しかし、性能面では、国内モデルが一部のステレオタイプが考えるほどではない。
複数の開発者と話し合った結果、中国製の大規模モデル、特にGLM-5.2などの最新モデルは、テストやバグ修正などの補助的・副次的なタスクを担えるという共通の見解が見られた。
しかし、より複雑で長時間の非同期タスクにおいて、国内モデルは現在、GPTやClaudeなどのトップモデルと大きな差があります。
開発者の小張は、今年3月に国内モデルを使用してプログラミングを行った際、GLM、Qwen、GPTを用いて同じタスクを比較したところ、GPTのみが完了し、ページの要件を満たした。これは、複数段階・複数列のコンテンツ比較と結果生成を含むプロジェクトであった。
一方、別の開発者である小薇は、自身の体験に基づき、Kimi 2.7と豆包2.1 Proのパフォーマンスも十分であるが、全体としてはやや劣る（第二陣に属する）と述べ、しかし全体的にClaude Sonnet 4.6を上回っていると評価した。
現在、開発者コミュニティでは、GLM-5.2が最初のOpusレベルに達した中国製モデルであるという共通の認識があります。
それは、本物で複雑かつ長時間の非同期タスクを実行する際に、利用可能であり、位置を確立しています。
世界知識などの多くの面で、真のOpusモデルとの間にまだ大きな差がありますが、これはそれが国内モデルの新たな高みとなることを妨げません。
しかし現実は、この分野でまだほんの少ししか進んでいない少数の「優秀な選手」が、パフォーマンスとは無関係な他の要因に引きずり下げられているということです。
具体的には、キャッシュ効率が低かったり、ピーク時にも依然としてレート制限がかかるなどの要因により、開発者の実際の体験が非常に悪くなりました。
これは、現在のモデル比較におけるもう一つの次元、すなわち安定性を導きます。
開発者やプログラマーの実際の体験では、モデルの選択は単なる性能比較ではなく——
パフォーマンス・価格・安定性の「ゴールデントライアングル」。
この3つの次元において、国内モデルは最初の次元の一部の指標のみをわずかに獲得しました。
最近，国内的Kimi发布了其最新旗舰模型K3：这是一款拥有2.8兆参数、原生多模态和100万Token上下文的开放权重旗舰模型，主打长程编程、知识工作与深度推理。
多くの評価において、Artificial Analysis上の知能指数は57点で世界第3位。Arenaのフロントエンドプログラミングランキングでは1679点で1位を獲得し、その性能がClaude Fable 5に匹敵するという噂も出ている。
しかし、輝かしいスコアやランキングの裏で、開発者が最も気にしているのは、一つの言葉です：コストパフォーマンス。
K3のリリース後、多くの開発者が、Kimiは依然として高価であり、Codexと比較してコストパフォーマンスに劣り、クォータも不足していると指摘した。API価格のみに注目しても、K3は「安価」とは言えない：100万トークンあたりのキャッシュ/入力/出力の料金はそれぞれ2元、20元、100元である。一方、GPT-5.6 Solは0.5ドル/5ドル/30ドルであり、K3はSolより低いが、GPT-5.6 Lunaの0.1ドル/1ドル/6ドルより明らかに高い。
また、K3を使用している过程中、開発者はAPIの接続切断、甚至午前中全体が切断される状況が発生したと述べました。
現在の状況では、国内の開発者が国内モデルに支払いたくないわけではなく、国内モデルは現在、計算リソースが不足し、コストが高いことから、Codexのようなコストパフォーマンスの高いプランを利用できず、表面上はバイキング形式だが実際には制限のある「大衆点評プラン」（智譜のCoding Planなど）しか利用できない状況です。
一方、パッケージの体験が不安定でコストパフォーマンスが明確でないため、ユーザーは利用後に継続しにくくなっています。これは本質的に、現在の算力基盤のコストが高い状況下でのユーザーの合理的な選択です。
これらは、他者を鼓舞し自分たちの威信を落とすためではなく、リスクを警告したいだけです。
現在、中国製モデルはGPTやClaudeに追いつく過程で、性能を強く強調していますが、中国製大規模モデルが開発から実用化に至るまでに乗り越えるべき課題は、性能という山一つだけではありません。
我々が求めるのは、国内の計算能力基盤が大規模に量産され、技術的・価格的・安定性の面で合力を形成するのを待つことです。そのとき、私たちの製品はユーザーの期待に応えられるようになります。