JPMorganの中国株式調査責任者であるアレックス・ヤオ氏は、勝者はリーダーボード上で最も賢いモデルを持つ企業ではなく、企業価値をどれだけ効率的に現金化できるかによって決まると論じているTA。焦点はすでに、エンタープライズワークフロー、API消費、コーディングツール、エージェントによるマネタイズに移っているAI。JPMorganは、中国の主要LLMによる年間経常収益(ARR)が2026年までに約4倍から7倍に成長すると予測しているDN。
JPMorganの分析の中心的な柱の一つが、オープンソース戦略によって生み出される構造的断絶であるD。2026年7月のレポートで同行は、一貫して最先端(SOTA)のオープンウェイトモデルを提供し続ける企業は、商業化を通じて「重要なオプション価値」を生み出せると主張するDN。対照的に、遅れを取るモデルはコモディティ化され、価格決定力を行使することが困難になるD。
これにより自己强化サイクルが生まれる。すなわち、トップ層のモデルはより多くのユーザーと開発者を惹きつけ、より多くのデータと収益を生み出し、それがさらなるモデル改良の原資となる。一方、弱いモデルは、たとえオープンソースであっても、利用はされるものの効果的なマネタイズができず、低価値の罠に陥るDS。
DeepSeekのV4 Proは、市場を再形成している極度のコスト圧力を示す最も明確な事例である。その価格優位性は際立っている。
JPMorganによれば、市場は当初、V4を他の中国AI企業にとっての競争上の脅威と誤解したが、同銀行はこれが国内LLMのマネタイズを支える4つの主要な柱のうち3つを実際には強化したと論じているCN。
JPMorganは短期間に3度にわたり智譜の目標株価を引き上げた。
その一方で、JPMorganはMiniMaxを格下げした。
同行の論拠:MiniMaxはM2モデル以来、国内で新しいSOTAモデルをリリースしておらず、純粋なモデル能力の面で競合他社に遅れを取っているB。6月1日にリリースされたM3モデルはCode Arena WebDevで4位にランクされたものの、トップモデルとの差を埋めるには至らなかったDR。JPMorganはまた、MiniMaxの限られたエンターテインメントユースケース以外での「弱い流通力とブランド認知度」を批判したDN。
この対照的な扱いは明確である。智譜の一貫したモデル反復(特にGLM-5.2)は価格決定力を獲得し「オーバーウエート」評価をもたらした一方、MiniMaxのトップSOTAモデルへの追従の失敗は「ニュートラル」評価と、わずか1ヶ月で目標株価の約73% もの引き下げにつながったDI。
JPMorganの分析は、中国のAIモデルが世界市場で急速に普及しているという背景の中で行われている。
OpenRouterトラフィックの支配:JPMorganアセット・マネジメントのストラテジスト、マイケル・センバレスト氏が引用したデータによると、2026年4月までに中国のモデルは世界最大のAI集約プラットフォームであるOpenRouterのトラフィックの45%以上を占め、トークン消費の大部分を獲得したDE。2026年5月下旬までに、中国のAIモデルは前例のないペースで世界の利用ランキングを急上昇させたES。
米国のフロンティアモデルに対するコスト優位性:中国のモデルは、米国のフロンティアモデルと同等のパフォーマンスに迫りながら、60~90%低いコストを実現しているDDN。DeepSeek V4 Pro単体でも、インプット価格でGPT-5.5を約12倍下回るDD。この経済格差は、推論負荷の高いエンタープライズワークロードで最も顕著であるCY。
AlibabaのQwen:採用と収益のパラドックス:AlibabaのQwenは、2026年1月までに世界で最もダウンロードされたオープンソースAIシステムとなったYX。しかしJPMorganは、Qwenが売上転換に大きな苦戦を強いられていると指摘する。これは「Winner-Takes-More」ダイナミクスの中心的な緊張関係を示しており、オープンソースでの採用が自動的に価格決定力や持続可能な収益につながるわけではないことを物語っているYX。中国のAIエコシステム全体では、登録LLM数が2023年10月の14件から急速に538件まで増加したが、この能力の多くは、採用を最大化するために無料またはほぼ無料で提供されるオープンソースの低コストモデルに向けられているYX。