【GAFAMの次はどこだ？】世界の次世代覇権予想②AI・基盤モデル部門｜AI時代に覇権を握る企業の条件

5つの視点：本命勢は何を握れば覇権を取れるのか

ここでは、第2章で見た本命企業を、もう一段引いた視点から見直し、「AI時代の覇権を決める条件とは何か」を改めて考えていきましょう。

視点1：継続的にトップを作り続けられるか

群雄割拠のAI業界は、一度最高性能のモデルを出しても、それで終わりではありません。本記事執筆時の2026年9月後半の段階でも、OpenAIのGPT-6 Astra、AnthropicのFable 5、GoogleのGemini、Alibaba・DeepSeekの新モデルが、わずか数カ月単位で入れ替わっている現状を見れば分かるとおり、競争速度そのものが極めて速い領域です。

このため、継続的にトップレベルのモデルを開発し続けられる組織かどうかが、第一の条件となるのは間違いがなさそうです。

視点2：ユーザーとの接点を握れるか

とはいえ、必ずしも最も高性能なモデルが勝つとは限りません。検索、SNS、OS、業務ツール、開発環境、スマートフォンといった「AIをユーザーへ届ける入口」を握った企業が強い可能性があります。GoogleやMetaが既存の巨大接点を武器にしているのはこのためです。

視点3：開発者・企業を囲い込めるか

AIが基盤になるほど、API、SDK、AIエージェント基盤、クラウド、開発ツールの重要性が増します。Anthropicのエンタープライズ・開発者への浸透、AlibabaやMetaのオープンウェイト戦略は、いずれもこの囲い込みの一形態です。

視点4：資本と計算資源を確保できるか

フロンティアAIの開発には巨大な資本と計算資源が必要です。OpenAIの評価額約8,520億ドル、Anthropicの約3,800億ドル、xAIとSpaceXの統合による約1兆2,500億ドルという数字は、いずれもこの条件の大きさを物語っています。ただし、「資本が大きければ必ず勝つ」とは断定できません。DeepSeekが示したのは、限られた資源でも学習手法の工夫でフロンティアに到達できるという逆説です。

視点5：AIを「製品」ではなく「インフラ」にできるか

最も重要な視点はこれではないでしょうか。

GAFAMが巨大化した理由の1つは、単にサービスを提供しただけでなく、人々の生活・仕事・情報流通の基盤そのものになったことにあります。AIについても同じ構図が成り立つとすれば、「最も賢いモデルを作る会社」よりも「AIがなければ仕事や生活が成立しない状態を作った会社」のほうが、最終的には強いのではないか、という見方が成り立ちます。

xAIがSpaceXと統合し、Xという情報接点、宇宙・通信インフラ、AIモデルを一体化させた動きは、まさにこの「インフラ化」を狙った動きだと解釈できます。単体のAI企業としての勝ち負けではなく、生活インフラの一部としてAIを組み込めるかどうかが分かれ目になる、ということです。

しかし、ここで1つの問いが残ります。最強のAIを作った企業が、本当に次の覇者になるのでしょうか。次の章では、本命ノミネートから外れた企業のなかに、この問いをひっくり返す可能性を探ります。

ダークホースの台頭：本命をひっくり返すのは誰か

この章では、本命ノミネートには含めなかったものの、勢力図を変える可能性を持つ企業を取り上げます。網羅的な一覧ではなく、「本命をひっくり返す可能性を考えるうえでおもしろい存在」を選びました。

Moonshot AI／Kimi：本命に迫る急成長、しかし資本規模はまだ一段小さい

Moonshot AIは、2023年に楊植麟（Yang Zhilin）が創業した北京拠点のAI企業で、チャットサービス「Kimi」とオープンウェイトモデル「Kimi K2」シリーズを展開しています。2026年5月に20億ドルを調達し評価額200億ドル超、同年7月には評価額が350億ドルに達したと報じられています。年換算収益（ARR）は同年4月時点で2億ドルを超えました。

コーディング分野での実力の高さから、本命候補に含めるべきかダークホースに置くべきか、本記事の企画段階から判断が分かれていた企業です。

DXportal®編集部の暫定判断は、ダークホース枠です。理由は、DeepSeekやAlibabaと比較して評価額・資金規模が一桁小さいこと、そしてAlibabaが推定約36%の株式を持つ最大の外部株主であるという資本構造上の従属性にあります。最大株主が本命候補企業であるという構図は、Moonshot自身の独立した覇権候補としての位置づけを弱める要素です。

ただし、成長速度そのものは本命勢に匹敵する勢いであり、この判断は次の四半期の動向次第で変わるかもしれません。

出典・参照：

• China’s Moonshot AI raises $2B at $20B valuation as demand for open source AI skyrockets（TechCrunch）

Mistral AI：欧州の主権AIという立ち位置

Mistral AIは、アルチュール・マンシュ（Arthur Mensch、共同創業者・CEO）が率いるフランスのAI企業です。2026年9月、Samsungなどが主導するシリーズDで30億ユーロを調達し、評価額は210億ユーロに達しました。欧州域内で完結する「主権AI」需要の高まりを背景にした資金調達だと報じられています。

マンシュは、モデル単体の性能競争から距離を置き、AIが現実世界を制御する仕組みへ軸足を移すと公言しています。米中の巨大資本に真正面から対抗するのではなく、欧州の規制・データ主権という土俵で独自のポジションを築く戦略です。米中どちらの陣営にも属さない「第三極」としての存在感が、Mistralの武器です。

出典・参照：

• Mistral raises €3B as sovereign AI becomes big business（TechCrunch）

Zhipu AI／GLM、MiniMax：香港上場を果たした中国AIタイガー

Zhipu AI（国際ブランド名Z.ai）は、CEOの張鵬（Zhang Peng）が率いる、清華大学発のAI企業です。2026年1月に香港証券取引所へ上場し、中国の主要LLM企業として初めてIPOを果たしました。最新モデルGLM-5.3は、コーディング系ベンチマークでAnthropicのClaude Opus 4.8を上回ったと自社が主張しています。

MiniMaxも、2026年1月に香港証券取引所へ上場した中国AI企業です。上場初日に株価が2倍以上に上昇し、時価総額は137億ドルに達しました。最新モデルM3は、文脈長100万トークンを扱いながら推論コストを従来の20分の1に抑えたとされています。

ZhipuとMiniMaxに共通するのは、非公開のまま巨額の私募資金に頼るOpenAI・Anthropic型とは異なり、早期に株式公開という選択をした点です。公開市場からの資金調達を選んだことで、資本調達の手段そのものが本命勢と異なる道筋を示しています。自社発表のベンチマーク主張は割り引いて見る必要がありますが、コーディング特化領域では本命勢に食い込みうる実力を示しています。

出典・参照：

• Zhipu releases GLM-5.3 through its coding service（MLQ News）
• MiniMax doubles in Hong Kong debut, marking yet another Chinese AI listing（CNBC）

モデルを作らない企業という視点：Anysphere／Cursor

ダークホースを考えるうえで欠かせないのが、基盤モデル自体を主力として開発しない企業です。象徴的な存在が、AIコーディングツール「Cursor」を提供するAnysphereです。CEOのマイケル・トゥルーエル（Michael Truell）は、2020年代半ばの起業家らしく、モデル開発競争そのものよりも、AIを使う開発者の作業環境を握ることに集中してきました。

そして2026年9月時点で最も重要な事実は、AnysphereがすでにSpaceXの傘下に入っているということです。SpaceXは2026年6月にAnysphereの買収に合意し、同年8月14日、総額600億ドルの全株式交換による買収を完了しました。Cursorは現在、SpaceXAI傘下の完全子会社として運営されています。

この事実は、本記事の枠組みそのものに興味深いねじれを生みます。Cursorは本来、「基盤モデルを作らずユーザー接点を握った企業」という典型的なダークホースの姿でした。しかし今や、第2章で本命に挙げたxAI（SpaceXAI）と資本的に同一の企業グループに属しています。

この事例は、ダークホースが本命に飲み込まれた、と見ることもできますし、本命側が接点の弱さを買収で補ったと見ることもできるでしょう。GAFAM時代になぞらえるなら、基礎技術を発明した会社ではなく、ユーザー接点やプラットフォームを握った企業が巨大化したという構図が、ここでも繰り返されつつあるということです。

Cursorは基盤モデルを自ら作らず、開発者が日常的に開くエディタという「入口」を握ることで急成長しました。その入口の価値を、資本を持つ側が正しく評価して買収した、という流れです。

出典・参照：

• SpaceX completes record $60 billion acquisition of AI coding platform Cursor（Yahoo Finance）

ダークホースが本命をひっくり返す条件

ダークホースが本命勢に食い込むには、単なる企業紹介では終わらない条件が必要です。条件は、次のようなものが考えられます。

MiniMaxが示した推論コスト20分の1という数字や、DeepSeekが示した低コスト学習の実証は、いずれもこの条件の一部をすでに満たしています。ダークホースの逆転劇は、性能そのものよりも、コストと配布力のかけ算で起きる可能性が高いというのが、DXportal®編集部の見立てです。

日本勢は世界の覇権争いにどう絡めるのか

こうした世界的な覇権争いの中、日本勢はどのような立ち位置にいるのでしょうか。編集部の見立てでは、正直いって日本語を基本として日本製AIは、世界の覇権を握るには適していないというのが基本的な判断です。しかし、現在の日本企業の状況を見ると、どうやらそれだけでは語れない何かが存在していそうです。

そこでここでは、単純な「日本も頑張っている」という応援記事ではなく、日本のAIが世界の競争構図のなかでどのような立ち位置にあるのかを、冷静に見ていきます。

PLaMoとSakana AI：開発主体を正確に見る

日本の主要候補として調査したのは、Preferred Networks系のPLaMoと、Sakana AIです。会社名と開発主体の関係を正確に整理しておきます。

PLaMoは、Preferred Networksの子会社として2023年に設立されたPreferred Elementsが開発してきた国産大規模言語モデルです。ただし、2025年7月1日付でPreferred ElementsはPreferred Networks本体へ吸収合併されており、2026年9月時点でPLaMoの開発主体はPreferred Networks本体です。

同年11月には、創業以来CEOを務めた西川徹が代表取締役会長へ、岡野原大輔が代表取締役社長へと役割を交代しています。最新版のPLaMo 3.0 Primeは、2026年6月22日に正式版が投入されました。日本語のビジネス文書処理や指示追従性能に最適化されており、API提供に加えてオンプレミス配備にも対応しています。

一方、Sakana AIは、デビッド・ハー（David Ha、CEO）、リオン・ジョーンズ（Llion Jones、CTO）、伊藤錬（Ren Ito、会長）が2023年に共同創業した東京拠点のAI企業です。世界最強のモデルを目指すのではなく、小規模なデータセットでも機能する効率的な進化的手法や、日本語・日本文化に最適化したAI開発を志向している点が特徴です。

2026年には三菱電機やシティグループなどからの出資を受け、評価額26.5億ドルで日本国内のスタートアップ資金調達額首位となりました。

出典・参照：

• PLaMoの開発・社会実装強化のためPFNとPFEを統合（Preferred Networks公式）
• Sakana AI raises $135M Series B at a $2.65B valuation to continue building AI models for Japan（Yahoo Finance）

強みと限界を率直に見る

日本勢の強みとして挙げられるのは、日本語性能、日本企業の業務慣行への適応力、国内データの取り扱い、オンプレミス配備の柔軟性、いわゆるSovereign AI（自国内で完結するAI基盤）としての価値、そして製造業・ロボティクスとの連携可能性です。省計算資源での効率的な開発という発想も、PFNやSakana AIに共通する独自研究の方向性です。

一方で、限界も率直に見る必要があります。OpenAIの評価額が約8,520億ドル、Anthropicが約3,800億ドルという規模に対し、Sakana AIの評価額は26.5億ドルであり、桁が2つ以上違います。日本語という市場そのものが、英語圏に比べて話者数・開発者コミュニティ・データ量のいずれでも小さいという制約は、日本語特化戦略の強みであると同時に、グローバル覇権を狙ううえでの天井にもなります。

OpenAIと同じ方法で戦うべきか

ここで立てるべき問いは、「日本もOpenAIやAnthropicと同じ土俵で、同じ物差しの巨大モデル開発競争に参戦しなければならないのか」ということです。答えは必ずしも「YES」ではないでしょう。

このような、巨大モデル開発とは異なる勝ち筋は複数考えられます。PLaMoがオンプレミス配備や金融機関向け特化モデル（PLaMo-fin-base）を展開しているのも、汎用モデルの性能競争とは別の土俵を選んだ結果だと見ることができます。

日本語という市場規模の制約を弱みとしてだけとらえるのではなく、その制約のなかでしか生まれない専門性を武器に変えられるかどうかが、日本勢にとっての分かれ目になります。

出典・参照：

• Preferred Networks provides large-scale language model “PLaMo-fin-base” for financial institutions（IT Business Today）

まとめ：AI・基盤モデル部門から次の覇者は生まれるのか

ここまで見てきたように、AI・基盤モデル部門は、米国5社が依然として中心にありながら、DeepSeekやAlibabaといった中国勢がコストと配布力という別の武器で急速に台頭し、日本は規模で戦うのではなく異なる勝ち筋を探るしかない構図にあります。そして本命ノミネートを並べただけでは、この部門の面白さは半分しか見えません。

xAIとSpaceXの統合、AnysphereのSpaceXAI編入という2026年の一連の動きは、AIモデルそのものの性能競争とは別の次元で、資本と接点の再編が勢力図を書き換えつつあることを示しています。最強のAIを作った企業が、そのまま次の覇者になるとは限らない。この部門で起きているのは、モデル性能の競争であると同時に、誰がAIを「使わなければ仕事や生活が成立しない基盤」に変えられるかという競争です。

果たして、AI・基盤モデル部門から、「GAFAMの次」を構成する企業は生まれるのでしょうか。次回は、この基盤モデルを支える半導体・計算資源の部門へと視点を移します。

AI・基盤モデル部門 ノミネート一覧