カラーテレビが家に来たような
colabは我が家のブラウザでかんたんにAIをうごかせる実験環境ですが、40GBしかVRAMがなく、重量級のLLMモデルは動かないのが通例でした。
LLMの実験をしたければ高価なGPUマシンを買うか、クラウドマシンをレンタルしていました。
しかし、ある日colabのアップデートにより、gpt-oss 120Bといった大型モデルが我が家のcolabで動くようになったのです。
ぶっちゃけこれ用なんじゃないの、Googleさん？
colabの最大VRAMが80GBになったのです。
gpt-oss 120Bの必要VRAMがちょうど80GBぐらい。
あつらえたようにすっぽりおさまっちゃいます。
使用量は従来の40GBが5ドル/時間ちょいなのに対して、80GBは8ドル/時間ちょいぐらいですかね。
つかいかたはごらんの通りかんたんです
colabのNotebook SettingでA100+High RAMをえらびます。
あとは以下のコードでオッケー。
from transformers import pipeline
import torch
model_id = "openai/gpt-oss-120b"
pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
torch_dtype="auto",
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "user", "content": "Anthropic, openAI, Google, Qwen: Which will dominate the LLM industry?"},
]
outputs = pipe(
messages,
max_new_tokens=5096,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
「LLM業界の覇権は誰がとる？」についてgpt-oss120Bにきいてみた
以下がgpt-oss120Bにcolab上できいてみた結果です。
Anthropic, openAI, Google, Qwen、LLM業界の覇権を取るのは？
LLM業界における支配的プレイヤー分析 (2025)
短いまとめ:
2025年末時点では、LLM市場はまだ断片化しています。OpenAI と Google が「二大巨頭」として優勢ですが、単独での独占は起きにくい状況です。Anthropic と Qwen（アリババ/DeepSeek）は特定の地域や用途で強い存在感を発揮しており、共存的な構図になっています。
1. ざっくり比較（2025）
| 指標 (2025) | OpenAI | Google (DeepMind/Vertex) | Anthropic | Qwen (Alibaba/DeepSeek) |
|---|---|---|---|---|
| 主力モデル | GPT-4o-Turbo (2024) | Gemini 1.5-Pro (2024) | Claude-3 Opus (2024) | Qwen-2-72B (2024) |
| パラメータ数 | 約1.5兆 (疎構造) | 約1.2兆 (MoE) | 約8000億 (密) | 72B (密) + MoE版 |
| 学習計算量 | 約10k PF-days | 約9k PF-days | 約7k PF-days | 約5k PF-days |
| 推論レイテンシ | API専用 30–80ms | Vertex経由 25–70ms | API専用 30–90ms | Alibaba Cloud経由 20–50ms |
| 価格（100万トークン） | 入力 $0.30 / 出力 $0.60 | $0.28 / $0.56 | $0.35 / $0.70 | $0.22 / $0.44（中国） |
| エコシステム | ChatGPT, Azure, Copilot, Office | Bard, Workspace, Vertex, Android | Claude UI, AWS Bedrock, Slack連携 | Alibaba Cloud, DingTalk, OSS提供 |
| 規制対応 | 安全監査体制強化 | EU AI Act準拠 | 憲法的AI・透明性重視 | 中国国内規制準拠 |
| 収益 (FY24) | $13B | $12B | $1.2B | $0.9B |
| 地域展開 | 世界 | 世界 | 世界 | 中国/アジア中心 |
| OSS姿勢 | 限定的 | 一部公開 | 限定的 | Qwen-2 公開 (Apache-2.0) |
| 強み | マルチモーダル、MS統合 | データ量とMoE効率 | 安全性と低幻覚率 | 低価格＋中国市場シェア |
2. OpenAI がトップを維持できる理由
強み
- Microsoftとの提携（Azure経由の販売力）
- 消費者向け製品（ChatGPT, Copilot）
- 安全性ブランド
- 世界最大級のスーパーコンピュータ
- 130億ドルの収益
リスク
- 規制による遅延
- ベンダーロックイン懸念
- 競合（Gemini, Claude）の追い上げ
3. Google (Gemini) が優位を取る可能性
強み
- Search/YouTube/Gmail などのデータ資産
- Mixture-of-Experts による効率性
- Workspace/Android/Cloud への統合
- 規制対応の実績
- 巨額資金
リスク
- プロダクト化の遅さ
- 社内リソースの分散
- 対中輸出規制
4. Anthropic が独自の立ち位置を築く理由
強み
- 憲法的AI（安全・低幻覚）
- 規制産業向け契約
- AWS/Microsoftの支援
- オンプレ微調整サービス
リスク
- モデル規模が小さい
- 知名度不足
- Microsoft依存
5. Qwen (アリババ/DeepSeek) がアジアで強みを持つ理由
強み
- OSSモデル提供
- 中国政府の支援
- 計算コスト優位
- EC統合（アリババ）
- 高頻度リリース
リスク
- 国際的信頼不足
- 規制の不透明さ
- MoEなしでは巨大化が難しい
6. 支配構造を左右する要因
- 規制: 欧米 → OpenAI/Anthropic優位、中国 → Qwen優位
- 計算効率: Google (MoE), OpenAI (疎構造) が有利
- エコシステム: Azure, Vertex, Alibaba Cloud
- OSS勢力: LLaMA, Mistral, Qwen が台頭
- 業界特化: 金融/医療はAnthropicやGoogle
- ハードウェア: H200, TPU-v5e, AliGen などが影響
7. シナリオ別予測（2025–2029）
| シナリオ | 主導企業 | 理由 | 2029年収益シェア |
|---|---|---|---|
| A. 二大巨頭 (ベースライン) | OpenAI + Google | 計算力とエコシステム | OpenAI 30%, Google 28%, Anthropic 8%, Qwen 7%, 他 27% |
| B. 安全優先 (規制強化) | Anthropic + Google | 認証が早い | Anthropic 22%, Google 20%, OpenAI 18%, Qwen 6%, 他 34% |
| C. 中国中心 (地政学分断) | Qwen + OpenAI | 地域ごとの分業 | Qwen 20%, OpenAI 25%, Google 15%, Anthropic 8%, 他 32% |
| D. OSS台頭 | Qwen + Mistral/Meta | OSSが性能追いつく | OSS群 45%, OpenAI 15%, Google 12%, Anthropic 5%, Qwen 8%, 他 15% |
8. 2029年時点のトップ2入り確率（私見）
| 企業 | 確率 |
|---|---|
| OpenAI | 70% |
| 65% | |
| Anthropic | 30% |
| Qwen | 25% |
9. ステークホルダー別提言
- 企業ユーザー: OpenAI/Googleをメイン、規制産業はAnthropic、APACはQwen
- スタートアップ: OSSでMVP構築、規模化や規制対応時のみ商用API
- 投資家: OpenAI/Googleに大きく投資しつつ、Anthropic/Qwenへ分散
- 政策立案者: 相互運用性を推進しベンダーロックインを防止
- 研究者: OSS支援（Qwen, LLaMA, Mistral）が民主化の鍵
10. 結論
- OpenAI: 消費者向け製品＋Microsoft連携
- Google: データ資産＋効率的スケーリング
- Anthropic: 規制産業特化、安全性重視
- Qwen: アジア市場＋OSS推進
👉 独占はなく、多層構造になる見込み。OpenAIとGoogleが世界リーダー、Anthropicが規制市場で強く、QwenやOSSが地域・低コスト分野を押さえる。
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