Qwenを筆頭に中国発オープンウェイトLLMが台頭──性能・コストで西側に肉薄、次の勝負はガバナンスと供給網です

今日の深掘りポイント

• ベンチマーク上でQwen 2.5 72Bなどの中国発オープンウェイトLLMが、Llama 3.1 70Bを含む西側モデルと同等か用途次第で上回る局面が増えています。公開リーダーボードでも上位常連となっており、実際の選定においてオープンウェイト勢の相対価値が上がっています。
• コスト面ではMixture-of-Experts（MoE）などの設計と活発なコミュニティ・微調整のエコシステムが効いており、推論当たりコストを抑えやすい状況です。一方で「安価である」こと自体が攻撃者側の採用を促す構図も見落とせません。
• 技術採用の重心は、性能比較から「法規・データ越境・輸出規制・ライセンス遵守・モデル由来の真正性」へと移っています。CISO視点ではモデルの“供給網（サプライチェーン）”をどうガバナンスするかが勝負どころです。
• リスク管理の肝は、オープンウェイトの“ローカル推論・厳格なエグレス統制・モデル署名とSBOM・二元化（西側/中国双方）・突然の規制変更への事業継続計画（BCP）”です。

はじめに

「中国のオープンAIモデルが西側と競争中」という見出しは、一般的な性能競争だけでは読み解けない含意を持ちます。実務の現場では、性能・コストの表と裏に、法規制・越境データ・輸出管理・ライセンスそしてモデル供給網の健全性が強く絡みます。特にアリババのQwen系やDeepSeekといった中国発のオープンウェイトLLMは、チャットアリーナ等の第三者評価で強い存在感を示しつつ、MoEのような設計で推論コストを引き下げ、多くの開発国・新興国にとって現実的な選択肢になりつつあります。一方で、中国国内規制（生成AI暫行弁法、PIPLの越境規制）や米国の先端計算品目規制・IaaS KYC案など、相反する規制圧が運用判断を難しくします。以下、事実と示唆を分け、脅威シナリオと取るべきアクションまで落とし込みます。

深掘り詳細

事実（ベンチマーク・ライセンス・規制）

• ベンチマークの相対優位

  • LMSYSのChatbot Arena（人間同士のペアワイズ比較）では、Qwen 2.5 72B Instructなどがオープンウェイト枠の上位帯に位置し、Llama 3.1 70B Instructと同等域で競合、局面により上回る順位を取る状況が観測できます（時点により変動）［公開リーダーボード］です。https://lmsys.org/arena/
  • Qwen 2.5の各種モデルカード/リリースでは、対Llama系の比較を含む評価表が示され、最新世代での競争力が主張されています（モデルカードは継続更新）です。https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct

• コストに効く設計（MoE）

  • QwenはMoE系ラインも公開しており、アクティブ化する専門家数を絞ることで、密（Dense）同等品質域で推論計算を節約する設計が採られています。MoEの公開実装/説明はQwen公式リポジトリで継続的に提供されています。https://github.com/QwenLM/Qwen2-MoE

• オープンウェイトとライセンスの相違

  • Qwenの公開リポジトリには独自ライセンス条項が付属し、商用利用の可否や禁止用途を定めています（モデル/版により差異）です。https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/LICENSE
  • 比較対象となるLlamaのライセンスも独自条項を持ち、特定規模のサービス等で追加合意が必要になる枠組みが明示されています。https://ai.meta.com/llama/license/

• 中国国内のAI運用規制

  • 生成式AIサービス管理暫行弁法（2023年8月施行）は、生成AI提供者へのセーフティ要件や内容管理責任を課しています（中国語原文）です。http://www.cac.gov.cn/
  • 個人情報保護法（PIPL）および「個人情報出境標準契約弁法」等により、個人データ越境には適合手続き（標準契約・安全評価等）が求められます（中国語原典）です。http://www.cac.gov.cn/2023-02/24/c_1679481933119170.htm

• 米国側の規制動向

  • 先端計算品目の輸出管理強化（2023年10月・以降改訂）は、中国向けの先端GPU等の移転制限を拡充しています（米商務省ファクトシート）です。https://www.commerce.gov/news/press-releases/2023/10/commerce-strengthens-controls-advanced-computing-chips-and-supercomputing-items
  • IaaS事業者に対するKYC要求案（生成AI訓練の外国人による利用の把握）は2024年1月に連邦公報で提案され、クラウド由来のAI計算提供の規制圧を示しています。https://www.federalregister.gov/documents/2024/01/29/2024-01738/requirements-for-us-infrastructure-as-a-service-providers-to-implement-a-customer-identification-program

• サプライチェーンの既知リスク（モデル配布）

  • モデル配布におけるPyTorchのpickle形式は任意コード実行の危険があり、Hugging Faceは安全なsafetensors形式の利用を強く勧告しています（セキュリティ解説）です。https://huggingface.co/blog/pickle

インサイト（実務に効く読み替え）

• 「性能の収斂」が前提になった
  • オープンウェイト上位帯のモデルは、一般タスクで意味のある差を詰めており、用途×運用設計（プロンプト/ツール/ルーター/ガードレール）で覆せるケースが増えています。もはや“単体モデルのスコア差”だけで意思決定する時代ではありません。
• “安さ”は両刃の剣
  • MoEなどで推論コストが下がれば導入障壁も下がります。これは守る側にとってTCOを押し下げる一方、攻撃者側が大量生成（フィッシング文面の母語最適化、ソーシャルエンジニアリング台本作成、テキスト/コード生成による試行回数の爆発）に使いやすくなることを意味します。
• 決定要因は「供給網と法規適合」に移った
  • 実務の決定要因は、技術優位→供給網の健全性・ライセンス適合・越境データ対応・規制変更時のBCPに軸足が移りました。特に「ローカル推論ならPPID/機微データを守れるが、リモート推論は越境・政府アクセス懸念にさらされる」点は、アーキテクチャ選定の肝です。
• “オープンソース”ではなく“オープンウェイト”
  • 多くの人気モデルは完全なOSSではなく、独自ライセンスを伴うオープンウェイトです。商用適用・再配布・安全保障関連の制限条項を精査し、将来のライセンス変更・配布停止（地政学・制裁影響）のBCPを織り込むべきです。
• 二元化（デュアルソーシング）と可換性の確保
  • 西側（Llama系/Mistral系等）と中国系（Qwen/DeepSeek等）の“同等クラス”を並走させる設計（推論ルーター、プロンプト互換レイヤー、評価/切替の自動化）が、規制ショック時の事業継続に効きます。

脅威シナリオと影響

ここからは仮説に基づく脅威シナリオです。MITRE ATT&CKの観点も併記します。

• モデル配布のサプライチェーン妥協
  • シナリオ：不審リポジトリのモデルをpickle形式でロードし、任意コード実行でビルド環境や推論サーバを侵害。スキャン回避のために軽微な重み改変でシグネチャを逃れる。
  • ATT&CK：T1195（Supply Chain Compromise）、T1204（User Execution）、T1059（Command and Scripting Interpreter）
  • 影響：推論ノードからの横展開、秘匿データやAPIキー流出、モデル改ざんによる“静かな逸脱”が発生します。
• リモート推論によるデータ越境・規制リスク
  • シナリオ：中国ないし第三国クラウド上の推論APIにPII/機微データを送信。規制当局のアクセス可能性やログ保全要件と相まって、意図せぬ保管・開示リスクに晒される。
  • ATT&CK：T1567（Exfiltration Over Web Service）、T1071（Application Layer Protocol）
  • 影響：PIPL/GDPR/国内個人情報保護とのコンフリクト、コンプライアンス違反、ブランド毀損に直結します。
• 微調整（ファインチューニング）に伴う情報漏えい
  • シナリオ：社内データで微調整したモデルが、メンバーシップ推論/プロンプトエクスプロイトで学習データの断片を吐き出す。外部公開や社内横断利用で露出が拡大。
  • ATT&CK：T1005（Data from Local System）、T1530（Data from Cloud Storage）、T1565（Data Manipulation）
  • 影響：機密情報の再同定、契約/規制違反、訴訟リスクにつながります。
• モデル整合性の破壊（バックドア/トリガー語）
  • シナリオ：特定トリガー語で安全ガードを迂回するバックドア付き重みが流通。検収時は検知できず、運用後の特定条件で不正出力やポリシーパスが顕在化。
  • ATT&CK：T1600（Weaken Encryption/Obfuscation）相当の回避・隠蔽、T1036（Masquerading）
  • 影響：安全策の形骸化、ブランド/法務リスクの顕在化、検証コストの恒常的上昇につながります。
• 地政学ショックによる供給中断
  • シナリオ：輸出規制・制裁・ライセンス改定でモデル/依存ライブラリの配布が停止。ミラーやキャッシュが不十分で、更新・再デプロイ不能に。
  • 影響：モデル更新の停止、脆弱性未修正、サービス劣化。切替の未整備が直接的なビジネス中断を招きます。

セキュリティ担当者のアクション

• アーキテクチャの原則設計
  • ローカル推論をデフォルトとし、推論サーバのエグレスを最小化（Deny by default、必要先のみFQDN許可）します。
  • 推論ルーター/抽象化レイヤーを導入し、Llama系/ Qwen系の二元化を容易にします。切替時は評価スイートで自動検証します。
• 供給網ガバナンス（モデルSBOM/署名/検収）
  • モデルSBOM（モデル名、リビジョン、SHA-256、取得元URL、ライセンス、依存フレームワーク/バージョン、量子化パラメータ）を資産管理に組み込みます。
  • safetensors形式の利用を強制し、torch.load等のpickle読み込みを禁止します。Hugging Faceの推奨
  • 取得元は公式Orgの検証済みモデルに限定し、アーティファクト署名（例：Sigstore/自社CA）と二重検収（セキュリティ＋MLOps）を通します。
• データ保護と法規適合
  • PII/機微データの分類とマスキングを義務化し、越境が生じうるリモート推論は原則禁止またはDLP/トークナイゼーションを併用します。
  • 中国ローカルの規制（生成AI暫行弁法、PIPL越境要件）と米国/第三国の輸出管理・IaaS規制の両睨みで、運用地域・ログ保管方針を文書化します。規制例1（米商務省） / 規制例2（IaaS KYC提案） / 規制例3（中国 越境標準契約）
• 評価・レッドチーミング
  • 日本語を含む自社ドメイン特化の評価スイート（出力の正確性・機密漏えい傾向・プロンプト注入耐性・ツール使用の安全性）を整備し、モデル更新ごとに回します。
  • 背景知識に依存する悪性プロンプト（データ抽出・ポリシー回避・トリガー語）での連続テストを標準化します。
• BCPとコスト管理
  • ミラーリング（自社S3/アーティファクトレジストリ）、モデルのローリング更新停止時の凍結運用手順、代替モデルの即時切替手順をBCPに明記します。
  • MoE/量子化/サービング最適化（vLLMやTriton等）のTCO効果を可視化し、同一品質域での“最小コスト構成”を常に更新します。
• ライセンス/契約ガードレール
  • Qwen/DeepSeek/Llamaなどモデルごとに商用可否・再配布制限・MAU/用途制限の差分を法務台帳化し、導入前の標準審査プロセスに組み込みます。Qwenライセンス例 / Llamaライセンス例

参考情報

• Chatbot Arena（LMSYS）公開リーダーボード: https://lmsys.org/arena/
• Qwen2.5-72B-Instruct（モデルカード）: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
• Qwen2-MoE（GitHub）: https://github.com/QwenLM/Qwen2-MoE
• Qwenライセンス（GitHub）: https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/LICENSE
• Llamaライセンス（Meta）: https://ai.meta.com/llama/license/
• 生成式AIサービス管理暫行弁法（中国語・CAC）: http://www.cac.gov.cn/
• 個人情報出境標準契約弁法（中国語・CAC）: http://www.cac.gov.cn/2023-02/24/c_1679481933119170.htm
• 米商務省：先端計算品目の輸出管理強化（プレス）: https://www.commerce.gov/news/press-releases/2023/10/commerce-strengthens-controls-advanced-computing-chips-and-supercomputing-items
• 連邦公報：IaaSプロバイダKYC提案（2024/01/29）: https://www.federalregister.gov/documents/2024/01/29/2024-01738/requirements-for-us-infrastructure-as-a-service-providers-to-implement-a-customer-identification-program
• Hugging Face：pickleは安全ではない（safetensors推奨）: https://huggingface.co/blog/pickle

注記

• ベンチマーク順位は時点で変動します。本文の相対比較はリーダーボード参照日（公開時点）に依存するため、導入判断では自組織ユースケースに合わせた最新の再評価を必ず実施してください。
• 規制・ライセンスは改定が多く、本文は一次資料への導線を重視しています。実装前に最新原典を確認のうえ、法務・コンプライアンスのレビューを通すことを推奨します。