DeepSeek
72
/ 100
⚡ 主要
🇯🇵 🟢 オープン公開
🧠 AI企業 比較ツール
🇯🇵 日本のAI企業 (Sakana AI / Preferred Networks / NEC / 富士通 等) を軸に、 米国・中国のAI企業の技術力と日本ユーザーの利用可否を並列比較。国をまたぐ対比の戦略プリセットあり。
PRESET: frontier-llm-trio
🚀 LLM Frontier 三強
中国 LLM 業界の世界級プレイヤー。DeepSeek-V3 (671B MoE) + Baidu Wenxin + Alibaba Qwen で世界の OpenAI / Anthropic と互角の技術力。
🧠 Capability Score 比較
Baidu
66
/ 100
⚡ 主要
🇯🇵 🔵 API 提供
Alibaba
67
/ 100
⚡ 主要
🇯🇵 🟢 オープン公開
📋 詳細比較
| 項目 |
DeepSeek (深度求索)
DeepSeek
|
Baidu (バイドゥ)
Baidu
|
Alibaba (アリババ)
Alibaba
|
|---|---|---|---|
| カテゴリ | 🚀 スタートアップ | 🏛️ 大手 AI | 🏛️ 大手 AI |
| 本社 | 杭州市 | 中国・北京 | 中国・浙江省杭州 |
| 創業年 | 2023 | 2000 | 1999 |
| 従業員規模 | 非公表 | 約4万人 | 132,165人 (2026年6月末) |
| 主要モデル | DeepSeek-V4-Pro | 文心 5.1 (ERNIE 5.1、2026年5月) | Qwen3.8-Max (2026年8月) |
| メイン製品 | DeepSeek-V4-Pro・DeepSeek-V4-Flash (API・公開重み)・対話アプリ DeepSeek | 基盤モデル 文心 5.0 / 5.1・AI クラウド (千帆)・ロボタクシー 蘿蔔快跑 (Apollo Go)・AI チップ 昆侖芯 | 基盤モデル Qwen (千問)・AI クラウド 阿里雲 (百煉)・AI チップ 真武 (平頭哥)・千問アプリ |
| 主要製品群 | DeepSeek-V2, DeepSeek-MoE, DeepSeek-Coder, DeepSeek-Math, DeepSeek-Chat | Baidu検索, ERNIE Bot, Apollo Go, Baidu AI Cloud, Xiaoduスマートデバイス | Alibaba Cloud (阿里雲),Qwen (通義千問) シリーズ,Taobao (淘宝),Tmall (天猫),Cainiao Network (菜鳥) |
| パラメータ数 | 236B (MoE) | 数千億規模 | 非公開（複数モデルを展開、最大規模は非公表） |
| 訓練計算量 | — | 自社開発のKunlunチップと大規模GPUクラスタ | 非公開（中国最大級のクラウドインフラを活用） |
| 評価額 | 調達後評価額 3,508.8億元 (約520億ドル、2026年7月、報道) | NASDAQ (BIDU) と香港取引所 (9888・89888) に上場 | NYSE (BABA) と香港取引所 (9988) に上場 |
| 資金調達 | 2026年7月に初の外部資金調達 約500億元 (騰訊 100億元・寧徳時代 50億元・網易・京東ほか、梁文鋒氏 200億元)、調達後評価額 3,508.8億元 (報道)。それまでは量的運用会社の幻方量化の資金で運営 | NASDAQ: BIDU, HKEX: 9888 | NYSE: BABA, HKEX: 9988 |
| 時価総額 ($B) | — | 30.00 | — |
| CEO | 梁文鋒 (創業者・最高経営責任者、幻方量化の創業者) | 李彦宏 (Robin Li) | 呉泳銘 (Eddie Wu) |
| CTO | — | 王海峰 | — |
| 親会社 | 独立 | 独立 | 独立 |
| 🇺🇸 米制裁 | ✅ なし | 🚫 1260H | 🚫 1260H |
| 🇯🇵 日本関係 | ・日本法人・国内代理店・日本企業との資本提携は公表されていない (2026年9月時点) ・個人情報保護委員会は2025年2月3日、DeepSeek のサービスで取得されたデータが中国のサーバーに保存され中国の法令が適用されると情報提供した ・デジタル社会推進会議幹事会事務局は2025年2月6日、各省庁に DeepSeek 等の生成 AI の業務利用について注意を促した ・サイバーエージェントは20… | 日本法人のバイドゥ株式会社が日本語入力アプリ Simeji を運営する。日本向けの検索サービス (Baidu Japan) は2015年に終了した。百度智能雲・文心の日本での提供や日本の顧客は公表されていない (2026年9月15日時点)。 | ・阿里雲は2025年9月24日の雲栖大会で、日本のデータセンターを翌年に増設する計画を発表した (会社発表) ・同大会で、東京の AI 企業 FLUX が阿里雲上で金融向けの320億パラメーターの日本語モデルを開発した事例を紹介した (会社発表) ・Qwen のオープンウェイトは Hugging Face で公開され、日本の企業・研究機関も自社環境で利用できる。Qwen3.8-2.4T-A95B … |
| タグ | LLM,オープンソース,推論モデル,低コスト | LLM,自動運転,検索,AIクラウド | LLM,e-commerce,cloud,open-source,Qwen |
| データ信頼度 | B | B | A |
🇯🇵 日本国産 AI 企業 リファレンス
※ 上記中国 AI 企業との対比に使う、日本市場の主要 AI プレイヤー。日本独自の強み・課題を併記。
🇯🇵
Sakana AI (サカナ AI)
Sakana AI · startup
東京拠点、進化的アルゴリズムによる効率的 LLM 開発で注目。元 Google Brain の David Ha + Llion Jones が創業 (2023)。NTT・KDDI・NEC・三菱 UFJ・伊藤忠 等から 約 $214M 調達 (2025)。
主要モデル
EvoLLM-JP / Tinyswallow / EvoVLM
▶ 日本 LLM の代表格、進化的アプローチで小型モデルが特徴
🇯🇵
Preferred Networks (PFN)
Preferred Networks · startup
東京拠点 (2014 創業)、自社 AI チップ MN-Core 2 を開発する数少ない日本企業。Toyota / FANUC との産業 AI で実績。LLM PLaMo (1.3T params) を独自開発。
主要モデル
PLaMo (大規模日本語 LLM) / MN-Core 2 (AI チップ)
▶ 日本 AI の最強企業、ハードからソフトまで自前
🎯 各社の戦略・強み
DeepSeek (深度求索) → 詳細
⚙️ 技術概要
混合エキスパート (MoE) と多頭潜在アテンション (MLA) で推論の費用を抑えるモデル群。V3 の学習は事前学習から事後学習まで合わせて H800 で 278.8万 GPU 時間 (うち事前学習 266.4万、技術報告の換算 557.6万ドル)、R1 の強化学習段階の費用は 29.4万ドル (ネイチャー論文)。旗艦は V4-Pro (2026年4月24日プレビュー) で、重みを公開する。
⭐ 強み・特徴
・V4-Pro は100万トークン文脈で V3.2 比の推論演算量27%・KV キャッシュ10% (技術報告) と、長文処理の費用を大きく下げた ・最上位モデルの重みを MIT ライセンスで公開し、商用利用・改変・自社環境での運用に制約が少ない ・技術報告・推論基盤のコード・運用統計まで公開しており、外部の技術者が仕組みを検証できる ・2026年7月の調達で
Baidu (バイドゥ) → 詳細
⚙️ 技術概要
基盤モデル「文心 (ERNIE)」系列 (文心 5.0 は総パラメーター 2.4兆で動作時 3% 未満を使う MoE、2026年5月に 5.1) と、AI クラウド、自社 AI チップの昆侖芯、ロボタクシー蘿蔔快跑を持つ。2026年4〜6月期は AI 事業が百度一般事業の 50% を占め、AI クラウド基盤は前年同期比 50% 増 (うち GPU クラウド 283% 増) だが、広告が 19% 減
⭐ 強み・特徴
・AI クラウド・AI アプリ・AI 広告の売上高を開示し、AI 事業が一般事業の半分に達した (会社発表) ・総パラメーター2.4兆の統合型マルチモーダルモデルを自社フレームワークで学習した (ERNIE 5.0 技術報告) ・自社 AI チップの昆侖芯を連結子会社に持ち、クラウドで3万枚規模の運用実績がある (百度発表) ・蘿蔔快跑は累計乗車2,200万
Alibaba (アリババ) → 詳細
⚙️ 技術概要
基盤モデル「Qwen (千問)」系列と阿里雲を中核にする。2026年8月の旗艦 Qwen3.8-Max は、重みを Qwen3.8-2.4T-A95B (動作時 950億パラメーター、専門家 512) として公開した。2026年4〜6月期にクラウドと平頭哥を「AI クラウド・計算サービス」に統合し、同区分の売上高は 484億元 (+45%)、うち AI 関連製品 124億元で 12 四半期連続の
⭐ 強み・特徴
・中国の AI クラウド市場でシェア38.1%の首位 (Omdia) ・AI クラウド・計算サービスが売上高45%増・調整後 EBITA 133%増で、成長と利益を同時に伸ばしている (会社発表、2026年4〜6月期) ・総パラメーター2.4兆の旗艦級モデルの重みを公開し、Qwen と Wan の累計ダウンロードは6億超、派生モデルは約17万 (会社発表、2
🧰 ツール・特集の入口
一次データで動く 14 本 — 銘柄の絞り込み・供給網・比較・一次データの台帳・解説・規制レンズ (すべて無料)
銘柄スキャナー
日本株 563 社を有報の連結実数・空売り残高・逆日歩・信用残・自社株買い・大株主の増減で絞り込む (無料・登録不要)
注目IPO一覧
直近の新規上場を上場日順に。どんな会社か一言・主な事業・注目テーマ・公開価格・初値と騰落率・吸収金額・売上の推移を目論見書と JPX 新規上場会社情報から確かめて 1 社 1 行で
サプライチェーン3Dマップ
日本株と、エヌビディア・インテルなど米国の半導体・AI 企業、SMIC・BYD など中国企業のつながりを 3D ネットワークで俯瞰。銘柄をクリックして供給網をたどる
AI企業 比較ツール
オープンAI・アンソロピック・グーグル等の主要 AI 企業を、開示の実数と主力モデルで横並び比較
半導体企業 比較ツール
エヌビディア・TSMC・ASML から東京エレクトロン・ディスコまで、工程・製品・日本企業との取引で横並び比較
系統用蓄電所ランキング 上場48社
送電網に直結した系統用蓄電所のうち、稼働中の設備に一次ソースで名前が出る上場企業 48 社を蓄電容量の企業別合算で順位付け
世界のデータセンター一覧
世界 169 か国 5,875 拠点のデータセンターを日本語で一覧化。運営事業者・所在都市・接続ネットワーク数・回線事業者数から設置先を比較
AI計算資源・大規模モデル 体系解説
トークン化・注意機構・自己回帰・MoE の仕組みから、FLOPS・トークン原価・GPU クラウドの収支・冷却まで、設計理由を投資家視点で
蓄電事業 体系解説
系統用蓄電池の基礎、設備と系統接続、3つの市場と長期オークションの収支、日本と米国・G7の市場、投資前の確認表。収支シミュレーター付き
蓄電池の補助金一覧
産業用蓄電池と系統用蓄電池の国の補助金を、補助率・上限・公募期間・要件で比較。受付中の事業と補助額の概算
Postation AIアカデミー
IPA の DX 推進スキル標準 6 類型 17 ロールを、理論・アルゴリズム・メカニズムの 3 視点で書き下ろした教科書
半導体 用語辞典
半導体の技術用語を「とは」から引く索引。1 行定義と、基礎・高級・投資者視点の 3 段深度で 1 語 1 ページ
イラン制裁×中国製油所×日本株
イラン産原油禁輸の復活、中国独立系製油所 5 社への OFAC 制裁、ホルムズ海峡の戦争保険料を、規制タイムラインと日本株マップで
中国の対日輸出規制リスト×影響銘柄
中国商務部が 2026 年 2 月・6 月に指定した対日輸出規制の管理リスト 40 団体・注視リスト 40 団体と、リスト入りした日本企業・影響銘柄