米国企業の間で、OpenAIやAnthropicなどの提供するクローズドな商用AI APIへの依存度を下げ、オープンソース（またはオープンウェイト）のAIモデルを採用して自社システムに内製化する動きが拡大しています。特に、Alibabaが開発した高性能モデル「Qwen」シリーズなどを、プライベートクラウドやオンプレミスの自社サーバー上にデプロイして運用する事例が増加しています。
この移行を牽引しているのは、主に「データの完全なコントロール」と「長期的なインフラコストの固定化」の2点です。金融や医療などの高度なセキュリティが求められる領域では、機密データを外部のAIプロバイダーのサーバーへ送信することに対する懸念が根強く、ローカルで完結するオープンソースモデルが選好されています。また、APIの利用頻度が高い大企業にとっては、月額やアクセス数に応じた従量課金よりも、自社インフラでモデルをホストした方が長期的なROIが良くなるという試算も影響しています。
しかし、オープンソースAIの内製化には、サーバー用GPUの調達や、モデルのチューニング、メンテナンスを行う高度なエンジニア組織が必要不可欠です。中堅・中小企業にとっては、初期導入コストや保守運用の負担がクローズドAPIを利用するよりも高くなるケースがあるため、自社の技術力と取り扱うデータの機密性を十分に考慮した戦略的判断が求められます。