中国のAI独立運動、最先端規模に到達
中国の人工知能スタートアップZhipu AIは、国際市場ではZ.aiブランドで事業を展開しており、7,440億パラメーターの大規模言語モデルGLM-5を公開した。米国の半導体技術に依存せず、中国国内のハードウェアのみを用いて学習させた、初の最先端規模AIシステムだ。2月11日の発表を受け、正式名称をKnowledge Atlas Technologyとする香港上場企業の株価は約30％急騰し、405香港ドルで取引を終えた。これは1カ月前の新株公開価格の約4倍に相当する。同社は2026年1月の新株公開で約5億5,800万ドルを調達し、世界初の上場基盤モデル企業となった。2019年に清華大学から分離独立して設立されたZhipu AIは、オープンソースAI開発のリーダーとして急速に地位を築いてきた。
目次
今回のモデル公開は、春節の休暇を前に中国のテクノロジー企業が能力の実証を競う、発表ラッシュのさなかに行われた。ただしGLM-5は、技術的スケール、寛容なMITライセンスによるオープンソース提供、そしてNVIDIA製グラフィックス処理装置への完全な非依存という組み合わせで際立っている。Zhipu AIは代わりにHuawei AscendチップとMindSporeフレームワークをシステムの学習に使用した。この成果は、AIインフラをめぐる世界のサプライチェーンに重大な影響を与える。最先端AIの学習がNVIDIAエコシステムの外でも実現可能であることを実証し、ハードウェアの多様化と、業界全体における単一ベンダー依存リスクの低減につながる。この発表の時期は、米国が先端半導体の輸出規制を強化する中、国内チップの自給に向けた進捗を北京が示そうとしている緊急性を浮き彫りにする。
技術アーキテクチャーとスケール
GLM-5は、3,550億パラメーターを備えた前世代GLM-4.7から大幅に拡張された。新モデルは総パラメーター数を7,440億に倍増させるとともに、推論タスクごとに400億パラメーターだけを活性化するエキスパート・ミクスチャー・アーキテクチャーを採用した。256の専門モジュールのうち、トークンごとに8つを活性化するこの方式により、計算コストを効率的に管理しながら高い性能を実現する。このアーキテクチャーは、運用コストの線形的な増加を抑えつつ能力を最大化する、まばらな活性化パターンへの移行を示しており、大規模モデルを展開する組織にとって重要な考慮事項となる。
学習データセットも同様に拡大し、前世代の23兆トークンからGLM-5では28兆5,000億トークンとなった。重要な技術革新として、杭州のスタートアップDeepSeekが初めて導入したDeepSeek Sparse Attentionの採用がある。これにより、最大20万トークンのコンテキストウィンドウを処理しながら、業界最高水準の13万1,000トークンの出力能力を維持できる。この長文コンテキスト機能により、膨大な文書、コードベース全体、研究論文集、動画の書き起こしを単一のセッション内で処理し、大量の入力にまたがる複雑な推論が可能になる。まばらな注意メカニズムは、長い系列を処理する際に通常、密な注意モデルにかかる計算負荷そのものに対応する。
ベンチマーク性能とコーディング能力
Zhipu AIが公開した内部テストによると、GLM-5はオープンソースモデルのランキングで首位に立ち、欧米の独自モデルに迫る性能を達成した。実世界のソフトウェア工学能力を測定し、広く評価されているベンチマークSWE-bench Verifiedでは77.8％を記録し、Google DeepMindのGemini 3 Proの76.2％を上回る一方、AnthropicのClaude Opus 4.5の80.9％に接近した。同社は、コーディングモデル全体ではClaudeが依然として首位にいることを認めつつ、オープンシステムの中ではGLM-5がリードしていると強調した。SWE-bench Multilingualでは73.3％を達成し、多様なプログラミング言語にわたる高い性能を示した。
このモデルは、長時間にわたる運用タスクで特に強い能力を示す。継続的な自律的パフォーマンスを要する長期間の事業運営を再現するVending Bench 2では、GLM-5は最終残高4,432ドルを記録し、テストされたすべてのオープンソースモデルの中で首位となった。情報検索と統合のベンチマークBrowseCompでは75.9点で、こちらでもオープンソース部門をリードした。ツールを有効にしたHumanity's Last Examでは50.4点、Tau Squared Benchでは89.7点を記録し、多段階の論理推論に優れた能力を示した。Terminal-Bench 2.0では56.2％を達成し、検証版では60.7％に上昇した。
CC-Bench-V2による内部エンジニアリング評価では、GLM-5のフロントエンド構築成功率は98％、エンドツーエンドの正確性は74.8％に達した。Claude Opus 4.5はそれぞれ93％、75.7％だった。長期間にわたる大規模リポジトリのタスクでも、このモデルは65.6％の性能を示した。これらの結果は、複雑なフルスタック開発ワークフローや複数ファイルにまたがるプロジェクトの処理に、特に適していることを示唆している。
安全性重視の自律AIプロトコル・スタートアップAndon Labsの共同創業者Lukas Petersson氏は、Vending Bench 2ベンチマークを通じてGLM-5の実行記録を独自に評価した。同氏は、このモデルが積極的な戦術的実行によって目標を達成すると指摘する一方、欧米の主要な代替モデルと比較した状況認識の限界について警鐘を鳴らした。
GLM-5の実行記録を何時間も読み込んだ感想は、信じられないほど効果的だが、状況認識がはるかに劣るモデルだというもの。積極的な戦術で目標は達成するが、自らの状況について推論したり、経験を活用したりはしない。これは恐ろしい。こうしてペーパークリップ最大化装置が生まれるのだ。
Zhipu AIはまた、Artificial Analysis Omniscience Indexバージョン4.0でマイナス1という過去最低の幻覚率を記録し、前世代から35ポイント改善したと強調した。この指標は、知識の限界を認識し、不確実な場合に捏造情報の生成を控える、モデル能力の向上を示す。正確性が最重要となる本番環境の企業にとっては、極めて重要な能力だ。
学習技術の革新とハードウェア主権
GLM-5の開発は、純粋な性能指標を超えて、技術的主権にとって画期的な出来事を意味する。このモデルは、中国の先端コンピューティング分野を狙った米国の輸出管理によって現在制限されているNVIDIA製ハードウェアへの依存を避け、Huawei Ascend 910シリーズのチップのみを用いて学習された。これは2027年までにデータセンター用チップの大幅な自給を目指す、中国の半導体自給への幅広い取り組みと整合している。世界のAI業界にとって、AI学習におけるハードウェアの多様化が可能であるだけでなく、最先端規模で進行していることを示している。
この規模の学習における非効率性に対処するため、Zhipu AIは内部コードネームをslimeとする新たな非同期強化学習インフラを開発した。従来の強化学習手法は、学習時間の90％以上を消費する生成ボトルネックに陥りがちだった。slimeフレームワークは、軌跡の独立した生成を可能にし、Active Partial Rolloutsを含むシステムレベルの最適化によって、複雑なエージェント動作に必要なきめ細かな反復を実現し、これらの制約を打ち破る。このフレームワークは、Megatron-LMを活用する高性能学習モジュール、SGLangとカスタムルーターを使用して高スループットのデータ生成を行うロールアウトモジュール、プロンプトの初期化とロールアウト保存を管理する中央Data Bufferという、3つのモジュールからなるシステムを利用している。
同社はさらに、Huaweiに加え、Moore Threads、Cambricon、Kunlunxin、MetaX、Enflame、Hygonのチップを含む、幅広い中国国産半導体プラットフォームへの展開向けにGLM-5を最適化した。カーネル最適化とモデルの量子化により、これらの代替プラットフォームでも適切なスループットを実現しており、堅牢な国内支援インフラの構構築という中国の戦略目標を支える、成熟しつつある国産AIコンピューティングスタックを示している。この互換性は、単一のハードウェアベンダーへの依存を減らし、代替AIアクセラレーターの実現可能性を示す。
エージェント工学と文書生成
Zhipu AIはGLM-5を、単純な対話型AIではなく、エージェント工学のためのツールと位置づけている。これは、同社がバイブコーディングと呼ぶ段階から、包括的なシステム工学へという業界の進化を表す。システムには、高い目標を実行可能なサブタスクに分解し、ツールを調整し、すぐに使える成果物を生み出すためにワークフローを自律的に実行できる、ネイティブのエージェントモードが搭載されている。「成果物優先」のこの考え方は、会話を超えて直接的な実行へ移行するもので、ユーザーが品質基準を指定し、AIが実装の詳細を担う。
特徴的な能力として、専門的なオフィス文書の直接生成がある。このモデルは、生のプロンプトやデータを、手作業での書式設定や中間処理を必要とせず、書式設定済みのMicrosoft Word文書、PDFファイル、Excelスプレッドシートに変換できる。用途には、財務報告書、協賛提案書、標準形式でエクスポート可能なグラフや表を含む複雑なデータ分析の視覚化を自動生成する作業などがある。ユーザーはデータをアップロードすると、即座に分析を受け取り、xlsx、csv、png形式の結果をエクスポートできる。
ソフトウェア開発者向けに、Zhipu AIはGLM Coding Planを提供している。Claude Code、Cursor、Cline、Roo Code、OpenCode、Kilo Code、Crush、Gooseなど、20以上の主要な開発環境と統合されるサブスクリプションサービスだ。このプランは、Claude Proの3倍の利用量を月額10ドルで提供するLiteから、応答時間が40～60％高速化された月額30ドルのPro、ピーク時間のパフォーマンス保証と新機能への早期アクセスを提供する月額80ドルのMaxまで、段階的なアクセスを用意する。すべてのプランで、Vision Understanding、Web Search MCP、Web Reader MCPの各機能を利用できる。同社によると、このサブスクリプションモデルは、標準API価格の約1％で毎月数百億トークンを提供し、リアルタイムな対話には1秒当たり55トークンを超える速度を実現する。
商業戦略とインフラの制約
技術的な成果にもかかわらず、Zhipu AIは価格改定を迫られるほどの、差し迫ったインフラ上の制約に直面している。同社は、ユーザー数と利用量の急成長が計算資源を限界まで追い込んでいるとして、2月11日からGLM Coding Planの価格を30％引き上げた。公開声明で、同社は計算資源が非常に逼迫していることを認め、GLM-5の公開前ですら、既存の推論需要に対応するため、利用可能なすべてのチップが最大能力で稼働していたと指摘した。初回購入割引は廃止されたが、四半期または年払いでは、それぞれ10％、30％の割引が提供される。
GLM-5をローカルに展開するには約1,490ギガバイトのメモリーが必要で、GLM-4.7の約2倍のフットプリントとなる。このハードウェア要件は、オンプレミスでモデルを運用しようとする小規模組織にとって障壁となるが、十分な資源を持つ利用者向けに、オープンウェイトはHuggingFaceとModelScopeで引き続き利用できる。クラウドAPI利用者にとっては、需要に対応するため容量を拡大する過程で、レート制限や応答時間の低下が生じる可能性についての不確実性をもたらす。
API利用料金では、GLM-5は欧米の独自モデルに対するコスト破壊的な選択肢となっている。入力トークンは100万トークン当たり約1ドル、出力トークンは100万トークン当たり3ドル20セントだ。AnthropicのClaude Opus 4.6は入力が100万トークン当たり5ドル、出力が同25ドルで、利用形態に応じてGLM-5は約6～10倍のコスト優位性を持つ。GPT-5.2は入力が100万トークン当たり1.75ドル、出力が同14ドルで、それでもGLM-5より大幅に高額だ。Grok 4.1 Fastは入力が100万トークン当たり20セントとより低価格だが、能力の特徴は異なる。
競争環境と業界のタイミング
GLM-5の公開は、中国の競合AI研究所からの発表ラッシュと重なった。春節の休暇を前に、国内の技術力が集中的に示された形だ。DeepSeekは同日に主力モデルを更新し、コンテキストウィンドウの容量を10倍、100万トークン超に拡大した。1月にZhipuと同時期に香港で新株公開を完了したMiniMaxは、エージェントツールを強化したM2.5モデルを投入し、週間で株価が約50％上昇した。その他の公開には、ByteDanceの動画生成モデルSeedance 2.0、音声や音楽を生成できるAnt Groupの統合マルチモーダルシステムMing-Flash-Omni 2.0、1月下旬に公開されたMoonshot AIのKimi 2.5が含まれる。
中国の李強首相は2月11日の政策演説で、この加速を支えるため、計算資源と電力インフラの協調的な開発を強調し、AIのスケール化、商業化された応用、資源のより良い連携を求めた。また、AI人材と企業の環境改善計画も重視した。この同時進行のタイミングは、中国のAI分野における戦略的な布陣を反映している。企業が影響を最大化し、米国の技術的優位に対する集団的な進歩を示すため、主要な発表の調整をますます重ねている。
投資家にとっては、純粋AIスタートアップの株価上昇は、TencentやAlibabaといった大手テクノロジー・コングロマリットの弱さと対照的だ。両社の株価は同期間にそれぞれ2.6％、2.1％下落した。これは、多角化した巨大企業より専門的なAI企業を市場が選好していることを示唆する。Jefferiesのアナリストは、中国モデルが強力なエージェントAI能力を示しており、企業による急速な導入を活用する好立場にあると指摘した。香港のハンセン・テック指数は全体で1.7％下落し、投資家の熱意が選択的であることを浮き彫りにした。
要点
- Zhipu AIは、NVIDIA製ハードウェアを使わず、Huawei Ascendチップだけで学習させた7,440億パラメーターのオープンソース言語モデルGLM-5を公開し、中国のAIインフラ独立における画期的な出来事を記録した。
- このモデルは、コーディングベンチマークSWE-bench Verifiedで77.8％を達成してAnthropicのClaude Opus 4.5に迫り、Vending Bench 2とBrowseCompではオープンソースモデルの首位に立つ。
- GLM-5は256の専門モジュールを備えたエキスパート・ミクスチャー・アーキテクチャーを採用し、DeepSeek Sparse Attentionを利用して20万トークンのコンテキストウィンドウを、計算効率を維持しながら処理する。
- このシステムは、Artificial Analysis Omniscience Indexでマイナス1という過去最低の幻覚率を記録し、前世代から35ポイント改善した。
- Zhipu AIはインフラの逼迫を受けてGLM Coding Planのサブスクリプション料金を30％引き上げた一方、発表後、香港上場の同社株は約30％急騰した。
- 今回の公開は、DeepSeek、MiniMax、ByteDance、Ant Groupによる主要な更新と重なり、春節の休暇を前に中国のAI分野の競争を一層激化させた。
