グローバルAIハードウェア競争における高い賭け
人工知能開発の状況は、アルゴリズムのブレークスルーだけでなく、巨大なモデルをトレーニングし実行するために必要な高度なハードウェアへのアクセスによってますます定義されています。このハードウェア方程式の中心にあるのは、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）です。これは元々画像をレンダリングするために設計されたコンポーネントですが、今やAIの並列処理要求に不可欠となっています。長年にわたり、Nvidia Corporationはこの分野で議論の余地のない巨人として君臨し、その先進的なGPUはSilicon Valleyをはじめとする世界中のイノベーションを推進するゴールドスタンダードとなっています。しかし、この支配的な地位は、同社とその顧客を地政学的な緊張の矢面に立たせることになりました。
Washingtonによる、中国の最先端半導体技術へのアクセスを抑制することを目的とした厳格な輸出規制の賦課は、市場を根本的に再形成しました。これらの規制は、Nvidiaなどが生産する高性能GPUを具体的にターゲットとしており、これらは潜在的な軍事用途を含む高度なAIアプリケーションに不可欠であると見なされています。直接的な影響は、中国の急成長するテクノロジーセクター内での争奪戦でした。AIに多額の投資を行っている企業は、既存の大手から野心的なスタートアップまで、次世代の技術進歩を推進する不可欠なツールから突然切り離される可能性に直面しました。これにより、緊急の課題が生じました。実行可能な代替案を見つけるか、世界的に競争の激しい分野で遅れをとるリスクを冒すかです。課題は単に一つのチップを別のものに置き換えることだけではありませんでした。性能差、ソフトウェア互換性の問題、そして数百億、あるいは数兆のパラメータを持つモデルをトレーニングするために必要な純粋なスケールという複雑な網の目をナビゲートすることを含んでいました。
Ant Group、計算独立への道を切り開く
サプライチェーンの不確実性と技術的対立の激化という背景の中、Alibaba Group Holding傘下のフィンテック大手であるAnt Groupは、より大きな計算上の自給自足に向けた重要な一歩を踏み出したことを示唆しています。同社のLingチーム（大規模言語モデル（LLM）イニシアチブを主導する部門）による最近の研究論文で詳述された発見は、Nvidia中心の道からの成功した逸脱を示しています。この成果の核心は、国内で生産されたGPUを使用して高度なAIモデルを効果的にトレーニングする能力にあります。
問題のモデルはLing-Plus-Baseと名付けられ、軽量ではありません。これは、LLMのスケーリング効率で注目を集めている技術であるMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを使用して設計されています。実質的な3000億パラメータを誇るLing-Plus-Baseは、他の著名なグローバルモデルに匹敵するリーグで動作します。しかし、決定的な差別化要因は、そのトレーニングを支えるハードウェアです。研究結果によると、この強力なモデルは、チームが「低性能デバイス」と表現するもので成熟させることができます。この慎重に選ばれたフレーズは、米国の輸出規制の範囲外にあるプロセッシングユニットの利用を直接指しており、中国国内で設計・製造されたチップの使用を強く示唆しています。
この開発は単なる技術的な回避策以上のものであり、潜在的な戦略的転換を表しています。最高層の制限された外国製ハードウェアに排他的に依存することなく最先端のモデルをトレーニングする能力を実証することにより、Ant Groupはサプライチェーンのリスクを軽減するだけでなく、潜在的に大幅なコスト効率を引き出す可能性があります。
経済方程式：トレーニングコストの削減
Lingチームの研究から浮かび上がった最も説得力のある数字の1つは、Ling-Plus-Baseモデルの重要な事前トレーニング段階におけるコンピューティングコストの20パーセント削減の報告です。事前トレーニングは、モデルに膨大なデータセットを与えて言語パターン、文脈、知識を学習させる、 notoriuosly（悪名高いほど）リソース集約的なプロセスです。これは、基盤となるLLMの開発に関連する総費用の大部分を占めます。したがって、この段階で5分の1のコスト削減を達成することは、大幅な節約につながり、さらなる研究、開発、または大規模な展開のための資本を解放する可能性があります。
このコスト削減はどのように達成されたのでしょうか？論文では正確なコスト内訳は詳述されていませんが、いくつかの要因が寄与している可能性があります：
- ハードウェア調達: 国内生産のGPUは、Nvidiaのトップ製品よりも個々の性能が劣るとしても、特にハイエンドNvidiaチップの供給が制約されていることを考慮すると、中国市場内でより低い購入価格で提供されたり、より有利なボリュームディスカウントを提供したりする可能性があります。
- エネルギー効率: 明示的には述べられていませんが、潜在的により電力消費の少ない（ただし、単位あたりの性能は低いかもしれない）国内チップ向けにトレーニングを最適化することは、大規模データセンターの運用における重要な要素である運用エネルギーコストの削減に貢献する可能性があります。
- アルゴリズムとアーキテクチャの最適化: MoEアーキテクチャ自体の使用が鍵となります。MoEモデルは、高密度アーキテクチャのようにモデル全体を関与させるのではなく、特定の入力に対して特定の「エキスパート」サブネットワークのみをアクティブにします。この固有のスパース性（疎性）は、トレーニングと推論の両方で計算負荷を大幅に削減でき、チップあたりの生の処理能力が低くても良好な結果を達成することを可能にします。Antの成功は、利用可能な国内ハードウェアの効率を最大化するための洗練されたソフトウェアとアルゴリズムのチューニングを示唆しています。
このコスト削減は単なる会計上の利点ではありません。大規模モデル開発の参入障壁を下げ、その方法が再現可能であることが証明されれば、社内および潜在的にはより広範な中国のテクノロジーエコシステム全体でAIイノベーションのペースを加速させる可能性があります。
パフォーマンスの同等性：ハードウェアギャップを埋める？
コスト削減は魅力的ですが、結果として得られるAIモデルのパフォーマンスが大幅に劣る場合、それはほとんど意味がありません。AntのLingチームはこれに直接取り組み、Ling-Plus-Baseがこの分野で他の高く評価されているモデルに匹敵するパフォーマンスを達成していると主張しています。具体的には、彼らは自分たちの創造物を、親会社Alibabaが開発したQwen2.5-72B-Instructや、もう一つの著名な中国のLLMであるDeepSeek-V2.5-1210-Chatなどのモデルと比較してベンチマークしました。
「低性能デバイス」を使用しているにもかかわらず「同等のパフォーマンス」を主張することは注目に値します。これは、Antが潜在的に、生の計算能力の不足を効果的に補う方法を見つけたことを示唆しています。
- 高度なモデルアーキテクチャ: MoE設計はここで役立ち、ワークロードを効率的に分散します。
- ソフトウェア最適化: 使用されている国内GPUのアーキテクチャに合わせてトレーニングソフトウェアスタック（並列化フレームワークや数値ライブラリなど）を特別に調整することが重要です。これにはしばしば多大なエンジニアリング努力が必要です。
- データキュレーションとトレーニング技術: トレーニングデータを選択し、トレーニングプロセス自体を洗練させるための高度な方法は、ハードウェアの制限を補うことができる場合があり、最終的なモデルの品質に大きな影響を与える可能性があります。
パフォーマンスの主張にはニュアンスを持ってアプローチすることが重要です。「同等」は、さまざまなベンチマーク（例：言語理解、推論、生成、コーディング）にわたるさまざまな結果を包含する可能性があります。複数の標準化されたテストにわたる詳細なベンチマーク結果へのアクセスなしには、正確な比較は依然として困難です。しかし、この主張自体が、Antのアプローチがコスト/アクセシビリティと能力の間で致命的なトレードオフを必要としないという自信を示しています。これは、ハードウェア制限によって課せられた制約の中でも競争力を維持するための道筋を示しています。
研究者自身がより広範な意味合いを強調しました：「これらの結果は、最先端の大規模MoEモデルをそれほど強力でないハードウェアでトレーニングすることの実現可能性を示しており、コンピューティングリソースの選択に関して、より柔軟でコスト効率の高い基盤モデル開発アプローチを可能にします。」これは、ある種の民主化を示唆しており、処理能力の絶対的な頂点へのアクセスが制限されている場合でも、最先端のAI開発を進めることを可能にします。
Mixture-of-Experts（MoE）の利点を理解する
Mixture-of-Expertsアーキテクチャは、Ant Groupが報告した成功の中心です。これは、すべての入力がすべてのパラメータをアクティブにする従来の「高密度」ニューラルネットワークモデルからの脱却を表しています。MoEモデルでは：
- モデルは、多数のより小さく、特化した「エキスパート」ネットワークで構成されています。
- 「ゲーティングネットワーク」または「ルーター」メカニズムが、入ってくるデータ（LLMの場合はトークン）を処理に最も関連性の高いエキスパートに誘導することを学習します。
- 選択されたエキスパート（多くの場合、潜在的に数百のうちの1つまたは2つのみ）だけが、その特定のデータに対して計算を実行します。
このアプローチは、特にハードウェア制約の文脈において、いくつかの重要な利点を提供します：
- スケーラビリティ: MoEにより、推論中またはトレーニングステップ中に各入力トークンを処理するための計算コストを比例的に増加させることなく、モデルを巨大なパラメータ数（数兆が実現可能になりつつある）にまで成長させることができます。これは、常に総パラメータのごく一部しかアクティブでないためです。
- トレーニング効率: MoEモデルのトレーニングには独自の複雑さ（エキスパート間の負荷分散など）がありますが、トークンあたりの計算量が削減されることで、トレーニング時間が短縮されたり、Antが示すように、それほど強力でないハードウェアでも妥当な時間枠内で効果的にトレーニングできたりします。
- 専門化: 各エキスパートは、異なる種類のデータ、タスク、または知識ドメインに特化する可能性があり、特定の分野でより高品質な出力を生み出す可能性があります。
Google（GShard、Switch Transformer）、Mistral AI（Mixtralモデル）、そして中国国内ではDeepSeekやAlibaba（そのQwenモデルはMoE要素を取り入れている）などの企業を含む世界中の主要なAIラボがMoEを採用しています。AntのLing-Plus-Baseは、ハードウェアの現実を乗り越えるためにアーキテクチャの革新を活用し、この先駆者の中にしっかりと位置づけられています。
国内ハードウェアエコシステム：Nvidiaの空白を埋める
Antの研究論文では使用されたハードウェアを明示的に挙げることは控えましたが、その後の報道、特にBloombergによるものは、この偉業が国内設計のチップを伴うことを示しました。これには、Antの関連会社であるAlibaba（独自のチップ設計部門T-Headを持ち、Yitian 710のようなCPUを生産し、以前はAIアクセラレータを探求していた）から供給される可能性のあるプロセッサ、そして決定的に重要なHuawei Technologiesが含まれます。
Huaweiは、自身も厳しい米国の制裁に直面しているにもかかわらず、中国市場内でNvidia製品の直接的な代替品としてAscendシリーズのAIアクセラレータ（Ascend 910Bなど）を積極的に開発してきました。これらのチップは、中国の主要なテクノロジー企業によって採用されていると報告されています。Ant GroupがLing-Plus-Baseのような大規模なモデルにそのようなハードウェアを効果的に利用できる能力は、これらの国内代替品の重要な検証となるでしょう。
Ant GroupがNvidiaを完全に放棄したわけではないことに注意することが重要です。報道によると、Nvidiaチップは依然としてAntのAI開発ツールキットの一部であり、特定のパフォーマンス特性や成熟したソフトウェアエコシステム（CUDAなど）が利点を提供するタスク、またはレガシーシステムに使用されている可能性があります。この動きは、必ずしも一夜にして完全に置き換えることではなく、戦略的な脆弱性を減らし、コストを管理する実行可能な並行経路を構築することです。このハイブリッドアプローチにより、同社は独立性を培いながら、利用可能な最良のツールを活用することができます。Ant Group自身は、使用された特定のチップについて公式にコメントすることを控え、ある程度の企業としての慎重さを保ちました。
より広範なトレンド：AI自立に向けた中国の集団的推進
Ant Groupの取り組みは孤立して起こっているわけではありません。これは、米国の輸出規制によって課せられた制限を回避するために、中国のテクノロジーセクター全体でイノベーションを図る、より広範な戦略的推進を反映しています。「技術戦争」は、重要な技術、特に半導体とAIにおけるより大きな自給自足を達成するための努力を触媒しました。
他の主要なプレーヤーも同様の目標を追求しています：
- ByteDance: TikTokの親会社も、レコメンデーションアルゴリズム、生成AIなど、AIの野心のために、国内オプションを含む代替チップを確保し利用するために取り組んでいると報告されています。
- DeepSeek: 強力なオープンソースモデルで知られるこのAIスタートアップは、トレーニング効率に明示的に言及し、MoEアーキテクチャを使用したモデルを開発しており、最も強力なGPUの大規模なフリートのみに依存しない戦略と一致しています。
- Baidu, Tencent, その他: すべての主要な中国のクラウドおよびテクノロジー企業はAIに多額の投資を行っており、必然的に、国内チップの最適化や独自のカスタムシリコンの開発の可能性を含む、ハードウェアの多様化戦略を模索しています。
集合的なメッセージは明確です：Nvidiaのトップティア製品へのアクセスは依然として望ましいものの、中国のテクノロジー業界は代替ソリューションを積極的に開発し、検証しています。これには、MoEのような効率的なモデルアーキテクチャの採用、異なるハードウェアバックエンド向けの集中的なソフトウェア最適化、そして国内生産チップの開発と採用のサポートという多角的なアプローチが含まれます。
言語モデルを超えて：AntのヘルスケアにおけるAI拡張
Ant GroupのAIへの取り組みは、基盤となるLLMを超えて広がっています。トレーニング効率に関するニュースと同時に、同社はヘルスケアセクター向けに調整されたAIソリューションスイートの大幅なアップグレードを発表しました。このイニシアチブは、独自に開発されたヘルスケア中心のAIモデルを活用しています。
アップグレードされたソリューションは、マルチモーダル機能（テキスト、画像、および潜在的に他の医療データなど、さまざまなデータタイプを処理）と高度な医療推論を備えています。これらは、Antが「オールインワンマシン」と表現するもの、おそらく臨床現場や健康管理用に設計されたデバイスまたはプラットフォームに統合されています。
Ling-Plus-Base LLMのニュースとは一見別のように見えますが、潜在的な根本的なつながりがあります。国内オプションを含むハードウェアの組み合わせを潜在的に使用して、よりコスト効率よく強力なAIモデルをトレーニングする能力は、ヘルスケアのようなセクター向けの特化型モデルの開発と展開の経済的実行可能性を支える可能性があります。AI開発の基盤コストを下げることで、リソースをドメイン固有のアプリケーションに振り向けることができ、重要な産業における実用的なAIツールの展開を加速させる可能性があります。このヘルスケアへの推進は、フィンテックのルーツを超えて、AIの専門知識を広範に適用するというAntの野心を強調しています。
将来への影響：AIの道の分岐点か？
Ant GroupがNvidia製ではない、おそらく国内製のGPUを使用して大規模なMoEモデルのトレーニングに成功したことは、重要な意味合いを持ちます：
- 国内チップの検証: HuaweiのAscendのような中国設計のAIアクセラレータの実行可能性を示す重要な証明となり、中国国内での採用を促進する可能性があります。
- 競争環境: 中国企業が、アーキテクチャとソフトウェアの革新を活用することで、制限にもかかわらず最先端のAI開発で競争力を維持できることを示しています。
- コストダイナミクス: 20%のコスト削減は、代替ハードウェアを効果的に利用できる企業にとって潜在的な競争優位性を浮き彫りにし、世界のAI価格設定とアクセシビリティに影響を与える可能性があります。
- Nvidiaの立場: Nvidiaは世界的に支配的であり続けていますが、この傾向は、規制と地元競合企業の台頭により、重要な中国市場で直面している課題を強調しています。これは、Nvidiaによる中国向けの輸出準拠チップの開発を加速させるかもしれませんが、代替経路も検証します。
- 技術的な分岐？: 長期的には、ハードウェアアクセスとソフトウェア最適化における継続的な分岐は、部分的に異なるAIエコシステムにつながる可能性があり、モデルとツールは異なる基盤となるシリコン向けに最適化されます。
Ant GroupのLingチームが歩んだ道のりは、地政学的な制約によって刺激されている創意工夫の象徴です。MoEのような高度なモデルアーキテクチャと、利用可能な国内ハードウェア向けに最適化し活用する意欲を巧みに組み合わせることで、彼らは人工知能という重要な分野での継続的な進歩を保証する道筋を描き出し、業界を定義するコスト構造と戦略的依存関係を再形成する可能性があります。これは、イノベーションがしばしばプレッシャーの下で最も活気に満ちて繁栄するという考えの証です。