中国のAIベンダーZ.aiは、最新AIモデル「GLM-5.3 Flash」のオンライン問い合わせ処理に中国製チップ100,000個を使用したと発表した。この動きは、中国のベンダーが米半導体大手Nvidiaへの依存を減らしていることを示すと同時に、AIモデルのさらなる最適化が進んでいることを浮き彫りにしている。

Z.aiは、以前はZhipu AIとして知られていた北京拠点のスタートアップで、清華大学の研究コミュニティから発展し、中国有数のAIモデル開発企業の一つとされている。同社の新モデルはオープンウェイトかつマルチモーダルであり、学習済みパラメータを第三者がダウンロードして実行できる。3200億パラメータを持つ低コストモデルでもある。Z.aiはこのモデルを8月20日にコードネーム「Ox Alpha」で先行公開し、8月26日にMITのオープンソースライセンスの下で正式公開した。MITライセンスは、商用利用、改変、再配布を許可する、最も寛容なオープンソースライセンスの一つである。このモデルは、長文脈処理、視覚駆動のエージェント型タスク、コード生成に特化している。

GLM-5.3 Flashの料金は、現時点から9月9日まで入力トークン100万個あたり0.075ドル、出力トークン100万個あたり0.25ドル。その後は、入力トークン100万個あたり0.15ドル、出力トークン100万個あたり0.50ドルになる。トークンとは、モデルが読み取り・生成するテキストの塊で、おおむね単語または単語の一部に相当し、AIサービス全般で標準的な課金単位となっている。比較すると、OpenAIのGPT-5.6 Lunaは入力トークン100万個あたり0.20ドル、出力トークン100万個あたり2ドル。AnthropicのClaude Opus 5は入力トークン100万個あたり5ドル、出力トークン100万個あたり5ドルとなっている。

地政学的背景

中国のベンダーが中国製チップ提供企業のみを使う判断をした背景には、中国がNvidiaへの依存を減らそうとしていることがある。中国の自立志向への転換は、米国が中国のテック企業がNvidiaの最も高性能なチップを入手できないように、2022年10月のNvidia A100やH100のような先端アクセラレータへの規制から始まる輸出管理を何年にもわたり強化してきたことを受けたものだ。こうした規制の一部は緩和されたものの、2025年9月には中国政府がAlibabaやByteDanceなどの巨大テック企業にNvidia製AIチップの購入停止を命じ、11月には北京が国費で運営されるデータセンターからすべての外国製AIチップを禁止した。

中国ハードウェアの進展

こうした動きにもかかわらず、多くの観測筋は依然として中国がインフラ競争で後れを取っていると見ていた。しかし、Z.aiの戦略は、中国と米国のAIチップの差が縮まりつつある可能性を示唆している。特に、エージェント型AIの急速な拡大を背景に、過去1年で推論への注目が高まっていることが大きい。

「最大規模のフロンティアモデルの学習では、Nvidiaは依然としてチップ性能、ネットワーク、そしてより広いソフトウェアエコシステムで大きな優位を持っています」と、RPA2AI ResearchのCEO兼創業者Kashyap Kompella氏は述べた。「しかし推論は別の話です」

同氏は、Z.aiが中国製チップを使ってGLM-5.3 Flashを大規模提供できていることは、中国製ハードウェアがすでに多くの大規模推論ワークロードに十分対応できることを示していると付け加えた。

「この違いは重要です。推論は時間の経過とともに、より大きなAIチップ市場になる可能性が高いからです」とKompella氏は述べた。「中国企業は、効率的なモデル設計、ソフトウェア最適化、そして国内製AIチップの大規模クラスターによって補えるなら、Nvidiaとのチップ単位の完全な同等性を必ずしも必要としないかもしれません」

しかし、中国ベンダーの自立志向を示す初期の兆候は、推論を高速化するためにNvidiaのCUDAドライバを書き換えたDeepSeekから始まったと、Futurum GroupのアナリストBradley Shimmin氏は述べた。同氏は、中国のベンダーが当初は米政府、その後は中国政府によって課された制約に対応している一方で、企業には「使えるワット時でより多くを達成する必要がある」ことも別の要因だと指摘した。

GoogleのTPUシリーズやAmazonのTrainiumチップのように、AIスタックをモデル、インフラ、ソフトウェアを組み合わせて最も効率的なAI処理ができるよう最適化する垂直統合に注力するベンダーもある。

「ここで私たちが目の当たりにしているのは、AIの価値はモデルの能力だけでなく、スタックの経済性によっても左右されるという本当の認識です」とShimmin氏は述べた。「彼らがやっていることは、そのハードウェアを最適化するための少しの投資の価値を示しているにすぎません」

モデル

GLM-5.3 Flashそのものについては、ブラインドテストで開発者の強い支持を得たことが重要だとKompella氏は述べた。今月初め、多くの開発者が中国のベンダーによるものだと知らずにこのモデルを使い始め、すぐにOpenRouterで最もダウンロードされたモデルになった。

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「それは、中国のモデルが米国のフロンティアモデルに近いとする別のベンチマークよりも興味深いです」とKompella氏は述べ、中国のオープンウェイトモデルが「業界の高い価格設定に対する対抗軸として機能し続けている」ことを示していると付け加えた。

企業にとっては、単一のモデル提供者に依存するのではなく、能力、品質、コスト、戦略上の考慮に基づいてワークロードを複数のモデルへ振り分けられるようにAIシステムを設計する必要があるということだと同氏は続けた。

モデルがすぐに多くの開発者を引きつけたことはZ.aiにとって良い兆候だが、同社には今後も課題が残る。まず、使用しているチップが今後も信頼性、経済性、拡張性を提供できることを示さなければならないとKompella氏は述べた。

「モデル学習の絶対的な最前線では、Nvidiaの優位性を再現するのははるかに難しいため、計算資源へのアクセスも依然として大きな制約です」と同氏は述べた。

また同社は、データセキュリティ、規制、調達面の懸念から中国ホストのAIサービス利用に慎重な米国および欧州の企業を取り込む必要もあるとKompella氏は続けた。