Z.AI、中国製チップ10万個で新モデル GLM-5.3 Flash を運用し最適化を強調

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中国の AI ベンダー、Z.ai は、最新 AI モデル「GLM-5.3 Flash」へのオンライン問い合わせに対応するために、10 万個の国産チップを使用していると発表しました。

この動きは、中国ベンダーが米国の半導体大手 Nvidia への依存を減らしている一方で、AI モデルの最適化が進んでいるトレンドも浮き彫りにしています。

新登場したオープンウェイトのマルチモーダルモデルは低コストで、パラメータ数は 3,200 億です。Z.ai はこのモデルを 8 月 20 日にコードネーム「Ox Alpha」としてプレビューし、8 月 26 日に MIT オープンソースライセンスの下で正式にリリースしました。同モデルは、長文コンテキストの処理や、視覚駆動型のエージェントタスク、そしてコード合成に特化しています。

GLM-5.3 Flash の料金は、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 ドルです。その後はそれぞれ 0.15 ドルと 0.50 ドルに引き上げられます。比較のために、OpenAI の「GPT-5.6 Luna」は入力・出力ともにそれぞれ 0.20 ドルと 2 ドル、Anthropic の「Claude Opus 5」はどちらも 5 ドルとなっています。

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中国ベンダーが純粋に国内のチッププロバイダを採用する決定は、中国が Nvidia への依存を減らそうとしている最中に行われました。米国による輸出規制の強化により、中国のテック企業が最も高性能な Nvidia チップを取得できなくなった数年間を経て、中国は自給自立へと舵を切りました。

これらの規制の一部は緩和されましたが、2025 年 9 月には中国政府が Alibaba や ByteDance などの大手テック企業に対し Nvidia の AI チップ購入の停止 を命じました。さらに 11 月には、北京政府が国費支援データセンターにおけるすべての外国製 AI チップの使用を禁止しました。

中国ハードウェアの進化

これらの動きにもかかわらず、多くの観察者は依然としてインフラ競争において中国が遅れをとっていると見ていました。しかし、Z.ai の戦略は、特に昨年のエージェント型 AI の急成長に伴い推論（インファレンス）への注力が高まる中で、AI チップにおける米中両国の格差が縮まっている可能性を示唆しています。

「最も大規模なフロンティアモデルの学習においては、Nvidia はチップ性能、ネットワーク、そして広範なソフトウェアエコシステムの面で依然として大きな優位性を持っています」と、RPA2AI Research の CEO 兼創設者である Kashyap Kompella は述べています。「しかし、推論については事情が異なります。

さらに、Z.ai が中国製チップを用いて GLM-5.3-Flash を大規模に提供できる能力は、中国のハードウェアがすでに多くの大量処理 推論ワークロード に十分対応できていることを示しています。

「この区別は重要です。なぜなら、推論市場は将来的に AI チップ市場の主流になると考えられるからです」と Kompella 氏は語ります。「中国企業にとって、Nvidia とチップごとの完全な同等性を達成する必要はないかもしれません。効率的なモデルアーキテクチャ、ソフトウェア最適化、そして国内製造された AI チップの大規模クラスターでそれを補うことができれば十分です。」

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しかし、中国ベンダーが自立へ動き出した最初の兆候は、DeepSeek が推論を高速化するために Nvidia CUDA ドライバー を書き換えたことにあると、Futurum Group のアナリストである Bradley Shimmin 氏は指摘しています。

Shimmin 氏によれば、中国ベンダーはまず米政府の規制に対応し、その後中国政府の制約にも対応していますが、もう一つの要因として「利用可能なワット時の中でより多くのことを成し遂げる必要がある」という企業側のニーズが挙げられます。

Google の TPU シリーズや Amazon の Trainium チップなど、主要ベンダーは垂直統合に注力しています。これは AI スタックを最適化し、AI モデル、インフラ、ソフトウェアを一体として活用することで、最も効率的な AI 処理を実現するアプローチです。

「ここで私たちが目撃しているのは、AI の価値がモデルの能力だけでなく、スタック全体の経済性によって決まるという現実的な認識だ」と Shimmin は語る。「これらの企業が示そうとしているのは、ハードウェア最適化へのわずかな投資がいかに大きな価値を生むかということだ」。

The Model

GLM-5.3-Flash 自体については、Kompella が指摘するように、ブラインドテストで開発者から高い支持を集めた事実は重要です。今月初旬、多くの開発者がこのモデルを中国製ベンダーのものだと知らずに利用し、すぐに OpenRouter で最もダウンロードされたモデルとなりました。

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「中国製モデルが米国最前線モデルに迫っているという別のベンチマーク結果よりも興味深い」と Kompella は付け加え、中国製のオープンウェイトモデルが「業界の高い価格に対する対抗軸として引き続き機能している」ことを示していると述べました。

企業にとっては、ワークロードをモデル間で能力、品質、コスト、戦略的観点に基づいて柔軟にルーティングできる「AI システム」を設計することが重要になります。単一のベンダーに依存するのではなく、多様な選択肢を持つことが求められます。

Z.ai のモデルは開発者からすぐに注目を集めましたが、同社が直面する課題はまだあります。コンペラ氏は、使用するチップが信頼性、経済性、スケーラビリティを維持できることを証明しなければならないと指摘しています。

「モデル学習の最前線では、計算資源へのアクセスが依然として大きな制約となっています。Nvidia の優位性は、そこでは簡単に複製できないからです」と同氏は述べています。

さらに、データセキュリティや規制、調達に関する懸念から、米国および欧州の企業が中国ホスト型の AI サービスに対して慎重な姿勢を崩さない限り、これらの企業に Z.ai のサービスを採用してもらう必要があります。コンペラ氏はこの点も強調しています。

執筆者について

ニュースライター、AI Business

エスター・シットゥは 2021 年以来、AI テクノロジーと業界の動向を取材してきました。『Targeting AI』ポッドキャストの共同ホストとして、重要な AI の進展を探求する専門家や思想家、実務家との対談を行っています。AI Business に加入する前は、『SearchEnterpriseAI』『ニューヨーク・デイリー・ニュース』『Bklyner』『ブルックリン・デイリー・イーグル』などで執筆していました。AI の世界に没頭していないときは、情熱的なプロジェクトに取り組んだり、3 人の子供を育てたりしています。