商湯科技、国内AIチップ拡大「Galaxy プロジェクト」開始
商湯科技（SenseTime）は中国国内のAIチップインフラを強化する「Galaxy Project」を発表し、20社以上のパートナーと連携して国内製計算資源の商用化とスケーリングを推進している。
キーポイント
Galaxy Project の発足とエコシステム構築
商湯科技は約20社のパートナーと共に、チップ技術から商業展開までを含む国内AI計算資源のクローズドループを形成する「Galaxy Project」を開始した。
未検証の数値目標とコスト競争力主張
同社は2026年までに日次トークン処理量を10兆に拡大し、Nvidia製チップと比較して推定で高いコスト効率性を達成すると主張しているが、これらの数値は第三者によるベンチマークを欠いている。
国内チップのソフトウェア断絶への対応
異なるアーキテクチャ間でのモデル移植の難しさを解消するため、商湯科技はフルスタック適応レイヤーを構築し、顧客が国内チップベンダー間でワークロードを移行できるようにするとしている。
衛星計算と学術連携の拡大
Galaxy Project と並行して、国星宇航との宇宙計算合意や上海人工知能研究所など5機関との研究パートナーシップ締結により、科学計算分野への応用を強化している。
性能向上と効率化の具体例
SenseTime は、AI4S のタンパク質予測で推論時間を 3 分の 1 に短縮し、国内チップでの動画生成では並列処理加速率 93% を達成したと主張している。
新指標「Tokens Per Watt」の導入
電力効率測定の新基準として「Tokens Per Watt」を提案し、電力価格予測や自動スケジューリングにより、1 単位の電気コストあたりのトークン出力を 80% 増加させる計画を示している。
国内エコシステムの拡大と将来技術
寒武紀や華為など主要な国内チップベンダーを含む広範なパートナーシップを構築し、光コンピューティングや量子コンピューティングといった次世代技術への投資も発表している。
重要な引用
SenseTime has launched the Galaxy Project, teaming with nearly 20 partners to scale domestic AI chip infrastructure in China.
Token throughput figures come with a large asterisk
None of these figures come with third-party benchmarking
"Domestic production is not simply about replacing individual chips, but rather a collaborative effort across the entire chain of China's innovation capabilities..."
"These are claims worth watching over the next several quarters rather than accepting at face value."
Yang argued the value extends past raw capability, framing space-based computing as a way to extend the reach of Chinese AI services into weak-network environments such as maritime operations and disaster response
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、中国におけるAIインフラの国産化加速と、その実効性に対する市場の慎重な視線を浮き彫りにしています。商湯科技が掲げる高い数値目標が実際に現場で通用するかは、ベンチマークの透明性と顧客環境での安定動作にかかっており、業界全体が国内チップの実用性を厳しく検証する局面にあることを示唆しています。
編集コメント
国内チップの性能向上を謳う発表は業界全体で増えているが、ベンチマークデータの透明性がない現状では、導入判断には慎重な検証が不可欠である。特にNvidia製との比較データや実環境での数値裏付けが今後の市場信頼性の鍵となるだろう。
SenseTime は「Galaxy プロジェクト」を立ち上げ、中国国内の AI チップインフラの拡充に向けて約 20 のパートナーと連携を開始しました。
同社の共同創業者であり、大型デバイス事業グループの社長である楊凡氏は、「知的変革と共生」と題した基調講演で、国内産 AI コンピューティングパワーを可能にするための「チップ技術」「エコシステム連携」「商用展開」をつなぐクローズドループ構想を提示しました。
Galaxy プロジェクトに並行して、SenseTime は衛星製造メーカーの国星宇航と宇宙コンピューティングに関する協定を締結し、上海人工知能研究所など 5 つの機関との研究パートナーシップも結びました。これらは科学計算分野への応用を目指したものです。
楊氏は今回の発表のタイミングについて、3 つの潮流が重なり合っている点を強調しました。1 つ目は企業展開におけるトークン需要の増加、2 つ目は産業 AI の導入が消費者向けユースケースに追いつきつつあること、そして 3 つ目は国内チップの実用化が進み、中国製半導体に基づくインテリジェントコンピューティングセンターを迅速に構築できる段階に至ったことです。
しかし、SenseTime が主張するほどこの機会が開かれているかどうかは、同社が独自検証されていない数値データに大きく依存しています。
トークン処理能力の数値には大きな注釈がついています
SenseTime は、同社の大規模デバイスプラットフォームが現在、1 日あたり平均 2.42 トリリオンのトークンを処理していると発表しています。さらに、同社は 2026 年第 4 四半期までにこの数を 25 倍の 1 兆トークン/日に引き上げる見込みを示しています。これは測定済みの実績ではなく予測値であり、SenseTime のインフラを評価する企業顧客は、四半期ごとの実際の数値が発表されるまで、これをあくまで予測として扱う必要があります。
この成長に伴う費用対効果に関する主張も、同社による自己申告に過ぎません。SenseTime によると、同社の異種ハイブリッド推論技術により、国内主流のチップ上でモデル FLOPs 利用率が 85〜152% 向上し、Nvidia の H シリーズ製品と比較して推論コストは 1.25 倍の効率性を達成できるとしています。
同様の国内向け均一型推論環境との比較では、同等のコストでトークン出力が 2.5 倍になると主張。これにより、最適化されたハイブリッド推論クラスターは、従来業界が国内計算資源にとって最低限の採算ラインとみなしていた水準を大幅に上回るとしています。
ただし、これらの数値には第三者によるベンチマーク結果が付随していません。ベンダーが最適化したテスト環境と、データパイプラインの不整合やファームウェア更新の遅延といった課題を抱える顧客の実運用環境との間には、こうした数値が現実的に低下するギャップが存在するのが一般的です。
適応性とマルチチップ問題
国内の AI チップは、ソフトウェアスタックの断片化に長年悩まされてきました。あるアーキテクチャ向けに訓練されたモデルが、別のアーキテクチャで動かすには再作業が必要になるケースが多発していたのです。
SenseTime はこの課題に対し、モデル、フレームワーク、演算子、ツールチェーン、ハードウェア全体を跨ぐフルスタックの適応層を構築しました。これにより、顧客は広範な書き換えを行わずに、国内チップベンダー間でワークロードを移行できるようになります。
同社は具体的な適用事例として 2 つを挙げています。AI4S（科学のための AI）における長系列タンパク質予測のワークロードでは、演算子の融合最適化により予測時間を 3 分の 1 に短縮しました。また、AIGC の動画生成においては、DiT モデルを実行する国内チップでマルチカード並列処理の加速率が 93% に達し、主要な AI 開発ツールについては移行コストゼロを実現したと主張しています。
これらの数値はサンドボックステストでは見栄えが良くても、異なる世代のハードウェアを混在させた実際の顧客パイプラインでの負荷試験に耐えられるかどうかが真価となります。
エネルギー指標に新たなベンチマーク名
SenseTime は AI データセンターの効率を測る新しい基準として「Tokens Per Watt（ワットあたりのトークン数）」を導入しました。これに加え、リソーススケジューリング、電気料金予測、エネルギー貯蔵最適化を担う「計算力コラボレーションエージェント」も発表しています。同社によれば、これは 8 レベルのデータシステムと 5 つの意思決定チェーンからなるインフラ上で機能するものです。
計算能力、電気料金、自動スケジューリングを組み合わせることで、商湯科技（SenseTime）は、電力コストあたりのトークン出力が 80% 増加し、平均電力量が同地域のデータセンターより 10% 安く抑えられ、負荷予測の精度が 96% に達したと主張しています。
これらの数値は、すぐに鵜呑みにするのではなく、今後数四半期にわたって注視すべきものです。電力価格の格差を利用したアービトラージや負荷予測の精度は、ベンダーがパイロット環境でテストしているような条件ではなく、実際の需要変動を伴う季節サイクル全体を経験したシステムでは、異なる結果を示す傾向があります。
印象的なパートナーリスト：チップメーカーから部品サプライヤーまで
Galaxy プロジェクトが掲げるエコシステムには、国内のチップベンダーである寒武紀（Cambricon）、沐曦（Muxi）、海光（Hygon）、華為昇騰（Huawei Ascend）、ムーア・スレッド（Moore Threads）、サンライズ（Sunrise）、そして比爾技術（Biren Technology）が名を連ねています。また、部品パートナーには西智科技（Xizhi Technology）が加わり、インフラ分野ではシリコンモーション（Silicon Motion）、曲靖科技（Qujing Technology）、中科嘉禾（Zhongke Jiahe）、青城集智（Qingcheng Jizhi）、ソフォン情報（Sophon Information）、そして集流技術（Jiliu Technology）といった企業が参画しています。
商湯科技によると、この計画には「トークン工場」1 基の建設、「10,000 カロリー規模」と称する計算クラスター 5 つの構築、10 の技術分野にわたる共同研究、そして 200 の AI スタートアップへの支援が含まれます。
楊氏はこう述べています。「国内生産とは単なる個別チップの置き換えではなく、チップや部品からインフラ、アプリケーションシナリオに至るまで、中国のイノベーション能力全体を巻き込んだ協働の取り組みです。」
宇宙・光学・量子コンピューティングへの投資は、より長期的な展望を指す
近未来のインフラ整備に加え、深センタイム（SenseTime）はデータセンターの効率化に向けた光学コンピューティングや、AI 最適化における量子コンピューティング応用、そして郭星航空（Guoxing Aerospace）との宇宙コンピューティング連携プロジェクトについても言及しました。両社が「深センタイム・スペース・コンピューティング・コンステレーション」と呼ぶ構想です。
同社の計画では、2026 年に最初の衛星を打ち上げ、2030 年までに数千基の計算用衛星と、ペタバイト単位で数万規模の計算能力を持つ体制を整える方針です。
楊氏は、単なる処理能力の向上だけでなく、宇宙空間でのコンピューティングが海運や災害対応などネットワーク環境が不安定な領域において中国の AI サービスの展開範囲を広げる手段になると強調しました。これは結果的に、中国製 AI の国際的な輸出を支援することにもつながると指摘しています。
2030 年という目標はあと 5 年後ですが、この規模の衛星コンピューティング導入事例は過去に例がなく、スケジュールの妥当性を測る基準がありません。
物理インフラは上海からリヤドまで広がる
地上では、深センタイムが上海市にある施設を「5A」と呼ぶ最高レベルの知的計算データセンターとして運用しており、20 以上の産業分野で毎日 20 兆トークンを超える処理能力を発揮しています。また、塩城（Yancheng）の拠点も稼働を開始し、エネルギー・製造業・低空経済向けに初期段階で 3,000 ペタフロップスの計算容量を確保しました。
香港では、商湯科技（SenseTime）が同地域最大の国内知能計算センターの建設を進めています。2030 年までに演算能力 4 万ペタフロップスを実現する目標を掲げています。また、サウジアラビアには中国初の海外向け国内計算クラスターも計画しており、中東全域をカバーするフルスタック型の国内計算基盤として位置づけています。
研究開発面では、商湯科技が上海人工知能研究所や北京中关村学院、深圳河套学院、上海アルゴリズムイノベーション研究所、上海交通大学の AI 学部と連携し、生命科学・材料科学・製造業の研究を支援する共通プラットフォームの構築を目指しています。ヤン氏は「AI for Science（科学のための AI）は基礎研究のパラダイム革新における重要なレバーだ」と強調し、この取り組みが中国全体の「人工知能＋」政策推進の一環であることを示しました。
商湯科技が 2026 年第 4 四半期までに 1 日あたり 10 兆トークンの処理能力を達成すると予測していますが、これは実際にその四半期が終了した際に同社が発表する数値と照らし合わせて検証されるべき指標です。
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本記事「SenseTime の Galaxy プロジェクトが国内 AI チップのスケールアップを目指す」は、AI News に掲載されたものです。
原文を表示
SenseTime has launched the Galaxy Project, teaming with nearly 20 partners to scale domestic AI chip infrastructure in China.
In a keynote titled ‘Intelligent Transformation and Symbiosis,’ Yang Fan – the company’s co-founder and president of its Large Device Business Group – laid out what SenseTime describes as a closed loop connecting chip-level technology, ecosystem partnerships, and commercial deployment for domestically-produced AI computing power.
Alongside the Galaxy Project, SenseTime signed a space computing agreement with satellite manufacturer Guoxing Aerospace and struck a research partnership with five institutions – including the Shanghai Artificial Intelligence Laboratory – aimed at scientific computing applications.
Yang framed the timing around three converging trends: token demand climbing across enterprise deployments, industrial AI adoption catching up with consumer-facing use cases, and domestic chip commercialisation reaching a point where intelligent computing centres built on Chinese silicon can be stood up at pace.
However, whether that window is as open as SenseTime claims depends heavily on numbers the company has not had independently verified.
Token throughput figures come with a large asterisk
SenseTime says its large-scale device platform now processes an average of 2.42 trillion tokens daily, and the company projects that figure will climb 25-fold to 10 trillion tokens per day by the fourth quarter of 2026. That’s a forecast, not a measured result, and enterprise buyers evaluating SenseTime’s infrastructure should treat it as such until quarterly figures start landing.
The cost-effectiveness claims attached to that growth are similarly self-reported. SenseTime says its heterogeneous hybrid inference technology delivers an 85–152 percent increase in Model FLOPs Utilisation on mainstream domestic chips, alongside inference cost-effectiveness the company puts at 1.25x that of Nvidia’s H-series parts.
Compared with domestic homogeneous inference setups, SenseTime claims a 2.5x increase in token output at equivalent cost, a jump it says pushes optimised hybrid inference clusters past what the industry previously regarded as the minimum profitability threshold for domestic computing power.
None of these figures come with third-party benchmarking, and the gap between a vendor’s optimised test cluster and a customer’s production environment – with its uneven data pipelines and delayed firmware updates – tends to be where such numbers soften.
Adaptability claims and the multi-chip problem
Domestic AI chips have historically struggled with a fragmented software stack: models trained for one architecture often require rework to run on another. SenseTime says it has built a full-stack adaptation layer spanning models, frameworks, operators, toolchains, and hardware to address that, with the aim of letting customers migrate workloads across domestic chip vendors without extensive rewrites.
The company points to two applied examples. In an AI4S long-sequence protein prediction workload, SenseTime says fused operator optimisation cut overall prediction time by a factor of three. In AIGC video generation, it claims a 93 percent multi-card parallel acceleration ratio for domestic chips running DiT models, alongside what it describes as zero-cost migration for mainstream AI development tools.
These are the kinds of figures that read well in a sandbox test and matter far more once they’re stress-tested against real customer pipelines running mixed hardware generations.
Energy metrics get a new benchmark name
SenseTime introduced a metric it calls Tokens Per Watt, positioned as a replacement yardstick for measuring AI data centre efficiency, alongside a Computing-Power Collaboration Agent that handles resource scheduling, electricity price prediction, and energy storage optimisation across what the company describes as an eight-level data system with five decision chains.
Combining compute, electricity pricing, and automated scheduling, SenseTime claims an 80 percent increase in token output per unit of electricity cost, average power prices 10 percent below comparable regional data centres, and 96 percent accuracy in computing load prediction.
These are claims worth watching over the next several quarters rather than accepting at face value. Electricity price arbitrage and load forecasting accuracy tend to perform differently once a system runs through a full seasonal cycle with genuine demand volatility, rather than the conditions under which a vendor typically runs its pilot.
Impressive partner roster spans chipmakers to component suppliers
The Galaxy Project’s stated ecosystem includes domestic chip vendors Cambricon, Muxi, Hygon, Huawei Ascend, Moore Threads, Sunrise, and Biren Technology, component partner Xizhi Technology, and infrastructure firms including Silicon Motion, Qujing Technology, Zhongke Jiahe, Qingcheng Jizhi, Sophon Information, and Jiliu Technology.
SenseTime says the plan covers construction of one “token factory,” five computing clusters at what it calls “10,000-calorie” scale, joint work across ten technology directions, and support for 200 AI startups.
“Domestic production is not simply about replacing individual chips, but rather a collaborative effort across the entire chain of China’s innovation capabilities, from chips and components to infrastructure and application scenarios,” Yang said.
Space, optical, and quantum computing bets look further out
Beyond near-term infrastructure, SenseTime outlined work on optical computing for data centre efficiency, quantum computing applications in AI optimisation, and a space computing partnership with Guoxing Aerospace to build what the two companies call the SenseTime Space Computing Constellation.
SenseTime’s plan calls for a first satellite launch in 2026, building toward thousands of computing satellites and computing capacity in the tens of thousands of petabytes by 2030.
Yang argued the value extends past raw capability, framing space-based computing as a way to extend the reach of Chinese AI services into weak-network environments such as maritime operations and disaster response, and by extension to support China’s AI exports internationally.
That 2030 target sits five years out, and satellite computing deployments of this scale have no precedent to measure the timeline against.
Physical infrastructure spans Shanghai to Riyadh
On the ground, SenseTime says its Shanghai facility runs the country’s first data centre rated at what it calls “5A” intelligent computing level, handling over 20 trillion tokens daily across more than 20 industries. A Yancheng site has launched with an initial 3,000 petaflops of capacity focused on energy, manufacturing, and low-altitude economy applications.
In Hong Kong, SenseTime is building what it describes as the territory’s largest domestic intelligent computing centre, targeting 40,000 petaflops by 2030. The company also plans what it calls China’s first overseas domestic computing cluster in Saudi Arabia, positioned as a full-stack domestic computing base for the Middle East.
On the research side, SenseTime’s tie-up with the Shanghai AI Laboratory, Beijing Zhongguancun Academy, Shenzhen Hetao Academy, the Shanghai Algorithm Innovation Research Institute, and Shanghai Jiao Tong University’s AI school aims to build a shared platform spanning compute, tooling, and model capability for life sciences, materials science, and manufacturing research. Yang called AI for Science “a key lever for paradigm innovation in basic research,” tying the initiative to China’s broader “Artificial Intelligence+” policy push.
SenseTime’s forecast of 10 trillion tokens per day by Q4 2026 is the figure to track against whatever the company reports when that quarter actually closes.
See also: Kimi K3 open-weight model: China’s biggest AI is a bet on memory, not compute
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