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ゴールドマン・サックス:Kimi K3 発表後、智谱 MiniMax が暴落、計算力独占時代の終焉に直面

市場の情報によると、ゴールドマン・サックスは7月18日に報告を発表し、月の裏側がKimi K3モデルを発表したことを指摘しました。2.8兆のパラメータを持ち、Arena.aiのプログラミングランキングでClaude Fable 5とGPT-5.6 Solを超えてトップに立ち、APIの価格は2.3ドル/百万トークンで、中国のモデルとして新たな高値を記録しました。発表から2日後、智谱は28%下落し、MiniMaxは16%下落、ナスダック100指数先物は1.8%以上下落し、フィラデルフィア半導体指数は高値から18%以上下落しました。ゴールドマン・サックスはKimi K3が転換点を示していると考えています。西洋の最大規模の事前学習計算能力に匹敵できない中国の研究室が、アーキテクチャの革新と強化学習を通じて、アメリカのトップモデルとのギャップを迅速に縮小したことを示し、「拡張」がもはや唯一の勝利の道ではないことを証明しました。ゴールドマン・サックスは「計算能力拡張時代」が終わりを迎える可能性があると警告し、「計算能力が多いほど良い」というAIインフラ投資の論理を再構築する必要があると述べました。ゴールドマン・サックスはMiniMaxに対して買い推奨を維持し、智谱は中立としています。今後は智谱のGLM、アリババのQwen、MiniMaxのM3 Proなど、2-5兆パラメータモデルの集中的な発表に注目します。

hot_img 智谱は数億元でAI Infra会社の中科加禾を買収し、基盤の異種計算力エンジニアリングの短所を全面的に補完します。

「AI科技評論」によると、中国の大規模モデルのリーダー企業である智譜は、数億元人民币を投じてAI異種計算力ソフトウェア基盤会社中科加禾の買収を完了しました。この動きは、智譜が大規模モデルの基盤技術とコンパイラ能力の短所を完全に補うことを目的としており、ユーザー数の急増による計算力の構造的不足と高い同時推論の問題に対処するためです。中科加禾の技術は中国科学院計算所のコンパイラ実験室に由来し、崔慧敏博士によって設立されました。そのコアチームは、龍芯、神威、寒武紀、華為昇騰などの多くの国産チップのコンパイラ開発に深く関与してきました。中科加禾のコアの強みは、その仮想命令セット技術にあり、ミドルウェアを通じて異なるブランドやモデルのチップエコシステムを統一し、散在する国産チップを統一された超大規模クラスターに組み立てることで、全体の計算力利用率を大幅に向上させることができます。公式によると、同社のSigInfer推論エンジンは、大規模モデルの推論遅延を最大74倍削減できるとされています。最近、智譜のCoding Agent事業は爆発的な成長を迎え、最新リリースのGLM-5.2大規模モデルは、アグリゲーションプラットフォームでの初週に日平均トークン呼び出し量が27倍急増し、その結果、高い同時実行と長いコンテキストのシナリオにおいて推論基盤がシステム的なエンジニアリングボトルネックを露呈しました。アメリカの実体リストに掲載された後、智譜は国産代替を積極的に推進しており、現在、華為昇騰、平頭哥、摩尔线程などの8つの国産計算力プラットフォームへの推論適応を完了しています。中科加禾を傘下に加えることで、智譜の単位トークン推論コストと出力品質を直接改善できるだけでなく、以前に伝えられた自社開発のカスタムAI推論チップ計画に対しても、コアの基盤コンパイラ技術の支援を提供することができます。

hot_img 智谱 ARR が 10 億ドルを突破し、6 か月で 15 倍の爆発的成長を実現しました。

「スマートエマージェンス」によると、複数の独立した情報源が報じたところによれば、2026年7月までに中国の大規模モデル企業である智谱の年間経常収益(ARR)は 10億ドル に達する見込みです。関係者によると、2026年1月から7月の間に、智谱のARRはわずか半年で 15倍 に急増しました。1億ドルのARRから10億ドルに成長するのに、智谱はわずか 5ヶ月 を要し、この商業化の成長速度はアメリカのAIラボAnthropicが同じ段階を超えるのにかかった15ヶ月を上回っています。記事執筆時点で、智谱は上記の財務データに対してまだコメントを出していません。智谱の収益の急速な上昇は、主にCodingおよび推論能力の路線に集中して投資したことによるものです。財務報告によれば、今年の第一四半期には、GLMのAPI呼び出し価格が約83%上昇したにもかかわらず、海外のサブスクリプション価格はAnthropicのClaude Codeに迫るものとなりましたが、総呼び出し量は逆に約400%増加しました。今年6月、智谱は最新のオープンソース大モデルGLM-5.2を発表し、複数のコア指標で主流の先端モデルに追いつき、さらには超える結果を出しました。現在、AIコーディングと動画生成は、世界中の大規模モデルの商業化が最も早く、収益力が最も強い分野となっています。コード市場の需要が明確になるにつれて、業界の競争はさらに激化しています。国内では、MiniMaxが6月にコード能力を強化したM3を発表し、月の暗面も7月16日にパラメータ数が2.8兆のK3オープンモデルを発表しました。一方、海外ではOpenAIがChatGPTとCodeXを統合し、Coding分野でもAnthropicを追撃する勢いを見せており、世界規模でのAI生産性ツールの戦いは依然として激化しています。

ニュース:智谱は自社開発のカスタムAIチップを評価しています。

The Information の報道によると、複数の関係者が、中国の AI 企業である智谱が自社開発の AI チップの設計を検討していることを明らかにしました。GLM シリーズの大規模モデルの需要が急増し、計算資源の制約が厳しくなる中、智谱は最近、国内のいくつかのチップ設計企業と初歩的な接触を行い、カスタム AI プロセッサの共同開発の可能性について議論しています。報道は、大規模 AI モデルの開発者にとって、自社開発チップの配置はソフトウェアとハードウェアの協調最適化を実現し、計算力の利用効率を向上させ、外部の GPU サプライヤーへの依存を減らすことを目的としていると指摘しています。智谱の他に、もう一つの国産大規模モデル企業である DeepSeek も最近、推論シーンを主力とした自社開発チッププロジェクトを同時に進めていることが報じられています。世界的に見ると、OpenAI(自社開発チップ Jalapeño を発表済み)、Anthropic などのトップ AI 開発者は、カスタムチップの配置を積極的に進めており、AI 業界は「モデル + チップ」のソフトウェアとハードウェアの統合段階に向けて加速しています。

分析:智谱、MiniMaxなどの中国のAI企業の評価倍率が高く、市販率はアメリカの同業者の数十倍に達している。

トミーの分析によると、中国のオープンソースAI企業は、評価と収益の転換において巨大なギャップがあり、その市販率(P/S)はアメリカの主要な競合を大きく上回っている。データによると、GLM 5.2モデルを開発している智谱の現在の時価総額は約1370億ドルですが、2025会計年度の収益は約1.07億ドルで、市販率はなんと1280倍に達しています。MiniMaxの時価総額は約230億ドルで、市販率は約290倍です。それに対して、アメリカの主要なAIラボの評価はより堅実で、OpenAI(評価約8520億ドル)とAnthropic(評価約9650億ドル)の市販率はそれぞれ34倍と21倍に過ぎません。彼は、海外のユーザーがデータプライバシーを懸念し、中国にデータを直接送信することを望まないため、中国のAI企業の膨大な需要が実際のAPI収益に転換されず、大量の利益が海外の第三者推論サービスプロバイダー(OpenRouterなど)に流出していると考えています。現在の高評価を支えるために、中国のAI企業はデータ保持しないメカニズムを証明し、低価格で市場を奪うか、海外の推論プラットフォームとの収益分配および初回ライセンス契約の確立を模索し、実際の収益規模を拡大する必要があります。

Vergex × 智谱 Z.ai は GLM‑5 Trading Odyssey を発表し、AIエージェントの実際の取引における新しいパラダイムを探求します。

Vergex と智谱 Z.ai は共同で GLM‑5 Trading Odyssey を発表し、開発者とトレーダーに向けて開放しました。参加者は GLM モデルに基づいてトレーディングエージェントを構築し、実際の市場で運用し、実際の利益を核心評価基準とします。今回の活動は従来の AI トレーディングツールとは異なり、参加者は直接実取引のシーンに入ります。Vergex は AI Trading Harness(AI トレーディング実行基盤)として、戦略の変換、制約の検証、リスク管理を提供し、AI トレーディングのブラックボックスや実行の制御不能といった実現の難題を解決します。そのオープンソースプロジェクト NoFx は GitHub で 11,000 以上のスターを獲得し、今回の活動に技術的基盤を提供します。報道によると、智谱 Z.ai は 2019 年に設立され、主要な基盤モデル企業です。GLM‑5 は Artificial Analysis Intelligence Index のオープンソースモデルランキングで第1位にランクインしており、まもなくオープンソース化される GLM‑5.1 は前世代に比べて約 50% の性能向上を実現しています。両者は AI トレーディングをモデル能力から生産レベルのシステムへと推進しています。
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