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first_img 中国のオープンソース大モデルのコアARRは約600億〜800億ドルです。

Robonomics 著者 FD が 2026 年 9 月 1 日に発表した China Open-Source LLM Tracker によると、中国のオープンソース大規模モデルの総 ARR は約 100-150 億ドルであり、字節跳動 / Seedance を除外した後のコア LLM の収入は約 60-80 億ドルです。成長は価格戦争に依存せず、DeepSeek は価格を約 3-12 倍引き上げた後も使用量は増加し、智谱 API の平均価格は 101% 上昇し、同時にトークンの使用量は年内で 40 倍を超えました。海外収入の最良の推定は約 20 億ドルです。智谱 MaaS の ARR は 3 月の約 2.5 億ドルから 8 月の月次年換算で約 16 億ドル、週次年換算で 20 億ドルに上昇し、8 月の収入は上半期の API 収入を超えました;API の粗利率は 24.6%、推論コストはトークンごとに 80% 減少しました。MiniMax の ARR は 2025 年 12 月の約 1 億ドルから 2026 年 8 月の週次年換算で 8 億ドルを超え、B2B が約 80% を占めています。Kimi の ARR は 3 月の約 1 億ドルから 6 月中旬の約 3 億ドルに上昇しました。DeepSeek の 1-7 月の収入は約 7000 万ドルで、最新の ARR の推定は約 12 億ドルです。字節跳動の年換算 AI 収入は約 40 億ドルで、そのうち Seedance は約 20 億ドルです。

first_img 智谱はGLM-5.3 Flashを発表しました。10万枚の国産チップが推論サービスを提供し、DeepSeek V4 Flashに対抗しています。

智谱は軽量級フラッグシップモデル GLM-5.3 Flash を発表しました。これは DeepSeek V4 Flash に対抗することを目的としており、10 万枚以上の国産チップクラスターを利用して推論サービスを提供します。このモデルのパラメータ規模は約 300B で、GLM-5.3 の約 40% に相当し、DeepSeek V4 Flash とほぼ同等です。MoE アーキテクチャを採用しており、実際に活性化されるパラメータは約 18B で、ネイティブなマルチモーダル能力を備え、画像と動画の入力をサポートしています。また、智谱がコーディング戦略に焦点を当てた後、初めてマルチモーダル能力を持つ新しいモデルです。総合評価スコアは前世代フラッグシップ GLM-5.2 を上回り、Claude Opus 4.8 と同等で、DeepSeek V4 Pro 正式版の関連スコアを上回っています。価格は、入力 1 百万トークンあたり 0.8 元、出力 2.8 元、キャッシュヒット 0.23 元で、GLM-5.3 の約十分の一となっており、オンライン開始前の2週間は半額の特典が提供されます。このモデルは、国産の計算能力に完全に適応しており、オンラインのトラフィックは国産チップによって処理されます。智谱は、クラスターのハードウェア効率と単位トークンコストが主流のNVIDIA GPUと同等のレベルに達していると述べています。このモデルは以前、コードネーム Ox Alpha として海外プラットフォームで匿名テストされていました。

智谱が「牛来」モデル GLM-5.3-Flashをオンラインで公開し、オープンソース化しました。

智谱公式は GLM-5.3-Flash のオンラインおよびオープンソース化を発表しました。これは GLM-5 シリーズの最初のネイティブマルチモーダルモデルです。報告によると、GLM-5.3-Flash の全体的な性能は GLM-5.2 を上回り、プログラミングとエージェントの評価は Claude Opus 4.8 に近づいていますが、価格は GLM-5.2 の十分の一です。また、新しい基盤モデルに切り替え、GLM メインシリーズで初めてスパースアテンションと線形アテンションの混合アーキテクチャを導入し、30T トークンのマルチモーダルデータで事前トレーニングを行いました。智谱は、広範で専門的なフィードバックを収集するために、正式なリリース前に匿名モデル Ox-Alpha(中国のコミュニティでは牛来と呼ばれています)を OpenCode と OpenRouter で大規模テストを実施しました。Ox-Alpha は瞬く間にその週で最も人気のあるモデルとなり、両プラットフォームでの呼び出し量の新記録を樹立しましたが、これらのリクエストトラフィックはすべて国産チップによって提供された計算力によるものです。以前、コミュニティは Ox Alpha の DeepSWE 小サンプルテストで一時的に 80% の結果を出しましたが、それは 10 問だけでした。サンプルを拡大した後、成績は約 63% に戻り、テスターも最初の発言を自主的に訂正しました。この成績は依然として第一梯隊に属していますが、最初の 80% ほど誇張されたものではありません。重みがオープンソース化された後、開発者は vLLM、SGLang、KTransformers などのフレームワークを使用して直接デプロイでき、匿名モデルの API を通じて行う必要はありません。

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。
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