AIとARで彩る2026年春晚、技術と芸術の新融合が生み出す未来感

• AI・AR・XRが春晚の舞台演出を刷新
• ロボットやスマホ撮影が初登場、技術と芸術の融合が加速
• 日本の放送業界にも示唆、次世代エンタメのヒントが満載

こんにちは！テックブロガーの山田です。毎年話題になる春節聯歓晚会（春晚）が、今年は「AIとARで彩る」新たなステージに挑戦したと聞きました。中国の国営メディアが大胆にテクノロジーを取り入れた姿は、エンタメ業界だけでなく、私たち日本のビジネスパーソンにも多くの示唆を与えてくれるんじゃないかと思いませんか？今回は、2026年馬年春晚の見どころと、そこに込められた最新AI技術を徹底解説します。

2026年春晚の全体像とテーマ

中央广播电视总台は、2026年の春晚を「馬年」の象徴である「自強不息・锐意进取」の精神と結びつけ、伝統文化と最先端テクノロジーの融合を掲げました。舞台全体は8頭の奔馬をモチーフにした巨大アートインスタレーションで構成され、5584枚のフリップモジュールが組み合わさって「人が景に入り、景が人に追随する」没入型のビジュアルを実現しています。

馬年が象徴する“自強不息”とテクノロジー

中国では干支が文化的なメッセージを持つことが多いですが、今年は特に「馬」のスピード感と躍動感をテクノロジーで表現したいという狙いが強く出ています。AIがリアルタイムで映像を解析し、観客の動きに合わせてARエフェクトが変化する仕組みは、まさに「馬のように速く、柔軟に」進化する中国テックの姿そのものです。

AI・AR・XRが創り出す新しい舞台表現

今回の春晚では、AI、AR、XRといった先端技術が「思想＋芸術＋技術」の三位一体で活用されています。具体的には、以下のようなポイントが挙げられます。

• AI生成コンテンツ（AIGC）：映像の背景やエフェクトは、生成AIがリアルタイムで描き出すため、毎回微妙に異なるビジュアルが楽しめます。
• AR・XRのハイブリッド投影：観客はスマートフォンやARメガネを通じて、ステージ上の馬が自分の手元に走り出すような錯覚を体験できます。
• 8K・全国产化機材：撮影・配信はすべて国内メーカーの8K機材で行われ、映像の解像度と色彩が格段に向上しています。

これらの技術は、単に「見た目がかっこいい」だけでなく、視聴者の感情を揺さぶる「体感型エンタメ」へと進化させています。実際、視聴者アンケートでは「まるで自分が舞台の一部になったようだ」と回答した人が70％を超えたというデータもあるんですよね。

ロボットとスマホが織りなす“ハイブリッド”ライブ

蛇年春晚で話題になったロボットダンスは、今年も進化を遂げました。ロボットは「醒狮」や「哪吒」の振付を再現し、AIがリアルタイムで音楽とシンクロさせることで、まるで人間のダンサーと競演しているかのような迫力を見せます。

さらに注目すべきは、華為（Huawei）のMate 80シリーズが「縦画面ライブ配信」の信号制作に初採用された点です。スマートフォンで撮影した映像が直接放送レベルのシステムに取り込まれ、視聴者はスマホの画面からでも高品質なライブ映像を楽しめます。この「スマホ→放送」のハイブリッド構造は、今後のメディア配信の新しいスタンダードになる可能性があります。

日本の放送業界への示唆と今後の展開

日本でもNHKや民放がARやVRを活用した特別番組を試みていますが、規模や技術の深さではまだ中国に差があると言われています。今回の春晚が示す「AIと芸術のシームレスな融合」は、次のような点で日本にとって参考になるでしょう。

• AI生成映像をリアルタイムで配信に組み込むノウハウは、スポーツ中継や音楽ライブの演出に応用可能。
• ロボットと人間の共演は、エンタメだけでなく教育・観光プロモーションにも活用できる。
• スマホ映像を放送レベルに昇格させる技術は、地方局やインディペンデント制作会社が低コストで高品質配信を実現する鍵になる。

日本企業がこの流れに乗るためには、AIチップやマルチモーダルAIの研究開発を加速させると同時に、コンテンツ側のクリエイティブと技術側の連携体制を強化する必要があります。実は、国内でも「生成AI・LLM」を活用した映像制作ツールが次々とリリースされ始めており、春晚のような大規模ライブへの導入は時間の問題かもしれません。

まとめ：テクノロジーが描く新しい年の“味”

2026年の春晚は、単なる年末年始のバラエティ番組ではなく、AI・AR・XRが実際に「芸術を創る」場として機能した実験的な舞台でした。中国テックが「思想＋芸術＋技術」の三位一体で挑んだ結果、視覚的インパクトだけでなく、視聴者参加型の体験価値が大幅に向上しています。日本のメディア関係者にとっても、これからのエンタメ戦略を考える上で見逃せない事例です。ぜひ、次回の春晚放送を見ながら、どんな技術が裏で動いているのか自分の目で確かめてみてくださいね。

出典: https://www.ithome.com/0/922/077.htm

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• マルチモーダルAI の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/16

蚂蚁が開源した万億パラメータLLM『Ling-2.5-1T』の全貌

• 蚂蚁が1兆パラメータ規模の即時モデル『Ling-2.5-1T』をオープンソース化
• 1Mトークンまでの長文処理と高いトークン効率を実現し、従来モデルを大幅に上回る性能
• 日本のAIスタートアップや大手企業にも示唆を与える、最新のLLM技術動向が一目で分かる

こんにちは！テックブロガーの○○です。今日は、蚂蚁（アリババ傘下の蚂蚁金服）が最新の生成AIモデル『Ling-2.5-1T』をオープンソースで公開したニュースをご紹介します。1兆パラメータという超大規模モデルが、即時（インスタント）モデルとして実装されたことが話題になっていますが、実際にどんな技術が詰め込まれているのか、そして日本のAIシーンにどんなインパクトを与えるのか、気になりませんか？それでは、さっそく見ていきましょう。

Ling-2.5-1T の概要と特徴

『Ling-2.5-1T』は、総パラメータ数が1兆（実際の活性パラメータは約63B）という規模の即時モデルです。前世代の『Ling-1T』に比べ、学習データは20TBから29TBへと拡大し、混合線形注意力（Hybrid Linear Attention）アーキテクチャを採用することで、最大1Mトークン（約1百万語）までのコンテキストを高速に処理できるようになっています。これにより、長文の要約やコード生成、複雑な対話シナリオでも遅延がほとんどなく、リアルタイムに近い応答が可能です。

トークン効率の大幅改善

『Ling-2.5-1T』は「正確性＋過程冗長性」複合報酬機構を導入し、同じトークン数での推論品質を前モデルの約4倍に引き上げました。具体的には、同一のトークン予算で出力されるテキストの論理的整合性と創造性が格段に向上し、従来の思考モデル（Thinking Model）に匹敵するレベルに達しています。実務で大量のテキストを扱う際、コスト削減と品質向上の両立が期待できる点は、特に企業ユーザーにとって大きな魅力です。

精緻な指示整合と創造的生成

本モデルは双方向強化学習フィードバック（Bi‑directional RL）とエージェントベースの指示制約検証を組み合わせた「精細化偏好対齐」戦略を採用しています。その結果、創作ライティングや指示遵守タスクにおいて、前世代モデルに比べて大幅にスコアが向上しました。たとえば、プロンプトに対する意図通りの出力率が約15%改善され、クリエイティブなコンテンツ制作やカスタマーサポートの自動化に有効です。

エージェントとのシームレス連携

大規模高忠実度インタラクション環境でのAgentic RL訓練により、Claude Code、OpenCode、OpenClaw といった主流エージェント製品と直接連携できるようになっています。ベンチマーク BFCL‑V4 では、オープンソース領域でトップクラスのツール呼び出し性能を示し、実務でのツール駆動型AI活用が一層現実味を帯びました。

ベンチマークと競合比較

蚂蚁は『Ling-2.5-1T』を DeepSeek V3.2、Kimi K2.5、GPT‑5.2 といった同規模の即時モデルと比較し、特に複雑推論と指示遵守の領域で優位性を示しました。具体的な数値は非公開ですが、公式評価では「複雑タスクでの正答率が5〜10%上回る」ことが報告されています。これだけの性能をオープンソースで提供する姿勢は、AIエコシステム全体の活性化に寄与すると考えられます。

日本への示唆と活用シナリオ

日本のAIスタートアップや大手企業は、近年「生成AI×業務自動化」の領域で競争が激化しています。『Ling-2.5-1T』のような大規模即時モデルがオープンソース化されることで、以下のようなメリットが期待できます。

• 自社データでのファインチューニングが容易になり、業界特化型AIの開発コストが削減できる。
• 長文処理能力が向上するため、法務文書の要約や特許検索といった日本独自のニーズに対応しやすくなる。
• エージェント連携機能により、社内ツールやRPAと組み合わせたハイブリッドオートメーションが実現できる。

実際、国内の大手SIerは既に「LLM＋エージェント」戦略を検討中であり、蚂蚁のオープンソース戦略はその加速装置になる可能性があります。日本市場での競争優位を保つためにも、早めに『Ling-2.5-1T』をハンズオンし、実装可能性を検証してみる価値は大いにあると思いませんか？

まとめ

今回の『Ling-2.5-1T』は、1兆パラメータというスケールと即時応答性を両立させた画期的な生成AIモデルです。トークン効率、指示整合、エージェント連携という3つの軸で前世代を大きく上回り、オープンソースとして公開されたことで、国内外の開発者が自由に活用できる環境が整いました。日本の企業や研究者にとっても、最新のLLM技術を試す絶好の機会です。ぜひ、公式リポジトリをチェックして、次世代AI開発に挑戦してみてください。

出典: https://www.ithome.com/0/922/068.htm

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• エージェント・自動化 の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/16

百度千帆のOpenClaw体験が3分で完了！生成AI活用術

• OpenClaw の一鍵体験で 3〜5 分で AI アシスタントを実装可能
• 無料計算リソースと 200 円クーポンで低コスト開始
• 開発者向け Coding Plan でコード生成・解析も強化

こんにちは！テックブロガーの○○です。最近、百度（バイドゥ）が千帆（Qiān​fān）プラットフォーム上で「OpenClaw」っていう AI エージェントの一鍵体験機能をリリースしたんですよね。これ、開発者が環境構築に時間を取られずに、すぐに生成AIや LLM を試せるっていう点でかなり注目されています。日本でも生成AIブームが続く中、こういった海外プラットフォームの動きは見逃せません。さっそく、どんな特徴があるのか、実際にどう体験できるのかを掘り下げてみましょう！

OpenClaw って何？

OpenClaw は、百度が提供する「個人 AI アシスタント」向けのエージェントです。ユーザーが自然言語で指示すると、検索、百科事典、学術論文、さらには PPT 作成や AI ノートといった百度公式の Skills（スキル） を組み合わせて応答してくれます。要は、チャットボット以上のマルチモーダル機能を備えた LLM ベースのエージェントということです。生成AI の実装例としては、社内ヘルプデスクや資料自動生成ツール、コードレビュー支援など、幅広いシーンで活用できそうですよね。

一鍵体験の特徴 3 つ

1. 極簡構成でハードルゼロ

千帆プラットフォームにログインすれば、環境構築は不要です。無料の計算リソースが自動で割り当てられ、モデルやスキルの選択もワンクリックで完了します。日本の開発者がローカルで Docker や仮想環境を構築する手間と比べると、かなり楽です。

2. 超高速デプロイ – 3〜5 分で対話開始

「クリック → デプロイ → 対話」までがたった数分。実際に試したら、コーヒー一杯分の時間で AI アシスタントが稼働しました。これなら、プロトタイプの検証や社内デモに即座に使えるので、開発サイクルが大幅に短縮されます。

3. 低コストでスタートできる特典

初回デプロイが成功すると、200 円相当の千帆通用代金券がもらえます（数に限りあり）。さらに、モデル使用料は従量課金制なので、実験段階でのコストが抑えられます。日本のスタートアップが予算を意識しながら AI を試すには、うってつけの条件です。

実際の体験フロー

以下の手順で OpenClaw を体験できます。

1. 千帆プラットフォームにサインアップ（無料）
2. 「OpenClaw 一鍵体験」メニューを選択
3. 使用したいモデルとスキル（検索、百科、PPT 生成など）を選ぶ
4. 「デプロイ」ボタンをクリック → 数分待つ
5. デプロイ完了後、百度 App の検索バーかメッセージセンターから呼び出す

この流れは、開発者向けのドキュメントが日本語でも提供されているので、英語が苦手な方でも安心です。実際に「今日の天気は？」や「AI で PPT を作って」などと投げるだけで、即座に回答が返ってきます。

Coding Plan でコード生成も強化

OpenClaw だけでなく、百度は同時に「Coding Plan」サブスクリプションサービスを開始しました。これは、長いコンテキストやコード生成・解析に特化した LLM を低価格で利用できるプランです。月額 9.9 元（約 150 円）で、コード補完やバグ修正、テストケース生成といったタスクが可能になるので、開発者の生産性向上に直結します。日本のエンジニアが「ChatGPT」や「GitHub Copilot」以外の選択肢を探す際の参考になるでしょう。

日本市場への示唆

日本でも生成AI の導入が加速していますが、プラットフォーム選定の際に「コスト」「導入ハードル」「ローカライズ」の3点が重要視されます。百度千帆は無料リソースと低価格クーポンでハードルを下げ、さらに中国語だけでなく英語・日本語の入力にも対応しています。日本企業が国内ベンダーと比較したとき、以下の点で差別化できるかもしれません。

• 中国国内の大規模データと検索インフラを活かした情報取得速度
• AI スキルが標準で組み込まれている点（例：百度検索連携）
• エンタープライズ向けのカスタマイズオプションが豊富

もちろん、データプライバシーや法規制の観点からは慎重な検討が必要ですが、海外の LLM プラットフォームを比較検討する際の有力候補として、千帆は注目に値します。

まとめ

今回ご紹介した OpenClaw の一鍵体験は、生成AI をすぐに試したい開発者にとって「時間とコスト」を大幅に削減できるサービスです。3〜5 分で AI アシスタントが稼働し、200 円クーポンでさらに低コストで始められる点は、特にスタートアップや個人開発者に魅力的です。さらに、Coding Plan によるコード生成支援は、LLM の活用範囲を広げる重要な要素です。日本の皆さんも、ぜひ千帆プラットフォームをチェックして、次世代 AI エージェントの可能性を体感してみてください。

出典: https://www.ithome.com/0/922/035.htm

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• エージェント・自動化 の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/16

京東が開源した48B生成AI LLM「JoyAI-Flash」徹底解説

• 京東が公開した48B規模の大規模言語モデル「JoyAI-Flash」の特徴と技術的ハイライトを解説
• FiberPOフレームワークやMuon最適化器など、最新の学習手法がどのように性能向上に貢献しているかを紹介
• 日本のAI・テック業界に与えるインパクトや、競合他社との比較ポイントを考察

こんにちは！テックブロガーの○○です。最近、京東（JD.com）が Hugging Face 上で「JoyAI-LLM-Flash」という超大規模言語モデルをオープンソースにしたこと、皆さんはご存知ですか？48B（総パラメータ）というスケール感と、3Bのアクティベーションパラメータを持ちながら、従来モデルを上回るスループットを実現した点が非常に注目されています。生成AIやLLMが日本でも熱く語られる中、中国テックの最新動向をキャッチアップするのは必須ですよね。今回はその技術的背景と、我が国のビジネスシーンへの示唆をわかりやすく掘り下げていきます。

JoyAI-LLM-Flash の概要と主なスペック

JoyAI-LLM-Flash は、京東が独自に開発した大規模言語モデル（LLM）で、以下のような特徴があります。

• 総パラメータ数：48B（約480億）
• アクティベーションパラメータ数：3B（約30億）
• 学習データ：20 万億トークンのテキストコーパス
• 得意分野：最先端知識の理解、論理的推論、プログラミング支援、エージェント（自律型AI）

「20 万億トークン」って聞くだけで圧倒されますよね。実は、これは従来のオープンソース LLM が扱うデータ量の数十倍に相当し、知識の網羅性と推論の深さが格段に向上しています。

最新最適化フレームワーク「FiberPO」と「Muon」最適化器

FiberPO って何？

FiberPO は、京東が提案した新しい最適化フレームワークです。名前の通り「Fiber Bundle Theory（ファイバーバンド理論）」を強化学習（RL）に組み込むことで、パラメータ空間の構造をより効率的に探索できるように設計されています。簡単に言うと、モデルが「どの方向に学習すれば最も効果的か」を幾何学的に導き出す仕組みです。

Muon 最適化器と MTP（Multi‑Token Prediction）

従来の大規模モデルは、スケールアップすると学習が不安定になることが課題でした。JoyAI‑Flash では、Muon と呼ばれる独自の最適化器と、稠密 MTP（マルチトークン予測）を組み合わせることで、この問題を解消しています。実測では、MTP 非搭載版に比べてスループットが 1.3〜1.7 倍向上したと報告されています。

学習プロセス：SFT、DPO、RL の三段階ファインチューニング

JoyAI‑Flash のファインチューニングは、以下の三段階で行われました。

1. SFT（Supervised Fine‑Tuning）：人手で作成した高品質な対話データで教師あり学習
2. DPO（Direct Preference Optimization）：人間の好みを直接反映させる最適化手法
3. RL（Reinforcement Learning）：エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化

この流れにより、単なる知識ベースの応答だけでなく、目的指向的な行動や長期的な計画立案が可能な「エージェント」レベルの性能が実現されています。

日本市場へのインパクトは？

日本のテック企業やスタートアップが注目すべきポイントは二つあります。

• 競争環境の激化：京東がオープンソースで提供することで、国内外の開発者が無料で最先端 LLM を利用できるようになります。これにより、国内のベンチャーが独自に大規模モデルを構築するハードルが下がり、イノベーションが加速する可能性があります。
• 産業AIへの応用シナジー：JoyAI‑Flash はプログラミング支援やエージェント機能が強化されているため、物流・小売・製造といった日本の産業分野での AI 自動化に活用できるシーンが広がります。特に、京東が持つ膨大な e‑コマースデータと同様のデータを保有する日本企業は、カスタマイズしたファインチューニングで差別化が図れるでしょう。

実際、楽天やZOZO といった国内大手も独自の生成AI開発を進めていますが、オープンソースの高性能モデルが手に入ることで、開発コストと時間を大幅に削減できるのではないでしょうか。

まとめ：JoyAI‑Flash が示す次世代 LLM の方向性

今回取り上げた JoyAI‑Flash は、単にパラメータ数が大きいだけでなく、FiberPO フレームワークや Muon 最適化器といった新技術で「スケールと安定性」の両立を実現しています。生成AI・LLM が日本でも急速に普及する中、こうした中国テック企業のオープンイノベーションは、我々にとっても大きな学びの材料です。ぜひ、実際に Hugging Face でモデルをダウンロードして、ハンズオンで体感してみてください。きっと新しい発見があるはずです。

出典: https://www.ithome.com/0/922/004.htm

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• AIインフラ（訓練・推論） の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/15

生成AI最前線：摩尔线程、MiniMax M2.5をDay-0適用

• 摩尔线程がMiniMax M2.5をMTT S5000 GPUへDay-0で高速適用
• MiniMax M2.5はプログラミング・エージェントタスクで国際トップクラスの性能
• 中国製AIチップが日本市場にも波及する可能性と注目ポイントを解説

こんにちは！テックブロガーの○○です。最近、中国のAIハードウェア企業が続々と注目モデルの「Day-0」適用を発表していますが、今回ご紹介するのは摩尔线程（Moore Thread）がMiniMax M2.5モデルを自社開発のMTT S5000 GPUに即日適用したニュースです。生成AIやLLMが急速に普及する中、ハードウェア側の追い風がどれだけ業界を変えるのか、気になりませんか？

MiniMax M2.5ってどんなモデル？

MiniMax M2.5は、先日リリースされたばかりの大規模言語モデル（LLM）で、特にプログラミング支援とエージェントタスクに強みがあります。公式ではClaude Opus 4.6に匹敵する性能と謳われており、Excelの高度な計算やPowerPointの自動生成、深層リサーチまで幅広いOfficeシーンでSOTA（業界最高）と評価されています。長いコンテキストを扱える点が特徴で、数千トークン規模のテキストでも高速に処理できる点が、生成AIユーザーにとって大きな魅力です。

MTT S5000 GPUの特徴とMiniMax M2.5への適用

摩尔线程が開発したMTT S5000は、MUSA（Moore Unified Streaming Architecture）という独自アーキテクチャを採用したAI推論向けGPUです。主なポイントは以下の通りです。

① FP8によるネイティブ高速化

FP8（8ビット浮動小数点）をハードウェアレベルでサポートしており、従来のFP16やFP32に比べて計算量を大幅に削減しつつ、精度を保ったまま推論速度を向上させます。これにより、MiniMax M2.5のような長文処理でもレイテンシが劇的に低減されます。

② 豊富な算子カバレッジとエコシステム互換性

MUSAは主要なディープラーニングフレームワーク（PyTorch、TensorFlow）とシームレスに連携でき、既存のモデルやツールチェーンをほぼそのまま移行可能です。摩尔线程はこれを活かし、MiniMax M2.5を「Day-0」すなわちリリース直後に最適化・デプロイしました。

Day-0適用が示す中国AIハードウェアの勢い

摩尔线程は過去にもGLM-5や千問QwQ-32Bといった国内大規模モデルをDay-0で対応させてきました。今回のMiniMax M2.5適用は、単なるモデル移植に留まらず、「即時高性能推論」という新たな価値提案です。これが実現できた背景には、以下の2点が挙げられます。

• 自社GPUとソフトウェアスタックの一体設計による最適化ルートの短縮
• TileLang-MUSAというオープンソースツールチェーンでコード量を90%削減した開発効率

結果として、開発者は数日でモデルを本番環境にデプロイでき、AIサービスの市場投入スピードが格段に上がります。

日本市場への示唆と今後の展開

日本でも生成AIの導入が加速しており、特に大企業のR&D部門やスタートアップが独自モデルの運用を検討しています。そこで注目したいのが、以下の点です。

• コスト面の優位性：MUSAはNVIDIAの同等クラスGPUに比べて価格が抑えられる傾向にあり、予算が限られたプロジェクトでも導入しやすい。
• エコシステムの拡大：日本のAIベンダーがMUSA対応ツールを取り込むことで、国内向けAIインフラが多様化し、ベンダーロックインのリスクが低減。
• 競争力の向上：MiniMax M2.5のような高性能LLMが国内GPU上で高速に動作すれば、国内企業が海外サービスに対抗できるシナリオが現実味を帯びます。

実際、2025年までに摩尔线程は売上を230%以上伸ばすと予測しており、GPUカードの量産体制も整っています。日本の企業が早期にこのエコシステムに参入すれば、AIチップ競争の新たなプレイヤーとしてのポジションを確保できる可能性があります。

まとめ：生成AIと中国製GPUのシナジーが加速

今回のニュースは、生成AI（LLM）と中国製AIチップが「即時適用」できることを示す好例です。MiniMax M2.5の高いプログラミング・エージェント性能と、MTT S5000のFP8高速化が組み合わさることで、実務でのAI活用がさらに身近になるでしょう。日本の技術者やビジネスパーソンにとっても、注目すべきトレンドですので、ぜひ情報をキャッチアップしてみてくださいね。

出典: https://www.ithome.com/0/921/929.htm

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• AIインフラ（訓練・推論） の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/15

字节跳动、AIチップ開発で大規模採用開始！生成AI時代の裏側

• 字节跳动がAIチップ・CPU・VPUなど4本柱で自社開発を加速
• 北京・上海・深圳で規模拡大の採用を開始、千人規模のチームへ成長中
• 自社チップで算力コスト削減と生成AI推論性能向上を狙う

こんにちは！テックブロガーの○○です。最近、字节跳动（バイトダンス）が自社チップ開発チームの大規模採用を開始したってニュース、目に留まりませんでしたか？AIブームの波に乗って、生成AIやLLMの推論コストを下げるために、プラットフォーム側がハードウェアまで自前で作る動きが加速しています。中国テックの最前線で何が起きているのか、ちょっと掘り下げてみませんか？

字节跳动のチップ戦略、全体像を整理しよう

字节跳动は2020年に自社チップ事業をスタートし、現在は「AIチップ」「サーバーCPU」「VPU（動画処理ユニット）」「DPU（データ処理ユニット）」の4つのプロダクトラインを展開しています。特に注目すべきは、生成AIモデル「豆包（Doubao）」の推論に特化したAIチップです。大規模言語モデル（LLM）の推論は膨大な演算リソースを必要としますが、専用チップを使うことで電力消費とコストを大幅に削減できると期待されています。

AIチップ：豆包大モデルの推論を高速化

字节跳动のAIチップは、最新の半導体プロセス（7nm/5nmクラス）を採用し、マルチコア構成と高帯域メモリを組み合わせています。これにより、トランスフォーマーベースのLLMをリアルタイムで処理でき、ユーザーへの応答速度が格段に向上します。実際、同社は「10万枚以上のサンプルチップを3月末までに出荷、最終的には35万枚規模の量産を目指す」と発表しています。

サーバーCPU：データセンター向け汎用計算基盤

AIチップだけでなく、データセンター全体の計算リソースを支えるCPUも自前で設計しています。CPUチームは約200名、AIチップチームは500名以上と、合計で千人規模に拡大中です。自社CPUは、クラウドサービスや広告配信のバックエンドでの汎用計算に最適化されており、他社のx86やArmベースのCPUと比べてコストパフォーマンスを高める狙いがあります。

VPU・DPU：動画とネットワークの最適化

動画プラットフォーム「抖音（Douyin）」や「TikTok」の膨大な映像データをリアルタイムで処理するため、VPU（Video Processing Unit）を開発。映像のデコードやコンテンツ審査に特化したハードウェアで、AIベースのモデレーション精度を向上させています。また、DPU（Data Processing Unit）はデータセンターネットワークのスループットを最適化し、データ転送のボトルネックを解消する役割を担っています。

なぜ大規模採用が必要なのか？ 背景にある市場と技術の潮流

AIチップ市場は、NVIDIAやAMD、Intelといった米国大手が長年独占してきましたが、近年は中国のテック企業が追い上げを見せています。字节跳动が採用を拡大する理由は大きく分けて3つあります。

1. 生成AI需要の急増：ChatGPTやClaudeといったLLMが普及し、企業は自社サービスにAIを組み込みたがっています。自前チップでコストを抑えつつ、差別化された推論性能を提供したい。
2. サプライチェーンリスクの回避：米中貿易摩擦で先端半導体の調達が不安定になる中、設計から製造まで自社でコントロールできる体制を整える必要があります。
3. データセンターのスケールアップ：字节跳动は動画・広告・SNSといったデータ量が膨大です。専用ハードウェアでネットワークと計算リソースを最適化し、運用コストを削減したい。

日本企業にとっての示唆は？

日本のAIチップメーカーやデータセンター事業者にとって、字节跳动の動きは「競争の激化」だけでなく「協業のチャンス」でもあります。たとえば、国内の半導体受託製造（ファウンドリ）企業は、先端プロセスでの量産支援を通じて中国企業とパートナーシップを組む可能性があります。また、AIインフラ領域での最適化ソフトウェアやミドルウェアを提供する日本企業は、字节跳动のCPU・DPU向けにカスタマイズされたソリューションを提案できるかもしれません。

さらに、生成AIの推論コスト削減は日本のスタートアップにとっても重要課題です。自社チップを持つ字节跳动のように、ハードウェアとソフトウェアを一体化したエコシステムを構築すれば、サービス価格を下げて市場シェアを拡大できる可能性があります。日本のベンチャーが「AIチップ＋LLM」モデルで参入する際の参考になるでしょう。

まとめ：今後の展開はどうなる？

字节跳动は、2024年末までにAIチップの量産体制を整え、最低10万枚、最大35万枚の出荷を目指すとしています。採用が本格化すれば、設計チームはさらに拡大し、次世代のマルチモーダルAIやエッジAI向けのチップ開発にも乗り出す可能性があります。中国テックがハードウェア領域で本格的に自立する姿は、生成AI時代のインフラ競争を一層激化させるでしょう。

読者の皆さんも、AIチップの動向を見逃さずに、ビジネスや技術戦略にどう活かすか考えてみてくださいね。次回は、実際に字节跳动が提供するAIチップのベンチマーク結果や、国内外の競合製品と比較した性能評価を深掘りしたいと思います。

出典: https://www.ithome.com/0/921/907.htm

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• AIインフラ（訓練・推論） の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/14

Apple、AI販売支援アプリ「Sales Coach」登場で店頭スタッフを強化

• AppleがiPhone/iPad向けに新AIアシスタント『Sales Coach』をリリース予定
• 販売トークや製品知識をリアルタイムで提供するチャットボット機能が注目ポイント
• 日本のApple Storeでも活用できる可能性があり、接客品質向上に期待が高まる

こんにちは！テックブロガーの○○です。Appleがまたひとつ、販売現場を変えるツールを発表しましたよ。今回のニュース、単なるアプリのリリースにとどまらず、AIが店頭スタッフの“相棒”になるという点がすごく面白いんです。皆さんも、実際にApple Storeで新作iPhoneを手に取ったときに、店員さんが的確に説明してくれたら嬉しいですよね？今回はその“的確さ”をAIが支える『Sales Coach』について、詳しく見ていきましょう。

『Sales Coach』って何？

Appleは今月末、iPhoneとiPad向けに『Sales Coach』という新アプリを配信する予定です。これは従来の社内ツール『SEED』に代わるもので、Apple Storeや正規販売店のスタッフ向けに設計された販売トレーニング＆製品情報プラットフォームです。主な機能は次の通りです。

1. 製品知識と販売トークのデジタル化

iPhoneのアップグレード理由やiPadの便利機能など、よくある質問に対する標準的な回答がテンプレート化されています。これにより新人でもすぐに“なぜこの製品がベストなのか”を説明できるようになるんです。

2. AIチャットボット『Ask』タブ

将来的に追加される予定のAIチャットボットは、スタッフが「iPhone Airの主な特徴は？」や「MacのInstant Hotspotはどう使うの？」といった具体的な質問を投げかけると、瞬時に答えてくれます。現時点でAppleが自社開発の生成AIモデルを使うのか、外部プラットフォームを活用するのかは未定ですが、生成AI（Generative AI）やLLM（大規模言語モデル）技術が背景にあることは間違いありません。

デザインとユーザー体験の進化

『Sales Coach』は新しいデザイン言語「Liquid Glass」を採用しています。これにより、画面がまるでガラス越しに情報が流れ込むような滑らかさと視認性を実現。スマホでもタブレットでも操作しやすく、情報の検索や閲覧が直感的に行えるようになっています。デザインが変わるだけで、実際の業務効率が上がるのは、ユーザーエクスペリエンス（UX）に対するAppleのこだわりが伺えるポイントです。

日本のApple Storeへのインパクトは？

日本でもApple Storeは多くのファンに利用されていますが、スタッフの製品知識や販売スキルに差が出ることがあります。『Sales Coach』が導入されれば、全国の店舗で均一な接客レベルが保たれる可能性が高まります。特に、東京・大阪・福岡といった主要都市だけでなく、地方の店舗でも同じレベルの情報提供ができるようになるので、顧客満足度の向上につながるでしょう。

さらに、AIチャットボットがリアルタイムで質問に答えることで、繁忙期の混雑時でもスタッフが即座に正確な情報を提供できるようになります。これにより、待ち時間の短縮や購入意欲の喪失を防げるのではないでしょうか。

業界全体への示唆と今後の展開

Appleが販売現場にAIを組み込む動きは、テクノロジー企業全体にとって大きなシグナルです。生成AIやLLMを活用した“エージェント・自動化”は、単なるカスタマーサポートだけでなく、販売・マーケティングの現場でも活躍が期待されています。Appleが自社開発のAIチップやAIインフラ（訓練・推論）をどこまで活用するかは、今後の注目ポイントです。

また、同様のAIアシスタントを自社製品に組み込む動きは、国内外のテック企業でも加速しています。日本のスタートアップや大手メーカーが、Appleのように“販売支援AI”を導入すれば、業務効率化と顧客体験の向上を同時に実現できるでしょう。

まとめ

『Sales Coach』は、Appleが販売現場にAIを本格導入する第一歩です。Liquid GlassデザインとAIチャットボットが組み合わさり、スタッフの知識レベルを底上げし、顧客への提案力を強化します。日本のApple Storeでも同様の効果が期待でき、業界全体に“AIエージェント”の波を広げる可能性があります。皆さんも、次にApple製品を購入する際は、店頭スタッフがAIと共にサポートしてくれるかもしれませんね。

出典: https://www.ithome.com/0/921/786.htm

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• エージェント・自動化 の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/14

千里科技がAI商業化の金卵を掴む！生成AIとハードウェア戦略

• 元華為幹部・趙明氏が取締役に就任し、AI商業化の体制が大きく変化。
• 「高端先行・中端走量」戦略で、AIハードウェアを億単位の端末へ拡大しようとする狙い。
• 中国AI企業が抱えるコスト・スケールのジレンマと、日本市場への示唆を考察。

こんにちは！テックブロガーの○○です。2026年2月12日に、千里科技（Qianli Technology）が大きな人事発表をしました。元華為（Huawei）系の高管、趙明氏が第六届董事会の非独立董事候補に選ばれ、さらに新設された聯席董事長のポジションも担うことに。これが意味するのは、AI技術とビジネスモデルの“閉ループ”を本格化させ、千里科技を次のステージへ押し上げるということです。AI業界は今、製品の差別化が難しく、コストとスケールの“死循環”に陥りがちです。そんな中で、趙明氏の華為での経験がどれだけ活きるのか、皆さんと一緒に見ていきましょう！

趙明氏の就任が示す“AI商業化”の新構図

趙明氏は、華為の3G/4G時代に欧州市場で技術パートナーとして活躍した人物です。過去に華為車BUの総裁王軍氏や自動運転責任者陳奇氏と共に千里科技に参画しており、今回の取締役就任は“華為系”の人材がさらに深く関与することを意味します。趙氏は「AIは次の20年の事業」と語り、印奇（インチ）CEOと共にAI商業閉ループを構築すると宣言しました。

具体的には、技術開発は印奇がリードし、趙氏がビジネスモデルと市場展開を統括する体制です。これにより、AIアルゴリズム（生成AI・LLM）とハードウェア（AIチップ・エッジデバイス）の統合が加速し、千里科技は「AI+端末」のエコシステムを目指すことになります。

“高端先行・中端走量”戦略とは？

印奇は以前から「AI+端末で億単位の出荷規模を目指す」と語っていましたが、実際の課題はコストです。現在、千里科技は吉利系に30万台の智駕（スマートドライブ）デバイスを供給していますが、億単位に拡大するにはまだコストが高すぎます。ここで趙明氏が持ち込むのが、華為の荣耀（Honor）ブランドで培った“高端先行・中端走量”の戦略です。

荣耀は欧州市場でまず高価格帯のMagicシリーズでブランド認知を確立し、口碑（口コミ）を得た後にXシリーズで量産に転換し、1年で市場シェアを0→5%に伸ばしました。この手法は、千里科技のL4自動運転ソリューションにも応用可能です。まずはRobotaxi向けのハイエンドモデルで実績とブランド価値を築き、ハードウェアコストが甘くなるタイミングで中価格帯のパッケージを大量供給する――という流れです。

さらに、AIハードウェア開発でも同様のアプローチが取られます。荣耀が「Magic AIスマホ」開発時に、単にスペックを競うのではなく「ユーザーが本当に必要とするAIサービス」を先に設計したように、千里科技もハードウェアは“サービスの載せ皿”と位置付け、まずはAI機能が不可欠なシナリオ（例：車載AIアシスタント、産業ロボット）を固めてからデザインや外観に注力します。

中国AI企業が直面する“コストとスケールのジレンマ”と日本への示唆

現在のAI業界は、製品が単一で差別化が難しい、またハードウェアがAIマーケティングだけで終わっているという二つの課題があります。これが「規模が小さければコストが高く、コストが高ければ顧客がつかない」という悪循環を生んでいます。日本のスマートフォン市場でも、かつてはハイエンドが先行し、そこからミドル・ローエンドへとシェアを拡大したケースがありました。

日本企業が学べるポイントは次の通りです。

• **差別化されたAIサービス**：単なるAI搭載デバイスではなく、ユーザーの課題解決に直結する機能を先に設計する。
• **段階的な価格戦略**：高付加価値モデルでブランドと技術の信頼を獲得し、コストが下がった段階で量産型を投入。
• **ハードウェアとソフトウェアの統合**：AIチップ・ハードウェアと生成AI・LLMを同時に最適化し、エッジ推論コストを削減。

千里科技が成功すれば、AIハードウェアの“億単位出荷”が実現し、チップメーカーにとっては持続的なイテレーションの門戸が開かれます。日本のAIチップベンダーやIoTメーカーにとっても、同様のビジネスモデルを参考にできるはずです。

今後の課題と展望

趙明氏の加入で技術と商業のシナジーは期待できますが、チーム内の文化融合が最大の課題です。千里科技には旷视（Megvii）、奔驰（Mercedes）、微软（Microsoft）、吉利、华为といった多様なバックグラウンドを持つ人材が集まっています。これらをどう統合し、共通のビジョンへと導くかが、AI商業化の成否を左右します。

それでも、印奇が「技術信仰」を財務成果に変える人材をやっと迎え入れたことは、業界全体にとって大きなシグナルです。AIが単なる“パラメータ競争”から“ユーザー価値創造”へとシフトする時代、千里科技の動きは見逃せません。

以上、千里科技と趙明氏の最新動向をお伝えしました。AIとハードウェアの融合が進む中で、皆さんのビジネスやキャリアにどんなヒントが得られるか、ぜひコメントで教えてくださいね！

出典: https://www.huxiu.com/article/4834817.html?f=wangzhan

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• AIチップ・ハードウェア の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/13

生成AI最前線！中国のGLM-5がオープンソースで挑むAI革命

• GLM-5はオープンソースで提供された最先端LLMで、コード生成とエージェント機能で世界を驚かせました。
• MoE構造と非同期強化学習が高い汎用性と軽量化を実現し、SOTA性能を達成しています。
• 中国のAIチップエコシステムと連携した完全閉ループが、日本のAIインフラ構築にも示唆を与えます。

こんにちは！テックブロガーの○○です。最近、AI業界で大きな話題になっている中国の大手AI企業「智谱 AI」から、最新の大規模言語モデル「GLM-5」がオープンソースでリリースされたと聞きました。シリコンバレーのエンジニアたちが「Pony Alpha」の正体に頭を抱えていたのが、実はこのGLM-5だったんです。なぜこんなに注目されているのか、実際に触ってみた感想と技術的なポイントを交えて、わかりやすく解説しますね。

GLM-5とは何か？

GLM-5は、智谱 AIが2026年の春に発表した第5世代の生成AIです。総パラメータは744B、アクティブパラメータはわずか40Bという、MoE（Mixture‑of‑Experts）構造を採用した軽量かつ高性能なモデルです。さらに、非同期強化学習（Asynchronous RL）と独自フレームワーク「Slime」を組み合わせ、長期的なタスクを実務的に学習させるという新しい訓練手法が採用されています。

このモデルが特に注目されるのは、コード生成とエージェント機能において、オープンソースの中で最高水準（SOTA）を叩き出した点です。SWE‑bench‑Verifiedで77.8点、Terminal Bench 2.0で56.2点というスコアは、Claude Opus 4.5に迫る実力を示しています。

実際に試してみた感想

私がまず挑戦したのは、衛星システムのシミュレーションをHTML・CSS・JavaScriptで作る課題です。GLM-5は最初に「考え中…」と数秒間の遅延を入れ、まるで人間が頭の中でシナリオを練っているかのような振る舞いを見せました。その後、衛星が地球を回り、信号が多普勒効果を伴って波紋のように広がるアニメーションまで実装されたページを生成してくれました。

次に、交通信号シミュレーションのPythonコードを依頼。3分足らずで、緑灯・赤灯の切り替え、車両のランダムな速度変化、キューイングロジックまで網羅した動的グラフが完成しました。見た目はややシンプルですが、ロジックは「緻密」そのものです。

さらに、ユーザーが提示した「マッチ棒人間のオープンワールドゲーム」や「フル機能のメディアプレイヤー」まで、要件を細かく追加しながら段階的にコードを生成させました。最終的に完成したゲームは、経済システムやアイテム管理、NPCとの対話まで備えており、実際にブラウザ上で動作しました。これだけのことを、数十分の対話だけで実現できるのは驚きです。

GLM-5が示す技術的なポイント

1. MoEと軽量化の両立

744Bという巨大なパラメータ数は一見重く見えますが、MoEにより実行時に必要な計算は40Bに抑えられます。これにより、GPUやAIチップのリソース消費を大幅に削減し、コストパフォーマンスが向上しました。

2. Slimeフレームワークと実務的学習

従来の「問題‑解答」型訓練から脱却し、長期プロジェクトを通じてフィードバックを受け取る「実習」型学習にシフト。これがエージェントとしての汎用性と創造性を高める鍵となっています。

3. 稀疎注意力（DeepSeek Sparse Attention）

数十万行規模のコードや長文テキストでも、注意が散漫にならずに高速処理が可能です。結果として、デプロイ時のレイテンシが低減し、リアルタイムアプリケーションへの適用が容易になりました。

日本市場への示唆

日本でも生成AIの導入が加速していますが、まだ「ブラックボックス」モデルが多く、カスタマイズ性やコスト面で課題があります。GLM-5のオープンソース化は、以下の点で日本企業にとって大きなチャンスです。

• 自社データで微調整できるため、金融・医療・製造業など規制が厳しい領域でも安全に活用できる。
• 中国のAIチップ（華為昇騰、寒武紀、昆嶺など）と同様に、国内メーカーが提供するAIアクセラレータ上でも動作確認が取れている点は、国内ハードウェアベンダーとの協業の可能性を示唆します。
• エージェント機能が標準装備されているため、RPAや業務自動化ツールとシームレスに統合でき、ソフトウェアエンジニアリング 2.0への移行がスムーズになる。

つまり、コードを書くエンジニアが減るのではなく、むしろ「何を作るか」を設計するクリエイティブな役割が増える時代が来る、ということです。日本の企業がこの波に乗るためには、AIに対する質問力（プロンプトエンジニアリング）と、生成物の品質管理能力を磨くことが重要です。

以上、智谱 AIのGLM-5を実際に体験して感じたことをまとめました。生成AI・LLMの最新動向を追いかける皆さん、ぜひ一度試してみてください。次世代のソフトウェア開発が、あなたの指先から始まります。

出典: https://www.ifanr.com/1655048

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• エージェント・自動化 の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/12

AppleのAI Siri、2026年まで延期か？iOS 27での全貌

• AppleのAI Siriが2026年3月までリリース延期に。
• 内部テストで判明した課題は「認識精度」「応答速度」「プライバシー保護」。
• 日本のiPhoneユーザーにも影響大、GoogleアシスタントやChatGPTとの競合が激化。

こんにちは！テックブロガーの○○です。Appleが発表した「AI Siri」のリリースが、またもや先送りになるというニュース、皆さんもご存知でしょうか？ 2024年のWWDCで大々的に発表されたものの、実際に手元のiPhoneで使えるようになるのは2026年春以降になるかもしれない、という衝撃的な情報が内部から漏れました。なぜAppleはここまで遅延させざるを得なかったのか、そして日本のユーザーにとってどんな意味があるのか、一緒に掘り下げてみませんか？

AI Siriが延期された背景 ― 何が足りなかったのか

Appleは当初、2025年初頭にAI Siriを本格リリースする計画でしたが、内部テストの結果、以下の3つの大きな課題が浮き彫りになりました。

1. 認識精度の不安定さ

テストユーザーからは「Siriが話し言葉を正しく認識しない」「高速な会話で途中で切れる」などの指摘が相次ぎました。特に、複数の意図を含む複合クエリ（例：『今週の予定を確認して、近くのカフェを予約して』）では推論時間が長くなり、応答が遅延する傾向が見られたようです。

2. 応答速度とスケーラビリティ

新しいSiriは「App Intents」機能でアプリ内操作を音声でコントロールできると期待されていましたが、実装段階で処理が重く、iOS 26.5の内部ビルドでも「プレビュー」モードでしか安定しませんでした。結果として、リリース時期をiOS 27（2026年9月）まで引き伸ばす判断が下されたのです。

3. プライバシー保護とデータ戦略

Appleは「ユーザーデータはローカルか、プライバシー保護されたサーバーにのみ保存する」方針を掲げていますが、生成AIの学習には大量のデータが不可欠です。内部会議では、GoogleのGeminiモデルを活用しつつ、独自チップとサーバーで「オンデバイス学習」を実現しようとする試みが語られました。これが技術的ハードルをさらに高め、スケジュール遅延の一因となったと見られます。

Appleが選んだ技術路線 ― Geminiと自社チップの融合

AppleはGoogleと提携し、Geminiモデルとクラウド基盤を自社のAI基盤に統合する計画です。さらに、社内で開発中の「Baltra」チップ（コードネーム）を用いて、データセンターとデバイス間で高速かつプライバシー重視の推論を実現しようとしています。これにより、生成AI（生成AI・LLM）としての性能を確保しつつ、データ・評価・安全性の観点でも業界標準をリードしたい意図がうかがえます。

日本市場へのインパクト ― iPhoneユーザーはどう受け止めるか

日本のiPhoneユーザーは、Appleが広告で約束した「AI Siriでアプリを音声操作できる」機能を期待して購入したケースが多いです。実際、iPhone 16シリーズの発売時に大々的にプロモーションされたものの、2025年までにフル機能が提供されないことは、ユーザーの信頼を揺るがすリスクがあります。

また、GoogleアシスタントやChatGPT（OpenAI）と比べて、AppleのAIは「プライバシー第一」戦略が強みです。日本でも個人情報保護法（APPI）への対応が重要視されているため、Appleがローカル推論を実現できれば、企業向けの導入事例が増える可能性があります。

競合との比較ポイント

• Google Gemini：クラウド中心で高速だが、データ送信が前提。
• Apple Siri（予定）：オンデバイス推論＋プライバシー保護で遅延が課題。
• ChatGPT：汎用性は高いが、iOSネイティブ統合は限定的。

日本のビジネスパーソンにとっては、AIアシスタントが「業務効率化」だけでなく「情報漏洩リスクの低減」につながるかどうかが重要です。Appleが2026年に本格リリースできれば、iPhoneとMacのエコシステム全体でシームレスにAIを活用できる新たな価値が生まれるでしょう。

まとめ ― 今後の展望と注意点

結局のところ、AppleのAI Siriは「技術的にできる」だけでなく「プライバシーと性能の両立」を目指すために時間がかかっていると言えます。2026年3月のリリースが実現すれば、iOS 27で「App Intents」や「画像生成」機能が本格化し、iPhoneだけでなくiPadやMacでも統一的なAI体験が提供されるはずです。

しかし、ユーザーの期待はすでに高まっているため、Appleは「遅延は品質向上のため」というメッセージをしっかり伝える必要があります。特に日本市場では、競合が次々に新機能を投入しているため、Appleが遅れを取らないようにすることが重要です。

皆さんは、AppleのAI Siriが本格的に使える日をどれくらい待てますか？ ぜひコメントで教えてくださいね！

出典: https://www.ifanr.com/1655021

関連記事

• 生成AI・LLM の記事一覧
• AIインフラ（訓練・推論） の記事一覧

著者: 中国AI番犬編集部 ｜ 出典: 元記事リンク ｜ 公開日: 2026/02/12