モデル発表後、開発者コミュニティで活発な議論が交わされる中、米テスラのイーロン・マスク最高経営責任者（CEO）までも、QwenのX（旧ツイッター）公式アカウントの投稿に対する返信欄に飛び入り参加し、「驚異的な知能密度（Incredible intelligence density）だ」とコメントを寄せ、その性能を高く評価した。

ベンチマーク評価においても、Qwen 3.5-9Bは突出した成績を収めている。博士課程レベルの科学知識を問う「GPQA Diamond」や、視覚的理解・推論を評価する「MMMU-Pro」、視覚推論性能を測る「ERQA」、動画理解の「Video-MME」といった主要指標で、OpenAIの「GPT-OSS-20B」「GPT-5 nano」や、グーグルの「Gemini 2.5 Flash-Lite」を上回るスコアを記録。さらに、アリババの大規模モデルである「Qwen 3-Next」シリーズをも一部でリードする性能を示した。

軽量モデルとしての「Qwen 3.5-4B」も、多言語処理や文書理解などのタスクにおいて「9B」モデルに迫る水準に達しており、大規模モデルに匹敵する汎用性を見せている。一方で、純粋な数学的推論については上位モデルとの差が依然として残っており、これは軽量モデル全般に共通する今後の課題といえる。

Qwen 3.5-9BとQwen 3.5-4Bの評価結果

現在、オープンソース化されているQwen 3.5シリーズのラインアップは以下の通り。

大規模モデル（1種）：Qwen 3.5-397B-A17B
中型モデル（3種）：Qwen 3.5-122-A10B、Qwen 3.5-35B-A3B、Qwen 3.5-27B
軽量モデル（4種）：Qwen 3.5-0.8B、Qwen 3.5-2B、Qwen 3.5-4B、Qwen3.5-9B

全モデルはAIオープンソースコミュニティの「ModelScope（魔搭社区）」や「HuggingFace」ですでに公開されている。

中国製AIモデル、API利用量で初めて米国を逆転　トップ5の4枠握る

（36Kr Japan編集部）

同社によると、Qwen 3.5は汎用エージェントの能力を評価する「Berkeley Function Calling Leaderboard V4（BFCL-V4）」や検索エージェントを評価する「Browsecomp」といったベンチマークで、グーグルの「Gemini 3 Pro」やOpenAIの「GPT-5.2」をいずれも上回る性能を示したという。

技術面では、ハイブリッドアテンション機構や超スパース型の混合専門家モデル（MoE）アーキテクチャ、ネイティブ対応のマルチトークン予測（MTP）、さらにはシステム安定性の最適化を組み合わせることで、計算資源を抑えながら高い性能を引き出せる設計となっている点が特徴だ。限られた算力でも高い知能性能を実現できることが強みとされる。

特筆すべきは、視覚エージェント機能を備え、画面内容に対する理解と推論が可能で、複数のアプリケーションを跨いだ操作にも対応している点だ。デモンストレーションでは、スケッチからコードを生成したり、複数ステップにわたるインターフェースタスクを遂行したりできることが示された。

価格面でも競争力を打ち出す。Qwen 3.5-PlusのAPI利用料は100万トークンあたりわずか0.8元（約18円）で、Geminiのわずか1/18だ。高性能と低コストを両立させることで、開発者や企業の利用拡大を狙う。

シンガポールの国家AIモデル、米メタ「Llama」から中国製「Qwen」へ転換 — 地域言語対応で圧倒

Qwenを基盤に開発されたAIアシスタントアプリ「千問（Qianwen）」とそのPC版には既に「Qwen 3.5-Plus」が導入されている。開発者はAIオープンソースコミュニティの「ModelScope（魔搭社区）」や「HuggingFace」から新モデルをダウンロードできるほか、アリババクラウド（阿里雲）」経由でもAPIサービスを取得できる。

＊1元＝約22円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

米OpenAI「o1」に匹敵する性能のAIモデル「DeepSeek-R1」が公開されたのは今年1月20日。それからわずか1週間後の27日には、そのiOS版アプリが米国と中国のAppStore無料アプリランキングで1位を獲得した。AI関連のアプリがOpenAIの「ChatGPT」を抜いて、米国AppStoreのトップに立ったのは初めてのことであり、あまりの人気ぶりにアクセス過多でサーバーがダウンしたほどだ。

昨年12月末に公開されたオープンソースの「DeepSeek-V3」は、「GPT-4o」並みの性能を目指して開発されたが、桁違いのコストパフォーマンスを誇る。GPT-4oはNVIDIAの高性能GPU「H100」を1万枚以上使用し、そのトレーニングコストは約1億ドル（約155億円）と言われる。一方、DeepSeek-V3のトレーニングにかかった費用はわずか557万7000ドル（約8億6000万円）で、しかも米国の輸出規制に対応した中国専用の型落ちGPU「H800」を2048枚利用したという。

OpenAIの共同創業者であるアンドレイ・カーパシー氏は、DeepSeek-V3クラスの性能を実現するには、通常1万6000枚近くのGPUクラスタを必要とすると、SNSに投稿している。

現時点で、DeepSeek-R1のトレーニングに要したコストは公表されていない。しかしDeepSeekが提供しているR1のAPI価格は入力100万トークンあたり1～4元（約20～90円）、出力100万トークンあたり16元（約340円）となっており、OpenAI o1の運用コストの約30分の1にとどまる。

「コスト600万ドル」は誤解。中国DeepSeekの真実：GPUを5万枚以上保有、年俸2億円も

訓練コストは4400万円⋯中国DeepSeek「R1」モデル、Nature論文で透明性を示す

AIトレーニングデータを提供する米ユニコーン企業のScale AIの創業者アレグザンダー・ワン氏も、DeepSeekのAIモデルが米国最高水準の性能に匹敵することを認め、「この10年、AI開発競争において米国はずっと中国の先を行っていたかもしれないが、DeepSeekのAIモデルが登場したことで事態が一変する可能性がある」と語った。

これまで無名の存在だったDeepSeekだが、実は早くも2023年5月に初代モデル「DeepSeek-V1」をリリースしていた。当時の中国メディアは、国内で1万枚以上のGPUを保有する企業は5社以下だとし、そのうちの1社がDeepSeekだと報じている。その背後で支援してきたのは、クオンツ系ヘッジファンドの幻方量化（High-Flyer Quant）だということもわかった。

そして2024年5月6日に、専門家混合（MoE）方式を採用したオープンソースの「DeepSeek-V2」が公開されると、その並外れたコストパフォーマンスに業界は沸いた。推論コストが100万トークンあたりわずか1元（約20円）と、米Meta「Llama3」の7分の1、「GPT-4 Turbo」の実に70分の1にまで抑えられたからだ。

こうしたなか36Krは2024年7月、ほとんど表舞台に姿を現さないDeepSeek創業者の梁文鋒氏にインタビューを行った。同氏はAI研究で知られる中国名門大学の浙江大学出身で、前述の幻方量化の共同創業者でもある。

梁氏はインタビューの中で、今の中国テック業界に特に欠けている考え方――「損得」よりも「価値観」を優先し、「オリジナル」のイノベーションを追究すべきだというスタンスを示した。

中国富豪番付、DeepSeek梁文鋒が10位に急浮上　バイトダンス張一鳴が初の首位

以下は、そのインタビュー内容を一部編集したもの。

ーー36Kr：DeepSeek-V2の登場によって、中国国内でAIモデルの価格競争を引き起こしました。DeepSeekをAI業界の「ナマズ」だとする見方もありますが、どう思われますか。

梁文鋒氏：決して狙ったわけではなく、結果的に「ナマズ」になったというだけだ。正直ここまで価格（コスト）に対する反応が大きいとは思っていなかった。我々はただ自分たちのペースで開発を進め、そのコストに基づいて適正な価格を決めたに過ぎない。暴利をむさぼるつもりはなく、少しの利益が出ればそれでいいという方針だ。

低価格でユーザーを囲い込もうというのではない。AIは誰もが手軽に利用できるものであるべきだと私は考えている。

ーー36Kr：これまで、多くの中国企業は、現行バージョンのLlamaフレームワークをそのまま使ってアプリを開発していました。DeepSeekが新たにAIモデルのフレームワークから手がけたのはどうしてですか？

梁文鋒氏：もしアプリケーション開発が目的なら、Llamaフレームワークをそのまま活用し、短期間で製品を完成させるのも合理的な選択と言える。しかし我々の目指すところはAGI（汎用人工知能）だ。それを実現するには、限られたリソースの中でさらに高い性能を発揮できる新たなフレームワークが必要になる。これはAIモデルをスケールアップするのに欠かせない基礎研究だ。

これ以外にも、データの構築方法や、AIをもっと人間らしくする方法などにも取り組んでいる。これまでに行ってきた膨大な研究が、全て我々のAIモデルに反映されている。しかもLlamaフレームワークは、トレーニング効率や推論コストの面で、海外の最先端レベルと比べて2世代分ほど遅れていると感じる。

ーー36Kr：AIモデルを開発する中国企業の多くが実用面（商業化）で模索を続けているなか、DeepSeekがまず基礎研究に専念することにしたのはなぜですか？

梁文鋒氏：それは今、世界的なイノベーションの流れに乗ることが何よりも重要だと考えているからだ。中国企業はこれまで、誰かが発明した革新技術を応用して速やかに商品開発し、儲けを出すことを得意としていた。しかしこれだけが進むべき道だと考えてはいけない。我々の原点は短期的な利益を追求するのではなく、テクノロジーの最前線に立ってエコシステム全体の成長を推進することだ。

ーー36Kr：インターネット時代やモバイルインターネット時代を通じて、米国は「0から1」へと新たな技術を生み出すことに強みがあり、一方で中国は、技術を製品やサービスに応用して「1から10」にするスキルが優れていると言われることが多いですよね。

梁文鋒氏：中国はいつまでも他者の功績に便乗するのではなく、経済成長に伴って徐々にイノベーションに貢献する側に回らなければならない。過去30年以上にわたるIT化の波の中で、中国はイノベーションに身を投じるよりも、お金儲けに走ってきた。イノベーションは単なる「ビジネスドリブン」によるものだけではなく、好奇心や創造意欲から生まれるものでもある。

中国AIの真の課題：オリジナルと模倣の差

ーー36Kr：DeepSeek-V2がシリコンバレーに衝撃を与えたのはなぜだとお考えですか？

梁文鋒氏：米国では、日々大量のイノベーションがごく普通に生まれている。その中で、DeepSeek V2はとりたてて特別な存在ではない。彼らが驚いたのは、これが中国企業の手によって生まれたことだと思う。これまで追随するばかりだった中国企業が、今回はイノベーターとしてそのフィールドに参入したからだ。

ーー36Kr：とはいえ、せっかく生み出したイノベーションをオープンソースで公開すれば、他社に流用されませんか？ 公益団体ではなく営利目的の企業として、どのように自社の競争優位性を形成していくのでしょうか？

梁文鋒氏：常識を打ち破る革新的な技術の前では、クローズドな環境で守られた競争優位性は一時的なものにすぎない。OpenAIは今ソースコードを非公開にしたが、競合他社の追い上げを阻むことはできていない。我々はこうしたプロセスの中で成長し、多くのノウハウを蓄積することで、イノベーションを生み出せる組織や文化を形成していく。これこそが当社の強みと言える。

オープンソースにしたり、論文を発表したりしても何かを失うわけではない。技術者にとっては、むしろ追いかけられる存在になることが何より誇りに思えるのだ。

ーー36Kr：しかしAIモデルの開発では、単に先端技術を持っているだけで絶対的な優位性を築けるわけではありません。今、DeepSeekが追求したいものはいったい何ですか？

梁文鋒氏：我々は、中国のAI技術がいつまでも追随する立場にいるわけではないと考えている。よく「中国のAIは米国に1～2年遅れている」と言われるが、二国間にある本質的なギャップは「オリジナル」と「模倣」という違いにある。

米半導体大手のNVIDIAが今の地位を確立できたのは、単なる一企業の努力というより、西洋の技術コミュニティや産業全体の努力が結実したからだ。中国のAIもこのようなエコシステムの形成が不可欠だ。中国で国産チップの開発がなかなか進まないのも、技術コミュニティのサポートが不足しており、最新の情報が手に入らないからだ。だからこそ、中国でテクノロジーの最前線に立つ人が必要なのだ。

ーー36Kr：OpenAIやMistral AIがオープンソースからクローズドソースへと方針を変えたように、今後ソースコードを非公開化する可能性もありますか？

梁文鋒氏：そのつもりはない。まずは強力な技術エコシステムを作り上げることが何よりも重要だと考えているからだ。

ーー36Kr：資金調達の予定はありますか？ 親会社の幻方がDeepSeekの分離上場を計画していると報じたメディアもありましたが。

梁文鋒氏：短期的には資金調達の予定はない。我々にとっては、資金よりも米国による高性能チップの禁輸措置のほうが大きな問題だ。

DeepSeek「低コスト革命」でNVIDIAに打撃、それでもGPUの未来は明るい？

ーー36Kr：DeepSeekは「桁外れの天才技術者たち」を雇っているとの声もありますが、DeepSeek-V2を支えるのはどんな人材なのでしょうか？

梁文鋒氏：桁外れの天才技術者というわけではない。メンバーは中国国内のトップ大学（編集部注：北京大・清華大が多い）の新卒生のほか、博士後期課程の院生や卒業して間もない若者ばかりだ。

ーー36Kr：中国のAI開発企業の多くは海外からの人材引き抜きに必死になっていますが、「AI分野で特に優れた人材トップ50人のうち中国企業に在籍している人はいない」とも言われています。

梁文鋒氏：V2モデルの開発に関わった当社のスタッフに海外組はいない。世界のトップ50の人材が中国にいないとしても、そのような人材を自分たちで生み出すことができるかもしれない。

たった150人で世界に激震！ 話題の「AI天才少女」を擁するDeepSeekの人材採用論

トップレベルの人材が強い興味を示すのは、世界的な難題に取り組み、それを解決することだと思う。中国では優秀な人材が過小評価されている。社会的なレベルで真のイノベーションが少なく、優秀な人材にスポットが当たる機会がないためだ。我々は最も困難な課題に取り組んでいるので、この環境は彼らにとって魅力的に映るだろう。

ーー36Kr：今、あなた自身が最も力を入れているのはどんなことですか？

梁文鋒氏：次世代のAIモデルの研究にエネルギーを注いでいる。解決すべき問題はまだ山ほどある。

ーー36Kr：「オリジナル」のイノベーションの話に戻りますが、現在、国内の経済成長が減速し、資金調達も「冬の時期」を迎えている状況は、イノベーションを生み出すことに対してもマイナスの影響を与えるでしょうか。

梁文鋒氏：そうは思わない。中国の産業構造が再編されれば、本質的なイノベーションへの依存は高まるだろう。これまでのビジネスがかなりの程度、運や勢いに頼ったものだったと多くの人が気付けば、じっくりと腰を据えて「オリジナル」のイノベーションに取り組む人が増えていくはずだ。

ーー36Kr：つまり、あなたは将来に対して楽観的な見方を持っているのですね？

梁文鋒氏：これからは本当に価値のあるイノベーションがますます増えていくはずだ。今はまだ理解されないかもしれないが、功績を挙げた真のイノベーターが高く評価される社会になれば、全体の見方も変わるだろう。必要なのは「事実の積み重ね」と「プロセス」なのだ。

＊1ドル＝約155円、1元＝約21円で計算しています。

（編集：36Kr Japan編集部、翻訳：畠中裕子）

※本記事は2025年1月30日初出の記事「中国DeepSeekの衝撃・創業者独占取材『中国AIがいつまでも米国の追随者であることはない』」を再配信します。

AISGが発表した新たなLLM「Qwen-SEA-LION-v4」は11月25日の公開直後、東南アジア言語向けLLMの性能を評価するオープンソースランキングで首位を獲得した。メタの「Llama（ラマ）」に代表される従来のオープンソースモデルは、インドネシア語、タイ語、マレー語といった地域言語の処理能力が十分でなく、現地向けAIアプリケーションの開発効率と性能を大きく制約していた。

推論コスト、DeepSeekの3分の1に⋯世界を揺らすアリババ「Qwen3」、オープンソースLLMで“最強“評価

今回の切り替えは、中国発オープンソースモデルの国際的な存在感が一段と高まったことを示している。とくにアリババのQwenシリーズは、2023年に完全オープンソース化されて以降、LlamaやDeepSeekなどの競合モデルを上回る広がりを見せ、世界で最も広く利用されているオープンソースLLMの一つとなった。Qwenシリーズの累計ダウンロード数はすでに6億回を突破したという。

“LLMは次世代のOS”　アリババクラウドが描く「人工超知能（ASI）構想」とは

（36Kr Japan編集部・茶谷弥生）

Qwen3-Omniシリーズのモデルは36項目の音声・動画ベンチマークテストの22項目で「SOTA（State-of-the-Art：最先端）」レベルを達成し、32項目でオープンソースモデルとして最高の性能を記録。音声認識、音声理解、音声対話能力は米グーグルの「Gemini2.5-Pro」に匹敵する。Qwen3-Omniはテキスト、画像、音声、映像という4種類の異なるデータタイプを処理でき、人間のように「聞く、話す、書く」ことが可能だ。

事前学習のプロセスでは、単一モーダルデータとクロスモーダルデータを組み合わせる方式を採用し、強力な音声処理能力および音声・映像統合処理能力を実現すると同時に、安定した単一モーダルのテキスト処理能力と画像処理能力を持つ。このようなトレーニング効果が実現されたのは業界初だという。同モデルは今後、車載システムやスマートグラス、スマートフォンなどに展開される予定で、幅広い活用が見込まれている。

“LLMは次世代のOS”　アリババクラウドが描く「人工超知能（ASI）構想」とは

通義の大規模モデルファミリーにはQwen3-Omniの他、視覚言語モデル「Qwen3-VL」、画像編集モデル「Qwen-Image-Edit-2509」、動作生成モデル「Wan2.2-Animate」、深層研究エージェントモデル「DeepResearch」などがあり、これら6モデルが全てランクインしている。

アリババの通義シリーズは現時点で、300以上のモデルをオープンソース化し、全てのモダリティとサイズを網羅している。また、世界ダウンロード数は6億回を突破し、派生モデルは17万を超え、世界で首位に立っている。

（36Kr Japan編集部）

Kimi K2は総パラメータ数1兆を誇るオープンソースAIモデルで、7月11日に公開されたばかり。MoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用した基盤モデルで、コーディング能力とマルチエージェントタスクに優れている。従来の対話モデルや推論モデルとは異なり、検索ソフトや数学ソフトなど各種ツールを用いて多段階タスクを実行できる「エージェント向けLLM」となっている。

中国のAIスタートアップで最高値！LLM開発の「Moonshot AI」、評価額が約4900億円なるか

公開されるやいなや世界中の開発者コミュニティで大きな反響を呼び、英科学誌ネイチャーのウェブ版では「第二のDeepSeek登場の瞬間だ」と評価され、DeepSeekの後を継ぐ勢いを見せている。

中国DeepSeekの衝撃・創業者独占取材「中国AIがいつまでも米国の追随者であることはない」

複数の権威あるベンチマークテストでも、コーディング能力とエージェント能力でトップクラスの実力を示した。特筆すべきはその価格で、世界最高のコーディングモデルと評された米アンソロピックの「Claude 4」など、先行するクローズドソースモデルに比べて大幅に抑えられている。

推論コスト、DeepSeekの3分の1に⋯世界を揺らすアリババ「Qwen3」、オープンソースLLMで“最強“評価

（36Kr Japan編集部）

オープンソースのLLMをダウンロードできる「Hugging Face」「ModelScope」「Ollama」では、Qwen3の「0.6B」「8B」「30B」「32B」モデルのダウンロード数がいずれも100万件を超えている。Hugging Faceのデータによると、Qwen3シリーズから派生したAIモデルの数は13万を超え、世界1位となっている。

Qwen3が4月29日に公開されると、瞬く間に注目を集め、開発者から最も能力が高いオープンソースLLMと呼ばれるようになった。Qwen3シリーズは中国初のハイブリッド推論モデルで、人間の思考方法を模倣する「混合専門家（MoE）アーキテクチャ」を採用している。複雑な問題に対しては段階的に深く考えて回答し、簡単な問題に対しては演算負荷を抑えて瞬時に回答できるため、計算能力を大幅に節約することができる。

フラッグシップモデルの「Qwen3-235B-A22B」は、数学的証明やコード生成などのベンチマークテストで、中国DeepSeekの「R1」や米OpenAIの「o1」と「o3-mini」、米Xの「Grok-3」、米グーグルの「Gemini2.5-Pro」といった世界トップクラスのLLMと同等の性能を、より低コストで発揮した。

推論コスト、DeepSeekの3分の1に⋯世界を揺らすアリババ「Qwen3」、オープンソースLLMで“最強“評価

（36Kr Japan編集部）

米OpenAI「o1」に匹敵する性能のAIモデル「DeepSeek-R1」が公開されたのは1月20日。それからわずか1週間後の27日には、そのiOS版アプリが米国と中国のAppStore無料アプリランキングで1位を獲得した。AI関連のアプリがOpenAIの「ChatGPT」を抜いて、米国AppStoreのトップに立ったのは初めてのことであり、あまりの人気ぶりにアクセス過多でサーバーがダウンしたほどだ。

昨年12月末に公開されたオープンソースの「DeepSeek-V3」は、「GPT-4o」並みの性能を目指して開発されたが、桁違いのコストパフォーマンスを誇る。GPT-4oはNVIDIAの高性能GPU「H100」を1万枚以上使用し、そのトレーニングコストは約1億ドル（約155億円）と言われる。一方、DeepSeek-V3のトレーニングにかかった費用はわずか557万7000ドル（約8億6000万円）で、しかも米国の輸出規制に対応した中国専用の型落ちGPU「H800」を2048枚利用したという。

OpenAIの共同創業者であるアンドレイ・カーパシー氏は、DeepSeek-V3クラスの性能を実現するには、通常1万6000枚近くのGPUクラスタを必要とすると、SNSに投稿している。

現時点で、DeepSeek-R1のトレーニングに要したコストは公表されていない。しかしDeepSeekが提供しているR1のAPI価格は入力100万トークンあたり1～4元（約20～90円）、出力100万トークンあたり16元（約340円）となっており、OpenAI o1の運用コストの約30分の1にとどまる。

AIトレーニングデータを提供する米ユニコーン企業のScale AIの創業者アレグザンダー・ワン氏も、DeepSeekのAIモデルが米国最高水準の性能に匹敵することを認め、「この10年、AI開発競争において米国はずっと中国の先を行っていたかもしれないが、DeepSeekのAIモデルが登場したことで事態が一変する可能性がある」と語った。

これまで無名の存在だったDeepSeekだが、実は早くも2023年5月に初代モデル「DeepSeek-V1」をリリースしていた。当時の中国メディアは、国内で1万枚以上のGPUを保有する企業は5社以下だとし、そのうちの1社がDeepSeekだと報じている。その背後で支援してきたのは、クオンツ系ヘッジファンドの幻方量化（High-Flyer Quant）だということもわかった。

そして2024年5月6日に、専門家混合（MoE）方式を採用したオープンソースの「DeepSeek-V2」が公開されると、その並外れたコストパフォーマンスに業界は沸いた。推論コストが100万トークンあたりわずか1元（約20円）と、米Meta「Llama3」の7分の1、「GPT-4 Turbo」の実に70分の1にまで抑えられたからだ。

こうしたなか36Krは2024年7月、ほとんど表舞台に姿を現さないDeepSeek創業者の梁文鋒氏にインタビューを行った。同氏はAI研究で知られる中国名門大学の浙江大学出身で、前述の幻方量化の共同創業者でもある。

梁氏はインタビューの中で、今の中国テック業界に特に欠けている考え方――「損得」よりも「価値観」を優先し、「オリジナル」のイノベーションを追究すべきだというスタンスを示した。

以下は、そのインタビュー内容を一部編集したもの。

36Kr：DeepSeek-V2の登場によって、中国国内でAIモデルの価格競争を引き起こしました。DeepSeekをAI業界の「ナマズ」（編集部注：異質な存在が外から加わることで市場全体の活力が高まる「ナマズ効果」になぞらえて）だとする見方もありますが、どう思われますか。

梁文鋒氏：決して狙ったわけではなく、結果的に「ナマズ」になったというだけだ。正直ここまで価格（コスト）に対する反応が大きいとは思っていなかった。我々はただ自分たちのペースで開発を進め、そのコストに基づいて適正な価格を決めたに過ぎない。暴利をむさぼるつもりはなく、少しの利益が出ればそれでいいという方針だ。

低価格でユーザーを囲い込もうというのではない。AIは誰もが手軽に利用できるものであるべきだと私は考えている。

36Kr：これまで、多くの中国企業は、現行バージョンのLlamaフレームワークをそのまま使ってアプリを開発していました。DeepSeekが新たにAIモデルのフレームワークから手がけたのはどうしてですか？

梁文鋒氏：もしアプリケーション開発が目的なら、Llamaフレームワークをそのまま活用し、短期間で製品を完成させるのも合理的な選択と言える。しかし我々の目指すところはAGI（汎用人工知能）だ。それを実現するには、限られたリソースの中でさらに高い性能を発揮できる新たなフレームワークが必要になる。これはAIモデルをスケールアップするのに欠かせない基礎研究だ。

これ以外にも、データの構築方法や、AIをもっと人間らしくする方法などにも取り組んでいる。これまでに行ってきた膨大な研究が、全て我々のAIモデルに反映されている。しかもLlamaフレームワークは、トレーニング効率や推論コストの面で、海外の最先端レベルと比べて2世代分ほど遅れていると感じる。

36Kr：AIモデルを開発する中国企業の多くが実用面（商業化）で模索を続けているなか、DeepSeekがまず基礎研究に専念することにしたのはなぜですか？

梁文鋒氏：それは今、世界的なイノベーションの流れに乗ることが何よりも重要だと考えているからだ。中国企業はこれまで、誰かが発明した革新技術を応用して速やかに商品開発し、儲けを出すことを得意としていた。しかしこれだけが進むべき道だと考えてはいけない。我々の原点は短期的な利益を追求するのではなく、テクノロジーの最前線に立ってエコシステム全体の成長を推進することだ。

36Kr：インターネット時代やモバイルインターネット時代を通じて、米国は「0から1」へと新たな技術を生み出すことに強みがあり、一方で中国は、技術を製品やサービスに応用して「1から10」にするスキルが優れていると言われることが多いですよね。

梁文鋒氏：中国はいつまでも他者の功績に便乗するのではなく、経済成長に伴って徐々にイノベーションに貢献する側に回らなければならない。過去30年以上にわたるIT化の波の中で、中国はイノベーションに身を投じるよりも、お金儲けに走ってきた。イノベーションは単なる「ビジネスドリブン」によるものだけではなく、好奇心や創造意欲から生まれるものでもある。

中国AIの真の課題：オリジナルと模倣の差

36Kr：DeepSeek-V2がシリコンバレーに衝撃を与えたのはなぜだとお考えですか？

梁文鋒氏：米国では、日々大量のイノベーションがごく普通に生まれている。その中で、DeepSeek V2はとりたてて特別な存在ではない。彼らが驚いたのは、これが中国企業の手によって生まれたことだと思う。これまで追随するばかりだった中国企業が、今回はイノベーターとしてそのフィールドに参入したからだ。

36Kr：とはいえ、せっかく生み出したイノベーションをオープンソースで公開すれば、他社に流用されませんか？ 公益団体ではなく営利目的の企業として、どのように自社の競争優位性を形成していくのでしょうか？

梁文鋒氏：常識を打ち破る革新的な技術の前では、クローズドな環境で守られた競争優位性は一時的なものにすぎない。OpenAIは今ソースコードを非公開にしたが、競合他社の追い上げを阻むことはできていない。我々はこうしたプロセスの中で成長し、多くのノウハウを蓄積することで、イノベーションを生み出せる組織や文化を形成していく。これこそが当社の強みと言える。

オープンソースにしたり、論文を発表したりしても何かを失うわけではない。技術者にとっては、むしろ追いかけられる存在になることが何より誇りに思えるのだ。

36Kr：しかしAIモデルの開発では、単に先端技術を持っているだけで絶対的な優位性を築けるわけではありません。今、DeepSeekが追求したいものはいったい何ですか？

梁文鋒氏：我々は、中国のAI技術がいつまでも追随する立場にいるわけではないと考えている。よく「中国のAIは米国に1～2年遅れている」と言われるが、二国間にある本質的なギャップは「オリジナル」と「模倣」という違いにある。

米半導体大手のNVIDIAが今の地位を確立できたのは、単なる一企業の努力というより、西洋の技術コミュニティや産業全体の努力が結実したからだ。中国のAIもこのようなエコシステムの形成が不可欠だ。中国で国産チップの開発がなかなか進まないのも、技術コミュニティのサポートが不足しており、最新の情報が手に入らないからだ。だからこそ、中国でテクノロジーの最前線に立つ人が必要なのだ。

36Kr：OpenAIやMistral AIがオープンソースからクローズドソースへと方針を変えたように、今後ソースコードを非公開化する可能性もありますか？

梁文鋒氏：そのつもりはない。まずは強力な技術エコシステムを作り上げることが何よりも重要だと考えているからだ。

36Kr：資金調達の予定はありますか？ 親会社の幻方がDeepSeekの分離上場を計画していると報じたメディアもありましたが。

梁文鋒氏：短期的には資金調達の予定はない。我々にとっては、資金よりも米国による高性能チップの禁輸措置のほうが大きな問題だ。

36Kr：DeepSeekは「桁外れの天才技術者たち」を雇っているとの声もありますが、DeepSeek-V2を支えるのはどんな人材なのでしょうか？

梁文鋒氏：桁外れの天才技術者というわけではない。メンバーは中国国内のトップ大学（編集部注：北京大・清華大が多い）の新卒生のほか、博士後期課程の院生や卒業して間もない若者ばかりだ。

たった150人で世界に激震！ 話題の「AI天才少女」を擁するDeepSeekの人材採用論

36Kr：中国のAI開発企業の多くは海外からの人材引き抜きに必死になっていますが、「AI分野で特に優れた人材トップ50人のうち中国企業に在籍している人はいない」とも言われています。

梁文鋒氏：V2モデルの開発に関わった当社のスタッフに海外組はいない。世界のトップ50の人材が中国にいないとしても、そのような人材を自分たちで生み出すことができるかもしれない。

トップレベルの人材が強い興味を示すのは、世界的な難題に取り組み、それを解決することだと思う。中国では優秀な人材が過小評価されている。社会的なレベルで真のイノベーションが少なく、優秀な人材にスポットが当たる機会がないためだ。我々は最も困難な課題に取り組んでいるので、この環境は彼らにとって魅力的に映るだろう。

36Kr：今、あなた自身が最も力を入れているのはどんなことですか？

梁文鋒氏：次世代のAIモデルの研究にエネルギーを注いでいる。解決すべき問題はまだ山ほどある。

36Kr：「オリジナル」のイノベーションの話に戻りますが、現在、国内の経済成長が減速し、資金調達も「冬の時期」を迎えている状況は、イノベーションを生み出すことに対してもマイナスの影響を与えるでしょうか。

梁文鋒氏：そうは思わない。中国の産業構造が再編されれば、本質的なイノベーションへの依存は高まるだろう。これまでのビジネスがかなりの程度、運や勢いに頼ったものだったと多くの人が気付けば、じっくりと腰を据えて「オリジナル」のイノベーションに取り組む人が増えていくはずだ。

36Kr：つまり、あなたは将来に対して楽観的な見方を持っているのですね？

梁文鋒氏：これからは本当に価値のあるイノベーションがますます増えていくはずだ。今はまだ理解されないかもしれないが、功績を挙げた真のイノベーターが高く評価される社会になれば、全体の見方も変わるだろう。必要なのは「事実の積み重ね」と「プロセス」なのだ。

＊1ドル＝約155円、1元＝約21円で計算しています。

（編集：36Kr Japan編集部、翻訳：畠中裕子）

※本記事は2025年1月30日初出の記事を再配信します。

智譜は2019年に中国の名門・清華大学の知識工程研究室（KEG）から誕生したスタートアップで、中国でも最も早期から大規模言語モデル（LLM）の開発に取り組んできた。これまでに18回の資金調達を実施し、24年7月時点での評価額は200億元（約4000億円）に達し、中国のAIスタートアップの中でトップクラスに位置付けられている。出資者には高瓴資本（Hillhouse Capital）や啓明創投（Qiming Venture Partners）、君聯資本（Legend Capital）いった有力ベンチャーキャピタル（VC）のほか、美団やアリババグループ、テンセントといったIT大手、さらには地方政府系ファンドなども名を連ねている。

「シリコンバレーが認めた」中国大規模言語モデル「Zhipu AI」にアリババも出資　ユニコーン企業入り

同社はこれまでにAIアシスタント「智譜清言」、AIコーディングアシスタント「CodeGeeX」、視覚言語モデル「CogVLM」、画像生成モデル「CogView」などをリリースしている。今年3月には独自開発のAIエージェント「AutoGLM沉思」を発表、強化学習を通じて自己評価や再考が可能になり、思考により長い時間をかけることでさらに優れた成果が得られるという。答えの自由度が高い複雑な問題に対しては、リアルタイムのネット検索やツールの活用、高度な分析、自己検証を組み合わせることで、長期的な推論とタスク実行が可能になった。

さらに、32Bおよび9BのGLMモデルのオープンソース化も発表された。これには基盤モデル「GLM-4」、推論モデル「GLM-Z1」、熟考モデル「GLM-Z1-Rumination」などが含まれており、いずれもMITライセンスに基づいて公開される。同社によれば、推論モデル「GLM-Z1-32B-0414」はパラメーター数320億ながら、一部のベンチマークテストではパラメーター規模の大きい米OpenAIの「GPT-4o」シリーズや中国DeepSeekの「V3」などに匹敵する性能を示している。（編集部注：MITライセンスとは、ソフトウエアを無料で自由に使用できるオープンソースライセンスのこと）

オープンソース化されたGLMモデル一覧

「GLM-Z1-32B-0414」のベンチマークテスト

同時に新たなドメイン「z.ai」の使用も開始し、次世代のAIプラットフォームとなることを目指して世界のユーザーに無料で公開した。

とはいえ、智譜の業績に不安材料がないわけではない。経済メディア「財経（Caijing）」が関係者の話として報じたところによると、2024年は売上高が約2億元（約40億円）に上った一方で、損失額が約20億元（約400億円）に膨らんだという。さらに複数の投資家も、智譜を始めとする中国のAIスタートアップが直面している2つのリスクを指摘する。1つは評価額の高さと巨額の損失を同時に抱えていること、もう1つはDeepSeekが一躍注目を集めたことで、ほかのスタートアップに対する出資が冷え込んでいることだ。

AIスタートアップを取り巻くこうした状況を考えると、高評価を維持しているうちに上場を果たすことが、智譜にとっては喫緊の課題となっている。

＊1元＝約19円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

かつてスマートフォンに「Android」や「iOS」が誕生したように、スマートカーにも専用のOSが必要だ。しかし技術的ハードルは高く、コックピットやシャシーに加え、アプリケーションやシステム、デバイスもリンクさせる必要があるため、これまでオープンソース化された車載OSはなかった。

理想汽車は3年以上前から10億元（約200億円）以上を投じて独自の車載OSを開発し、2024年に量産車への搭載を実現した。李CEOは、理想星環OSは4月末からオープンソースコミュニティに順次公開されると明らかにした。

オープンソースモジュールには、車両制御向けOS、自動運転向けOS、通信ミドルウエア、仮想化プラットフォームなどのコンポーネントが含まれる。理想汽車はオープンソースを通じ、世界の開発者にシステムの最適化とエコシステム構築に参加するよう呼びかけていく。これにより、自動車メーカーや部品サプライヤーは、最大で年間数億元（数十億円超）のOSライセンス料を節約できるようになるという。また、これまでクローズドソースのシステム下で「ブラックボックス」化していた技術の壁を打ち破り、国際的サプライヤーによる技術独占構造の打破を目指している。

中国EV「理想汽車」、24年は純利益3割減　50万台販売も粗利益低下が課題

＊1元＝約20円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）