もちろん日本でも似た動きはすでに進んでいるのはご存知の通りだ。ただし日本は「一人公司」でも「一人会社」という名前でもなく、個人事業主や小規模事業者のAI活用として語られることが多い。その中国と比較した日本式活用というのは、既存業務の省力化目的の活用で、具体的には問い合わせ対応、見積もりや契約書の草案作成、SNS投稿の下書き、ECサイトの商品説明文の作成など、個人事業主の負担になっているような周辺作業を削減し、本業に集中する時間を作る役割を担っている。

「社員は私1人、同僚はAI」、中国で急増する“1人会社（OPC）”

「1人＋AIクラスター」で機能する

では中国の一人公司はどう日本と違うのか。中国メディアの報道では、一人公司の本質を「1人＋AIクラスター」と表現することがある。これは1人が複数のAIエージェントを抱え、それぞれに役割を与えながら事業全体を回すというもの。 人間が担うのは、課題設定、業務フローの設計、最終判断、対外的な関係構築といった上流工程であり、AIはその指示のもとで資料作成、コピー生成、プロトタイプ作成、基礎的なカスタマーサポートを処理する。つまりAIを部下のように活用し、会社のように振る舞う働き方と言ったほうが実態に近い。

もう少し具体的に紹介していこう。よくあるものでは、バイトダンス（豆包など）やバイドゥ（文心）やテンセント（元宝）からリリースされたことで、これらを活用した「AIコンサルサービス」が多数登場した。教師、心理学者、弁護士、医師などの知識ある人に向いているサービスで、作成自体も数ステップで完成と非常に簡単だ。

2026年春節、人々は生成AIを使って新年を祝うーー中国ハイテクのショーケース「春晩」を解剖

大手プラットフォームの参入と専門職のAIコンサル化

例えば、安徽省で恋愛カウンセリングを行う女性は、バイドゥで独自の「恋愛カウンセラーAI」を作成し、オンラインで恋愛相談を提供している。検索すると見つけやすいところに結果が表示される。以前は、この女性は多くの相談者から寄せられる一般的な質問に繰り返し答える必要があった。それがAIアシスタント導入により、24時間365日いつでも質問に答えることができ、他の業務に自身のリソースを割り当てることができるようになった。相談者が個別対応を希望する場合は、AIを使ってオペレーターに切り替え、オンラインで支払い手続きを行うことができる。お試しで導入した結果、月に3000元（約7万2000円）の所得増につながったという。

また、ある弁護士はオンライン法律相談サービスを提供するAIアシスタントを開発した。AIは基本的な質問には回答するが、より複雑な法律問題については、有料サービスを選択することで、担当者と直接相談できる。この弁護士は、AIを1カ月使用しただけだが、数万元（数十万円）の収入増になったという。ここでAIエージェントが果たす役割は、仕事のアシスタントとして、初期段階の反復的な問題を解決するのを助け、さらに収益化の可能性のある問題へと変換するのを支援するというもの。ゼロコロナ時代に医療現場でAIオンライン医療サービスが導入されたが、そのようなものが個人でも簡単に導入できるようになったわけだ。

AIで広がる”複業”

コンテンツ分野では、杭州で星境引擎科技を立ち上げた彭青云氏の事例は成功事例として比較的多く報道されている。同氏はAIショートドラマの制作や、AIノウハウ解説などを事業の柱とし、動画の企画、脚本、動画化までを AI前提で組み直している。同社は単なる映像制作代行ではなく、そこを起点に展開している点である。 ここには一人公司がAIによって「業種をまたぐ移動コスト」を下げ、複数の細い収益線を束ねるモデルになっていることが表れている。AIコンテンツを扱う一人公司がAIで素早くかつ顧客が満足する品質でコンテンツを作れるのは、ツールの品質向上もあるが、それまでの企業で働いた経験も役立っているという声がある。

【AIがアニメを量産】中国発「AI漫劇」、爆速拡大と淘汰へ

「一人公司」、あるいは「OPC」がビジネストレンドとしてしばしば中国メディアで出るようになり、テック系展示会でも一人公司展示ブースが登場するようになった。一人公司を支援しようとするネット大手や地方政府も登場した。例えばテンセントがバックアップする一人公司イベントはあるが、これは自社のサービス圏を増やすべく、一定額のトークンプレゼントをすることで優秀な一人公司を囲い込もうとする試みである。また、各地方政府も、起業サポートやトークン補助などの支援策を打ち出し、専用のコミュニティやオフィスを整えることで、これらの一人起業家を呼び込もうとしている。

AI技術の成熟と労働市場の「35歳の壁」

なぜ今、一人会社が中国で話題になっているか。その背景には、まずAI技術の成熟がある。非エンジニアでも自然言語からアプリやワークフローを構築できる環境が整い、画像や動画、コピー、データ整理といった作業が手頃なコストで自動化できるようになり、起業の障壁は大きく下がった。次に大きいのは、雇用の不安定化である。中国では「35歳の壁」と呼ばれる年齢不安や、若年層の就職難がしばしば社会問題として取り上げられており、そのアンチテーゼ的な意味でも一人公司は紹介されている。

“公務員採用は35歳未満”、中国速度が生み出した消費と「35歳クライシス」とは

さらに、自国内の独自サービスで完結している中国では、ショートムービー、ライブコマース、ミニプログラム、AIエージェントなどの機能が比較的近くにまとまっている。そのため、個人が試作から販売までのハードルが低く、高速で回しやすい。 他方、日本では、販売、集客、顧客管理、決済の仕組みが複数の外部サービスに分断されがちであり、AIを導入しても事業全体を一人で編成・管理するには、より強いセルフマネジメント能力が求められる傾向にある。 ただし、その分、日本の一人起業は派手な急成長よりも、継続的な取引や信頼関係を土台にした安定モデルを築きやすいともいえる。

日本と中国ではネット環境や、AI制作コンテンツに対するユーザーの受容性（拒否感の有無など）に違いがある。しかし、中国独自のネットワーク環境の中で、一人公司がスピーディーにエコシステムを使いこなして事業を展開する姿は、今後の日本市場にとっても大いに参考になりそうだ。

SNSに流れる成功談、18カ月で消える大多数——AI「一人会社」ブームの死角

（文：山谷剛史）

コアローカルコマース事業の売上高は640億6300万元（約1兆5000億円 ）で、前年同期比成長率はプラスに転じた。営業損益は前年同期の134億9100万元（約3200億円）の黒字から20億3000万元（約490億円）の赤字に転じたものの、赤字幅は前期の100億4600万元（約2400億円）より縮小した。営業利益率はマイナス3.2％で、前期のマイナス15.5％から12.3ポイント改善した。

美団は1～3月も「小売＋（プラス）テクノロジー」戦略に従い、テクノロジーの導入を加速した。研究開発（R＆D）費は22.0％増の70億元（約1700億円）となり、売上高研究開発費比率は7.7％となった。

中国フードデリバリーの美団、25年は過去最高の売上高も　過当競争で約5400億円の赤字

 王興最高経営責任者（CEO）は「引き続き人工知能（AI）向け投資を強化し、AIエージェントや大規模言語モデル（LLM）のアップデートを続け、消費者の実体験をより良く高めていく」と語った。 【新華社北京】

日本のSNSも沸かせた中国の人型ロボット演出、その舞台裏——Unitreeが仕掛けた“技術実験”の全貌

AIロボットは今、実験室から現実世界へと急速に歩みを進めている。しかし華やかに見えるその裏側で、業界は「データギャップ」という巨大な壁に直面している。

その最前線、「ロボットの学校」と呼ばれるデータ訓練センターでは地道な作業が黙々と進み、スタッフがロボットに「部品をつかんでツールボックスに入れる」など基本動作の反復練習をさせている。この単調に見える光景こそが、ロボットが「受動的なプログラミング」から「能動的な意思決定」へと移行し、真の「知能」を獲得する重要なステップなのだ。

大規模言語モデル（LLM）の成功がインターネット上の膨大なデジタルデータに基づいているとするならば、エンボディドAIの課題は物理世界のデータをいかにしてゼロから積み上げていくかにある。実機データはロボットを現実世界と整合させる「ラストワンマイル」だが、希少なリソースであり、業界では最も大きな障壁だと認識されている。

ロボット産業の高度化の成否を決める「新たなインフラ」として、中国各地では現在、ロボット向けデータ訓練センターの整備が相次いでいる。

データを「育てる」工場の内側

スタッフがウェアラブル端末でロボットを遠隔操作し、作業させる

北京にある人型ロボットデータ訓練センターでは、データ収集のタスクが単純なものから複雑なものにまで分解され、厳密なプロセスに沿って進められている。集中訓練エリアでは、スタッフがウェアラブルデバイスによってロボットを操作し、把持や配置などの単一タスクを実行させる。シーン訓練エリアには無人スーパーや住宅の居間、寝室などの実環境が高度に再現されており、物品整理や衣服を折りたたむスキルを訓練している。

同センターを運営するロボットアーム大手「睿爾曼（RealMan）」によると、高品質データの収集には超高性能のロボット本体と高い技術が求められるという。まず、すべてのロボット本体に対して高精度キャリブレーションを実施し、57項目の状態データを収集する高精度センサーを搭載する必要がある。次に、「時空間の整合」という難題を解決しなければならない。視覚センサーや力覚センサー、関節センサーなどはそれぞれサンプリング周波数が異なるため、ミリ秒単位の誤差でもデータにずれが生じ、モデル学習を誤った方向に導いてしまう。そこで、同センターではロボット本体を同期させる手法を採用し、マルチモーダルデータを収集する際の誤差を1ミリ秒未満に抑え、モデルが因果関係を正確に学習できるようにした。

目下、同センターで生成される高品質データは1日平均で約6万件にのぼり、工業や家庭、リハビリなど16のシーンをカバーしている。

“方言”が乱立するデータの孤島

スタッフがロボットにデータ学習させる

中国ではすでに50カ所以上のデータ収集・訓練センターが稼働または計画されているが、AIロボットが必要とする膨大なデータの供給には、まったく足りていない。試算によると、ある業界で求められる作業の8割を実行させるには、必要なデータは少なくとも1億件、汎用型ロボットの場合は1000億件にのぼるという。

データ不足よりも深刻なのが、「データの異質性」の問題だ。各メーカーのロボットは、本体設計やセンサー位置、ソフトウエアプロトコルがそれぞれ違うため、収集されたデータはまるで「方言」のように互換性が低くなる。あるロボットで訓練されたモデルをそのまま別のロボットに適用しても、まったく機能しない場合があり、それぞれのデータセンターで得られた成果を重ね合わせるのも困難になる。これが新たな「データの孤島」を作り出してしまう。

「新しいロボットが出るたび、学習し直し」の絶望を終わらせる。Noitom Robotics「人間起点のデータ活用」とは

この難題を解決するため、業界は3つの技術的アプローチを模索している。1つ目は「差異の遮断」であり、市場シェアの高い主流機種に訓練を施すことで、データの汎用性を追求していく。2つ目は「差異の受容」だ。上海張江ハイテクパークにある人型ロボット開発センターでは、メーカーも仕様も異なるロボットを同一空間で共同訓練させることで、AIが多様な物理世界に対する客観的な認識を確立できるようにしている。3つ目が「差異の回避」だ。人の動作を映し出した動画からその軌跡を抽出してモデルを訓練する方法や、実データからシミュレーションモデルを構築して実世界に適用する「Real2Sim2Real」モデルを採用することで、データ1件あたりのコストを1000分の1に抑えることが期待できるという。

触覚グローブ、データ収集コストを10分の1に　中国「PsiBot」が約460億円調達

現場で働きながら学ぶ

技術的アプローチに違いがあったとしても、実機データが必要不可欠な「試金石」であることに変わりはない。データ訓練の主なテーマは今、規模拡大から産業の切実なニーズに確実に対応することへと移行しつつある。

物流システムや電池リサイクルを手がける上場企業「天奇股份（Miracle Automation）」が音頭をとって設立したエンボディドAIロボット工業データ収集・実地訓練センター（江蘇省無錫市）では、自動車塗装など7種類のシーンをリアルに再現し、シーン・データ・AIモデル・応用を結ぶクローズドループを構築している。具体的な業務上の課題に焦点を当て、的確に収集したデータで専用モデルを訓練し、実際の生産ラインに投入して検証と改良を進めていく。この方式ならば、データ生成の方向性が明確になるだけでなく、ロボットに実際の問題を解決させる過程で質の高いデータが自然に蓄積していくようになる。

自動車塗装などの訓練をするエンボディドAIロボット

「タスク実行とデータ収集の同時進行」も先進的な試みとして注目を浴びている。2026年1月に米ラスベガスで開かれたテクノロジー見本市「CES2026」では、ロボットアーム大手の睿爾曼が展示ブースに設置したロボットを遠隔操作して搬送タスクを実行させ、各タスクの実行と同時に環境との相互作用やタスク結果を含む貴重なデータが生成されていく様子を披露した。この事例は、データファクトリーに世界各地にある生産・サービス用ロボットを直接接続すれば、実際の業務プロセスのなかでデータを継続的に蓄積できるようになり、将来的に実際のシーンの再現が不要になる可能性を示唆している。

このほか、業界ではロボットデータをリソース化する試みも始まっている。人型ロボットスタートアップ「帕西尼（PaXini）」は、そのデータセットを北京国際ビッグデータ取引所に登録しているほか、テンセントクラウドと共同で「データクラウドモール」の構築にも取り組んでいる。天奇股份もロボットデータを業界の基盤リソースとすべく、データプラットフォームの構築を計画している。

ロボット触覚の旗手「PaXini」、約230億円調達　世界最大級のデータ収集拠点を天津に

自動運転よりも複雑な長期戦に

スタッフがロボットに基本動作の反復練習をさせる

ロボット向けデータ訓練センターは、データ駆動、ソフト・ハードの一体化、シーンのクローズドループ化を特徴とする新しい形のインフラであり、単なるAIデータセンターとは比較にならないほど複雑だ。その将来性を左右するのが、異種データを「クローズドループ化」する能力だとされる。実環境にシームレスに接続できるか、異なる仕様のロボット間でデータを横断的に活用できるか、シミュレーションプラットフォームで改良サイクルを加速できるかが鍵となる。

自動運転技術が進化してきた過程と比べると、その複雑さがはっきり見えてくる。自動運転は、既存の道路網や高度に成熟した自動車本体、センサーなどに依存している。突き詰めれば、構造化された環境下での「衝突回避」が主な課題だったが、それでもレベル3（条件付きの自動運転）に到達するまでに10年以上の歳月を要した。一方、人型ロボットは構造化されていないオープンな環境下で無数のタスクを実行する必要があるため、実用化の難易度が指数関数的に増大する。

しかも、ロボット向けデータ訓練センターが解決できるのは、「訓練用教材」の大規模生産にすぎない。教材をどの程度まで整備できるのか、そしてロボットの「頭脳」と「身体」がその教材を効率的に学習・応用できるのかは、依然として未解決の課題として残されている。

人型ロボットが華麗なデモンストレーションの段階を超え、安定性・信頼性・経済性を兼ね備えた「商品」となるまでには、長く厳しい「耐久レース」が待ち受けている。試練の時は始まったばかりだ。

（翻訳・田村広子）

DeepSeek、評価額7兆円超えか。ファーウェイ自社チップ適合、政府系半導体出資へ

ステップファンは2023年4月に設立。「Step」シリーズのLLMを展開し、テキスト、音声、画像、動画、さらには複雑推論までをカバーするマルチモーダル領域で高い性能を示しており、業界でも上位水準を維持している。最新の「Step 3」シリーズは、優れた視覚認識能力と高度な推論能力を備え、推論効率も高いとされる。

同社は現在、エンドデバイス向けエージェントの展開に注力している。スマートフォンや自動車、IoT、ロボットなどのハードウエアメーカーと連携し、モデルを端末に統合することで「スーパーアシスタント」の構築を進めている。同社の発表によると、OPPOや栄耀（Honor）などのメーカーと協業しており、スマートフォンへのプリインストール台数は4200万台を超える。

スマートコックピット分野では、吉利汽車（Geely Automobile）と協力し、スマートキャビンソリューション「AgentOS」を展開している。また、テンセントクラウドと戦略提携を締結し、車載AIコックピットエージェントの共同開発を進め、車内での音楽、動画、地図、決済、モビリティなどを統合したサービスの構築を目指している。

中国・Moonshot AIが約3200億円を調達、評価額は約3兆円突破　累計調達額で国内トップに

＊1ドル＝約159円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

このスマートロボット犬は、中国ロボット大手の杭州宇樹科技（Unitree Robotics；ユニツリー・ロボティクス）が開発し、馬蜂窩が観光シーンに応じた特別な「訓練」を施した。多言語での対話やマルチモーダル環境認識技術を通じ、周囲の状況を自発的に認識し、観光客のニーズを理解しつつ、推論しながら質問に答え、さまざまな身体動作によって観光客と交流することができる。これまでに、貴州省のミャオ族集落「西江千戸苗寨」など、中国内の複数の観光地でお披露目されたが、海外はシンガポールが初「勤務」となる。

人型ロボット世界一の実力——中国Unitree、IPOで1000億円調達へ【再掲】

5000人以上と交流、データ活用で観光体験をさらに最適化

シンガポール通商産業省の下の法定機関、セントーサ・デベロップメント・コーポレーション（SDC）でビジネス・体験開発部門のディレクターを務めるアディソン・ゴー氏は、セントーサ島でスマートロボット犬5台が稼働していると紹介。「これまでに観光客5000人以上と交流し、パフォーマンスもガイドも、高い評価を得ている」と述べた。今回の実証サービスのもう一つの重要な目的に、人の流れが密集する地域、観光客の嗜好、よくある問題などの観光客とのインタラクションデータを、スマートロボット犬を通じて継続的に収集し、大規模言語モデル（LLM）によってシステムを改善することで、観光客の総合的な体験をさらに高める狙いがある。

100kg成人男性が乗っても動じない！Unitree新型ロボット犬「As2」、18kgの軽量ボディに秘めた産業級の怪力【動画あり】

「スマートネーション」を加速させる「具体化したAI」

STBはこの実証サービスを、テクノロジーとイノベーションを通じた観光体験の向上の重要な一歩と位置付けている。シンガポールは近年、「スマートネーション」構想を推進しており、観光業は人工知能（AI）技術の実証における重要な実証分野となっている。従来のスマート完工はオンライン予約や電子決済、データ管理に重点を置いていたのに対し、スマートロボット犬は「具体化したAI」サービスの提供を重視している。AIはバックエンドのアルゴリズムにとどまらず、実際の観光シーンに入り込み、ガイド、インタラクション、ルート提案、パフォーマンスなど、多様な機能を担っている。

中国製のスマートロボット犬は、中国からシンガポールに進出し、観光客にテクノロジーの温もりを届けている。こうしたスマートテクノロジーはもはや、冷たいプログラムではなく、触ったり対話できるほか、旅を共に楽しむ「パートナー」にもなり得るようになった。【新華社シンガポール】

算苗科技は中国科学院の汪福全博士によって設立された。半導体大手の米NVIDIA（エヌビディア）がGPUの世界市場を支配する中、3次元（3D）集積技術を採用することでAI処理のボトルネックとなっている「メモリーの壁」を解消しようとしている。

GPUとの真正面の勝負は避ける――推論特化ASICで差別化

算苗科技は、汎用GPU市場でエヌビディアとの直接対決に挑むのではなく、AIモデルの推論に特化したASIC（特定用途向け集積回路）を開発することにした。

汪博士は、従来のAIチップの課題は計算能力の不足ではなく、メモリー帯域幅による制約だと指摘する。「CoWoS」などの2.5D集積技術では、チップが小さな工場のようになり、基板上に並列配置されたメモリー（原材料）とコア（加工場）がデータバス（ベルトコンベヤー）で接続される。そのため、計算速度が大きく上昇した際のバス幅がボトルネックとなっている。

「NVIDIA H100チップはAIが推論を実行する際、計算ユニットの最大70%がデータの転送を待つ間にアイドル状態となっている。過去20年間で、コアの計算能力は6万倍増加したが、メモリー帯域幅はわずか100倍増にとどまっている」と説明した。

同社が採用した3D集積技術は、メモリーをコアの上に集積し、数十万本のシリコン貫通電極（TSV）を通じて垂直方向の高速データ転送を実現するものだ。これによって、メモリー帯域幅は16～32テラバイト毎秒（TB/s）と、NVIDIA B200チップの4倍に向上する。

推論特化型の開発を選んだ背景には市場の構造がある。AIモデルのトレーニングを担うのはごく一部の大手企業に限られ、将来的には計算リソースの9割が推論に充てられると汪博士はみる。コストと消費電力が重視される推論用途では、汎用性を切り捨てることで性能とコスト効率を両立できるという判断だ。

同社が開発した推論チップ「A4」は12ナノメートル（nm）プロセスを採用。「Llama」「Mixtral」などの大規模言語モデル（LLM）におけるスループットは、4nmプロセスのNVIDIA H200比で1.26〜2.19倍に達したという。

「中国製半導体が市場を奪う」米NVIDIAの輸出空白が招いた誤算、H20代替品続々投入

暗号資産マイニングで磨いた3D技術、AIへ転用

算苗科技はもともと、暗号資産のマイニング技術を開発していた。2021年リリースのマイニング用サーバー「JASMINER X4」は3D集積技術を採用し、40nmプロセスでありながら、エヌビディアの7nmプロセス・グラフィックカードの20倍という電力効率を実現した。これにより、エヌビディアや米半導体AMDのグラフィックカードをマイニング分野から押し退け、8億元（約180億円）の売り上げをもたらした。

算苗科技の出発点は暗号資産のマイニングチップだった。2021年にリリースしたマイニング用サーバー「JASMINER X4」は3D集積技術を採用し、40nmプロセスながらエヌビディアの7nmグラフィックカードの20倍の電力効率を実現。エヌビディアやAMDをマイニング分野から押し退け、8億元（約180億円）の売上をもたらした。

ChatGPTがLLMブームを巻き起こした際、汪博士はAI推論がマイニングと同じ「メモリーの壁」に直面していることに気づき、AIチップ開発へと軸足を移した。マイニング時代に構築した3Dチップのサプライチェーンが、そのまま競争力の源泉となっている。

中国AIチップ「1万枚出荷」が9社以上。国産シェア35％に急拡大、NVIDIA「一強」に風穴

「国産化」より「グローバル競争」

算苗科技のコアメンバーは、中国科学院計算技術研究所や声学研究所、清華大学などの出身者が多く、国産CPU「龍芯（Longson）」の開発者やマイクロリサーチアジアの主席研究員もいる。汪博士は「国産化というキーワードが業界に溢れているが、当社は設立当初からグローバル競争を見据え、世界トップクラスのチップメーカーを目指してきた」と強調する。

今後はエヌビディアが拡大見込みの市場シェアを取りにいくとともに、企業が自社でAIモデルを運用するオンプレミス需要にも照準を合わせる。3D集積技術による低消費電力という強みは、電力効率が特に重視されるエッジデバイス分野でも競争力になると見込む。

汪博士は、米国のエンジニアが「抽象的思考」やソフトウエア開発に長けているのに対し、中国のエンジニアは「具体的思考」やハードウエアの改良が得意なため、中国メーカーには、限られたスペースで最高の性能を実現するASIC設計の資質があるとの見解を示した。ASIC開発でもマイニング分野での成功を再現し、中国メーカーとしてチップ市場の一角を占めたいとしている。

「採用しなければ競争に勝てない」——トヨタも認めた中国製チップの実力

＊1元＝約23円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

安徽淘雲科技が開発したAI電子ペット「EGGI」

AI電子ペットの開発を手がける安徽淘雲科技の呉玉勝董事兼総経理は、従来の電子ペットは指示に受動的に反応するだけだったのに対し、現在は大規模言語モデルの活用により、リアルタイムの応答や対話の記憶、学習能力を備えるようになったと説明する。「感情を持ち、失敗もし、導きが必要な『疑似生命体』に近づいている」と述べた。

癒やしのAIロボット「Ropet」、日本クラファンで大反響　開発企業が新たに資金調達

中国のネット通販サイトで「AI」や「玩具」といったキーワードを検索すると、対話や追従が可能なロボット犬や、バッグに取り付けられる小型デバイス、質問に答えるスマート目覚まし時計など、さまざまな製品が並ぶ。中国は産業基盤の強みを生かし、「製造」から「スマート製造」への高度化を加速させている。

人形風のAIロボット「NIA-F01」、手のひらサイズで登場。世界最小級関節搭載、対話も可能

AI電子ペットの潮流は中国国内にとどまらず、国際的にも注目を集めている。米ラスベガスで1月に開催された先端技術見本市「CES」では、中国企業がAI電子ペットを集中的に展示し、来場者の関心を引いた。関連製品は現在、世界市場への展開を加速しており、中国のスマート製造とAI応用の融合による新たな動きを象徴する存在となっている。【新華社合肥】

ModelBestは2022年に設立された。創業メンバーは清華大学出身者が中心で、高性能・軽量化のLLM分野で豊富な知見を持つ。同社が開発したエッジデバイス向けLLM「MiniCPM」シリーズは、ローカル端末で動作するAIモデルだ。従来のLLMと異なり、クラウドの計算資源に依存せずローカルで動作し、スマホ、パソコン、ロボット、車載チップなどの端末上で独立して実行できる。これにより、低遅延とデータのプライバシー保護を実現している。

司法分野にもLLM導入。清華大発AIスタートアップ「ModelBest」、商用化を加速

オープンソース分野でも存在感は際立っており、MiniCPMシリーズはGitHubやAIコミュニティ「Hugging Face」で累計2400万回以上ダウンロードされている。すでに世界の大手スマートフォンメーカーとの戦略提携も実現しており、スマートホーム、スマートコックピット、産業用ロボットなど幅広い分野への展開を加速させている。

＊1元＝約23円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

午後11時を過ぎた中国通信大手、中国移動通信（チャイナモバイル）フフホトデータセンターのサーバールームでは、インフラネットワーク運用保守エンジニアの侯暁雯さんが、給配電や冷却、液冷設備のメンテナンスを行っていた。侯さんは「データセンターのインフラとデータ基盤の安全を支えている」と語り、ひとたび電力や冷却に問題が起きればIT業務全体に影響することから、24時間365日のモニタリングが常態化しており、携帯電話の電源を切ることもないと明かした。

侯さんがデータセンターの「心肺」を守っているとするならば、コンピューティングネットワーク運用保守エンジニアの趙一帆さんは「頭脳」、すなわち大規模モデルの学習や人工知能（AI）の学習や推論を担うコンピューティングサーバーを管理している。大規模モデルの学習は連続性に関する条件が極めて高く、1度のダウンタイムでも甚大な損失を招く恐れがある。趙さんは「予防保守を軸に、隠れたリスクを可能な限り事前に排除している。業務の合間にメンテナンスを行うことで、損失を最小限に抑えている」と語った。

データセンターは「組み立て式」へ。中国EPG、AI需要で1億ドル調達

同センターの李程貴副総経理は、専門の運用保守チームと先進技術によって、センターが1兆パラメータ級の大規模モデルの安定した学習を遂行でき、22日間連続で中断なしの学習記録を樹立したと紹介した。

取材対象者たちは「私たちの存在を知らないということは、全てが正常ということだ」と話した。まさに趙さんが語るように、誰も彼らの存在に思い至らないことがすなわちシステムの安定や、円滑な演算能力の証明となる。そして舞台を裏から支えているという自負こそが、彼らにとっての最大の価値であり、達成感につながっている。【新華社フフホト】

SiCパワー半導体、中国「利普思」が攻勢　AIデータセンター需要も視野に

中国AIユニコーン「Zhipu」、香港上場　LLM企業として世界初

今回の値上げは、戦略転換を象徴する動きとして受け止められている。これまで多くの中国国産AIモデルは「低価格」を武器としてきた。智譜の張鵬CEO自身も、かつて「AnthropicのClaudeが200ドル（約3万20000円）で売れるなら、我々は200人民元（約4600円）で売る」と語るなど、低価格戦略を前面に打ち出してきた。

しかし現在は、世界トップクラスの基盤モデルを中核に据え、企業向けAPIを主な収益源とするビジネスモデルへと軸足を移しつつある。これは、アンソロピックに近いポジショニングへの転換を示唆するものだ。

張氏は先日の決算説明会で、AnthropicのARR（年間経常収益）が2024年の10億ドル（約1590億円）から2025年には90億ドル（1兆4000億円）へと急拡大したことに言及し、同様の成長軌道が智譜にも生まれつつあるとの認識を示した。4月6日、アンソロピックは自社ARRが300億ドル（4兆8000億円）を超えたと発表している。

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

API事業急伸で増収、一方で巨額損失続く

智譜は3月31日、上場後初となる通期決算を公表した。2025年の売上高は前年比131.9%増の7億2400万元（約170億円）となり、3年連続で倍増を達成した。なかでもAPI事業は前年比292.6％増と急拡大し、成長の主軸となっている。MaaS（Model as a Service）プラットフォームのARRは約17億元（約400億円）に達し、前年比約60倍に拡大した。登録企業ユーザーと開発者は合計400万人規模に達した。

一方で赤字も拡大の一途をたどる。2025年の純損失は前年比59.5%拡大し、47億1800万元（約1100億円）となった。粗利益率も前年の56.3%から41.0%へと低下し、研究開発費は31億8000万元（740億円）に上った。売上高の伸びが研究開発投資の膨張に追いつかない構図が続いている。

世界水準の性能維持も、激化する国内勢との開発競争

張CEOは、GLM-4.5からGLM-5に至る矢継ぎ早のモデル更新により、国際的な主要評価指標において同社モデルが世界トップクラスの水準を維持していると強調する。

しかし競争環境は依然として厳しい。中国国内では有力企業のバイトダンス（ByteDance）、アリババ（Alibaba）、ディープシーク（DeepSeek）などが相次いで新型モデルの開発を加速しているほか、コンシューマー市場では米国に比べAIに対する課金意欲が弱い傾向も指摘されている。

DeepSeek、史上最長の13時間障害——次世代モデル「V4」、いよいよ来るのか

こうした状況に対し、智譜は強みを持つコーディングのほか自律的にタスクを修正、実行するAgentic AI（エージェンティックAI）に集中投資してモデルの優位性を維持し、400万の既存ユーザー基盤を活かして参入障壁を高める方針を示した。

継続的な研究開発投資を維持しながら、いつ黒字化を実現できるか。智譜にとって今後の最大の焦点は、成長戦略と収益モデルの両立にあると言えそうだ。

＊1元＝約23円、1ドル＝約159円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）