AIの商用化が急速に進む中、AI企業やAIを導入する企業にとって、大規模なAIモデルのトレーニングや推論処理を支えるAIインフラの確保が不可欠となっている。アリババクラウドは、AIインフラストラクチャ製品の主要構成要素「PAI-Lingjun」や、自社開発AIモデル「Qwen」をベースとした開発環境「Model Studio」を展開しており、企業がコストや運用条件に合わせて最適なAI環境を構築できるエコシステムを整えている。

アリババ、最上位AIモデル「Qwen3.8-Max」を発表。16日間自律開発でDeepseekら追撃

さらに同社は、システムの稼働状態やパフォーマンスを把握・最適化する「オブザーバビリティ・プラットフォーム」のレポートにおいても「チャレンジャー」と評価された。2026年7月には「WAIC 2026」にてエージェントネイティブ技術を発表。自社の「AI+Cloud戦略」のもと、複雑化するAIワークロードや多様な産業でのAIエージェント活用を支える基盤としての存在感を一段と高めている。

（36Kr Japan編集部）

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同モデルは、2兆4000億という膨大なパラメーター数と、最大100万トークンのコンテキストウィンドウに対応し、コーディングや長時間の複雑なタスク、マルチモーダル処理において高いパフォーマンスを示している。同社によると、第三者ベンチマークのText Arenaで5位、Vision Arenaで2位にランクインしている。

Qwen3.8-Maxは、スパースMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャとハイブリッド・アテンション・メカニズムを採用。総パラメーター数は2兆4000億に達するものの、推論時に実際に活性化するパラメーターを約950億に抑えることで、計算コストと遅延の削減を両立させた。

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高度な自律型エージェント能力を持ち、内部テストでは16日間にわたり自律的にコード生成・テスト・ログ分析を繰り返し、オープンソースのエージェントフレームワークを構築。数百ページの文書や長時間の映像を検索可能な知識ベースへと即座に変換する視覚インテリジェンスも備える。

中国ではAIモデルの開発競争が激化し、アリババのほか、DeepSeek（DeepSeek-V4）、Moonshot AI（Kimi K3）、バイトダンス（豆包）、テンセント、智譜AIらが性能・コスト・特定領域への特化を武器に新モデルを相次ぎリリースしている。

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アリババによるQwen3.8-Maxの投入は、自社クラウドやEC基盤との強力なエコシステム連携を背景に、中国AI市場での主導権をさらに確固たるものにする狙いがあるとみられる。

（文：浦上早苗）

経済ジャーナリスト、法政大学IM研究科兼任教員。福岡市出身、早稲田大学政治経済学部卒。西日本新聞社を経て、中国・大連に国費博士留学および少数民族向けの大学で教員。現在は経済分野を中心に執筆編集、海外企業の日本進出における情報発信の助言を手掛ける。近著に『崖っぷち母子 仕事と子育てに詰んで中国へ飛ぶ』（大和書房）『新型コロナVS中国14億人』（小学館新書）。X： sanadi37

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アリババ側の説明によると、Claude Codeに「バックドアが組み込まれている」というセキュリティ上のリスクが発覚し、社内で総合的に評価した結果、リスクの高いソフトウエアとして指定したからだという。発端は、開発者による逆解析で、2026年4月2日リリースの「バージョン2.1.91」以降、隠された検知機構がClaude Codeに組み込まれていることが判明したことだった。

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具体的には、ユーザーのシステムのタイムゾーンが中国時間（Asia / ShanghaiまたはAsia / Urumqi）になっていないか、そしてアクセス先のドメインが中国系サービスのものではないかをチェックする仕組みだったという。照合対象のリストには147件のドメインが含まれ、その中にはアリババを含め、百度（バイドゥ）、字節跳動（バイトダンス）など、中国のテック企業やAI研究機関のものが含まれていたとされる。

特に議論を呼んだのは、検知結果の送信方法だ。独立したテレメトリ項目としてではなく、リクエストのたびに送信されるシステムプロンプトに直接エンコードされていたという。例えば、中国時間の場合、日付形式が「2026-06-30」から「2026/06/30」に変わるといった形で、かなり巧妙に隠されていた形だ。

これに対しAnthropic側は、2026年3月に開始した「実験的な」機能であり、目的はライセンスを受けていない転売アカウントの防止と、他社モデルのデータを大量に吸い上げて自らのAIの訓練に流用する「モデル蒸留」対策だったと説明。同社は7月2日にリリースした新バージョンで該当コードを削除したとしている。ただし両社の見解には明確な食い違いがある。アリババはこれをセキュリティ上のバックドアと捉え、Anthropicは不正利用対策のための実験的な措置だったとしている点だ。

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もっとも、これだけが背景の全容ではないとみられる。1つには、AnthropicがClaudeを中国本土向けに正式提供していないため、中国国内の開発者はVPNなどを介して長らくアクセスしてきた経緯があり、企業として見た場合、コンプライアンスやデータセキュリティ、アカウント管理の面でもともとリスクが高かったという事情がある。

もう1つの背景には、今回の禁止措置の直前に出された、Anthropicによる告発がある。Anthropicが6月10日付で米上院銀行委員会に送った書簡によると、アリババのAI研究チーム「Qwen」と関係があるとみられる利用者が、約2万5000件の不正アカウントを使用。4月22日から6月5日にかけて、Claudeと2800万回以上ものやり取りを行っていたという。Anthropicはこの行為を、「産業規模のモデル蒸留攻撃」と断定した。この件が6月24日に報道されると、業界内で大きな注目を集めていた。

アリババ、「Qwen 3.5」軽量AIモデル4種を公開　イーロン・マスク氏も「驚異的」と称賛

（36Kr Japan編集部）

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背景にあるのは、国内の小売や製造、ゲーム業界などで高まる「エージェンティックAI（自律型AIエージェント）」への需要だ。国内拠点を5カ所に拡充することでシステムの高可用性と事業継続性（BCP）を高めるとともに、インフラの拡張に合わせ、最先端のAIサービスも日本市場へ本格投入する。

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サービス面では、データウェアハウス（DWH）の開発サイクルを大幅に短縮する「DataWorks Data Agent」をはじめ、データ分析や資産管理、マルチクラウド環境での運用保守を効率化するAIネイティブなデータベース・ソリューションの提供を始めた。加えて、企業のAIエージェント開発を包括的に支援するプラットフォーム「Model Studio」も展開する。

これにより、日本の企業や開発者は、エンタープライズグレードのセキュリティで保護された日本国内のAPI環境を通じて、アリババの最新AIモデル「Qwen3.7-Plus」などを利用できる。今後は、動画生成モデル「HappyHorse」や、マルチモーダルモデル「Qwen3.5-Omni」も順次追加される予定だ。同社によると、Qwenの最上位モデルは各種ベンチマークで、米OpenAIの新型モデル「GPT-5.5」に匹敵する性能を示しているという。データセンターの増強を足がかりに、自社のAI技術を日本市場で浸透させる狙いだ。

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製品も社名もないのに評価額3200億円　アリババ「Qwen」元幹部の新AIラボに資金殺到

（36Kr Japan編集部）

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米The Informationの報道によると、アリババグループの大規模言語モデル（LLM）「通義千問（Qwen）」の元責任者・林俊暘氏が設立したAIラボが、初回の資金調達を完了し、評価額は20億ドル（約3200億円）となった。本ラウンドでは、紅杉中国（Hongshan、旧セコイア・チャイナ）と高榕創投（Gaorong Ventures） がそれぞれ1億ドル（約160億円）を出資して主導し、テンセント（騰訊控股）も2000万ドル（約32億円）を出資した。

1993年生まれの林氏は、中国の国際関係学院で文系分野を専攻した後、北京大学外国語学院の修士課程に進み、自然言語処理（NLP）とマルチモーダル表現学習を研究した。2019年に同課程を修了後、アリババ傘下の研究機関「阿里巴巴達摩院（Alibaba DAMO Academy）」で、シニアアルゴリズムエンジニアを務めた後、アリババ史上最年少の「P10」クラス（シニアディレクタークラス）技術責任者となった。林氏は超大規模事前学習モデル「M6」「OFA」の研究開発に深く関わった。アリババが22年末に「通義実験室（Tongyi Lab）」を設立すると、彼はQwenの技術責任者に就任した。

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Qwenはその後3年間で急速に拡大した。林氏の主導のもと、アリババはあらゆるパラメータ規模を網羅するオープンソースモデルファミリーを発表した。今年1月時点で、Qwenの世界ダウンロード数は10億回を超え、派生モデルは20万個を突破した。25年のフラッグシップモデルである「Qwen3-Max」のパラメータ数は1兆を超え、GPQAなどのベンチマークで同時期の国際的な主流モデルを上回った。

しかし今年3月4日未明、林氏は突如としてSNS上で「me stepping down. bye my beloved qwen.（辞任します。さようなら愛するQwen）」と辞任を発表した。外部ではすぐに彼が起業するのではないかとの憶測が飛び交ったが、それが現実のものとなった。

林氏のAIラボは、世界モデルとエンボディドAIを主要研究分野としているという。これらの分野は現在、世界中の投資家から熱狂的な注目を集めている。

1ドル＝約160円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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ユーザーが出品画面からカメラを起動して、スマートフォンで商品を撮影すると、AIが即座に商品の種類や状態、型番を自動識別。それに基づき、商品タイトルや説明文を自動生成し、参考価格を表示する。また、同時に複数の不用品を一度に撮影し、出品情報を一括表示できる点も特徴だ。

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閑魚の関係者によると、この機能はプラットフォームに蓄積された膨大な個人間の取引データと、アリババの大規模言語モデル（LLM）「通義千問（Tongyi Qianwen；Qwen）」に基づく視覚認識技術を活用しているという。

査定精度を確保するため、システムは識別精度が高く、価格の信頼性が高い商品を選んで参照し、合理的な「閑魚価格」のレンジを提示する仕組みとなっている。もし、価格帯に幅がある場合、商品の使用感や型番などの追加情報を入力するようユーザーを誘導し、より精度の高い価格設定をサポートする。

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（36Kr Japan編集部）

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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）

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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。

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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）

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アリババグループの呉嘉副総裁は発表会の会場で、千問に「霸王茶姫（CHAGEE）の『伯牙絶弦（ジャスミン茶ベースのミルクティー）』を40杯注文して」と指示、数秒後には注文が確定されて決済が完了、配達員が出発し、程なくして淘宝閃購の配達員が会場にミルクティーを届けた。これはAIが最初から最後まで、人の手をほとんど介さずに取引を成立させた史上初のケースとなる。指示の理解からサービス呼び出し、注文から決済が完了する一連の流れまで、アプリを切り替えることなく、人手も介さずに全工程が自動で実行された。さらに、千問アプリで航空券を購入する場合、千問は出発時間や直行便の要望、コストパフォーマンスなどを総合的に考慮して複数の参考プランを提示し、運賃の推移分析まで行う。

グーグルは1月11日、米小売大手ウォルマートとの提携意向を発表、AIショッピング機能の模索を計画している。しかし実装速度・機能の完成度から見ると、千問の方がいち早く「AI主導の購買プロセス」の商用化を実現した。

アリババによると、今回のアップグレードでは400以上の「AIによるタスク処理」機能が追加された。狙いは、AI業界を会話中心の「対話時代」から実行中心の「タスク処理時代」へと移行させることにあるという。AIはもはや質問に答えるだけの存在でなく、ユーザーに代わってタスクを遂行できる真のデジタルアシスタントになるという位置付けだ。この方向性は、OpenAIやAnthropicなどの世界トップAI企業が積極的に模索している重点分野でもある。

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公式情報によると、千問の個人ユーザーの月間アクティブユーザー数（MAU）は、リリースからわずか2カ月で1億を突破したという。

（36Kr Japan編集部）

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AIメディア「AI World」の推計によると、今回採択された論文は5526本（公式発表は5290本）。国別では、米国と中国がそれぞれ50％近くを占め、残りをアジアや欧州、カナダなどが分け合う形となった。

企業・大学別の論文採択数トップ50では、米グーグルが4.84％で首位を維持したが、2位の清華大学（中国）が4.73％と0.11ポイント差に迫った。北京大学（中国）も3.63％で3位に入った。世界のコンピュータサイエンスをリードしてきた4大名門校、米スタンフォード大学は2.58％で12位、米カーネギーメロン大学は2.55％で13位、米マサチューセッツ工科大学が2.45％で16位、米カリフォルニア大学バークレー校は2.08％で21位となった。

あるアナリストは、米国と中国ではAI研究の構図に大きな違いがあると指摘する。米国ではテクノロジー大手がAIイノベーションの主導権を握り、計算資源とデータを独占する傾向がある。一方、中国では政策として複数の大学や研究機関にAIイノベーションに必要な人材とリソースを分散させ、驚異的な成長を実現している点に違いがあるという。

AI Worldは、最先端のAI研究が北京、上海、サンフランシスコの3都市で活発化しているとの見方を示した。今回のNeurIPSでは複数の最優秀論文が選ばれ、それぞれの筆頭著者には中国アリババグループや米プリンストン大学、米ワシントン大学などに所属する研究者の名前が並んだ。

（36Kr Japan編集部・茶谷弥生）

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