智譜AIのGLM-5、国産チップでGPUコストを50%削減

Edgen Stock·Feb 22 2026, 11:38

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主なポイント

智譜AIは、同社の大規模言語モデルGLM-5の技術仕様を公開し、中国のAI開発における戦略的転換を示しました。このモデルは、ベンチマークスコアを追い求めるのではなく、エンジニアリング効率と国内ハードウェアとの深い統合を優先し、自給自足型の技術スタックを構築しています。

エンジニアリング級のインテリジェンス: 7,440億パラメータのモデルは、複雑で長期間のタスク向けに設計されており、単純なコード生成を超えて自律システムエンジニアリングと計画を可能にします。
イノベーションによる効率性: 新しいDeepSeekスパースアテンション（DSA）メカニズムは、性能を犠牲にすることなく、長いコンテキストでのアテンション計算を1.5～2倍削減し、大規模AIの経済的実現可能性を高めます。
国産ハードウェア統合: GLM-5は、Huawei Ascendを含む中国製GPU群向けにネイティブに最適化されています。この共同最適化により、単一の国産ノードで2つの国際的なGPUに匹敵する性能を達成し、長シーケンスタスクの展開コストを50%削減します。

GLM-5の7,440億パラメータはベンチマークよりエンジニアリングを優先

中国のAI企業である智譜は、7,440億パラメータを持つGLM-5モデルの詳細を公開しました。これは、リーダーボードの指標を追求する姿勢から、「エンジニアリング級のインテリジェンス」の達成へと向かう重要な進化を示しています。このモデルは28.5兆のトークンで訓練され、複雑な多段階ソフトウェアエンジニアリングタスクを自律的に実行することに重点を置いています。智譜が「Agentic Engineering（エージェンティック・エンジニアリング）」と呼ぶこのアプローチにより、モデルは高レベルの目標からシステム全体を独立して計画、作成、デバッグすることができます。1年間ビジネスを管理する様子をシミュレートするVending-Bench 2ベンチマークのようなテストでは、GLM-5はオープンソースモデルの中で1位を獲得し、長期的な戦略的意思決定能力を実証しました。

スパースアテンションの革新により計算負荷を最大2倍削減

GLM-5の効率性の核となるのは、新しいDeepSeekスパースアテンション（DSA）メカニズムです。計算複雑度が入力長に比例して二次関数的に増加する従来のアテンションシステムとは異なり、DSAは最も重要なデータトークンのみを動的に識別して処理します。この革新により、20万トークンのコンテキストウィンドウ内でアテンション計算のワークロードが1.5倍から2倍に削減されます。決定的に、智譜は他のスパースアテンション手法に伴う典型的な性能低下なしにこの効率を達成しました。その結果、より大きなコンテキストを処理し、同じハードウェアでより高い性能を提供できるモデルアーキテクチャが実現され、計算リソースが制約された環境で費用対効果の高いAIを開発するための重要な利点となります。

中国製GPUのネイティブサポートにより展開コストを50%削減

GLM-5の最も戦略的に重要な側面は、中国国内製GPUに対するネイティブなシステムレベル最適化です。このモデルは、Huawei Ascend、Moore Threads、Hygon、Cambriconなどのハードウェアに完全に適合しています。これは単なる互換性を超え、KVキャッシュのスケジューリングから分散並列処理戦略に至るまで、スタック全体の再構築を伴います。このソフトウェア・ハードウェア協調設計は非常に効果的であり、単一の国産コンピューティングノードで2つの主流国際GPUを使用するクラスターの性能に匹敵することを可能にします。長いデータシーケンスを処理する場合、この深い最適化により展開コストが大幅に50%削減され、外国のハードウェアプロバイダーの市場支配に直接挑戦し、中国の完全に独立したAIエコシステムへの道を加速させます。