重要ポイント:
- 美団はLongCat-2.0をオープンソース化、1.6兆パラメータモデルで平均活性化パラメータは480億
- このモデルは5万枚の国産GPUクラスターでゼロから訓練され、Nvidiaハードウェアを不使用
- 公開により西側AIラボへの価格圧力が強まり、中国のAI自給自足の進展を示す
重要ポイント:

美団のLongCat-2.0は、中国国産GPUクラスターのみで訓練された初の1兆パラメータ級モデルであり、中国のNvidiaハードウェア依存を疑問視し、西側AIラボに価格圧力をかけるマイルストーンである。
美団は6月下旬、LongCat-2.0を公開・オープンソース化したと発表した。このモデルは1.6兆パラメータ、平均活性化パラメータ480億、ネイティブの100万トークンコンテキストを備え、5万枚の国産GPUクラスターでゼロから訓練された。
「これは、中国のAIラボがNvidiaハードウェアに依存することなく、フロンティア級モデルを訓練できることを示している」と、プロジェクトに詳しい関係者は述べた。詳細は未公開のため、匿名を条件に語った。
LongCat-2.0はMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、トークンあたり330億~560億のパラメータを活性化する。この設計により、推論コストを480億パラメータの高密度モデルに近づけつつ、1.6兆パラメータシステムの能力を維持する。100万トークンのコンテキストウィンドウは、西側フロンティアラボが提供する最長のものに匹敵する。美団はベンチマークスコア、訓練コスト、推論価格を開示していない。
このオープンソース公開により、美団は中国のAIラボである智譜AI(Zhipu AI)や月之暗面(Moonshot AI)と直接競合することになる。これらの企業のGLM 5.2およびKimi K2.7 Codeモデルは、ここ数週間で企業採用を拡大している。また、AnthropicやOpenAIといった西側ラボにも圧力をかける。これらの企業の価格決定力は、オープンウェイトの代替品に対する性能差の維持に依存している。
国産GPUにおけるブレークスルー
1兆パラメータモデルの訓練には、数万枚のGPUを数週間にわたって並行稼働させる必要がある。この作業は通常、NvidiaのH100またはB200クラスターと専用NVLinkインターコネクトを必要とする。美団の5万枚のクラスターは国産アクセラレータを使用したが、同社はチップベンダーやアーキテクチャを明らかにしていない。規模的に入手可能な中国製AIチップはHuaweiのAscend 910Bおよび910Cが最も有力な候補である。
このマイルストーンが重要なのは、2025年1月にさらに強化された米国の輸出規制により、NvidiaのH100およびB200の中国向け販売が制限されているからだ。美団が国産チップで競争力のある1兆パラメータモデルを訓練できたとすれば、中国のラボが回避策を見つけたことを示唆する。これは西側のサプライチェーンから独立した形で、中国のAI開発スケジュールを加速させる可能性がある。
西側ラボへの価格圧力
LongCat-2.0は、中国のオープンウェイトモデルがすでに勢いを増している市場に参入する。智譜AIのGLM 5.2は6月13日にMITライセンスで公開され、入力100万トークンあたり1.40ドル、出力100万トークンあたり4.40ドルである。これはAnthropicのOpus 4.8の約3分の1から6分の1の価格だ。月之暗面のKimi K2.7 Codeは6月12日に公開され、同様の価格戦略をとっている。Coinbaseは6月27日、エンジニアのデフォルトモデルをこれら2つに切り替え、AI支出を50%削減したことを開示した。
美団はLongCat-2.0の価格やベンチマーク性能を開示しておらず、直接比較は不可能である。同社が不特定のライセンスでモデルをオープンソース化する決定は、専有的優位性ではなく、アクセシビリティで競争することを示唆している。美団にとって、このモデルは戦略的資産を意味する。フードデリバリーとローカルサービス大手である同社は、LongCat-2.0を社内のレコメンデーションシステム、物流最適化、カスタマーサービス自動化に展開し、サードパーティのAIプロバイダーへの依存を低減できる可能性がある。
投資家への示唆
オープンウェイトAI市場は地政学的な線に沿って分裂しつつある。西側企業は現在、米国ラボの高コストなフロンティアモデルと、規制や来歴リスクを伴う低コストな中国製代替品の間で選択を迫られている。美団の参入は、米国の輸出規制に直接さらされていない公開企業によって国産ハードウェアで訓練されたモデルという、新たな選択肢を追加する。
美団の株式は香港証券取引所に上場している。同社は財務開示でAI支出を個別に開示していないが、最新の年次報告書によると、2025年の年間研究開発費は約211億元(29億ドル)であった。LongCat-2.0の訓練には、その予算のかなりの部分が費やされた可能性が高いが、同社はコストを開示していない。
本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではない。