Zhipuは2024年1月8日に正式に上場し、中国の大規模言語モデルセクターにとって画期的な瞬間を迎えました。このマイルストーンにより、清華大学のコンピューターサイエンス学科長であり、同社の創立チーフサイエンティストである唐杰教授は、2026年に向けた企業の方向性を根本的に再定義する内部戦略メモを発表しました。短期的な商業的利益を追求するのではなく、Zhipuは基礎モデルの研究に注力し、DeepSeekのブレークスルーによる波及効果に対して決定的な対応を示しています。## 真の戦場：モデルアーキテクチャと学習パラダイム唐杰のメモは一つのことを明確に示しています：将来の競争環境は、派手なアプリケーションや段階的な製品リリースによって決まるのではありません。むしろ、二つの重要な柱—モデルアーキテクチャの革新と根本的に新しい学習パラダイム—にかかっています。この戦略的転換は、AGI開発において何が実際に効果的かを理解する成熟を反映しています。企業のアーキテクチャ革新へのコミットメントは特に示唆的です。ほぼ10年にわたり支配的だったTransformerモデルは、実世界の圧力の下で亀裂を見せ始めています。超長文コンテキストの計算負荷、メモリメカニズム、モデル更新プロトコルに関する問題は、新たなアーキテクチャ的思考を必要としています。Zhipuのロードマップは、既存システムのフォン・ノイマン的探査を超え、まったく新しい設計パラダイムとスケーリングアプローチを模索することを明示しています。これには、計算効率を根本的に向上させるチップ・アルゴリズムの共同設計戦略も含まれます。## GLM-5の登場：到着時に何が変わるか最も注目すべき発表は、GLM-5の間近なリリースです。詳細はまだ少ないものの、Zhipuの過去のモデル進化から予測できることがあります。12月にリリースされたGLM-4.7は、すでに重要な成果を達成しています：国内モデルの中で1位にランクされ、Artificial AnalysisベンチマークではClaude 4.5 Sonnetと並び世界第6位に位置しています。さらに、コーディングやエージェント体験に関する実世界の開発者からのフィードバックは一貫して高評価です。このパフォーマンスを裏付ける数字は驚異的です。わずか10か月で、ZhipuのMaaSプラットフォームは年間収益が2000万から5億に爆発的に拡大—25倍の成長を遂げました。184か国の開発者、合計で15万人以上がGLMのコーディングスイートを採用しています。海外収益だけでも2億を超え、中国の多くのAI企業が達成できていない国際市場への浸透を実現しています。## 強化学習の転換点現在の主流RLアプローチは、その数学的・コーディングの巧みさにもかかわらず、壁にぶつかっています。これらは人工的に構築された検証環境に過度に依存しており、一般化能力に制約があります。Zhipuの2026年ロードマップは、より一般的なRLパラダイム—人間が定義した基準に対してパターンマッチングを超え、数時間または数日にわたるタスクシーケンスを理解できるもの—を明確にターゲットとしています。この変化は、AIが高度なツールキットから自律的な推論に近づく重要なポイントです。## 誰も語らないフロンティア：継続学習おそらく最も大胆な要素は、Zhipuの2026年計画における継続学習と自律的モデル進化の探求です。今日のAIシステムは、一度展開されると凍結され、コストのかかるワンショット学習を通じて知識を蓄積し、世界の変化とともに徐々に劣化します。対照的に、人間の脳は絶えず学習し、実世界との相互作用を通じて適応します。この能力の構築は、真のフロンティアを示します。オンライン学習プロトコルから継続的な知識統合まで、破滅的忘却を避けながら再考する必要があります。成功すれば、AIシステムの運用方法に根本的な変革をもたらすでしょう。## Zhipuが迷走した理由(とDeepSeekがそれを正した方法)メモの最も正直な瞬間は、唐杰が過去の失敗を認める部分です。2023年から2024年にかけて、世界的な大規模モデルの爆発と中国の「百モデル戦争」の中で、Zhipuは技術的・商業的に戦術的な誤りを犯しました。同社は短期的な勢いに気を取られ、AGIの基本に集中できなくなっていました。DeepSeekの登場は、目を覚ますきっかけとなりました。単なる競争圧力と見るのではなく、唐杰はこれをリセットの合図と位置付けています。同社は体系的に再構築し、To C事業を縮小し、製品開発チームを整理し、焦点を絞り直しました。特に、コーディングを突破口とした決定は正しく、GLM-4.5やその後のGLM-4.7が国際的なベンチマークと真の競争力を示したことで証明されました。## 主権AIとグローバル展開戦略二次的ながら重要な動きとして、Zhipuの「主権AI」イニシアチブが国際的に注目を集めています。マレーシアはGLMのオープンソースモデルを用いて国家のMaaSプラットフォームを構築し、実質的にZhipuの技術を国家インフラの一部としています。これは、中国のAI技術のグローバル採用を目指す戦略的推進と一致していますが、同時に国内外を問わず実用的なプロダクト・マーケットフィットを示しています。## 2026年：AIが労働カテゴリーを置き換える年すべての技術的議論の背後には、より大胆な主張があります：2026年は、AIが特定の職業やタスク領域を本格的に置き換える突破の年になるということです。これは誇張ではなく、モデルの能力拡大と2025年のデータに既に見られる開発者採用率の実質的な拡大に基づいています。企業の新たなX-Labイニシアチブ—若手人材を集め、最先端のアーキテクチャや認知パラダイムを追求する内部イノベーションインキュベーター—は、経営陣が大胆な賭けを必要とする転換点にいると考えていることを示唆しています。これは、Zhipuが過去に高リスクの決断を下した瞬間—例として、少規模モデルが支配していた時代にGLM-130Bを訓練したり、コードを突破口とした賭けをしたこと—と呼応しています。## これが業界に与える影響Zhipuの公開と戦略的リセットは、中国のAIセクターの競争のあり方を再調整する意味を持ちます。広範な応用や規模拡大を追い求めるのではなく、基本に立ち返り、その撤退を勝利の戦略と位置付けているのです。この戦略が成功するかどうかは、GLM-5の評価やRL・継続学習の実用的な進展を通じて2026年に明らかになるでしょう。
Zhipuの公開デビューは大きな転換点を示す：GLM-5とAI基盤再構築レースの詳細分析
Zhipuは2024年1月8日に正式に上場し、中国の大規模言語モデルセクターにとって画期的な瞬間を迎えました。このマイルストーンにより、清華大学のコンピューターサイエンス学科長であり、同社の創立チーフサイエンティストである唐杰教授は、2026年に向けた企業の方向性を根本的に再定義する内部戦略メモを発表しました。短期的な商業的利益を追求するのではなく、Zhipuは基礎モデルの研究に注力し、DeepSeekのブレークスルーによる波及効果に対して決定的な対応を示しています。
真の戦場：モデルアーキテクチャと学習パラダイム
唐杰のメモは一つのことを明確に示しています：将来の競争環境は、派手なアプリケーションや段階的な製品リリースによって決まるのではありません。むしろ、二つの重要な柱—モデルアーキテクチャの革新と根本的に新しい学習パラダイム—にかかっています。この戦略的転換は、AGI開発において何が実際に効果的かを理解する成熟を反映しています。
企業のアーキテクチャ革新へのコミットメントは特に示唆的です。ほぼ10年にわたり支配的だったTransformerモデルは、実世界の圧力の下で亀裂を見せ始めています。超長文コンテキストの計算負荷、メモリメカニズム、モデル更新プロトコルに関する問題は、新たなアーキテクチャ的思考を必要としています。Zhipuのロードマップは、既存システムのフォン・ノイマン的探査を超え、まったく新しい設計パラダイムとスケーリングアプローチを模索することを明示しています。これには、計算効率を根本的に向上させるチップ・アルゴリズムの共同設計戦略も含まれます。
GLM-5の登場：到着時に何が変わるか
最も注目すべき発表は、GLM-5の間近なリリースです。詳細はまだ少ないものの、Zhipuの過去のモデル進化から予測できることがあります。12月にリリースされたGLM-4.7は、すでに重要な成果を達成しています：国内モデルの中で1位にランクされ、Artificial AnalysisベンチマークではClaude 4.5 Sonnetと並び世界第6位に位置しています。さらに、コーディングやエージェント体験に関する実世界の開発者からのフィードバックは一貫して高評価です。
このパフォーマンスを裏付ける数字は驚異的です。わずか10か月で、ZhipuのMaaSプラットフォームは年間収益が2000万から5億に爆発的に拡大—25倍の成長を遂げました。184か国の開発者、合計で15万人以上がGLMのコーディングスイートを採用しています。海外収益だけでも2億を超え、中国の多くのAI企業が達成できていない国際市場への浸透を実現しています。
強化学習の転換点
現在の主流RLアプローチは、その数学的・コーディングの巧みさにもかかわらず、壁にぶつかっています。これらは人工的に構築された検証環境に過度に依存しており、一般化能力に制約があります。Zhipuの2026年ロードマップは、より一般的なRLパラダイム—人間が定義した基準に対してパターンマッチングを超え、数時間または数日にわたるタスクシーケンスを理解できるもの—を明確にターゲットとしています。
この変化は、AIが高度なツールキットから自律的な推論に近づく重要なポイントです。
誰も語らないフロンティア：継続学習
おそらく最も大胆な要素は、Zhipuの2026年計画における継続学習と自律的モデル進化の探求です。今日のAIシステムは、一度展開されると凍結され、コストのかかるワンショット学習を通じて知識を蓄積し、世界の変化とともに徐々に劣化します。対照的に、人間の脳は絶えず学習し、実世界との相互作用を通じて適応します。
この能力の構築は、真のフロンティアを示します。オンライン学習プロトコルから継続的な知識統合まで、破滅的忘却を避けながら再考する必要があります。成功すれば、AIシステムの運用方法に根本的な変革をもたらすでしょう。
Zhipuが迷走した理由(とDeepSeekがそれを正した方法)
メモの最も正直な瞬間は、唐杰が過去の失敗を認める部分です。2023年から2024年にかけて、世界的な大規模モデルの爆発と中国の「百モデル戦争」の中で、Zhipuは技術的・商業的に戦術的な誤りを犯しました。同社は短期的な勢いに気を取られ、AGIの基本に集中できなくなっていました。
DeepSeekの登場は、目を覚ますきっかけとなりました。単なる競争圧力と見るのではなく、唐杰はこれをリセットの合図と位置付けています。同社は体系的に再構築し、To C事業を縮小し、製品開発チームを整理し、焦点を絞り直しました。特に、コーディングを突破口とした決定は正しく、GLM-4.5やその後のGLM-4.7が国際的なベンチマークと真の競争力を示したことで証明されました。
主権AIとグローバル展開戦略
二次的ながら重要な動きとして、Zhipuの「主権AI」イニシアチブが国際的に注目を集めています。マレーシアはGLMのオープンソースモデルを用いて国家のMaaSプラットフォームを構築し、実質的にZhipuの技術を国家インフラの一部としています。これは、中国のAI技術のグローバル採用を目指す戦略的推進と一致していますが、同時に国内外を問わず実用的なプロダクト・マーケットフィットを示しています。
2026年：AIが労働カテゴリーを置き換える年
すべての技術的議論の背後には、より大胆な主張があります：2026年は、AIが特定の職業やタスク領域を本格的に置き換える突破の年になるということです。これは誇張ではなく、モデルの能力拡大と2025年のデータに既に見られる開発者採用率の実質的な拡大に基づいています。
企業の新たなX-Labイニシアチブ—若手人材を集め、最先端のアーキテクチャや認知パラダイムを追求する内部イノベーションインキュベーター—は、経営陣が大胆な賭けを必要とする転換点にいると考えていることを示唆しています。これは、Zhipuが過去に高リスクの決断を下した瞬間—例として、少規模モデルが支配していた時代にGLM-130Bを訓練したり、コードを突破口とした賭けをしたこと—と呼応しています。
これが業界に与える影響
Zhipuの公開と戦略的リセットは、中国のAIセクターの競争のあり方を再調整する意味を持ちます。広範な応用や規模拡大を追い求めるのではなく、基本に立ち返り、その撤退を勝利の戦略と位置付けているのです。この戦略が成功するかどうかは、GLM-5の評価やRL・継続学習の実用的な進展を通じて2026年に明らかになるでしょう。