ChainCatcherの情報によると、研究機関Delphi Digitalは、ハードウェア制約により中国の研究ラボがより安価なモデルと効率的な技術スタックへ移行していると発表しました。輸出規制により先進チップの調達が制限され、国内アクセラレータは推論には対応できますが、最先端のトレーニングは依然として困難です。中国のラボはシステム効率、モデルアーキテクチャ、トレーニングデータ、強化学習において革新を遂げており、DeepSeekはGPUのアイドル状態を回避するためのデータ移動方式を発見し、バイトダンスとMoonshotは数ヶ月以内に類似バージョンをリリースしました。アーキテクチャ面では、国内チップに最適化されたより安価な数値フォーマットへのトレーニング移行、スパースアーキテクチャによる1トークンあたりの計算量削減、長コンテキストメモリコストを制御するための注意機構の3回にわたる再設計が行われました。データ面では、より密集した予測ターゲットと優れたオプティマイザにより1トークンあたりの学習信号を向上させています。強化学習面では、DeepSeekのGRPOがデフォルトの手法となり、バイトダンス、アリババ、MiniMaxは1年以内にそれぞれ後継ソリューションを発表しました。現在、中国のモデルはコストが最も低い最先端近接システムとなっています。OpenRouterでは、中国開発モデルの週間トークン消費量の割合は2024年末まで1.2%未満でしたが、2026年には大多数を占めるようになりました。中国AI市場は2024年から2026年初頭にかけて価格戦争を経験し、複数のラボの隐含収益倍率は約47〜117倍であり、AnthropicおよびOpenAIは約15〜21倍です。華為の昇騰チップは現在推論に利用可能ですが、DeepSeekは昇騰上でR2をトレーニングしようとしたものの技術的問題に直面し、NVIDIAに戻ったとされています。国内アクセラレータの供給は依然として予想需要を下回っています。
中国のAIラボがハードウェア制約の中でも革新し、コスト効率の高いスマート経済を推進
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概要
中国のAI研究室は、先進チップへのアクセスが輸出制限で制限される中、コスト効率の高い革新を推進しています。DeepSeek、ByteDance、Moonshotは、データフローとモデル設計を最適化してコストを削減しています。OpenRouterのデータによると、中国のモデルは2024年末の1.2％未満から、現在トークン使用量を支配しています。2024年から2026年初頭にかけて、市場では価格戦争が発生し、一部の研究室は収益の47〜117倍の評価額を達成しました。トレーダーたちは、市場の動向が変化する中で注目すべきアルトコインに目を向け続けています。競争が激化する中、恐怖と欲求インデックスは依然として不安定です。
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