中国のLongCat-2.0、Nvidiaチップを使用しない最大のAIモデルに

中国のフードデリバリー大手Meituanは、最新のオープンソース大規模言語モデル「LongCat-2.0」を公開した。このモデルは1.6兆パラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、訓練と推論の全段階で国産ハードウェアのみを使用しており、Nvidiaチップに依存しないAIモデルとしては最大規模となる。この画期的な成果は、世界のAI業界の中国の技術自給自足への取り組みに対する見方を変えつつある。

LongCat-2.0のリリースは、重要なコンピュートインフラにおける完全な自給自足を目指す中国の取り組みの一環である。さらに、MeituanはLongCat-2.0が国産ハードウェアで訓練と推論の両方を完了した業界初の1兆パラメータモデルであると述べている。その結果、このプロジェクトは主要な技術的マイルストーンとなる。重要な違いは、DeepSeekのV4-proは推論のみに国産チップを使用していたのに対し、LongCat-2.0はより要求の厳しい事前訓練段階にも国産ハードウェアを使用した点である。

Meituanによると、クラスターは大規模ASICスーパーポッドを中心に構築された。これらのチップは特定のワークロード向けにカスタマイズされている。さらに、同社はHuaweiの集合通信ライブラリ（HCCL）を使用してチップ間の大規模な調整を管理しており、この設定はNVIDIAのNCCLがGPUクラスターを調整する方法を模倣している。アナリストのYuchen Jin氏はXで「NVIDIA GPUへの輸出規制は中国を止めないというJensen HuangのDwarkeshポッドキャストでの指摘を思い出させる。それらは中国チップ上で動作するAIの開発を加速するだけだ」と述べた。

パフォーマンス面では、LongCat-2.0は複数のベンチマークで強力な成績を示した。Terminal-Bench 2.1とSWE-Bench ProではGoogleの古いGemini 3.1 Proを上回った。しかし、最も要求の厳しいエージェントおよび推論タスクでは、OpenAIのGPT-5.5やAnthropicのOpus 4.8などの世界的なフロンティアシステムには依然として及ばない。業界観測筋は即座に反応した。テクノロジーアナリストのTP Huang氏は、この発表によりHuaweiのAtlas-950スーパーポッドに関する懸念が払拭されたと述べた。さらに、リーハイ大学の研究者Hanchi Sun氏は、これを5万台の中国国産アクセラレータ上でフロンティアに近いパフォーマンスに訓練された初のモデルと呼んだ。ベンチャーパートナーのAlvin Foo氏は「中国がこのレベルでフロンティア訓練を国内シリコン上で拡大できるなら、コンピュートの軍拡競争はこれまで以上に激化する」と指摘した。

しかし、広範な中国AIスタックには依然として大きなハードルがある。Meituanは、自社のソフトウェアエコシステムがNVIDIAの成熟したGPUコミュニティに依然として遅れをとっていることを認めている。さらに、メモリ制限は事前訓練中の主要なボトルネックであり、国産アクセラレータは禁止されたNVIDIA H800チップよりもデバイスあたりのメモリが少ない。それでも、より広範なシグナルは構造的なものである。Meituanの成功は、フロンティア規模の訓練が中国のハードウェアで技術的に実現可能であることを証明している。結果として、中国のオープンソースモデルと西洋のトップクローズドシステムとのギャップは、最近の予測よりも速く縮小する可能性がある。