商湯科技が「銀河プロジェクト」を開始、国産AIチップのスケールアップを目指す

商湯科技は「銀河プロジェクト」を正式に開始し、約20社のパートナーと連携して中国の国産AIチップインフラを拡大する。「知的変革と共生」と題した基調講演で、同社の共同創業者兼大装置事業群総裁の楊帆氏は、チップレベルの技術、エコシステムパートナーシップ、国産AIコンピューティングパワーの商業展開を結ぶクローズドループについて説明した。

銀河プロジェクトに加えて、商湯科技は衛星メーカーの国星宇航と宇宙コンピューティング契約を締結し、上海人工知能実験室を含む5つの機関と科学研究パートナーシップを結び、科学計算応用を目指している。

楊氏はタイミングを3つのトレンドに集約した：企業展開におけるトークン需要の高まり、産業用AI採用の消費者向けユースケースへの追いつき、そして国産チップの商業化が中国製シリコン上に構築されたインテリジェントコンピューティングセンターを迅速に立ち上げられる段階に達したことである。

しかし、このウィンドウが商湯の主張通りに開いているかどうかは、同社が独自に検証していない数字に大きく依存している。

トークンスループットの大きなアスタリスク

商湯科技は、その大規模デバイスプラットフォームが現在1日平均2.42兆トークンを処理しており、2026年第4四半期までに25倍の1日10兆トークンに増加すると予測している。これは予測であり、測定結果ではないため、企業バイヤーは四半期データが届くまではそのように扱うべきである。

成長に付随するコスト効率の主張も同様に自己報告である。商湯は、その異種混合推論技術が主流の国産チップでモデルFLOPs利用率を85～152%向上させ、推論コスト効率はNvidia Hシリーズの1.25倍であるとしている。

国内の同種推論セットアップと比較して、商湯は同等コストでトークン出力が2.5倍増加し、最適化された混合推論クラスターが業界が以前国産コンピューティングパワーの最小収益性閾値と考えていたものを超えると主張している。

これらの数字には第三者ベンチマークがなく、ベンダーの最適化テストクラスターと顧客の本番環境（不均一なデータパイプラインや遅延ファームウェアアップデートを含む）とのギャップが、そのような数字を弱める傾向がある。

適応性の主張とマルチチップ問題

国産AIチップは歴史的に断片化されたソフトウェアスタックに悩まされてきた：あるアーキテクチャ向けに訓練されたモデルは、別のアーキテクチャで実行するために再作業が必要となることが多い。商湯は、モデル、フレームワーク、オペレーター、ツールチェーン、ハードウェアを網羅するフルスタック適応レイヤーを構築し、顧客が大規模な書き換えなしに国産チップベンダー間でワークロードを移行できるようにしたとしている。

同社は2つの応用例を挙げている。AI4S長配列タンパク質予測ワークロードでは、融合オペレーター最適化により予測時間全体が3分の1に短縮された。AIGCビデオ生成では、DiTモデルを実行する国産チップで93%のマルチカード並列加速比を達成し、主流のAI開発ツールのゼロコスト移行を実現したとしている。

これらの数字はサンドボックステストでは良好に見えるが、実際の顧客パイプラインで混在ハードウェア世代に対してストレステストされたときにさらに重要となる。

エネルギー指標の新しいベンチマーク名

商湯は「1ワットあたりのトークン数」と呼ぶ指標を導入し、AIデータセンター効率を測定するための代替基準として位置づけた。また、リソーススケジューリング、電力価格予測、エネルギー貯蔵最適化を処理する「コンピューティングパワー協力エージェント」を発表し、同社が8レベルのデータシステムと5つの意思決定チェーンと呼ぶものをカバーしている。

計算、電力価格、自動スケジューリングを組み合わせて、商湯は電力コスト単位あたりのトークン出力が80%増加し、平均電力価格は同地域のデータセンターより10%低く、計算負荷予測精度は96%であると主張している。

これらの主張は、額面通りに受け入れるのではなく、今後数四半期にわたって注目する価値がある。電力価格裁定と負荷予測精度は、システムが真の需要変動を伴う完全な季節サイクルを実行した場合、ベンダーが通常パイロットを実行する条件とは異なるパフォーマンスを発揮する傾向がある。

印象的なパートナーリスト

銀河プロジェクトの表明されたエコシステムには、国内チップベンダーの寒武紀、沐曦、海光、華為昇騰、モーアスレッド、サンライズ、壁仞科技、コンポーネントパートナーの西智科技、そしてSilicon Motion、趋境科技、中科加禾、清程极智、智谱信息、几粒科技などのインフラ企業が含まれている。

商湯によると、計画は1つの「トークンファクトリー」、5つの「万卡級」と呼ぶコンピューティングクラスター、10の技術方向にわたる共同作業、および200のAIスタートアップへの支援をカバーしている。

「国産化は単に個々のチップを置き換えることではなく、チップ、コンポーネントからインフラ、アプリケーションシナリオに至るまで、中国のイノベーション能力のチェーン全体の協力的な取り組みです」と楊氏は述べた。

宇宙、光、量子コンピューティングへの布石

短期的なインフラに加えて、商湯はデータセンター効率のための光コンピューティング、AI最適化における量子コンピューティングアプリケーション、そして国星宇航との宇宙コンピューティングパートナーシップについて概説し、両社は「商湯宇宙コンピューティングコンステレーション」の構築を目指している。

商湯の計画では、2026年に初の衛星打ち上げを目指し、2030年までに数千のコンピューティング衛星と数万ペタバイトのコンピューティング容量を構築する。

楊氏は価値が生の能力を超えると主張し、宇宙ベースのコンピューティングを中国のAIサービスを海洋事業や災害対応などの弱いネットワーク環境に拡張し、ひいては中国のAI輸出を国際的に支援する方法と位置づけた。

この2030年目標は5年先であり、この規模の衛星コンピューティング展開にはタイムラインを測定する前例がない。

上海からリヤドまでの物理的インフラ

地上では、商湯は上海施設が国内初の「5A」知的コンピューティングレベルと評価されたデータセンターを運営し、20以上の産業で毎日20兆以上のトークンを処理しているとしている。塩城サイトは、エネルギー、製造、低空経済アプリケーションに焦点を当てた初期3000ペタフロップスの容量で立ち上げられた。

香港では、商湯は「香港最大の国産知的コンピューティングセンター」を建設しており、2030年までに40000ペタフロップスを目標としている。同社はまた、サウジアラビアに中国初の海外国産コンピューティングクラスターを計画しており、中東向けのフルスタック国産コンピューティングベースとして位置づけている。

研究面では、商湯と上海AI実験室、北京中関村学院、深圳河套学院、上海算法創新研究院、上海交通大学AI学院との提携は、ライフサイエンス、材料科学、製造研究のための計算、ツール、モデル能力を網羅する共有プラットフォームの構築を目指している。楊氏はAI for Scienceを「基礎研究におけるパラダイム革新のための重要なレバー」と呼び、このイニシアチブを中国の広範な「人工知能＋」政策推進に結びつけた。

商湯の2026年第4四半期の1日10兆トークンという予測は、その四半期が実際に終了したときに同社が報告する内容に対して追跡すべき数字である。