（本記事の著者はTechPulseであり、ティーメディアが許可を得て公開しています）
「中国産の計算能力は今日でもNVIDIAと比べると、まだほぼ2世代ほど差がありますが、私たちは急速に追い上げています。」10月22日、2026科大訊飛グローバル1024開発者祭典において、科大訊飛の董事長である劉慶峰氏は述べました。「しかし、中国産の計算能力は着実に進歩しており、今後2年でその差は埋まるのではないかと考えています。」
今回の大会で、科大訊飛は端末とクラウドを統合した「訊飛星火X2.6」を発表しました。これは、クラウド上の大型モデルに4B規模のエンドデバイス向けモデルを組み合わせたもので、タスクの難易度やデータの機密性に応じて、処理をローカルで行うか、端末とクラウドが協調して実行するか、あるいはクラウドに委ねるかを決定します。
iFLYTEK Spark X2.6は、完全国産の計算能力で訓練されています。現時点では、国産の計算能力はNVIDIAにまだ差があり、劉慶峰氏の見解では「ほぼ2世代分」の差があるとされています。その差は主にビデオメモリと帯域幅に集中しています。今回のコードやエージェントのタスクでは、文脈が100万語規模に及ぶことが珍しくなく、従来の状態は彼によって「収まりきらず、訓練できない」と概括されています。
iFLYTEKの解決策は、長文タスクに対する動的並列学習であり、タスクの長さに応じて計算資源を適応的に割り当てることで、超長文コンテキストにおける学習効率を約4倍に向上させています。一方、推論側では、適応型のメモリ・計算連携に基づき、さらに国内産デバイス初の4層KVCacheと分散推論技術を採用することで、効率を4.5倍に高めています。
エッジデバイス上のモデルで、まずは突破口を見つける
現在の計算能力の制約を真に回避するのはエッジデバイス上のモデルであり、劉慶峰氏は次のように述べています。「計算能力については現時点で米国にはまだ差がありますが、エッジデバイス向けのモデルのトレーニングには十分な計算能力が確保されています。」モデルを小型化することで計算能力の制約は大幅に緩和され、このレベルで海外と対等に競い合うことが可能になります。
エッジ側でどれだけのタスクを処理できるかは、複雑なインテリジェントエージェントタスクの完了率に依存します。
紹介によれば、これまで業界では端末側モデルのこうしたエージェントタスクにおける達成率はわずか12％台にとどまっていましたが、iFLYTEKの4Bモデルにより41.9％まで引き上げられました。次の目標は60％です。スマートフォン、PC、AIメガネ、スマートインテリア、ロボットなどもすべて端末側に含まれ、この分業体制を支えているのがルーティングです。iFLYTEKが公表した端末・クラウド間ルーティングの精度は96.1％です。
現場では2つのシナリオがデモされました。1つは「ロボット系スタートアップ企業のCEO」による経営の振り返りで、モデルはローカル環境で週報、購買通知、プロジェクトメールを連携し、同一顧客への重複したフォローアップ案件を特定します。資料は端末内に留まります。もう1つは購買契約書の審査で、機密情報はまずローカルで匿名化し、ユーザーの確認を経てから送信され、ローカルの原本ファイルはアップロードされません。
この手法は、明確なトレードオフに基づいており、エンドツーエンドのクラウド統合によって、大規模モデルの導入における安全性とトークンコストの削減という課題を解決します。劉慶峰氏も、「国内の計算能力自体が現在限られているため、当社はクラウドと端末の連携を基本方針としており、クラウド上のモデルについても過度に大型化は図らない」と強調しています。
同時に、端末とクラウドが一体となったこのアーキテクチャにおいて、クラウドの役割は単なるバックアップにとどまりません。
劉慶峰氏は、エンドデバイス側のモデルを訓練する場合、クラウド上のモデルの能力がなければ十分な精度で訓練できず、エンドデバイスでの処理結果が基準を満たしているかどうかを判断するにはクラウドの大規模モデルが必要だと述べました。また、エンドデバイスの性能限界を把握するためには、クラウド側での調整が不可欠であり、今回の科大訊飛の取り組みは、クラウドとエンドデバイスを連携した統合的な訓練にあたります。
彼の見解では、エンドデバイス側のモデルのみを手がけるメーカーは、クラウド上の大型モデルに関する基本的な能力を備えておらず、エンドデバイスを適切に指導できず、どのタスクをエンドデバイスに残し、どのタスクをクラウドに移すべきか判断できないため、競争優位性を確保できない可能性が高いという。
より多くのベンダーに、国産の計算能力を用いて大規模モデルの訓練を行うよう呼びかけている
端末とクラウドを一体化した「科大訊飛 星火X2.6」に加え、科大訊飛は今回、「星火音声基盤大型モデル SparkAudio 1.0」や「星火具身多モードインタラクション技術」および関連製品、さらに「訊飛 星帆 WinWork デジタル従業員プラットフォーム」や「科大訊飛 AIPC シリーズ製品」を発表しました。また、スマートハードウェアや企業向けアプリケーションなどの分野の開発者に向けて、新たな技術ソリューションも公開しています。
劉慶峰氏は次のように述べました。「私たちは、国内製の計算能力で学習を行う企業が科大訊飛だけであってほしいとは思っていません。多くの企業に参入してほしいと強く訴えています。」
「現在、主力で取り組んでいるのは、私たちとファーウェイだけです」と彼は説明した。NVIDIA上のアルゴリズム革新はオープンソース化されており、各社がそのまま利用でき、演算子やコードをそのまま持ち込んで実行できる。一方、国産の計算能力ではアーキテクチャが異なり、多くの課題が未踏であり、国産計算能力上でモデルの性能向上を図る際には、10社で共同で取り組むのと1社だけで取り組むのでは、コスト負担の差が桁違いになる。
「みんなが国産の計算能力を使っているなら、私は何を恐れるというのでしょうか？」と劉慶峰氏は語った。「私たちは『小米（シャオミ）に小銃』ですが、相手は少なくとも『飛行機と大砲』をすでに持っています。」
ギャップ縮小の速度について、彼は今後2年で差が埋まるだろうと見込んでいる。国産の計算能力自体は進歩している一方で、米国は規制を設けているからだ。さらに先の展望にも言及し、iFLYTEKはすでに量子コンピューティングの展開を進めていると述べた。仮に3〜5年以内に、量子コンピューティングと現在の従来型人工知能の事前学習手法を組み合わせることができれば、計算能力の規模に関する課題は根本的に書き換えられるだろう。
現在の計算能力の制約のもと、彼は科大訊飛に対して三つの方向性を示した。すなわち、フルスタックで自主・可控なプラットフォーム上で世界トップクラスのモデルに匹敵することを目指し、着実に追いかけること；教育、医療、エネルギー、セキュリティといった分野で世界的なリーダーシップを確立すること；そして、多言語の大規模モデルを通じて中国が世界に第二の選択肢を提供することである。（本記事は钛媒体APPにて初掲載、文｜TechPulse）
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