Alibaba、フルスタックAI推進で5〜10兆パラメータモデルを計画

Alibaba Group CEO Eddie Wuは、同社が5〜10兆パラメータ規模の新しい人工知能モデルの訓練を計画しており、2026年9月22日に杭州で開催された2026年Apsaraカンファレンスの基調講演で、モデル、チップ、クラウドインフラストラクチャを網羅するフルスタックAIロードマップを提示した。

Apsara ConferenceはAlibaba Cloudの年次旗艦イベントです。公式カンファレンスアジェンダでは、Wuの講演がオープニングセレモニーとApsara基調セッションに配置され、QwenとT-Headのシリコン関連セッションも開催されました。主催者は2026年版を、3つの主要基調フォーラム、120以上の並列フォーラム、そして1,000社以上が参加する50,000平方メートルのテクノロジー展示会として説明しています。

5〜10兆パラメータモデルの計画

Wuは、人工超知能（ASI）への技術的道筋がますます明確になってきたと述べ、再帰的自己改善（RSI）という、モデルが実世界のタスクとフィードバックに取り組み、自らの限界を特定し、実験を自律的に設計し、データを合成し、結果を評価する自己進化の連続サイクルを指すプロセスに言及した。彼はAlibabaのQwenチームがRSIを探求し、意味のある進展を遂げていると同時に、モデルアーキテクチャとデータ最適化の研究を継続していると述べた。

計画中のモデルは5〜10兆パラメータ規模で、より複雑で長期的なタスクを完了し、ASIへと前進することを目的としているとWuは述べた。彼は、理解と生成を統合するマルチモーダルモデルがもう一つの主要な研究方向であり、モデルは音声、映像、表情、ジェスチャーといった人間の信号を理解・伝達し、人間の文化、審美、価値観に合わせるための高度なマルチモーダル能力が必要だと主張した。

Wuは過去一年を、AIが人工汎用知能（AGI）を出発点として自己反復的ASIへと進化した時期と位置付け、「vibe coding」パラダイムが完全な「vibe working」へ成熟し、長期タスク実行における決定的な突破口が生まれたと述べた。彼はこの時代を二つの見方で示した。すなわち、機械は人類全体の思考の1,000倍以上を生み出すだろうという見方と、真にこの時代を定義する製品はまだ登場していないという見方である。機械の思考は現在、全人類の思考の3％未満であるとしながら、機械のパワーはすでに世界の物理的作業の99.9％を支えており、最終的には機械の思考が全思考の99.9％を担うと予測した。

WuはAIコーディングを「単に機械知能時代の電球に過ぎない」と呼び、既存の人間の作業を単に自動化するだけでは新しい時代を定義できないと主張した。電化に例えて、1882年のトーマス・エジソンのパールストリート・ステーションはわずか400個の電球にしか電力を供給できなかったが、1902年にエアコンが登場し、1946年に最初のデジタルコンピュータが登場したことを指摘した。

Wuは、機械知能時代はAIモデル、AIチップ、AIクラウドという三つのインフラ基盤に支えられていると述べ、Alibabaはこの三領域すべてでコアインフラの構築に長期的な戦略的優先事項として取り組み続けると語った。

Zhenwu V900チップとM890 AIスーパーノード

Wuは、AlibabaのT-Head半導体部門が、ZhenwuシリーズのGPUチップ、YitianシリーズのCPUチップ、Panmaiシリーズのスマートネットワークインターフェースカード、そしてICNインターコネクトチップを網羅するデータセンターチップポートフォリオを構築しており、これらが超大規模AIクラスター構築に必要なコアシリコンをすべてカバーしていると述べた。

会議でAlibabaは次世代Zhenwu V900を発表し、Wuはこれを「現在中国で最も強力なAIチップ」と称した。V900は前世代のZhenwu M890の3倍の性能を提供し、これを基盤とした単一クラスターは最先端モデルの訓練と推論のために最大50万枚のカードをサポートできると述べた。T-Headの製品ラインの成熟度と顧客での採用状況を引き合いに出し、Alibabaは年間AIチップ出荷量の大幅な増加を見込んでいると語った。

Wuは、Alibabaの独自M890 AIスーパーノードが2兆パラメータを超える基礎モデルに対して高効率な推論をすでに提供しており、これは世界でもごく少数の企業だけが保有する能力層であると述べ、さらにAlibaba Cloudが商用規模でAIスーパーノードを稼働させていると語った。彼は、チップ、サーバー、スーパーノード、ネットワーク、モデル、推論エンジンの全工程でエンドツーエンドの共同最適化を追求し、AIクラスターインフラ全体のトークンスループットとコスト効率を最大化すると述べた。

20ギガワットのクラウド目標とQwenデバイスの推進

WuはAIクラウドを、必要な場所へトークンを供給するグリッドと位置付け、GPU、CPU、ネットワーク、ストレージ、データベースを共同最適化するハイパースケールでグローバルに分散したインフラが求められると述べた。AIに対する顧客需要は非常に堅調で、業界の中長期的な需要はAlibabaの供給能力をはるかに上回り、AIデータセンター供給チェーン全体の世界的な不足が同社の計算インフラ規模拡大速度を制限していると指摘した。AI計算資源の供給がAlibaba Cloudの収益成長を加速させていると述べた。

Wuは、Alibaba Cloudが2032年までに世界規模で20ギガワット以上のデータセンター容量を稼働させることを目標に設定し、この拡張をAIに対する業界需要の指数的な増加への対応と説明した。

Wuはまた、AlibabaのオープンソースモデルQwen-27Bがデスクトップ上で世界中の開発者に最も人気のあるモデルとなっていると述べ、同社は開発者や企業がローカルでインテリジェンスを展開できるよう、これらのモデルの改良を継続すると語った。会議でAlibabaは、パートナー向けに構築されたエンドツーエンドソリューションであるQwen Intelligenceを発表し、モバイルデバイスが複雑なタスクを推論し実行できるようにした。

Wuは、AIが高度になるほど人類はより強力になるというAlibabaの信念を再度述べ、この信念を同社が機械インテリジェンス時代への取り組みを続ける究極の目的と位置付けて、講演を締めくくった。