中国の大規模モデルが世界中のユーザーに頻繁に使用される

2026年3月31日11日 (日) 公式サイト25

ニューヨークの午後3時 アメリカでスタートアップのエンジニアであるマイクが巧みに中国企業"大型モデル"の人工知能 (AI) モデルアシスタントを使用しましたこの"インテリジェント・ヘルパー"によって, プロジェクトが実行されるように,"通常半日かかる作業が半時間以内に完了しました".

人間とコンピュータの対話

人工知能は文や段落を"分解"することで 人間の言語を理解する

海外では,より多くの人々が,仕事の効率を向上させるために中国の大規模モデルを使用し始めています. このモデルの各ダイアログは",トークン"と呼ばれるデジタルリソースを消費しています." 人工知能が人間の言語を理解する最小の単位である"言語を学ぶとき 文章全体を最初には読まないように 文章を文章に分割し 文章を単語にします人工知能は 人間の言語を理解するために 文章や段落も分解する必要があります一般的には,中国語の文字は約1語単位,英語の単語は約1語単位から2語単位に等しい.句号も単語単位としてカウントされます.例えば, "今天天气很好。"という文は,AIによって"今"/"天"/"天"/"气"/"很"/"好"/".に分解され,合計約7つの単語の単位になります.

現在の大規模モデルは,一度にテキストを処理する能力が限られています.例えば,ユーザーが文を入力してモデルが応答を生成した場合,単語の単位の合計数は一定の限界を超えない携帯電話は分単位で請求されます. テキスト入力と出力量が増えるほどコストが高くなります.

数据によると 今年3月に 中国の単語の使用量は 140兆を超え 2年で1000倍以上増加しました中国の大規模人工知能モデルは単語の使用率で世界トップです.

なぜ世界中のユーザーが中国の大規模AIモデルを選んでいるのか? ミニマックス副社長,ヤン・イジュンは次のように説明しました. ユーザー選択基準は非常にシンプルです. まず,モデルは十分にスマートですか?使いやすい2つ目は,価格が合理的で持続可能か? 単語使用量の本質は,浸透深さを反映する現実世界の使用です頻度広範囲にわたるAIモデルの実用的なシナリオへの応用. 広範囲にわたるAIモデルは,世界中のユーザーによって頻繁に使用されています.ヤン・イジョンが言った.

モデル最適化

豊かなアプリケーションシナリオは,技術的な繰り返しの試行錯誤を継続的に提供しています

大規模なモデルでは,同時により高い知能と低コストを達成することは容易ではありません.もっと言葉が必要です消費される単語が多くなるほど,企業の運営コストとユーザーの利用コストが高くなります.

"一方の方では,アルゴリズム革新によって,より効率的で合理的な推論の経路で答えに近づけるようにします単語の消費を源頭で削減し,一方,それぞれの単語の質を向上させることにコミットしています".このモデルは1時間連続で動作するのに1ドルしかかかりませんある組織は,同じパフォーマンスで,中国モデルへの電話のコストは,アメリカのモデルの10分の"に過ぎないと計算しています.

"コストの低下は 中国の大型モデル企業の技術的進歩によるだけでなく電力とサプライチェーンにおける中国の優位性の集中的な表れでもあります富山大学経済学部教授である リー・ジqing氏は言いました私の国の豊かな応用シナリオは AIの大規模モデル技術の繰り返しを試す場を提供し続けています2025年12月現在 私の国の人工知能のユーザー数は 6億2千万人に達し 2024年12月と比較して 141.7%増加しましたユーザーベースの急速な拡大により,AIはインターネット部門からオフィスコラボレーションや産業デザインなどのより深いシナリオに拡大しましたAIを新しい技術から日常的なツールに変える.アプリケーションの普及率の増加は,モデルの繰り返しのために継続的なデータフィードバックを提供します.複雑な作業を処理する能力を向上させ,将来の開発のための空間を開く.

人工知能 の 究極 的 な 目標 は 電気 です".人工知能 の サーバー は,従来の サーバー より 5 から 8 倍 の 電力 を 消費 し て い ます.大型 モデル を 訓練 する ため に 数億 キロワット 時間 の 電力 が 必要 です.,電力コストは,コンピューティング・パワー産業のグローバル・レイアウトにとって極めて重要です"とリ・ジキチン氏は説明します."これはまさに中国の利点です中国には世界最大の電力供給システムがあり 超高電圧の電力網とグリーンエネルギー消費メカニズムと 完全に独立した制御可能な電力技術があります計算能力の安定性とコストの優位性を. "

東西協力

インテリジェントスケジューリングは,冗長なグリーンエネルギーとコンピューティング電力不足の正確なマッチングを達成

江苏省南京にあるNARI Technology Co. Ltd.は このチェーンにおける重要なノードですリアルタイムの消費電力がはっきり見える. Inexpensive and abundant green electricity from the Gobi Desert in western China and photovoltaic power from the Qinghai-Tibet Plateau is continuously being fed into the grid and efficiently transmitted to computing hubs in the east through a self-developed multi-level intelligent dispatch system.

東部のコンピュータセンターは電力の需要が高く 費用は高くインテリジェント・ディスペンサーは 冗長なグリーン・電気と コンピューティング・パワー・ギャップの 精密なマッチングを実現できるこのシステムは,再生可能エネルギーの生産量が高い時期に,グリーン電気の送電と消費能力を向上させ,コンピュータセンターの全負荷操作をサポートする電力需要のピークや再生可能エネルギーの出力が不十分である場合, コンピューティング負荷をスマートに調整できます.AIのコア事業の運営を優先し,ピークオフの電力消費を導入する.

"さらに,AIの完全なサプライチェーンが産業コストをさらに削減する"と,李志qing氏は述べた.エッジコンピューティング国境を越えた決済はサプライチェーン全体に利点をもたらす.

この協力の利点はどのくらいの大きさでしょうか? リー・ジキンは 伝統的な製品では 1キロワット/時間の電気は 通常"〜2倍の電力量を生み出します単語の単位では"今,私たちはエネルギーと製造の優位性をデジタル価値に変えており,国外出国なく価値輸出を目指す. "

"Word Unit Export"も課題に直面している.一方,計算能力は"ボトルネック"技術に直面し,その上限を打破する必要があると考えている.貿易保護主義の拡大に 警戒する必要があるデータ,コンピューティング パワー,市場拡大に関連する潜在的なリスクに対処するために,関連するガバナンスメカニズムのトップレベルの設計を加速することを提案しています.

編集: 劉・チュキ