Zhipu AI

Zhipu AI（智譜AI、ブランド名Z.ai）は2019年、清華大学ナレッジエンジニアリンググループ（KEG）——知識グラフや、後には大規模言語モデルに長らく取り組んできた研究室——の商業スピンオフとして北京で設立された。創業者である清華大学の唐傑（Tang Jie）・李涓子（Li Juanzi）両教授は、会社が事業化された後も大学の研究パイプラインとの密接な関係を維持し続けている。CEOは張鵬（Zhang Peng）、董事長は劉德兵（Liu Debing）が務める。このアカデミックな出自は、Moonshot AIのような商業目的で設立されたラボやヘッジファンドからスピンオフしたDeepSeekとZhipuを区別する要素であり、ZhipuのGLM（General Language Model）アーキテクチャはChatGPT以前のKEGの言語モデリング研究に直接系譜をたどることができ、これにより同社は新興の参入企業に対して中国語事前学習データと評価基盤の面で数年単位の先行者利益を得ている。Zhipuは、ChatGPTの登場を受けて台頭した資金潤沢でモデル開発に注力する中国AIスタートアップ群、いわゆる「AIタイガー」——Moonshot・MiniMax・百川（Baichuan）などと共に——の一角と見なされることが多いが、その学術的なルーツとその後の株式公開により、より純粋に商業的な同コホートの他社とは一線を画している。 2025年1月、米国商務省産業安全保障局（BIS）はZhipuを中国の軍事近代化への関与を理由にEntity Listに追加した。この措置によりZhipuはNVIDIA H100・H200 GPU、および個別ライセンスなしのその他の米国原産技術へのアクセスを絶たれ、ハードウェアロードマップの急転換を迫られた。規制を迂回しようとするのではなく、Zhipuは主力モデルを完全に国産チップでトレーニングする方針を選んだ。その最も明確な証明となったのが2026年2月11日にリリースされたGLM-5であり、約10万基のHuawei Ascend 910Bアクセラレータを使用し、HuaweiのMindSporeフレームワーク上でゼロからトレーニングされた7,450億パラメータのモデルで、トレーニングのいかなる段階でもNVIDIAハードウェアは一切関与していない——これはフロンティア級の中国モデルがCUDA/NVIDIAエコシステムの完全外で構築可能であることを示す最初の公開された実証例のひとつとなった。 ZhipuのGLMファミリーは2024〜2025年にリリースされたGLM-4・GLM-4.6世代、2026年2月のGLM-5、そして2026年6月中旬にリリースされたGLM-5.2、さらに専用のコード生成モデルであるCodeGeeXにまで広がる。GLM-5.2は複数の評価スイートにおいて海外主要クローズドモデルとのベンチマーク差を約1〜4%まで縮め、この結果を受けてJPMorganはZhipuの2026〜2030年売上予測を7〜16%引き上げた。GLMシリーズは大半のバージョンが寛容なオープンウェイトライセンスでリリースされており、国内企業と、Hugging Faceなどのプラットフォーム上で開発する海外の開発者双方の間で、最も広く展開されている中国製オープンモデルファミリーのひとつとなっている。 Zhipuは2026年1月8日、法人名「Knowledge Atlas Technology」（ティッカー：2513.HK）として香港証券取引所に上場し、株式公開を果たした中国初のフロンティアAI基盤モデル企業となった。IPOでは1株あたりHK$116.20の公開価格でおよそ5億5,800万ドルを調達し、株価は上場初日を約13%高で終えた。Zhipuはその後もさらに新株発行を行い、約40億ドルを調達している。 その後の株価の推移は驚異的だった。2026年6月初旬までに株価は年初来でほぼ1,000%上昇し、董事長の劉德兵に約224億ドルの資産をもたらし、AIブームが直接生み出した中国有数の富豪の一人とした。GLM-5.2のリリース後、Zhipuの時価総額はさらに急騰し、一時は単日で最大42%急伸した後、約15%高で引け、2026年6月22日には1兆香港ドル（約1,280億ドル）を突破した——年初来の上昇率は一部報道では2,400%を超えるとされている。ZhipuはAlibaba・Tencent・Meituan・Xiaomiを投資家兼顧客として抱え、10万社を超える企業顧客にサービスを提供していると報じられている。 2025年1月時点では深刻な制約に見えたZhipuのEntity List掲載は、むしろ同社の市場での物語の土台となった——Huawei Ascendという国産計算資源の上で真に競争力のあるフロンティアモデルを構築した中国のAIラボであり、H100・H800に依存する競合他社とは異なり、将来のNVIDIA輸出規制のさらなる強化からも隔離されている。もっともこの隔離は無償ではない——Ascendのチップ単体の性能とインターコネクト帯域幅は依然としてNVIDIAのBlackwell世代製品に後れを取っており、MindSporeのソフトウェアエコシステムもCUDAに比べれば薄い——しかしZhipuの成果は、米国の政策立案者がEntity Listの規則を策定した際に想定していたよりも速いペースでこのギャップが縮まっていることを示唆している。現在の中国AIサイクルにおける最大級の富創出イベントのひとつとなりつつある株価上昇を持続させようとする中で、同社の核心的な賭けは、今日の性能面での制約にもかかわらず、米国の輸入規制から自由な計算資源ロードマップこそが中国のフロンティアラボにとって唯一持続可能な長期戦略であるという点にある。