AI技術の急速な進化に伴い、世界中で計算能力への需要が爆発的に高まっています。国際エネルギー機関（IEA）の報告書では、2025年のデータセンター投資額が初めて石油サプライチェーン投資を上回ると予測されており、計算能力はまさに「デジタル時代の新石油」と呼べる存在です。この白熱するAIインフラ競争において、中国のテック大手Baidu（百度）が、チップ開発からプラットフォーム最適化、アプリケーションまでを網羅する「フルスタックAIインフラ戦略」を打ち出し、新たな優位性を確立しようとしています。本記事では、その具体的な技術革新と未来への展望を深掘りします。
AI競争を加速させる「新石油」：計算能力の重要性
AI技術の急速な発展は、大規模モデルの進歩を牽引し、その中核を担うのが計算能力です。国際エネルギー機関の最新報告書では、2025年には世界のデータセンターへの投資が推定5,800億ドルに達し、同期の石油供給チェーンへの投資規模を初めて上回ると指摘されています。この数字は、AI技術の潜在力に対する市場の強い自信を反映しており、同時に従来のインフラシステムがこれまでにない変革のプレッシャーに直面していることを示唆しています。
モデル規模の指数関数的成長、推論需要の多様化、そしてリアルタイム処理要求の向上といった課題に直面し、世界中のテクノロジー企業はAIインフラ（AI Infra）分野への投資を加速させています。この競争の中で、Baiduは「フルスタック（全栈式）」と呼ばれる包括的なソリューションを武器に、先行者としての地位を確立しつつあります。
Baiduの挑戦：フルスタックAIインフラ戦略の全貌
Baiduが最近開催したBaidu World Conferenceでは、チップ研究開発からクラスター展開、そしてプラットフォーム最適化に至るまでの完全な技術システムが紹介されました。これは、AI開発のあらゆる側面を自社でコントロールしようとするBaiduの強い意志を反映しています。
ハードウェア革新：国産AIチップ「崑崙」とスーパーノード
ハードウェア層では、Baiduが独自開発したAIチップ「崑崙（Kunlun）」が大きなブレイクスルーを達成しています。今年成功裏に稼働した「3万カードクラスター」は、国産チップが超大規模展開能力において新たな高みに達したことを象徴しています。さらに注目すべきは、最新発表の「天池（Tianchi）256/512スーパーノード」製品です。このスーパーノードは、アーキテクチャ革新によりカード間相互接続帯域幅を業界トップレベルに引き上げています。
- 256スーパーノードでは帯域幅が4倍に向上。
- 512スーパーノードでは512枚のカードが超高速相互接続をサポートし、単一ノードで兆単位のパラメータを持つモデルの学習タスクを完了できます。
これらの技術的進歩は、現在のAI大規模モデル開発における喫緊の計算能力ニーズに直接応えるものです。
ソフトウェア最適化：大規模学習を支えるプラットフォーム技術
ソフトウェアシステムの協調的最適化も同様に重要です。Baiduの「文心（Wenxin）」プラットフォームは、XPU駆動の通信モデル革新を通じて、CPUを介さない直接通信を実現。多平面ネットワーク設計と組み合わせることで、1万カードクラスターの帯域幅有効性を95%にまで高めています。また、学習プロセス中に発生するハードウェア障害という難題に対し、プラットフォームはスマート検出システムを構築し、ボトルネックとなるノードや故障カードを正確に特定。これにより、1万カード学習の有効稼働時間を98%以上に維持し、大規模モデル学習の安定性を大幅に向上させています。
アプリケーションとエコシステム：AI Agentが描く未来
アプリケーションとエコシステムの層では、新しいアーキテクチャが従来のタスク実行方法を再構築しています。AI Agentに代表されるインテリジェントアプリケーションは、従来人間が手作業で行っていた検索、比較、意思決定といったプロセスを、自動化された計算タスクへと変換します。試算によると、単一のAgentが複雑なタスクを完了するのに必要なトークン消費量はわずか数万〜数十万レベル。この効率の向上は、トークン消費量の爆発的な増加を直接的に推進しており、業界予測では将来の計算能力需要が現在の数十倍、あるいは数百倍に達する可能性も示唆されています。
マルチモーダルモデルがもたらすストレージプレッシャーや通信課題に対しても、Baiduは階層型ストレージ技術によって、国産クラスターでのMoEモデルの実行効率をGPUクラスターに匹敵するレベルに近づけています。さらに、異種並列通信戦略により、マルチモーダルモデルの計算能力利用率を50%まで向上させています。これらの革新により、Baidu Intelligent Cloudは、RDT、π0、GR00T N1.5という主要なオープンソースVLA（Vision-Language Assistant）モデルに全面的に適応する初のクラウドサービスプラットフォームとなりました。最適化後、Worldモデルの推論性能は36%以上向上し、視覚言語モデルの学習効率は40%以上高まっています。
実践面では、Baiduの内部業務はすでに国産計算能力基盤へ全面的に移行しています。Qianfan（千帆）シリーズの文書理解モデルや、蒸気機関（Steamboat）ビデオ生成モデルは、すべて崑崙チップクラスターで学習されており、その中の蒸気機関モデルは、世界初の中国語音声動画一体化生成モデルとして、権威ある評価機関でトップの座を獲得しています。
まとめ：中国テック大手の挑戦と日本の展望
BaiduのフルスタックAIインフラ戦略は、AI開発における計算能力の重要性を再認識させるとともに、中国テック企業がこの分野でグローバルな競争力を高めている現実を浮き彫りにしています。チップからプラットフォーム、アプリケーションに至るまで、垂直統合されたBaiduのアプローチは、AIモデルの学習効率と安定性を飛躍的に向上させ、未来のAI社会を支える強固な基盤を構築しようとしています。
この中国の動向は、日本企業にとっても重要な示唆を与えます。AIインフラへの戦略的な投資や、国産技術の育成、あるいは国際的なパートナーシップの模索など、AI時代の競争を勝ち抜くための多様な選択肢を検討する必要があるでしょう。計算能力が「新石油」となる時代において、Baiduのようなフルスタック戦略を持つ企業が、AIの未来を形作る主要なプレイヤーとなることは間違いありません。
元記事: pcd
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