西風は奥飛寺から発する | QbitAI公式アカウント

たった今、QuantumBit は、大型モデル業界の 6 つの主要スタートアップ企業の 1 つである Zhipu が、30 億人民元の新たな資金調達ラウンドを完了したことを知りました。

新たな投資家には複数の戦略的投資家と国有企業が含まれ、レジェンド・キャピタルなどが引き続き投資を行っている。

これはZhipuにとって過去3カ月間で2度目の資金調達となる。

9月、中関村科学城は、投資前評価額200億人民元でZhipuへの投資を主導すると発表しました。Zhipuは、中国で初めて評価額200億人民元を超える大型モデルスタートアップ企業です。

QuantumBitの不完全な統計によると、Zhipuが公開した資金調達情報は次のとおりです。

2021年には、大成資本、華空基金、江門ベンチャーキャピタルとの共同投資により、1億人民元を超えるシリーズA資金調達ラウンドを完了したことを発表しました。2022年には、レジェンドキャピタルと啓明ベンチャーパートナーズが共同リードしたシリーズB資金調達で、数億人民元を確保したことを発表しました。2023年には、レジェンドキャピタル、美団、アントグループ、アリババ、テンセント、小米、キングソフト、順威資本、Boss Zhipin、TAL教育グループ、セコイアキャピタル、ヒルハウスキャピタルなどの投資家から、累計25億人民元を超える資金調達を達成したことを発表しました。

同時に、Zhipu は自社の商業化の成果を公表するという珍しい試みも行ったが、これは同社にとって初めてのことだ。

具体的なデータは以下のとおりです。

• 現在までに、Zhipu の商業収益は今年 100% 以上増加しました。
• Zhipu オープン プラットフォーム bigmodel.cn の API 年間収益は前年比で 30 倍以上増加しました。
• プラットフォームの1日のトークン消費量は150倍に増加し、有料トークンは40倍以上に増加しました。
• MaaS プラットフォームには 70 万人の企業および開発者ユーザーがおり、有料顧客数は 20 倍以上に増加しています。
• Cエンド製品「Zhipu Qingyan」は2,500万人以上のユーザーを抱えています。第3四半期には有料機能をリリースし、ARR（年間経常収益）は1,000万人民元を超えました。

そこで疑問なのが、これほどの富を蓄積し、目覚ましい商業的成功を収めた Zhipu の今後です。

大規模インテリジェントスペクトルベースモデルのさらなる研究開発

Zhipuは、今回の資金調達はZhipuの大規模基盤モデルのさらなる研究開発に使用されることを明らかにした。

焦点は質問に答えることから複雑な推論とマルチモーダルタスクの解決に移り、業界のエコシステムの発展をより適切にサポートするようになりました。

先日終了したQuantumBit主催の業界サミット「MEET 2025 Intelligent Future Conference」で、ZhipuのCOOである張凡氏もいくつかの情報を明らかにした。

OpenAI は AGI ターゲット機能の分類を公開しており、Zhipu もそれについて独自の理解を持っていると彼は述べた。

Zhipu は AGI を 5 つのレベルに分類します。

最初のレベルは言語であり、Zhipu は「すでに非常に良い仕事をしている」。

第二段階は複雑な問題を解決することです。O1のような能力の出現が見られます。このモデルの応用は、「脳のシステム1」から「システム2」への移行、つまり単純で直感的な答えから深い思考と脱構築へと移行する過程に似ています。

第三レベルでは、ツールを用いて複雑な質問に答えます。これらのエージェントは、深い思考を行うだけでなく、外界と継続的にインタラクションして情報を取得できます。例えば、自律型インテリジェントエージェントは、API経由だけでなく、携帯電話、PC、さらには自動車のインターフェースを操作して、人間と同じように情報を取得できます。

4番目のレベルは自己学習を達成することです。

レベル5はまだ明確に定義されていませんが、方向性としては人間を超え、AIは科学法則や世界の起源といった究極の問いを探求する能力を持つようになります。

Zhang Fan 氏は、Zhipu は初期の言語機能から複雑な L2 問題を解決する機能、ツール機能に至るまで、モデルの機能を継続的に調査し、強化しており、現在は GLM-zero や GLM-OS などの第 4 レベルの機能に対応しようとしていると述べました。

Zhipu の探索経路を体系的に見てみましょう。

エンドツーエンドのマルチモーダルとエージェントの展開が形になり始めています。

今年初めにSoraが話題となり、その後、さまざまなマルチモーダルモデルが登場し、現在ではディープラーニング推論モデルが主流となり、大規模なエッジモデルやエージェント技術が新たなトレンドとなっています。

要約すると、Zhipu は一歩も見逃していません。

まず、Sora に匹敵するビデオ生成モデル CogVideoX と、GPT-4o に匹敵するエンドツーエンドの音声モデル GLM-4-Voice および GLM-4-VideoCall があります。

これに続いて、エージェントおよびエッジ コンピューティング領域に対する戦略がますます明確になってきています。

インテリジェントエージェント製品AutoGLM/GLM-PCやQualcomm Snapdragonフラッグシップチップに適合した大規模エッジモデルが続々とリリースされた。

OpenAI などとは異なり、Zhipu の一貫した原則の 1 つは、オープンソースを継続することです。

Zhipuの初期のGLMレポートを振り返ると、「大規模な事前学習済みモデルの開発を促進するため、皆様にオープンコミュニティへの参加を呼びかけています」といったフレーズが見つかります。同社は今日まで、「オープンソースを通じて開発者や業界ユーザーと友好関係を築く」という姿勢を貫いています。

現在のデータによると、ChatGLM を含む 20 以上のモデルが GitHub で 15 万個のスターを獲得しており、オープンソース モデルは世界中で 3,000 万回ダウンロードされています。

以下は、今年の Zhipu の技術リリースのタイムラインです。

• 11月には、AutoGLMのアップグレード版がリリースされ、50ステップ以上のロングステップ操作を自律的に実行できるほか、複数のアプリにまたがるタスクも実行できるようになり、新しい「完全自動」のインターネット閲覧体験が実現し、数十のブラウザベースのウェブサイトで自動運転がサポートされるようになりました。
• 11月には、GLM-PCが社内テスト用にリリースされました。CogAgentインテリジェントスペクトルマルチモーダルモデルをベースとし、「自律型」PCの概念を探求しています。ビデオ会議への参加、ドキュメント処理、Webページの検索と要約、リモートスケジュール操作の実行など、ユーザーに代わって操作を実行できます。
• 11月には、ビデオモデルCogVideoXがアップグレードされ、10秒間の再生時間、4K、60fpsの超高精細画質、任意のサイズ、そして人間の動作や物理世界のより優れたシミュレーションをサポートしました。CogVideoX v1.5-5BとCogVideoX v1.5-5B-I2Vも同時にオープンソース化されました。
• 10月には、GLM-4-Voiceエンドツーエンド感情音声モデルがリリースされ、Qingyanアプリで利用可能になりました。感情を理解し、感情を表現し、感情に共鳴し、音声速度を自動調整し、複数の言語と方言をサポートし、遅延が少なく、いつでも中断できます。
• 10月には、API呼び出しに制限されることなく、テキスト/音声コマンドを受信するだけで携帯電話の人間による操作をシミュレートできるAutoGLMベータ版をリリースしました。
• 同社は10月、サムスンおよびクアルコムと提携し、エッジデバイス向けのAI製品および大規模マルチモーダルインタラクションモデルを共同開発すると発表した。
• 8月には、テキスト、音声、ビデオといったモダリティを網羅する大規模リアルタイム推論モデル「GLM-4-Videocall」がリリースされ、AIを活用した人間とのリアルタイムビデオ通話が可能になりました。APIを介して、スマートフォンを含む様々なカメラ付きエッジデバイスにシームレスに導入できます。
• 8月には、言語理解、命令準拠、長文処理などの総合的な性能向上を実現した新世代ベースモデルGLM-4-Plusが発売されました。
• 7月には、動画生成モデル「青影」が青影のPC、モバイルアプリ、ミニプログラムプラットフォームで正式にリリースされ、テキストと画像から動画を生成するサービスを提供しています。わずか30秒で6秒間の動画を生成し、現実世界の運動プロセスをリアルに再現します。
• 6月には、100万トークンの長文と26言語に対応したGLM-4-9Bモデルがオープンソース化されました。また、GLMをベースとした視覚モデルGLM-4V-9Bも初めてオープンソース化され、GPT-4Vに匹敵するマルチモーダル機能を備えています。
• 1月には、新世代の大型台座モデルGLM-4がリリースされました。前世代と比較して、全体的なパフォーマンスが大幅に向上し、より長いコンテキストをサポートし、マルチモーダル機能を強化し、推論速度を向上させ、より高い並行性をサポートし、推論コストを大幅に削減しました。

年末が近づくにつれ、大型模型業界では新たな起業活動の嵐が巻き起ころうとしています。