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ZhiPu 02513.HK 価格

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*データ最終更新日：2026-04-26 04:14（UTC+8）

2026-04-26 04:14時点で、ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）の価格は¥0、時価総額は--、PERは0.00、配当利回りは0.00%です。 本日の株価は¥0から¥0の間で変動しました。現在の価格は本日安値より0.00%高く、本日高値より0.00%低く、取引高は--です。 過去52週間で、ZHIPUは¥0から¥0の間で取引されており、現在の価格は52週間高値より0.00%低い水準にあります。

ZHIPU 主な統計情報

P/E比率0.00
配当利回り（TTM）0.00%
発行済株式数0.00

ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) の詳細についてさらに知る

Gate Learn記事

初回上場：Gate先物にて、TENCENTおよびXIAOMIを含む6種類のUSDT-M無期限契約株式をリリース

Gateの先物株は、2026年4月13日06:00（UTC）より、TENCENT（TENCENT 00700.HK）、MEITUAN（MEITUAN 03690.HK）、XIAOMI（XIAOMI 01810.HK）、KUAISHOU（KUAISHOU 01024.HK）、XUNCE（XUNCE 03317.HK）、ZHIPU（ZhiPu 02513.HK）のパーペチュアル契約（USDT-M）のライブトレーディングを正式に開始いたします。レバレッジは1倍から20倍まで選択でき、ロングおよびショートポジションの取引に対応しています。レバレッジは注文時にご選択いただけます。

2026-04-13

2026年、AI業界の「節気」が変化しました。起業家は自社の「アルゴリズム」をどのように最適化すればよいのでしょうか？

本記事では、MetaやManus、そしてZhipuおよびMiniMaxの公開上場事例を検証し、AI製品が単なるデモから実用的な展開へと進化するための条件を分かりやすく解説します。これにより、特定領域向けのアプリケーションから汎用プラットフォームへの移行についても明らかにします。

2026-01-14

Gateのコントラクト株式セクションにおいて、TENCENT（Tencent Holdings 0700.HK）やMEITUAN（Meituan 03690.HK）を含む6種類のパーペチュアル契約の初回取引が開始されます。

Gateの伝統的資産カテゴリのレイアウトは非常に網羅的で、ネットワーク全体で最も広い範囲をカバーしていると報告されています。

2026-04-13

ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）よくある質問

今日のZhiPu 02513.HK（ZHIPU）の株価はいくらですか？

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ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）は現在¥0で取引されており、24時間の変動率は0.00%です。52週の取引レンジは¥0～¥0です。

ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）の52週間の高値と安値はいくらですか？

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ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）の株価収益率（P/E比率）はいくらですか？ この指標は何を示していますか？

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ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）の時価総額はいくらですか？

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ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）の直近の四半期ごとの1株当たり利益（EPS）はいくらですか？

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今、ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）を買うべきか、売るべきか？

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ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）の株価に影響を与える要因は何ですか？

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ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）株の購入方法

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リスク警告

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ZhiPu 02513.HK（ZHIPU）最新ニュース

2026-04-24 05:00

TradFi 下落アラート：ZHIPU（ZhiPu 02513.HK）が下落で8%変動しました

Gate News：最新のGate TradFiデータによると、ZHIPU（ZhiPu 02513.HK）は短期間で急落8%となりました。現在のボラティリティは最近の平均を大きく上回っており、市場活動の活発化を示しています。

2026-04-24 03:54

TradFi 下落アラート：ZHIPU（ZhiPu 02513.HK）が下落で6%変動しました

Gate News：最新のGate TradFiデータによると、ZHIPU（ZhiPu 02513.HK）は短期間で急落6%となりました。現在のボラティリティは最近の平均を大きく上回っており、市場活動の活発化を示しています。

2026-04-22 17:00

OpenClaw、Hermes、SillyTavernがGLM Coding Planのサポート対象として確認

Gate Newsのメッセージ、4月22日 — Zhipu AIのプロダクトマネージャーであるZixuan Liは、X上でOpenClaw、Hermes、SillyTavernがGLM Coding Planのもとで正式にサポート対象プロジェクトとしてマークされたと発表しました。その他の汎用ツールはケースバイケースで評価されます。 Liはまた、アカウントの資格情報を共有したり、サブスクリプションをAPIアクセスとして使用したりしないようユーザーに助言しました。ガイドラインに従っている際にエラーコード1313が発生したユーザーは、支援のためにZhipuのサポートチームへ連絡することが推奨されています。

2026-04-22 07:13

Zhipu AI、4月30日にGLM Coding Planの無制限週次クォータサブスクリプションを停止

Gate Newsのメッセージ、4月22日――Zhipu AIは、GLM Coding Planの無制限の週次クォータサブスクリプションについて、2026年4月30日午前10:00（北京時間）から自動更新を停止すると発表しました。 今回の停止は、自動更新が有効になっている旧プランを現在契約しているユーザーに影響します。同社によれば、この決定は、利用が継続的に増加したことにより、元の無制限の週次クォータモデルを長期的に維持するのが難しくなったことが背景だとしています。対象ユーザーには、補償として、同等の新プラン特典を2か月分付与します。 現在のサブスクリプションのサイクルと料金は変更されず、2か月分の補償は4月30日に自動的に発行されます。補償期間が終了した後もサービスの利用を継続したいユーザーは、当該時点で利用可能な最新プランに手動でサブスクライブする必要があります。

2026-04-21 03:20

TradFi 下落アラート：ZHIPU（ZhiPu 02513.HK）が下落で4%変動しました

Gate News：最新のGate TradFiデータによると、ZHIPU（ZhiPu 02513.HK）は短期間で急落4%となりました。現在のボラティリティは最近の平均を大きく上回っており、市場活動の活発化を示しています。

ZhiPu 02513.HKについての人気投稿 (ZHIPU)

quiet_lurker

quiet_lurker

04-24 22:02
Napapansin ko lang habang sinusubaybayan ang AI industry na may kakaibang pattern na nangyayari. ウクライナのAI業界を観察していると、奇妙なパターンが見えてきます。 Walong taon lang ang nakalipas, isang Chinese telecom company ay literal na nawalan ng buhay dahil sa isang embargo. わずか8年前、中国の通信会社が輸出禁止措置のために文字通り消滅したことがありました。 Pero ngayon, ang ibang Chinese AI companies ay lumalaki nang mabilis kahit sa harap ng mas mataas na pressure. しかし今、中国の他のAI企業は、より高い圧力の中でも急速に成長しています。 Ano talaga ang nagbago? 一体何が変わったのでしょうか？ Balik tayo sa 2018. 2018年に戻ります。 Ang ZTE ay isa sa pinakamalaking telecommunications equipment manufacturers sa mundo—80,000 employees, billions sa annual revenue. ZTEは世界最大級の通信機器メーカーの一つで、8万人の従業員と数十億ドルの年間収益を誇っていました。 Tapos isang araw lang, isang order mula sa US Bureau of Industry and Security ay nagsara ng buong company. しかしある日、米国商務省の産業安全保障局からの命令一つで、会社全体が閉鎖されました。 Walang American components, walang Google license, walang operating system. アメリカ製の部品もなく、Googleのライセンスもなく、OSもありませんでした。 Tatlong linggo later, ang ZTE ay nagsabi na hindi na nila kaya i-operate ang business. 3週間後、ZTEは事業を続けることができないと宣言しました。 Nagbayad sila ng 1.4 billion dollars penalty, pero ang tunay na problema ay nasa ecosystem—sila ay completely dependent sa global supply chain na kontrolado ng US. 彼らは14億ドルの罰金を支払いましたが、真の問題はエコシステムにありました。彼らは米国が支配するグローバルサプライチェーンに完全に依存していたのです。 Ngayon, kahit na may similar restrictions pa rin, ang Chinese AI companies ay hindi nagsuffer ng same fate. 現在、同様の制限があっても、中国のAI企業は同じ運命に苦しんでいません。 Bakit? Dahil ang problema ay hindi lang ang hardware. なぜでしょうか？それは問題がハードウェアだけではないからです。 Ang tunay na bottleneck ay CUDA. 真のボトルネックはCUDAです。 Pinagsasalita ko yan dahil most people ay nag-assume na ang chip ban ay tungkol sa chips mismo. これは、多くの人がチップ禁止がチップ自体に関係していると誤解しているからです。 Mali yan. Ang CUDA—ang parallel computing platform ng NVIDIA mula 2006—yan ang tunay na hadlang. それは間違いです。CUDAは、2006年からNVIDIAの並列計算プラットフォームであり、真の障壁です。 Lahat ng major AI frameworks worldwide, from Google's TensorFlow to Meta's PyTorch, ay deeply dependent sa CUDA. 世界中の主要なAIフレームワーク、GoogleのTensorFlowからMetaのPyTorchまで、すべてが深くCUDAに依存しています。 Pag nag-aral ang isang AI researcher, CUDA ang unang tool na natutuhan nila. AI研究者が学び始めると、最初に習得するツールがCUDAです。 Bawat line ng code ay nagpapalakas ng NVIDIA's ecosystem. コードの各行がNVIDIAのエコシステムを強化します。 By 2025, may 4.5 million developers na sa CUDA ecosystem, 3000+ GPU-accelerated applications, at 40,000 companies worldwide ang gumagamit nito. 2025年までに、CUDAエコシステムには450万人の開発者がおり、3000以上のGPUアクセラレーテッドアプリケーションと4万社が利用しています。 Yan ang 90% ng global AI developers. これは世界のAI開発者の90％に相当します。 Ito ay isang flywheel na once nagsimula, halos imposibleng ihinto. これは一度回り始めると、ほぼ止められないフライホイールです。 Mas maraming developers, mas maraming tools. 開発者が増えれば、ツールも増えます。 Mas maraming tools, mas maraming developers ang sumali. ツールが増えれば、より多くの開発者が参加します。 Ang resulta? NVIDIA ang nag-set ng rules, at lahat ay sumusunod. 結果として、NVIDIAがルールを設定し、皆が従います。 Kaya noong 2022-2024, US government ay nag-implement ng three waves ng restrictions sa NVIDIA chips export. だから2022年から2024年にかけて、米国政府はNVIDIAチップの輸出に対して3つの制限波を実施しました。 First A100 at H100, then A800 at H800, then H20. 最初はA100とH100、その後A800とH800、最後にH20です。 Pero ito ay hindi nagtrigger ng same panic na nangyari sa ZTE. しかし、これはZTEの時のようなパニックを引き起こしませんでした。 Bakit? Dahil ang Chinese companies ay nag-pivot sa algorithm optimization instead na mag-rebel laban sa hardware. なぜでしょうか？それは、中国企業がハードウェアに反抗するのではなく、アルゴリズム最適化に pivot したからです。 Ang DeepSeek ay ang best example nito. DeepSeekはこれの最良の例です。 Ang kanilang V3 model ay may 671 billion parameters, pero bawat inference ay gumagamit lang ng 37 billion—5.5% lang ng total. 彼らのV3モデルは6,710億パラメータを持ちますが、推論ごとに使用されるのはわずか370億、総量の5.5％に過ぎません。 Para ma-train ito, ginamit nila lang 2,048 NVIDIA H800 GPUs for 58 days, total cost na 5.576 million dollars. これを訓練するために、彼らは2,048台のNVIDIA H800 GPUを58日間使用し、総コストは約557万ドルでした。 Compare yan sa estimated 78 million dollars para sa GPT-4. これはGPT-4の推定78百万ドルと比較してください。 Isang order of magnitude difference. 桁違いの差です。 Ang pricing ay mas nagsasalita pa. 価格もさらに語っています。 DeepSeek API input ay 0.028 to 0.28 dollars per million tokens, output 0.42 dollars. DeepSeekのAPI入力は百万トークンあたり0.028ドルから0.28ドル、出力は0.42ドルです。 GPT-4o input ay 5 dollars, output 15 dollars. GPT-4の入力は5ドル、出力は15ドルです。 Claude Opus ay mas mahal pa—15 dollars input, 75 dollars output. Claude Opusはさらに高価で、入力15ドル、出力75ドルです。 DeepSeek ay 25 to 75 times cheaper. DeepSeekは25倍から75倍安いです。 Ang price difference na ito ay nag-trigger ng massive shift sa developer market. この価格差が、開発者市場に大きな変化を引き起こしました。 Noong February 2026, sa OpenRouter—ang biggest AI model API aggregation platform—ang weekly usage ng Chinese AI models ay tumalon ng 127% in three weeks at nag-overtake ng US para sa first time. 2026年2月、最大のAIモデルAPI集約プラットフォームであるOpenRouterにおいて、中国のAIモデルの週次利用が3週間で127％増加し、初めて米国を追い越しました。 A year ago, Chinese models ay less than 2% ng market. 1年前、中国のモデルは市場の2％未満でした。 Now, tumaas ng 421% at approaching 6%. 今や421％増加し、6％に近づいています。 Pero ang deeper shift ay hindi lang sa price. しかし、より深い変化は価格だけではありません。 Mula mid-2025, ang primary AI application ay nag-shift mula sa chatting to Agents. 2025年中頃から、主要なAIアプリケーションはチャットからエージェントへとシフトしています。 Sa Agent scenarios, token usage ay 10 to 100 times higher compared sa simple chat. エージェントシナリオでは、トークンの使用量は単純なチャットの10倍から100倍に上ります。 When token consumption explodes exponentially, price becomes the deciding factor. トークン消費が指数関数的に爆発すると、価格が決定要因となります。 Ang extreme cost efficiency ng Chinese models ay perfectly timed sa window na ito. 中国モデルの極端なコスト効率は、このタイミングに完璧に合っています。 But algorithm optimization ay hindi lang solve ang training problem. しかし、アルゴリズム最適化だけでは訓練の問題は解決しません。 Kung hindi ka makapag-train sa latest data at mag-iterate, ang model mo ay mabilis na magiging obsolete. 最新データで訓練し反復できなければ、モデルはすぐに陳腐化します。 Training requires massive computing power. 訓練には膨大な計算能力が必要です。 So where are Chinese companies getting ang computing infrastructure? では、中国企業はどこで計算インフラを手に入れているのでしょうか？ May isang small city sa Jiangsu na Xinghua—kilala lang for stainless steel at healthy food—pero noong 2025, nag-build dito ng 148-meter server production line. 江蘇省の小さな都市、興化は、ステンレス鋼や健康食品で知られていますが、2025年に148メートルのサーバー生産ラインを建設しました。 From agreement signing to operations, 180 days lang. 契約締結から運用開始までわずか180日です。 Ang core ay two fully local chips: Loongson 3C6000 processor at TaiChu Yuanqi T100 AI accelerator card. コアは完全に国内製の2つのチップ、Loongson 3C6000プロセッサとTaiChu Yuanqi T100 AIアクセラレータカードです。 Ang Loongson ay may sariling design from instruction set to microarchitecture. Loongsonは命令セットからマイクロアーキテクチャまで独自設計です。 Ang TaiChu Yuanqi ay galing sa National Supercomputing Center Wuxi at Tsinghua University, heterogenous many-core architecture. TaiChu Yuanqiは、無錫国家スーパーコンピューティングセンターと清華大学からのもので、異種多コアアーキテクチャです。 When full capacity, isang server every 5 minutes. フルキャパシティ時には、5分ごとに1台のサーバーが稼働します。 Total investment 1.1 billion yuan, expected 100,000 units annually. 総投資額は11億元で、年間10万台の生産を見込んでいます。 Ang importante ay clusters ng thousands ng local chips ay nag-start na mag-handle ng real large model training. 重要なのは、何千もの国内チップのクラスターが本格的な大規模モデルの訓練を開始したことです。 January 2026, Zhipu AI released GLM-Image kasama ang Huawei—first SOTA image generation model trained entirely using local chips. 2026年1月、Zhipu AIは華為と共同で、国内チップだけを使って訓練された最初の最先端画像生成モデル「GLM-Image」をリリースしました。 February, China Telecom completed full process training ng kanilang hundred-billion-level Xingchen model sa local compute pool ng thousands ng GPUs sa Shanghai Lingang. 2月、中国電信は上海臨港の数千GPUのローカル計算プールを使い、数百億レベルの星辰モデルの完全訓練を完了しました。 Ang significance nito ay isa lang: local chips ay nag-transition na from inference-only to training-capable. この意義は一つだけです。国内チップは推論専用から訓練可能へと移行したのです。 Ito ay qualitative change. これは質的な変化です。 Inference ay kailangan lang ng pre-trained models, relatively low chip requirements. 推論には事前訓練済みモデルだけが必要で、比較的低いチップ要件です。 Training ay kailangan ng massive data handling, complex gradient computation, parameter updates—mas mataas ang requirements sa computing power, interconnect bandwidth, software ecosystem. 訓練には大量のデータ処理、複雑な勾配計算、パラメータの更新が必要で、計算能力、インターコネクト帯域幅、ソフトウェアエコシステムの要求が高まります。 Ang driving force nito ay Huawei Ascend series. これを推進しているのは、HuaweiのAscendシリーズです。 By end of 2025, Ascend ecosystem developers ay umabot na ng 4 million, partners 3000+, at 43 major models ay nag-complete ng pre-training using Ascend, plus 200+ open-source models na nag-adapt. 2025年末までに、Ascendエコシステムの開発者は400万人に達し、パートナーは3000以上、主要モデル43種がAscendを用いて事前訓練を完了し、さらに200以上のオープンソースモデルも適応しています。 March 2, 2026, sa MWC, Huawei introduced bagong generation SuperPoD compute infrastructure para sa overseas markets. 2026年3月2日、MWCで華為は海外市場向けの新世代SuperPoD計算インフラを発表しました。 Ang FP16 computing power ng Ascend 910B ay katumbas na ng NVIDIA A100. Ascend 910BのFP16計算能力は、NVIDIAのA100に匹敵します。 May gaps pa, pero naging usable na ito from completely unusable. まだギャップはありますが、完全に使えない状態から実用化されました。 Ang ecosystem building ay hindi dapat maghintay until perfect chips—dapat wide deployment na habang sufficient na, using real business needs to force chip at software updates. エコシステムの構築は、完璧なチップを待つのではなく、十分な段階で広く展開し、実際のビジネスニーズを利用してチップやソフトウェアのアップデートを促すべきです。 Ang deployment targets ng ByteDance, Tencent, Baidu para sa local servers ay expected mag-double in 2026 versus last year. ByteDance、Tencent、Baiduのローカルサーバー向け展開は、2026年に昨年の倍になると予測されています。 Ayon sa Ministry of Industry and Information Technology, intelligent computing scale sa China ay umabot na ng 1590 EFLOPS. 工業情報化部によると、中国のインテリジェント計算規模は1590エクサフロップスに達しています。 2026 ay year ng widespread local computing power deployment. 2026年は、国内の計算能力の本格的な展開の年です。 But may another side ng story na equally important—energy. しかし、もう一つの重要な側面はエネルギーです。 Virginia, which handles massive share ng world's data center traffic, nag-pause ng new data center permits. 世界のデータセンターの大部分を管理するバージニア州は、新規データセンターの許可を停止しました。 Georgia nag-pause until 2027. ジョージア州も2027年まで停止しています。 Illinois, Michigan nag-issue ng restrictions. イリノイ州とミシガン州も規制を出しました。 According sa International Energy Agency, US data center electricity consumption 2024 ay umabot ng 183 terawatt-hours, roughly 4% ng total national consumption. 国際エネルギー機関によると、2024年の米国のデータセンターの電力消費は183テラワット時で、国内総消費の約4％に相当します。 By 2030, expected to double to 426 TWh, possibly exceeding 12%. 2030年までに、倍の426テラワット時に増加し、12％を超える可能性があります。 Arm CEO nag-say na by 2030, AI data centers alone could consume 20-25% ng US electricity. ArmのCEOは、2030年までにAIデータセンターだけで米国の電力の20〜25％を消費する可能性があると述べました。 Ang US grid ay nasa limits na. 米国の電力網は限界に達しています。 PJM grid covering 13 eastern states ay may 6GW capacity shortage. 13の東部州をカバーするPJMグリッドは、6GWの容量不足です。 By 2033, entire US ay facing 175GW electricity capacity shortage, equivalent sa energy usage ng 130 million families. 2033年までに、米国全体で175GWの電力容量不足に直面し、これは1億3千万世帯のエネルギー消費に相当します。 Electricity prices sa regions with concentrated data centers ay tumaas ng 267% compared sa five years ago. 集中したデータセンターのある地域の電気料金は、5年前と比べて267％上昇しています。 Ang computing power boundary ay energy. 計算能力の限界はエネルギーです。 Pero sa energy side, ang gap between China at US ay mas malaki than chips, pero opposite direction. しかしエネルギー面では、中国と米国のギャップはチップよりも大きく、その方向は逆です。 China's annual electricity generation ay 10.4 trillion units versus US 4.2 trillion—China ay 2.5 times more. 中国の年間電力生産は10.4兆ユニットで、米国の4.2兆ユニットに比べて2.5倍です。 More importantly, household electricity usage sa China ay lang 15% ng total, versus US 36%. さらに重要なのは、中国の家庭用電力消費は総量のわずか15％で、米国の36％に比べて少ないことです。 Meaning China may mas malaking industrial electricity capacity available for computing power buildout. つまり、中国はより大きな産業用電力容量を持ち、計算能力の拡大に利用できる可能性があります。 Electricity price pa lang—US AI company regions ay 0.12 to 0.15 dollars per kilowatt-hour, while western China industrial rates ay around 0.03 dollars, half or one-fifth ng US prices. 電気料金だけでも、米国のAI企業地域は1キロワット時あたり0.12〜0.15ドルですが、西部中国の工業用料金は約0.03ドルで、米国の半分から5分の1です。 China's electricity generation advantage ay 7 times versus US. 中国の電力生産の優位性は米国の7倍です。 While America worried sa power, Chinese AI quietly developing sa ibang bansa. 米国が電力を心配している間に、中国のAIは静かに海外で発展しています。 But this time, hindi ang product o factory ang lumalaki—ang tokens. しかし今回は、製品や工場ではなく、トークンが拡大しています。 Tokens, smallest information unit considered ng AI models, ay naging bagong digital commodity. トークンはAIモデルが扱う最小の情報単位であり、新しいデジタル商品となっています。 Produced sa Chinese computing factories, shipped worldwide through undersea cables. 中国の計算工場で生産され、海底ケーブルを通じて世界中に輸送されています。 DeepSeek user distribution ay clear: 30.7% from China, 13.6% from India, 6.9% from Indonesia, 4.3% from US, 3.2% from France. DeepSeekのユーザ分布は明確で、中国から30.7％、インドから13.6％、インドネシアから6.9％、米国から4.3％、フランスから3.2％です。 Supports 37 languages, widely valued sa emerging markets like Brazil. 37言語をサポートし、ブラジルなどの新興市場で広く評価されています。 26,000 companies worldwide may accounts, 3,200 institutions using enterprise version. 世界中の2万6千社がアカウントを持ち、3,200の機関がエンタープライズ版を使用しています。 In 2025, 58% ng new AI startups integrated DeepSeek sa tech stack. 2025年には、新しいAIスタートアップの58％がDeepSeekを技術スタックに統合しました。 Sa China, DeepSeek captured 89% market share. 中国では、DeepSeekが市場の89％を占めています。 Sa other trained markets, market share between 40-60%. 他の訓練された市場では、市場シェアは40％から60％の間です。 Ang view na ito ay parang isang industry control loss war na nangyari four decades ago. この見方は、40年前に起きた産業支配の喪失戦争のようです。 Tokyo, 1986, under intense US pressure, Japanese government signed US-Japan Semiconductor Agreement. 東京の1986年、米国の激しい圧力の下、日本政府は米日半導体協定に署名しました。 Three main features: open Japan's semiconductor market, US chip market share must exceed 20%, export bans sa below-cost semiconductors, 100% penalty sa 3 billion dollars exported chips. 主な特徴は、日本の半導体市場を開放し、米国のチップ市場シェアは20％を超え、低価格半導体の輸出禁止、輸出された30億ドルのチップに対して100％の罰金です。 US rejected Fujitsu's acquisition ng Fairchild. 米国は富士通のフェアチャイルド買収を拒否しました。 That year, Japan's semiconductor industry ay nasa peak. その年、日本の半導体産業はピークにありました。 By 1988, Japan controlled 51% global semiconductor market, US 36.8%. 1988年までに、日本は世界の半導体市場の51％を支配し、米国は36.8％でした。 Sa top 10 global semiconductor companies, six from Japan: NEC second, Toshiba third, Hitachi fifth, Fujitsu seventh, Mitsubishi eighth, Panasonic ninth. 世界のトップ10半導体企業のうち、6社は日本企業で、NECが2位、東芝が3位、日立が5位、富士通が7位、三菱が8位、パナソニックが9位です。 But after agreement signing, lahat nagbago. しかし、協定締結後、すべてが変わりました。 US used Section 301 investigations to completely suppress Japanese semiconductor companies. 米国はセクション301調査を利用して、日本の半導体企業を徹底的に抑圧しました。 Meanwhile, supported Samsung at SK Hynix from Korea to fight Japan's market sa lower prices. 一方、韓国のサムスンとSKハイニックスを支援し、日本の市場と低価格競争を戦いました。 Japan's DRAM share dropped from 80% to 10%. 日本のDRAMシェアは80％から10％に低下しました。 By 2017, Japan's IC market share ay 7% lang. 2017年までに、日本のIC市場シェアはわずか7％でした。 Former strong companies either split, bought, o exited sa endless losses. かつての強力な企業は、分裂、買収、または無限の損失の中で退出しました。 Japan's semiconductor tragedy ay in being happy sa global division ng labor led by external power, as best producer, but never thought to build independent ecosystem. 日本の半導体の悲劇は、外部の力に導かれる世界的な労働分業に満足し、最良の生産者としての地位に甘んじ、独立したエコシステムを構築しようとしなかったことにあります。 When wave receded, discovered they had nothing but manufacturing itself. その波が引いたとき、彼らは製造だけが残っていることに気づきました。 Current Chinese AI industry ay facing similar pero completely different crusade. 現在の中国のAI産業は、似ているが全く異なる戦いに直面しています。 Facing major external pressure too. 大きな外部圧力にも直面しています。 Three waves ng chip tightening, continuously strengthened, CUDA ecosystem barrier remains high. 3つの波のチップ規制強化は継続し、CUDAエコシステムの障壁は依然高いままです。 Difference ay this time chose harder path—from extreme algorithm optimization level, through local chip journey from inference to training, collecting 4 million developers sa Ascend ecosystem, to spreading tokens sa global market. 違いは、今回はより困難な道を選んだことです。極端なアルゴリズム最適化から始まり、推論から訓練へのローカルチップの道のり、400万人の開発者をAscendエコシステムに集め、トークンを世界市場に広げるまでです。 Every step builds independent industrial ecosystem Japan never had. 一歩一歩が、日本が持たなかった独立した産業エコシステムを築いています。 February 27, 2026, three local AI chip companies reported performance. 2026年2月27日、3つの国内AIチップ企業が業績を報告しました。 Cambrian, revenue up 453%, first achieved full-year profitability. カンブリアは、収益が453％増加し、初めて通年の黒字化を達成しました。 Moore Threads, revenue up 243%, pero net loss 1 billion. ムーアスレッドは、収益が243％増加しましたが、純損失は10億ドルです。 Muxi, revenue up 121%, net loss almost 8 billion. ムクシは、収益が121％増加しましたが、純損失は約80億ドルです。 Half fire, half water. 半分は火、半分は水です。 Fire ay market's hunger. 火は市場の飢えを示しています。 Huang's 95% space released ay completed by local companies' revenue numbers, one by one fulfillment. 黄氏の95％のスペース解放は、国内企業の収益数字によって一つずつ実現されました。 Whatever performance, whatever ecosystem, market needs second option where NVIDIA isn't. 性能やエコシステムに関係なく、市場はNVIDIAに頼らない第二の選択肢を必要としています。 Ito ay unusual structural opportunity discovered by geopolitics. これは地政学によって発見された異例の構造的チャンスです。 Building ecosystem ay expensive. エコシステムの構築は高価です。 Every loss ay real money spent following CUDA ecosystem. すべての損失は、CUDAエコシステムに従って費やされた実際の資金です。 Learning costs, software subsidies, engineer travel costs to customer sites solving compilation issues. 学習コスト、ソフトウェア補助金、エンジニアの顧客現場への出張費用、コンパイル問題の解決などです。 These losses aren't from poor operations—necessary war tax para building independent ecosystem. これらの損失は運営の失敗からではなく、独立したエコシステムを構築するための必要な戦争税です。 These three performance reports ay more truthfully written real hash power war situation than any industry report. これらの3つのパフォーマンスレポートは、どの業界レポートよりも、実際のハッシュパワー戦争の状況をより正確に描いています。 Hindi ito celebration-filled success, kundi brutal position battle, where soldiers rise while bleeding. これは祝祭の成功ではなく、血を流しながら兵士たちが立ち上がる、苛烈なポジション争いです。 But war form truly changed. しかし、戦争の形態は本当に変わりました。 Eight years ago, discussed question 'can we survive.' 8年前、「我々は生き残れるか」という問いが議論されました。 Now, discuss 'what cost must we pay to survive.' 今では、「生き残るためにどんな代償を払わなければならないか」が議論されています。 Cost itself ay progress. その代償こそが進歩です。
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BlockDetective

BlockDetective

04-24 21:07
8年前、中国の業界史上最も痛ましい瞬間の一つが起こった。2018年4月、Zhongxing Communicationsは突然停止した—80,000人の従業員を抱え、1兆元を超える収益を誇る巨大企業だった。すべてはアメリカが供給を断つ決定を下したためだ。クアルコムのチップもなく、GoogleのAndroidシステムもなく—企業は完全に包囲された。この教訓は忘れられていない。 2026年に急いで進む。今の状況は全く異なる。今回はチップだけの戦いではない—より深いもの、CUDAと呼ばれるものへの本当の戦争だ。おそらく聞いたことがないかもしれないが、世界中のAI開発者は皆それに依存している。CUDAはNVIDIAのプラットフォームで、訓練から運用まで全てを制御している。ここに真の不足がある。産業のCUDA依存度が高まるほど、独立した代替手段の不足も深刻になる。 しかし、中国企業は今回は異なる道を選んだ。NVIDIAを直接模倣しようとする代わりに、アルゴリズムに焦点を当てた。DeepSeekは理想的な例だ—彼らのモデルは6710億のパラメータを持つが、実行中に活性化されるのは37億だけだ。これによりコストははるかに低くなる。モデルはH800の処理ユニット2048個を使い、58日間の訓練にわずか560万ドルで済んだ。これをGPT-4の訓練コスト7,800万ドルと比較してみてほしい。差は圧倒的だ。 結果は？DeepSeekはClaudeより25倍から75倍安い。この価格は市場を一変させた。2026年2月だけで、中国製モデルのOpenRouterでの使用がわずか3週間で127%増加した。1年前はシェアは2%に過ぎなかったが、今や60%近くに達している。これは偶然ではない—構造的な変革だ。 しかし最大の課題は、訓練に十分な計算能力を確保することだった。そこで国内チップが登場した。Loongson 3C6000とTaichu Yuanqiはすでに実際の訓練タスクを処理し始めている。2026年1月、Zhipu AIはGLM-Imageモデルをリリースした—これは中国製のチップだけで訓練された最初の画像生成モデルだ。これは単純な推論から本格的な訓練への飛躍だ。 これらの背後にはHuaweiのAscendシステムがある。2025年末までに、開発者数は400万人を超えた。このエコシステムの構築は、1980年代の日本が米国の圧力に直面したときに行ったこととまさに同じだ。日本は「最良」のシステムを作ることを選び、他者が支配するシステムの中で「最高」を目指した。中国は自国のシステムを構築することを選んだ。 エネルギーも重要な役割を果たしている。米国は深刻な電力危機に直面している—データセンターは今や米国の電力の4%を消費し、2030年までにその数字は倍増する見込みだ。一方、中国は米国の2.5倍の電力を生産している。西部中国の工業用電気料金は約0.03ドル／kWhで、米国の4分の1から5分の1の価格だ。これは巨大なアドバンテージだ。 今、DeepSeekは37言語に対応し、世界中に広がっている。中国からのユーザーが30.7%、インドからが13.6%、インドネシアからが6.9%。制裁下の市場では、シェアは40%から60%の範囲だ。新興AI企業の58%が今やこれを利用している。 3つの国内チップ企業が2026年2月27日に成果を発表した。中には初めて利益を出した企業もあれば、何十億も損失した企業もある。しかしこれらの損失は失敗ではない—独立したエコシステムを構築するための投資だ。1ドルの損失は、研究開発、ソフトウェア支援、エンジニア育成への投資だ。 計算能力の戦いはもはや「生き残れるかどうか」の問題ではない。今や「どれだけ費やして自立を保つか」の問題だ。そして答えは明白だ—いかなる犠牲も払う覚悟だ。なぜなら、もはや独立性を放棄する選択肢はないからだ。
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AirdropHunterXiao

AirdropHunterXiao

04-24 18:13
気になることに気づきました、最近の中国の人工知能（AI）開発の進展を追いながら。ちょうど8年前、2018年4月にZTEの心臓が止まったとき、劇的な転換点が訪れました。アメリカの禁輸措置一つで全てが崩壊—クアルコムのチップも、OSもなくなった。世界第4位の通信機器供給企業だったその会社は、一夜にして停止しました。 しかし、ここで最も重要な部分がやってきます：今、8年後の今、私たちは全く異なる終わりを目撃しています。中国は同じシナリオに屈しませんでした。むしろ、はるかに困難な道を選びました。 真の問題は常にチップではなく—CUDAでした。このNVIDIAのプラットフォームは、世界のAI産業の基盤となっています。450万人以上の開発者が関わり、AI開発者の90%以上がこのエコシステム内で働いています。これは持続可能な車輪です—開発者の利用が増えれば増えるほど、エコシステムは繁栄し、追加の開発者を引きつけます。 中国の解決策は、予想外の場所から来ました：アルゴリズムです。NVIDIAと直接競争しようとする代わりに、中国企業はアルゴリズムの抜本的な改善に焦点を当てました。ハイブリッドエキスパートモデルがトレンドになっています—巨大モデルを小さなエキスパートに分割し、必要な部分だけを有効化する方法です。DeepSeek V3は6710億のトランザクションを持ちますが、実際にアクティブなのは37億だけ—わずか5.5%。コストは？7800万ドルに対し、GPT-4は1億5600万ドルです。これは大きな差です。 価格はAPIの面でも直接反映されています。DeepSeekはClaudeより25倍から75倍安い価格を提供しています。昨年2月、OpenRouter上での中国モデルの使用はわずか3週間で127%増加し、ついに米国を超えました。 しかし、価格とアルゴリズムだけではトレーニングの問題は解決しません。ここで、国内製のチップが登場します。Loongson 3C6000とTaichu Yuanqiカードが本格的に稼働を始めました。2026年1月、Zhipuは中国製のチップだけで完全にトレーニングされた最初の画像モデルをリリースしました。その後、「スター」モデルは数万のユニットを持つローカルコンピューティングプールでトレーニングされました。これは質的な変化です—「推論能力」から「トレーニング能力」へ。 HuaweiのAscendは、ここでの主要エンジンとなっています。400万人の開発者、3000のパートナー、43の主要モデルがこの基盤でトレーニングされています。Ascend 910BはNVIDIAのA100に匹敵します—使えない状態から使える状態へ。完璧を待つことはできません。今すぐ始め、実際のビジネスニーズを満たすために開発を推進すべきです。 もう一つ、しばしば見落とされる要素があります：電力です。中国は米国の2.5倍の電力を生産し、家庭の消費電力は米国の15%に過ぎません（米国は36%）。西中国の工業用電気料金は約0.03ドルで、米国の0.12〜0.15ドルの4分の1から5分の1です。一方、米国は深刻な電力危機に直面しています(バージニアとジョージアは新しいデータセンターの承認を停止)、中国はトークンを世界に輸出しています。 DeepSeekは現在37言語に対応しています。ユーザーのうち30.7%は国内、しかし13.6%はインド、6.9%はインドネシアからです。世界中の2万6000社がアカウントを持ち、制裁下の国々では市場シェアは40〜60%です。これは、産業の独立戦争のようなものです—40年前の日本や半導体の時代と似ていますが、今回は異なる結末を迎えています。 2月27日の収益報告は非常に正直でした：一部の企業は初めて利益を出し、一部は何十億もの損失を出しました。しかし、これらの損失は失敗ではありません—真のエコシステムを構築するための戦争の税です。すべての損失は、研究開発への投資、ソフトウェアの支援、翻訳問題を一つ一つ解決するエンジニアへの投資です。 問いは、「生き残れるか？」から「どれだけ支払う必要があるか？」へと変わり、その答えは真の進歩です。
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