中国がNVIDIA製チップを一切使用せずに開発した最大規模のAIモデルが初公開された。美団は、パラメータ数1兆6000億件のオープンソース大規模言語モデル「LongCat-2.0」を発表した。北京市を拠点とするフードデリバリー大手である美団は、このプロジェクト全体を国内製ハードウェア上で完結させた。
このブレークスルーは、世界のAI業界における中国の技術自立推進への見方を大きく変える。
美団「LongCat-2.0」がAI競争にもたらすもの
大規模言語モデルは、大量のデータセットで訓練されたAIシステムである。これらのシステムは多領域で人間の言語を理解・生成・推論する。LongCat-2.0は、パラメータ数1兆6000億件とコンテキストウィンドウ100万トークンという、過去最大規模クラスとなる。
今回の発表は、中国が重要なコンピュートインフラの完全自立を推進する中で行われた。そして美団は、LongCat-2.0が業界で初めて、パラメータが1兆件を超えるモデルとして、学習から推論までを全て国内製ハードウェア上で完了させたと説明する。このプロジェクトは、技術的な大きな到達点となった。
この差異は重要である。DeepSeekのV4-proモデルは、推論、つまりユーザーの質問に答える段階のみ国内製チップを使用した。
一方、LongCat-2.0は、より負荷の大きい事前学習も含めすべての工程を国産ハードウェアで実施した。
美団は、このクラスターを大型ASICスーパーポッドで構成したと説明する。ASICは特定用途向けに最適化されたチップだ。さらに同社は、ファーウェイのCollective Communication Library（HCCL）を導入し、チップ間の大規模な協調動作を実現した。この構成は、NVIDIAのNCCLが自社GPUクラスターを管理する方式と類似する。
「…これはジェンスン・フアン氏（NVIDIA CEO）がDwarkeshポッドキャストで指摘したことを思い起こさせる。Nvidia GPUの輸出規制は中国を止めない。むしろ中国チップで稼働するAIの開発を加速させるだけだ」とアナリストのYuchen Jin氏がXで述べた。
LongCat-2.0発表が世界に与える意味
LongCat-2.0は複数のベンチマークで高い性能を示した。Terminal-Bench 2.1およびSWE-Bench Proでは、Googleの旧型モデルGemini 3.1 Proを上回った。
ただし、本モデルはグローバル先端モデルには依然及ばない。OpenAIのGPT-5.5やAnthropicのOpus 4.8が、より高度なエージェント・推論タスクでリードしている。
業界関係者の反応もすぐさま広がった。テックアナリストのTP Huang氏は、この発表がファーウェイのAtlas-950スーパーPODに関する懸念を払拭したと指摘した。さらにレイハイ大学の研究者Hanchi Sun氏は、これは中国製アクセラレータ5万基で訓練された初の「限界性能級モデル」だと評価した。
「…中国がこの水準の先端モデル訓練をローカルシリコンで拡大できるなら、演算競争はかつてなく激化するだろう」とベンチャーパートナーのAlvin Foo氏がコメントした。
中国全体のAIスタックには、依然として多くの課題が残る。美団は自社ソフトウェアエコシステムがNVIDIAの成熟したGPUコミュニティに後れを取っていると認めている。また学習段階で最大のボトルネックとなったのはメモリー制限だった。国内製アクセラレータは、NVIDIAのH800（現在供給禁止）と比べ、1台当たりのメモリーが少ない。
この成果は構造的な意味合いを持つ。美団の成功により、最先端クラスのAI訓練が中国製ハードウェアでも技術的に実現できることが証明された。
この結果、オープンソース中国モデルとクローズドな西側最上位モデルとの性能差は、従来の予想より早いペースで縮小する可能性が出てきた。
