NVIDIAに代わる国産チップ「Ascend 910C」で大規模AIモデルの事後学習を成功、中国のAI自立が大きく前進
中国の研究チームは、Huawei製の最先端AIアクセラレータ「Ascend 910C」を用いて、DeepSeek-V4-Proという巨大な言語モデル（パラメーター数1兆6000億）の事後学習（ポストトレーニング）を完了したと発表しました。この成果は、米国の半導体制裁が厳しくなる中で、中国国内のAI産業チェーンの自立性を高める上で極めて重要な前進と位置づけられています。
本プロジェクトは、Huaweiや深圳ループエリア研究院など複数の機関からなる共同チームによって推進されました。これまで中国のチップメーカーは、完成したモデルを利用して回答を出す「推論」段階での成果は上げてきましたが、モデル自体の頭脳を構築したり改良したりする「トレーニング（学習）」の分野では課題を抱えていました。
今回の事後学習とは、単に大量データを吸収して話し方を学ぶ「事前学習」とは異なり、人間の指示や安全規則、特定の作業手順といったより高度な知識や振る舞いをモデルに学ばせる工程です。このプロセスを通じて、DeepSeek-V4-Proは自己反省し、調整する能力を獲得し、さらにモデル全体の構造を簡略化することなく改良できるようになったと報告されています。
計算には、少なくとも1000個のAscend 910Cで構成される大規模な計算クラスターが使用されました。HuaweiがアピールするAscend 910Cは、SMICの第2世代7nmプロセスを採用し、NVIDIAのH100に匹敵するパフォーマンスを持つとされています。深圳市政府は、従来の国内計算能力を一方通行の道路に例え、今回の取り組みによって複雑な立体交差やループが加わり、計算と通信の需要が数倍に増したと説明しています。
背景
近年、米国の先端半導体規制強化により、中国国内のAI開発はNVIDIAなどの海外製品への依存から脱却し、「自立」を最重要課題としています。特に大規模言語モデル（LLM）の学習・改良には高性能な計算資源が不可欠であり、国産チップによる代替技術の実証が急務とされてきました。
重要用語解説
- Ascend 910C: Huaweiが開発したAIアクセラレータチップ。SMICの7nmプロセスを採用し、NVIDIA H100に匹敵する性能を持つとされ、中国国内でのAI計算資源の中核を担う存在です。
- 事後学習（ポストトレーニング）: 大規模言語モデルが、単なるデータ吸収だけでなく、人間の指示や安全規則など特定の行動様式や知識を習得するための改良プロセス。モデルの応用範囲を広げます。
- パラメーター数: AIモデルが持つパラメータの総数。この数値が大きいほど、モデルはより複雑で詳細な情報を記憶し、高度な推論能力を持つ可能性が高いことを示します。
今後の影響
本成功は、中国が米国の制裁下においても、最先端のAI開発サイクル（学習→改良）を自前で行えることを証明しました。これにより、国内AI産業のエコシステム構築が加速し、今後の国産チップによる高性能モデルの実用化と市場競争力の強化に大きく貢献すると予想されます。