アリババ、自社AIが自社チップのドライバを自作し10倍高速化

5月20日、杭州で開催された雲栖大会で、アリババはチップ、モデル、ラックの3つの新製品を発表した。しかし、最も注目を集めたのは35時間にわたるデモンストレーションだった。

直感に反するデモ

アリババは新しくリリースしたQwen3.7-Maxモデルを、同じく新製品のZhenwu M890チップ上で動作させ、信じがたいタスクを課した。それは、自らチップの低レベルカーネルドライバを書き、Extend Attention演算子をゼロから最適化するというものだ。このチップに関する外部のドキュメントは一切存在しない。

35時間後、結果は次の通り：

• ツール呼び出し：1,158回
• カーネル評価：432回
• アーキテクチャ再設計：5回
• 最終的な高速化（幾何平均）：10倍

つまり、モデルは一度も見たことのないチップ上で、ドライバの書き方をゼロから見つけ出し、性能を10倍に引き上げた。このような作業は通常、チップメーカーのエンジニアチームが1～2ヶ月かけて行うものだ。

Zhenwu M890チップの詳細

主な仕様：

• HBM3メモリ：144 GB（前世代Zhenwu 810E比50%増）
• 相互接続帯域幅：800 GB/s
• 総合演算性能：前世代の3倍

144 GBのメモリは、Nvidia H200（141 GB）とB200（192 GB）の中間に位置し、大規模モデルの推論や、長いコンテキストと多数のステップを必要とするエージェントワークロードに適している。

アリババはまた、56万個のZhenwuチップを400以上の顧客に出荷し、20業界にわたっていることを明らかにした。デモ段階ではなく、実際に稼働している。

Qwen3.7-Maxモデルの詳細

主な特徴：

1. コンテキストウィンドウ100万トークン（前世代Qwen3.6-Max-Previewの25.6万から拡大）
2. 長時間タスクとコードに特化してチューニング
3. Zhenwu M890との協調設計

100万トークンは業界最長ではないが、エージェントタスクには十分で、数時間から数十時間の実行中にコンテキストを失わないための条件を満たす。

この発表が重要な理由

3つの要素が重なっている：

第一に、アリババは自社チップ、モデル、ラック（Panjiu AL128）を揃え、トレーニングから推論までのフルスタックを提供する。

第二に、モデルが自らドライバを書くというデモは、チップの性能とモデルの知能を同時に示す巧妙な選択だ。また、アリババのチップ部門が今後採用する低レベルエンジニアのコスト圧力を軽減する。

第三に、56万個の出荷実績は、単なるスライド上の話ではない。

これらを総合すると、アリババは中国版のNvidia＋OpenAIを構築していると言える。自社の資金と顧客基盤で、チップ、モデル、統合ソリューションを提供している。

Nvidiaとの実際の距離

ハードウェア仕様はH200に匹敵するが、ソフトウェアエコシステムの差は依然として大きい。Qwen3.7-Maxが自らカーネルを書く能力は、その差を埋める一助となる。モデルがスーパーコンパイラとして機能し、必要なドライバを生成する。完全な解決策ではないが、中国企業がCUDAを回避する一つの可能性を示している。

今後の注目点

2つのポイント：

第一に、アリババクラウドが今年下半期にZhenwuの演算能力を外部顧客にどの程度開放するか。56万個の大半が社内利用なら、この製品は自社向け。30%以上が外部に開放されれば、中国クラウド市場の構図が変わる可能性がある。

第二に、Qwen3.7-Maxのドライバ作成能力が他のチップにも応用できるかどうか。もしモデルがあらゆるチップに適応できるなら、「チップメーカーは自社の大規模言語モデルチームを持つべき」という業界常識が生まれ、逆もまた真となる。

アリババは両方の軸でポジションを確保している。

出典：Alibaba unveils Zhenwu M890 chip and Qwen3.7-Max LLM（Let's Data Science）、Qwen3.7-Max Wrote Its Own Chip's Software in 35-Hour Run（TechTimes）、Alibaba reveals more powerful Zhenwu AI chip、CocoLoop、 new LLM（CNBC）、Alibaba Bets Big on AI Agents With New Zhenwu M890 Processor（SQ Magazine）