ByteDance は、10 兆パラメータの AI モデルを、Anthropic の神話に匹敵するようにトレーニング中

ByteDance は、最大 10 兆のパラメーターを備えた巨大 AI モデルをトレーニングしています。これは、Anthropic の Mythos 5 の推定サイズに近く、中国の現在のリーダーを小さくしています。

ByteDance は、10 兆ものパラメーターを使用して人工知能モデルをトレーニングしています。このシステムは、Anthropic の最先端の Mythos モデルの規模に近づき、世界的な AI 競争の賭け金を劇的に高める可能性があります。 フィナンシャル・タイムズは2026年8月7日にこの件に詳しい関係者の話としてこの計画を報じ、その後ロイターやその他の報道機関が詳細を確認した。

この建造は、中国のテクノロジー企業がフロンティアモデル競争で米国のライバルに譲歩することを拒否していることを示す最新のシグナルだ。継続的な AI ニュース速報と各研究室の現状分析のために、AI Buzz Wire はこのストーリーの展開を追跡しています。

10 兆パラメータの数字が意味するもの

モデルのパラメーターは、パターンを認識し、テキストを生成し、タスクを実行するためにトレーニングデータから学習する数値的な重みです。これらはスケールの大まかな代用として広く使用されていますが、研究者はパラメータ数だけでモデルの能力が決まるわけではないと警告しています。トレーニング方法、データ品質、アーキテクチャも同様に重要です。

それでも、10 兆パラメータという目標は重要です。この規模では、ByteDance のモデルは、2 兆 8,000 億のパラメータを数え、これまでで最も野心的な中国の取り組みの 1 つである Moonshot AI の Kim K3 の 3 倍以上の大きさになります。

Kimi K3 がリリースされる前は、Meituan の LongCat-2.0 と DeepSeek の V4-Pro がそれぞれ約 1 兆 6,000 億のパラメータで中国国内の分野をリードしており、他のいくつかの中国の研究所はパラメータの兆数の閾値を超えていました。 ByteDance が計画しているシステムでは、それらすべてが大差で後れを取ることになる。

人間の神話とのギャップを埋める

Anthropic や OpenAI などの企業は、Fable、Mythos、GPT-5.5 などのシステムのパラメータ数を公開していないため、米国の主要なモデルと直接比較することは困難です。しかし、Financial Times は、Anthropic の最も先進的な Mythos 5 のパラメーターが約 8 兆、Fable 5 のパラメーターが約 5 兆であるという業界の推定を引用しました。

そうなると、ByteDanceの次期モデルは、利用可能な最も強力なフロンティアモデルの一つとして広く認められているシステムであるMythosのサイズに近づくことになる。この規模に到達すれば、中国の研究所にとっては画期的な出来事となり、米国と中国のフロンティアモデル間のパラメーターの差が最終的に縮まりつつあるのかどうかについての疑問が強まるだろう。

報道によると、バイトダンスはコメントの要請にすぐには応じなかった。

事前トレーニングはすでに進行中です

Financial Times によると、ByteDance モデルは現在事前トレーニング中です。事前トレーニングは、大規模なモデルの開発において最もコンピューティング集約的なフェーズであり、このプロセスは通常、システムを微調整してリリースできるようになるまで 3 ～ 6 か月かかります。

このタイムラインを見ると、公開リリースはまだ数か月先であることがわかりますが、この規模で事前トレーニングを開始するという決定は、真剣で十分なリソースを備えた取り組みを反映しています。 10 兆のパラメータモデルを事前トレーニングするには、特殊なチップの巨大なクラスターと膨大な量の電力が必要ですが、そのコストを吸収できるのは世界でほんの一握りの企業だけです。

TikTokとDouyinの親会社として最もよく知られるByteDanceは、以前、2026年に向けた4つの戦略的優先事項の1つとして人工知能について概説した。同社はDoubaoチャットボットとSeedanceビデオモデルを通じて生成AIへの取り組みを推進しているが、フロンティア規模の言語モデルは、大手研究所と真っ向から競合する同社のこれまでで最も野心的な取り組みとなるだろう。

パラメータ軍拡競争が重要な理由

報告されているこの動きは、中国のハイテク企業がモデルのリリースサイクルを加速し続け、運用コストを法外に高くすることなく、より強力なシステムを構築するために米国のライバルと戦っている中で起こっている。この戦略により、2026 年を通じて、Moonshot の Kim K3 から Alibaba の Qwen3 シリーズ、DeepSeek の V4 シリーズに至るまで、立て続けにリリースが行われました。

同時に、より広範な政策環境も変化しています。中国政府は、自国のトップAIモデルやチップの輸出規制強化を検討しており、これはまさにバイトダンスが現在構築している種類のフロンティアシステムへの海外からのアクセスを制限する可能性がある。こうした制約の下で開発された 10 兆のパラメータモデルは、主に国内で提供される強力なシステムとなるでしょう。

研究所自体にとって、計算はますます経済性を考慮したものになっています。大規模なモデルは機能が優れていますが、トレーニングと実行にはるかに高価であり、業界では、生のスケールか、よりスマートなアーキテクチャとトレーニング後のどちらが次の勝者を決定するかについて意見が分かれています。

全体像

バイトダンスの計画は、より広範な傾向を浮き彫りにしている。かつては超えられないと考えられていた米国最大のフロンティアモデルと中国のフロンティアモデル間の格差は縮小しつつあるようだ。 Mythos の規模に関する業界の推定が正確であれば、ByteDance モデルが同じ範囲内にあることは、その距離を有意に縮めることを意味するでしょう。

また、OpenAI、Anthropic、Google に対するリードを維持するためのプレッシャーも高まります。現在、中国企業は数兆を超えるパラメータシステムをターゲットにしており、西側の研究機関はますます大規模なアーキテクチャを追求しているため、生の数値が実際にどの程度重要なのか研究者らが議論しているにもかかわらず、パラメータ競争は衰える気配がありません。