バイドゥの「文心（Ernie）5.1」、AI学習コストを94%削減

バイドゥの新しいAI「文心（Ernie）5.1」は、同様の大規模モデルと比較して事前学習コストを94%削減しました。この動きは、業界を支配している資本集約的な戦略に異を唱えるものであり、中国のテック大手をコスト効率の高いAI開発のリーダーとして位置づけています。

バイドゥは、この手法を「多次元弾性事前学習」と呼び、新しいモデルをゼロから構築するのではなく、既存のERNIE 5.0アーキテクチャからサブネットワークを抽出・圧縮する方法を詳しく説明しました。

圧縮により、総パラメータ数は元のモデルの約3分の1に、アクティブパラメータ数は半分に減少しましたが、ERNIE 5.1はLMArena Searchリーダーボードで1,223スコアを獲得し、世界4位にランクインしました。AIME26数学ベンチマークでは、ツール支援ありで99.6%を記録し、GoogleのGemini 3.1 Proに次ぐ2位となりました。

ナスダックに上場しているバイドゥ（BIDU）にとって、通常数百万ドルかかるトレーニングコストのわずか6%でフラッグシップ級の性能を達成したことは、大きな競争上の優位性をもたらします。この画期的な成果は、OpenAI、Google、Microsoftなどのライバルに直接的な圧力をかけ、2025年にDeepSeekの低コスト推論モデルが引き起こした市場の混乱を再燃させるものであり、より効率的なアーキテクチャへの市場全体の転換を加速させ、グローバルなAI競争におけるバイドゥの地位に有利に働く可能性があります。

トレーニング効率の新たなベンチマーク

ERNIE 5.1によるバイドゥのアプローチは、業界に浸透している「大きければ大きいほど良い」という哲学からの大きな決別を意味します。ゼロから新しいモデルをトレーニングするために巨額の計算費用を投じる代わりに、同社はより大きな親モデルであるERNIE 5.0の知識ベースを継承しました。この効率優先の戦略は、2025年にOpenAIのo1に匹敵する性能を1クエリあたり98%低いコストで実現し、エヌビディアの時価総額に6,000億ドルの調整を引き起こしたDeepSeekのR1モデルの影響を彷彿とさせます。

新モデルの基盤技術は、バイドゥが「マルチティーチャー・オンポリシー蒸留（MOPD）」と呼ぶ4段階の強化学習システムです。このシステムは、コード、推論、エージェントタスクの専門モデルを並行してトレーニングしました。これらの専門スキルは、その後、単一の統合モデルに蒸留（distillation）されました。これは、ある能力を向上させると別の能力が低下する「シーソー効果」を防ぐために設計された手法です。最終段階のオンライン学習により、オープンエンドな会話スキルが磨かれました。

競争環境と市場への影響

ERNIE 5.1の性能は、他のすべての中国製モデルを上回り、欧米の競合モデルに迫る位置にあります。複雑で多段階のタスクに不可欠なエージェント能力は、以前の中国のベンチマークであるDeepSeek-V4-Proをすでに上回っています。専門家レベルの質問に答える能力を測定するGPQAベンチマークにおいて、ERNIE 5.1は欧米の主要なクローズドソースモデルの性能に近づいています。

この成果により、中国の検索市場の76%以上を支配するバイドゥは、最先端モデルのトレーニングコストの全負担を負うことなくサービスを強化できるようになります。同社によると、ERNIE 5.1はAIロールプレイングアプリから短編ドラマ生成ツールまで、中国国内の10以上のプラットフォームですでに導入されています。

投資家にとって、競争力のある性能を維持しながらトレーニングコストを劇的に下げたバイドゥの成功は、強気のシグナルとなる可能性があります。これは、エヌビディアのような銘柄の株価上昇を支えてきたAIハードウェアと計算需要が、成功への唯一の道ではない可能性を示唆しています。バイドゥは、5月13日から14日に北京で開催される開発者会議「Create 2026」で産業応用の詳細を発表する予定であり、同社の法人・グローバル展開戦略の兆候として注目されることになるでしょう。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資勧誘を目的としたものではありません。