何が起きた？

中国の生成AI企業、Z.AI（智譜AI）とMiniMaxの株価が大きく下落しています。

9月10日の香港市場では、Z.AIが前日比10.34%安、MiniMaxが8.98%安。翌11日もMiniMaxは7.53%下落し、Z.AIも下落が続きました。

9月11日までの9月月間では、Z.AIが約34%、MiniMaxが約23%下落しています。

背景には、中国のAIモデル市場で進む激しい価格競争や、AI開発に必要な巨額の資金、そして「AI企業は本当に利益を出せるのか」という投資家の警戒があります。

ただし、「中国のAI株がすべて暴落している」「世界のAI株が一斉に崩壊している」という状況ではありません。

同じ9月11日、中国のAI半導体メーカーEnflame（燧原科技）は上海市場への上場初日に179%上昇しました。米国でも同日のS&P500やNASDAQは1%以上上昇しています。

現在起きているのは、AI株全体の崩壊というより、企業ごとの差が急速に広がる「選別相場」と見るほうが実態に近そうです。

簡単にいうと

これまでは市場に、

「AIをやっている会社なら将来ものすごく成長するかもしれない」

という期待がありました。

たとえるなら、AIという名前の店なら、まだ利益がほとんど出ていなくても「将来大繁盛するはず」と高い値段で買われていた状態です。

ところが現在は、

「その店、本当に儲かるの？」

と投資家が帳簿を確認し始めています。

AIの性能が高いだけではなく、どれくらいの売上があり、計算機やデータセンターにいくら使い、最終的に利益を残せるのかまで厳しく見られるようになってきたのです。

それで何が変わる？

AI企業にとっては、単純な「性能競争」だけでは株式市場から評価されにくくなる可能性があります。

特に生成AIでは、一度モデルを開発すれば終わりではありません。大量のGPU、データセンター、電力、研究者などに継続して巨額の資金が必要です。

その一方、中国ではDeepSeekなどが非常に安い料金でAIモデルを提供しており、価格競争も激しくなっています。

利用者にとってAIが安くなるのは歓迎できることですが、企業側から見ると、料金を下げながら巨額の開発費を回収しなければならない難しい状況になります。

このため今後は、単に「利用者が増えている」「性能が上がった」という数字だけでなく、

AIを1回動かすのにいくらかかり、それをいくらで販売し、最終的に利益を出せるのか

がますます重要になりそうです。

なぜZ.AIとMiniMaxはここまで売られた？

一つの材料になったのが、DeepSeekによるAI料金の引き下げです。

DeepSeekは9月10日、新しいV4.1 Flashを投入するとともに、Flash系モデルの料金を引き下げました。

安価なAIモデルがさらに値下げされれば、同じ市場でサービスを提供するZ.AIやMiniMaxも料金を下げざるを得なくなる可能性があります。

さらに投資銀行Jefferiesは、中国の大規模言語モデル市場について競争が非常に激しいと指摘しました。

独立したAI企業よりも、AlibabaやTencentのようにクラウドサービス、豊富なデータ、巨大な既存事業を持つ企業のほうが競争上有利だという見方です。

Z.AIについては、AI関連事業を評価するときに使う売上倍率も引き下げられました。

そして9月11日には、Z.AIが約50億ドル規模の追加資金調達に動いたことも明らかになりました。

約20億ドルの新株発行と約30億ドルの転換社債を組み合わせる計画で、新株の発行価格は直前の市場価格より10%低く設定されました。

AI開発にはそれだけ大量の資金が必要だということでもありますが、既存株主にとっては保有株の価値が薄まる「希薄化」への警戒材料にもなります。

「AIバブル崩壊」と考えるのはまだ早い

重要なのは、AI関連銘柄がすべて売られているわけではないことです。

9月11日に上海市場へ上場したAI半導体メーカーEnflameは、公開価格142.18元に対し397元で取引を終え、上場初日だけで179%上昇しました。

同社はまだ最終利益を出していません。それでも中国が米NVIDIAなどへの依存を減らそうとしていることから、国産AI半導体への期待は非常に強い状態です。

海外でも同じです。

2026年7月にはAI半導体株を中心に大きな調整が起きましたが、その後8月には外国人投資家がアジア株を再び買い越しました。AI関連企業の好業績も理由の一つとされています。

そして直近の9月11日には、米国の主要株価指数はいずれも1%以上上昇しました。

したがって現在を、

「AIブームが終わって世界のAI株が暴落している」

と見るのは早すぎます。

むしろ市場では、

「AIなら何でも買う」
↓
「どのAI企業なら実際に利益を出せるのか」

という変化が起きていると考えるほうが自然です。

中国では特にその差が鮮明です。

生成AIモデルだけで勝負する企業には厳しい評価が出る一方、AI半導体など一部の分野には依然として大量の資金が集まっています。

AI競争そのものが終わったのではなく、AI企業を見る投資家の目が「性能」から「採算」へ移り始めていることが、今回の急落で最も注目すべき点です。

情報源

• Reuters「China AI developer Z.AI launches $5 billion Hong Kong share, convertible bond sales, term sheet shows」
• Reuters「Tencent-backed Enflame nearly triples in Shanghai debut on AI chip demand bets」
• Reuters「Asian stocks draw foreign buyers after nine-month selloff」
• Reuters「S&P 500 ends higher as strong inflation data cements rate-hike bets」
• 東方財富網／財聯社「DeepSeek調价引余震 智谱月内跌幅接近30%」
• 36氪「智谱和MiniMax，进入“低价增长”时代」

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何が起きた？

中国のAI企業Z.aiは2026年8月26日、新しい大規模AIモデル「GLM-5.3-Flash」を公開しました。

GLM-5.3-Flashは、モデル全体では約3200億個のパラメータを持つ巨大AIです。しかし、1つのトークンを処理するときに実際に使われるのは約180億パラメータです。

モデルの重みもHugging Faceで公開されており、MITライセンスで利用できます。

正式公開前には「Ox Alpha」という名前を伏せたモデルとしてOpenRouterなどで試験提供され、コーディング性能などから注目を集めていました。その後、Z.aiがGLM-5.3-Flashだったことを明らかにしました。

Z.aiは、コーディングやAIエージェント向けの評価で前世代のGLM-5.2を上回り、Claude Opus 4.8に近い性能だとしています。

ただし、これはZ.ai自身によるベンチマークを含みます。

外部評価サービスArtificial Analysisでも、GLM-5.3-FlashはIntelligence Indexで57点を記録しています。同サービス上では、現在のオープンウェイトモデルの中でも上位水準です。

簡単にいうと

GLM-5.3-Flashは、巨大な図書館から、その質問に必要な本だけを選んで読むAIと考えると分かりやすいです。

図書館全体には約3200億パラメータがあります。

しかし、一度に全部を使うのではなく、1トークンを処理するときに働くのは約180億パラメータ。全体の約6％です。

これは「Mixture of Experts（MoE）」と呼ばれる仕組みです。

毎回3200億パラメータすべてを計算しなくてよいため、巨大なモデルでも計算量を抑えられます。

さらにGLM-5.3-Flashでは、通常の注意機構と、長い文章を効率的に処理する仕組みを組み合わせています。

ただし、ここに落とし穴があります。

今回使わない本だからといって、図書館から捨ててよいわけではありません。

180億パラメータしか計算しなくても、約3200億パラメータ分のモデルデータそのものは、どこかに置いておく必要があります。

これが、自宅PCで動かすときの大きな壁になります。

それで何が変わる？

注目したいのは、AI競争が「最も賢いモデルを作る」だけでなく、十分に高性能なAIをどれだけ安く使えるかという方向にも進んでいることです。

Z.aiはGLM-5.3-Flashについて、前世代のGLM-5.2を上回る性能を持ちながら、価格は約10分の1だとしています。これはZ.ai自身による比較です。

Artificial Analysisが確認しているZ.ai APIの料金は、100万トークンあたり、

入力：0.15ドル

出力：0.50ドル

です。

大量の文章を処理する企業や、AIエージェントにプログラミングや事務作業を何度も実行させる用途では、1回あたりの小さな料金差でも、積み重なると大きなコスト差になります。

そのため今後は、

「一番性能が高いAI」

だけでなく、

「必要十分に賢く、圧倒的に安いAI」

を選ぶ競争もさらに激しくなりそうです。

また、GLM-5.3-Flashは重み自体をダウンロードできるため、Z.aiのAPIを使わず、自分で用意したサーバーやPCで動かすことも可能です。

問題は、そのハードウェアです。

なぜ180億しか使わないのに巨大メモリが必要？

普通の大規模AIでは、多くの場合、回答を作るたびにモデルの大部分を計算します。

一方、GLM-5.3-FlashのようなMoEモデルでは、多数の専門部分の中から、そのトークンに必要な部分だけを選んで使います。

そのため、

モデル全体は巨大

でも、

1回の計算は比較的小さい

ということができます。

GLM-5.3-Flashでは約3200億パラメータのうち、トークンごとに約180億が有効になります。

しかし、

「計算に使わない」ことと「メモリに置かなくていい」ことは別です。

必要になった専門部分を呼び出せるよう、モデル全体の重みをRAM、VRAM、ストレージなどに保持しておく必要があります。

公式FP8モデルの重みだけでも約306GiBあります。

KTransformersのGLM-5.3-Flash向け手順では、公式FP8版をCPUとGPUで分担して動かす場合、少なくとも350GBの空きシステムメモリを用意するよう案内されています。

つまり、一般的な16GB、32GB、64GBのPCとはまったく違う世界です。

自宅PCで動かすにはいくら必要？

まず、公式FP8版をそのまま動かす場合です。

モデルだけで約306GiBあるため、KTransformersの参考構成では350GB以上の空きシステムメモリが必要です。

128GBや256GB RAMの一般的な高性能PCでも、この公式FP8構成には足りません。

ただし、「量子化」と呼ばれる圧縮を使えば、必要容量を大幅に減らせます。

Unslothが公開しているGGUF版では、おおよそ次のサイズです。

強く圧縮するほど少ないメモリで動かせる一方、元のモデルとの差が大きくなる可能性があります。

このため、「とにかくローカルで起動してみる」なら100GB超のメモリを持つPCから現実味が出てくると言えます。

ただし、モデルファイルと同じ容量のRAMがあれば十分というわけではありません。OS、AI実行ソフト、処理中のデータなどにもメモリが必要です。

Macで狙うなら？

Appleは2026年8月25日、M5 Ultra搭載の新しいMac Studioを発表しました。

M5 Ultraモデルでは最大512GBのユニファイドメモリを選べます。発売は9月22日で、512GB構成は10月下旬から提供予定です。

たとえば、

M5 Ultra / 30コアCPU / 64コアGPU / 256GBメモリ / 1TB SSD

の構成は、Apple公式で166万9,800円（税込）です。

256GBあれば、157GB級など一部の4bit量子化モデルは容量だけを見れば射程に入ります。

ただし、200GB級になるとOSや実行時メモリの余裕が小さくなるため、「256GBなら4bit版を何でも快適に動かせる」とまでは言えません。

さらに、モデルがメモリに入ることと、高速に生成できることも別問題です。

ソフトウェア側の対応や、実際の生成速度を確認する必要があります。

NVIDIA GPUだけに載せるなら？

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwellシリーズには、1枚で96GBのVRAMを搭載するモデルがあります。

2026年8月30日時点で、価格.comに掲載されているRTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GBモデルの最安価格は約200万円です。

4bit量子化モデルが157～200GBあるため、単純な容量計算でも96GBを1枚では足りません。

200GB級のモデルと実行時の余裕をすべてGPU側に確保するなら、96GBカードを3枚使うような構成が候補になります。

3枚ならGPUだけで約600万円です。

ただし、

「96GB×3＝288GBあるから必ず動く」わけではありません。

複数GPUへモデルを分割できる実行環境やマザーボード、電源、CPU、メインメモリなども必要です。

公式FP8版は約306GiBなので、すべてをVRAMへ載せるなら、単純な容量だけでも96GBカード3枚では足りません。

一方、KTransformersのようにモデルの大部分を巨大なシステムRAM側へ置き、GPUとCPUで処理を分担する方法もあります。

この場合は数百GBのVRAMを買わずに済みますが、その代わり速度とのトレードオフになります。

つまりGLM-5.3-Flashは、

「モデルの重みは無料でダウンロードできるが、ローカルで動かすハードウェアはまったく無料ではない」

という分かりやすい例です。

強い量子化を使えば100GB前後まで小さくできるため、必ず数百万円のPCが必要というわけではありません。

しかし、公式FP8版を余裕を持って動かしたり、量子化版を高速に実行したりしようとすると、ワークステーションクラスのハードウェアが必要になります。

一般利用者にとっては、自宅に巨大なPCを用意するより、Z.aiなどのAPIを必要な分だけ使う方が現実的でしょう。

強く量子化したモデルなら個人でもローカル実行を試せますが、100GBを超えるメモリが必要になる場合があり、一般的なゲーミングPC向けのモデルとは言えません。

一方、現時点でGLM-5.3-Flashをより現実的に検討できるのは、大量のAI処理を行う企業、AIサービス事業者、研究機関などです。

APIなら比較的低い料金で高性能なモデルを利用できます。さらにモデルの重みが公開されているため、十分な設備を持つ組織なら、自社サーバーなどで動かしてデータやシステムを自分たちで管理する選択肢もあります。

つまりGLM-5.3-Flashの特徴は、「3200億パラメータの巨大AIを家庭用PCで手軽に動かせること」ではありません。

高性能な巨大モデルを低価格なAPIで使え、必要なら企業や研究機関が自前の環境でも運用できることにあります。

個人向けローカルLLMとして見るとまだかなり重いモデルですが、法人や研究用途では、「高性能なAIをどこまで安く運用できるか」という競争をさらに進めるモデルの一つになりそうです。

情報源

• Z.ai「GLM-5.3-Flash: Frontier Intelligence, Flash Cost」
• Z.ai / Hugging Face「GLM-5.3-Flash」
• Artificial Analysis「GLM-5.3-Flash – Intelligence, Performance & Price Analysis」
• Unsloth / Hugging Face「GLM-5.3-Flash-GGUF」
• KTransformers「GLM-5.3-Flash: Native KTransformers Support for 1M Context」
• Apple「M5 MaxとM5 Ultraを搭載した新しいMac Studio」
• Apple「Mac Studio M5 Ultra・256GBユニファイドメモリ構成」
• NVIDIA「RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition」
• 価格.com「RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB」

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