10月22日に開催された2026科大訊飛グローバル1024開発者祭大会で、科大訊飛の劉慶峰会長は、国産計算能力の現在の状況と今後の打開の道について公開的に語った。彼によれば、現時点で国産計算能力はNVIDIAと比較しておよそ「ほぼ2世代」の差があり、その差は主にメモリ(VRAM)と帯域幅に集中しているという。百万コンテキストを必要とすることが珍しくないコードやエージェントタスクに直面した場合、従来は「載せきれない、訓練できない」という困境に直面していた。
この課題に対応するため、訊飛が今回発表したエッジ・クラウド一体型の「訊飛星火X2.6」は独自の解決策を示した。このアーキテクチャは、クラウド側の大規模モデルに4Bのエッジ側モデルを組み合わせた構成を採用し、長期タスクの動的並列訓練によってタスク長に応じて計算能力を適応的に割り当てることで、超長コンテキストの訓練効率を約4倍に向上させた。推論側では、適応型の計算・記憶協同と、全国産設備に基づく初の4層KVCacheおよび分散推論技術により、全体効率が4.5倍に向上した。ユーザーはタスクの難易度やデータの機密性に応じて、タスクをローカルで処理するか、両端で協同するか、クラウドに任せるかを自主的に決定できる。
エッジ側モデルの構築において、訊飛は計算能力の制約を回避する有効な道筋を見出した。全体的な計算能力には差があるものの、エッジ側モデルの訓練に必要な計算能力は十分にある。精緻なチューニングを通じて、訊飛は複雑なエージェントタスクにおけるエッジ側モデルの完了率を、業界従来の12%台前半から41.9%へと大幅に引き上げ、次の段階として60%を目指す計画だ。現場で実演された経営振り返りや購買契約書の審査などのシーンはいずれも、ローカルでのデータ匿名化とエッジ・クラウドルーティングによる効率的な振り分けを通じて、機密データを端末外に出さないことを確保できるだけでなく、Token使用コストも効果的に削減できることを示している。同時に、劉慶峰氏は、エッジ・クラウド一体型アーキテクチャにおけるクラウド側の中核的な役割は、エッジ側に対する合同統一訓練、能力判定、そしてフォールバックによる指導にあると指摘した。
国産計算能力のエコシステムについて語る際、劉慶峰氏はより多くのメーカーに国産計算能力での大規模モデル訓練の列に加わるよう呼びかけた。彼は、現時点で主力として推進しているのは華為(ファーウェイ)など一部の企業だけであることを率直に認め、国産計算能力のアーキテクチャはNVIDIAと異なり「誰も踏んだことのない落とし穴」があるため、単独で取り組むコストは極めて高く、みんなで一緒に取り組めば、分担コストは桁違いに下がると述べた。差が縮まるスピードについては、今後2年で計算能力は徐々に並んでいくと判断しており、同時に訊飛もすでに量子計算に積極的に布局しており、3〜5年以内に計算能力の桁の問題を根本から書き換えることを目指している。
現在の計算能力の制約の下で、科大訊飛はすでに3大戦略ポジションを明確にしている:フルスタックの自主制御可能なプラットフォーム上で世界のトップモデルに匹敵し、密接に追い続けること;教育、医療、エネルギー、安全などの垂直業界で世界をリードすること;多言語大規模モデルをもって中国を代表し、世界に第二の選択肢を提供することである。