経営陣・組織
- CEO
- 周伯文 (主任・首席科学家、2024年4月〜)
🌱 新興
capability
54
/ 100
🔬 研究機関
🇯🇵 🟢 オープン公開 (誰でも利用可)
AI 企業
🔬 研究機関
Shanghai AI Lab (上海AI実験室)
上海人工智能实验室 (Shanghai AI Lab) / Shanghai AI Laboratory
🗓 事実の最終確認: 関連記事の更新: 出典: 当サイト企業データベース (一次資料・自社記事の解剖に基づく)
主力製品・モデル
Intern-S1-Pro (総パラメーター 1兆・動作時 220億)
評価額・時価総額
国家級研究機関
上場
非上場
| 企業 | 主力製品・モデル | 評価額・時価総額 | 最新発表 / 確認日 |
|---|---|---|---|
| AI+ 行動 (人工知能+、中国国務院の政策。企業ではない) | 国発〔2025〕11号 (2025年8月21日付、8月26… | 該当なし (政策) | 2026-09-15 |
| Origin Quantum (本源量子) | 本源悟空-180 (演算用 180 量子ビット) | 投資前評価額210億元 (2026年6月の P… | 2026-09-15 |
| 北京智源人工知能研究院 (BAAI) | Emu3 / BGE-M3 | — | 2026-09-15 |
| 鵬城実験室 (Peng Cheng Laboratory、深セン) | 鵬城雲脳II (1,000P) / 鵬城・脳海 200B | — | 2026-09-15 |
上海人工知能実験室(Shanghai AI Laboratory)は2020年7月の世界人工知能大会(WAIC)で発足した中国の国家級・非営利のAI研究機関。「書生(Intern)」シリーズの大規模モデル群をオープンソースで開発・公開し、基礎理論とAI for Science(AI4S)を志向する。中国のオープンソースAIエコシステムの中核を担う。
Postation の入口
📦 製品・商品 (9)
📦 InternLM 製品
InternLM(浦語)=OSS大規模言語モデル(2025年1月にInternLM3公開、8B版は4Tトークン学習でGPT-4o-mini近傍)
📦 InternVL 製品
InternVL(万象)=マルチモーダルモデル(InternVL3.5は10億〜2,410億パラメータの9サイズ、フラッグシップ241B-A28BはMMMUでOSS最高77.7・GPT-5超を主張)
📦 Intern-S1 製品
Qwen3-235B MoE と InternViT-6B、時系列エンコーダー、科学データ用の動的トークナイザーを組み合わせた科学向けマルチモーダルモデル。
📦 Intern-S1-Pro 製品
1兆パラメーターの科学向け MoE モデル。フーリエ位置埋め込みとグループ化ルーティングを採用し、昇騰の計算基盤に対応した。
🛠️ 開発ツールチェーン サービス
InternLM(浦語)、InternVL(万象)、Intern-S1/S1-Pro(1兆パラメータMoE・AI4S 2.0向け)、OSS開発ツールチェーン。基礎研究と高性能OSSモデルの両立。
🧠 Intern-S2-Preview-397B モデル
科学分野のエージェント向け基盤モデル。2026年8月に技術報告を公開した。
🛠️ OpenCompass サービス
大規模モデルの評価基盤。オープンソースと非公開のベンチマークを含む順位表 CompassRank を持つ。
🧠 Intern-S1-mini モデル
言語モデル80億・画像エンコーダー3億パラメーターの Intern-S1 小型版。
🛠️ XTuner・LMDeploy・MinerU サービス
微調整・推論・文書解析のオープンソース道具。書生系列のモデル学習と配布に使う。
🧪 技術・サービス (5)
🧪 Intern-S1 技術
Qwen3-235B MoE と InternViT-6B、時系列エンコーダー、科学データ用の動的トークナイザーを組み合わせた科学向けマルチモーダルモデル。
🧪 Intern-S1-Pro 技術
1兆パラメーターの科学向け MoE モデル。フーリエ位置埋め込みとグループ化ルーティングを採用し、昇騰の計算基盤に対応した。
🏭 InternBootCamp / 報酬の混合 (MoR) 工程
1,000超のタスクで同時に強化学習を回し、タスクごとに異なる報酬を統合する事後学習の仕組み。
🧰 OpenCompass 基盤
大規模モデルの評価基盤。オープンソースと非公開のベンチマークを含む順位表 CompassRank を持つ。
🧪 InternVL3.5 技術
カスケード強化学習、解像度ルーター ViR、画像と言語の分離配置 DvD を導入したマルチモーダルモデル系列。
🇯🇵 日本ユーザー向け 利用ルート
🤗 HuggingFace ダウンロード / GitHub clone / Ollama 等で即利用
モデル重みが HuggingFace / GitHub 等で公開。日本の個人開発者・企業も無償でダウンロード・ファインチューニング可能。商用利用も多くがライセンス的に OK (License 要確認)。
🤗 HuggingFace 公開
📋 詳細情報
技術・事業
- 技術概要
- 「書生 (Intern)」系列のモデルをオープン公開する国家級の非営利研究機関。科学向けの Intern-S1 は言語部分に Qwen3-235B を土台として使い、2026年2月4日公開の Intern-S1-Pro は総パラメーター 1兆・専門家 512 個のうち 8 個 (220億パラメーター) が動く MoE で、華為の昇騰に対応させた (技術報告)。InternLM3-8B は MMLU 76.6 で GPT-4o-mini の 82.7 を下回る (モデルカード)。米国の制裁指定は確認されていない。
- コア技術
- 通義千問 Qwen3 を土台に、科学データ専用のトークナイザーと時系列エンコーダー、1,000超のタスクを同時に扱う強化学習を組み合わせた科学向けマルチモーダル MoE モデル「書生 Intern-S1」系列 (最大1兆パラメーター) と、評価・微調整・推論のオープンソース道具群。
- 事業セグメント
- ・区分の開示は無い。公開物は、科学向け基盤モデル (Intern-S1・S1-Pro・S2)、言語モデル (InternLM)、マルチモーダルモデル (InternVL)、評価基盤 (OpenCompass)、データ基盤 (OpenDataLab)、開発ツール (XTuner・LMDeploy・MinerU) に分かれる (実験室公式サイト・GitHub)
- 主力製品・モデル
- Intern-S1-Pro (総パラメーター 1兆・動作時 220億)
業界別スペック
- 主要製品
- InternLM(書生・浦語)、InternVL(書生・万象)、Intern-S1 / Intern-S1-Pro、開発ツールチェーン(いずれもオープンソース)
- 主要モデル
- Intern-S1-Pro (総パラメーター 1兆・動作時 220億)
⭐ 強み・特徴
- 総パラメーター1兆の科学向け MoE モデルを重みごと公開した (実験室発表)
- モデルだけでなく評価 (OpenCompass)・微調整 (XTuner)・推論 (LMDeploy)・文書解析 (MinerU) の道具を一式でオープンソース化している (GitHub)
- 技術報告を arXiv に継続して出し、構造・学習データ量・学習手法を開示する (arXiv 2508.15763・2603.25040・2608.13505)
- 昇騰など国産チップでの学習・推論に対応した (実験室発表)
📝 現状分析
- 総パラメーター1兆の科学向け MoE モデル Intern-S1-Pro を重みごと公開し、Intern-S1 の累計ダウンロードは41万回超 (実験室発表、2026年2月)
- Intern-S1 は言語部分に通義千問の Qwen3 を土台として使っており、言語モデルを一から学習した系列ではない (Intern-S1 技術報告)
- 科学タスクで OpenAI o3・Gemini 2.5 Pro・Grok 4 などの非公開モデルと競合し、一部で上回ると主張する (技術報告の主張)
- InternLM3-8B-Instruct は MMLU で76.6と GPT-4o-mini の82.7を下回り、同規模の Qwen2.5-7B・Llama3.1-8B は数学・中国語知識で上回る (モデルカード)
- 米国の制裁指定は確認されていない
🧭 ビジョン・戦略
- 公式サイトは「突破型・先導型・基盤型を一体化した大型の総合研究拠点」を築き、世界的な AI の原創理論・技術の発信源になることを掲げる (実験室公式サイト)
- 実験室は Intern-S1-Pro を、「道具の革命」の AI4S 1.0 から2.0 へ進むための開かれた体系的基盤と位置づけた (実験室発表、2026年2月)
- 国産の計算チップ (昇騰・沐曦) への対応をモデル公開と同時に進める (実験室発表)
- 周伯文主任は WAIC 2025 で、AGI と科学の交差点を研究の前線に据える講演を行った (実験室公式サイト)
🔮 今後の展望
- 次の節目は Intern-S2 系列の本版公開。2026年8月に Intern-S2-Preview-397B の技術報告を出している (arXiv 2608.13505)
- 日本へ持ってくる観点では、重みを商用利用可で公開しているため、日本企業が契約なしで自社環境に導入し評価できる。Intern-S1 系列は Apache-2.0 (GitHub)
- 化学・材料・生命科学の専門タスクを持つため、日本の素材・製薬の研究部門が比較対象にする論点がある。日本語性能の評価結果は公表されていない
- 日本の研究機関・企業との公式な共同研究や販路は一次資料で確認できない (2026-09-15)
📊 詳細ビジネスデータ
🛍️ 商品詳細
- 「書生 (Intern)」系列のモデルを無償で公開する。販売する製品は無く、重みは GitHub・Hugging Face・ModelScope で配布し、商用利用を認める (実験室発表、GitHub)
- 科学向けマルチモーダルモデル Intern-S1 は総パラメーター2,410億・活性化280億の MoE で、2025年8月に技術報告を公開した。小型版 Intern-S1-mini は言語モデル80億・画像エンコーダー3億パラメーター (arXiv 2508.15763、GitHub)
- Intern-S1-Pro は2026年2月4日に公開した総パラメーター1兆の MoE。専門家512個のうち1トークンあたり8個 (220億パラメーター) を動かす。化学・材料・生命科学・地球科学の100超の専門タスクを扱う (実験室発表、arXiv 2603.25040)
- Intern-S2-Preview-397B を2026年8月に技術報告とともに公開した。科学分野のエージェント向け基盤モデルと位置づける (arXiv 2608.13505)
- マルチモーダルモデル InternVL3.5 は最大で総パラメーター2,410億・活性化280億の版を持つ (arXiv 2508.18265、2025年8月)
- 言語モデル InternLM3-8B-Instruct は80億パラメーター、4兆トークンで学習し、ライセンスは Apache-2.0 (Hugging Face のモデルカード)
- モデル評価基盤 OpenCompass (Apache-2.0) と順位表 CompassRank、微調整ツール XTuner、推論ツール LMDeploy、文書解析ツール MinerU などをオープンソースで出す (GitHub、実験室発表)
⚙️ アルゴリズム・メカニズム
- Intern-S1 は通義千問の Qwen3-235B MoE を言語部分の土台に、画像エンコーダー InternViT-6B と時系列エンコーダーを組み合わせる。分子の SMILES やタンパク質の FASTA を見分けて分割方法を変える動的トークナイザーを持ち、競合のトークナイザーより圧縮効率が70%高いとする (Intern-S1 技術報告)
- Intern-S1 は5兆トークンで継続事前学習し、うち2.5兆トークン超が科学分野。事後学習では InternBootCamp 上で1,000超のタスクの強化学習を同時に回す「報酬の混合 (MoR)」を使う (Intern-S1 技術報告)
- 学習は XTuner と完全シャード化データ並列 (FSDP) を使い、学習・推論とも FP8 精度で行う。可変長のバランス戦略で2倍の高速化を得た (Intern-S1 技術報告)
- Intern-S1-Pro は、科学信号の周期性を捉えるフーリエ位置埋め込み (FoPE)、計算チップ間の負荷を均すグループ化ルーティング、学習を安定させる密ルーティング推定を採用した。1兆パラメーター級の強化学習を XTuner と LMDeploy で行う (実験室発表、arXiv 2603.25040)
- InternVL3.5 は、オフライン強化学習の後にオンライン強化学習を行う「カスケード強化学習」、画像トークンの解像度を動的に変える ViR、画像エンコーダーと言語モデルを別の GPU に分ける DvD を導入し、前世代比4.05倍の推論高速化を示した (InternVL3.5 技術報告)
- Intern-S2-Preview-397B は、科学文書・画像と文章の混在データで事前学習し、教師あり微調整・多タスク強化学習・エージェント強化学習・オンポリシー蒸留の順で事後学習する (Intern-S2-Preview 技術報告)
🏗️ システム基盤構成
💰 売上の見込み
- 研究機関のため売上目標は無い
- 公表済みのモデル計画は、Intern-S2 系列の本版公開 (GitHub で Intern-S2-397B の名が挙がる) など技術面に限られる
💸 売上の出どころ
- 国家系の新型研究機関で、売上高を公表する事業会社ではない。モデルとツールは無償公開で、利用料・ライセンス料を取らない (実験室公式サイト、GitHub)
- 上海市・国の拠出額や予算構成を示す公開資料は確認できない。予算は非公表
- Intern-S1 の累計ダウンロードは41万回超、協力を求めた研究機関・企業は約200 (実験室発表、2026年2月)
👤 経営者履歴
CEO — 周伯文 (主任・首席科学家、2024年4月〜)
周伯文氏は中国科学技術大学で電子情報工学を学び、中国科学院で修士、米コロラド大学で博士号を得た。2003年から2017年まで IBM 研究所で研究者、ワトソン部門の首席科学者を務め、2017年から2021年まで京東集団の上級副総裁・京東雲と AI の総裁を務めた。2024年4月から上海人工智能実験室の主任・首席科学家で、清華大学電子工程学科の講座教授を兼ねる。
上場・財務
- 本社
- 中国・上海
- 創業
- 2020
- 従業員
- 非公表
- 上場ステータス
- 未上場
- 売上高 (最新期)
- 該当なし (非営利。モデルは無償でオープン公開)
信用・米制裁
- 銀行信用
- 健全
- 🇺🇸 米制裁
- なし
- 制裁適用日
- 2024-12-02
- 制裁の一次資料
- 公式告示を見る
海外進出
- 資金流出
- なし
📚 信頼性メタデータ
- 信頼度
- 🅰 一次情報
- 最終確認
- 2026-09-15 03:16:36
- 検証者
- claude+web-verified
出典 URL
- https://www.shlab.org.cn/intern-ai
- https://shanghaiopen.org.cn/en/blog/2026/02/05/towards-ai4s-2-0-shanghai-ai-lab-open-sources-intern-s1-pro-the-1-trillion-parameter-moe-scientific-large-model/
- https://huggingface.co/internlm
- https://github.com/InternLM
- https://www.shlab.org.cn/aboutus
- https://arxiv.org/abs/2508.15763
- https://arxiv.org/abs/2603.25040
- https://github.com/InternLM/Intern-S1
- https://arxiv.org/abs/2608.13505
- https://arxiv.org/abs/2508.18265
- https://huggingface.co/internlm/internlm3-8b-instruct
- https://github.com/open-compass/opencompass
- https://web.ee.tsinghua.edu.cn/zhoubowen/zh_CN/index.htm
- https://www.shlab.org.cn/news/5444191
最新動向
2025年から2026年にかけて「書生」シリーズのOSS公開を加速。2025年にマルチモーダルのInternVL3.5(最大2,410億パラメータ、MMMUでOSS最高77.7・GPT-5超を主張)、2026年2月には1兆パラメータMoEの科学特化モデルIntern-S1-Proを公開し「AI4S 2.0(科学のためのAI)」を打ち出した。国家系研究機関として基礎研究と高性能OSSモデルの両立を狙い、中国のオープンソースAIエコシステムの中核を担う。日本投資家視点では、同ラボは非上場で直接の投資対象ではないが、高性能OSSモデルの無償公開は日本のAI開発企業(例: さくらインターネット3778のGPUクラウド等)のモデル調達コストや競争環境に影響し、日系AI関連銘柄のバリュエーション前提を左右する観測材料(具体的取引関係は未確認)。
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