かつてアリババといえば、EC・物流・決済システムを中心とした巨大インターネット企業というイメージが強かった。しかし近年のアリババは、AI・クラウド・半導体・ロボティクスまで領域を拡大し、技術企業としての輪郭を大きく変えつつある。その象徴が、世界最高峰AI学会での論文数と、半導体を含むハードウェア領域の特許出願である。アリババ・ダモアカデミー（Alibaba DAMO Academy）が毎年100本以上の研究論文をNeurIPS、ICML、CVPRなどトップ国際会議に採択させていることは業界でも広く知られ、研究者コミュニティの評価を大きく引き上げている。

本稿では、アリババがなぜここまで研究開発に注力するのか、AIと半導体という2つの技術領域を押さえる知財戦略の本質は何か、そしてその成果が社会と産業にどのような影響を与えるのかを、特許の観点から読み解いていく。

■ 年100本を超えるAI論文：アリババ研究力の“別格”ぶり

アリババの研究部門「DAMO Academy」は、2017年の設立以降、AI・コンピュータビジョン・自然言語処理・量子計算・セキュリティなど、幅広い領域で研究を行っている。特徴は 中国企業の中でも突出した基礎研究への投資 である。

特に目立つのが、トップAI会議への採択論文数だ。

• NeurIPS

• CVPR

• ICML

• ICLR

• ACL
  といったAI研究の“メジャーリーグ”に、年間100本以上の論文を送り込んでいる。

これは、米Google DeepMind、Meta FAIR、Microsoft Researchなど世界トップ研究機関と肩を並べる水準であり、純粋な研究力だけを見れば、アリババはもはや「IT企業」というより、総合研究機関 と呼べるレベルに達している。

こうした研究成果は後述する半導体設計、AIアクセラレーション技術、音声処理、画像認識、推薦アルゴリズムなどにも転用され、事業部と研究部門の相互作用によって巨大な技術生態系が形成されている。

■ AI研究力の背景：巨大ECとクラウドのデータ資産

アリババのAI研究が急速に発展した要因として、莫大なデータ量がある。
Tmall、Taobaoの購買情報、物流、決済、広告、動画プラットフォームなど、複数の巨大サービスを横断するデータ基盤がAI研究にとって非常に有利に働いている。

具体例を挙げると：

• ECのレコメンドAI
  → 行動データの量と質は世界でもトップクラス

• 物流・サプライチェーンAI
  → 自動倉庫とロボット制御が一体化

• クラウドAI（阿里雲 / Alibaba Cloud）
  → グローバルで数百万社規模のデータ処理

• 自社言語モデル「通義千問（Qwen）」シリーズの開発
  → 膨大なテキストデータの活用

これらの大規模サービスを運営する中で、AI研究が単なる学術研究を超え、実運用ベースの技術へと昇華していく。その結果、学術論文と産業応用の両方で成果を残す、数少ない企業となっている。

■ 半導体・ハードウェアにも積極投資：ソフト＋ハードの知財一体化

AI研究の表舞台で注目される一方、アリババは裏側で 半導体・サーバー・ネットワーク機器などのハードウェア特許 を積極的に押さえてきた。

特に注目されるのが 独自AIアクセラレータ「含光800（Hanguang 800）」。
これはDAMO Academyが設計したAI推論専用チップで、画像認識や自然言語処理、レコメンデーションモデルの推論速度を飛躍的に高める。

アリババがハード開発に踏み込む理由は明確だ。

① AIクラウドの競争で、チップが最大の決定要因になる

OpenAI、Google、Amazon AWS、Metaなど大手はすべて 自社チップ開発 に踏み出している。
GPUはNVIDIA一強でコストが非常に高いため、
「ソフト＋ハードを丸ごと開発する企業が勝つ」
という認識が世界的に共有されている。

② Alibaba Cloudの利益率を改善できる

GPUを外部調達した場合、クラウドサービスの粗利が圧迫される。
自社チップ化すれば、演算コストを劇的に削減でき、SaaS・AIサービス全体の採算性が改善する。

③ 中国国内での半導体自立の戦略

米中摩擦による輸出規制の影響もあり、AIチップの国産化は中国にとって国家戦略級の重要テーマである。
アリババはその最前線の一つを担っている。

こうした背景から、アリババの特許はソフト、AIモデルだけでなく、
ハードウェア、ネットワーク、データセンターアーキテクチャにまで幅広く及ぶ構造を持っている。

■ 特許データに見るアリババの研究領域の広さ

アリババの特許出願はAIだけではなく、次の領域に分布している。

• コンピュータビジョン（顔認証、防犯AI）

• 音声認識・音声対話

• 分散コンピューティング

• データセンター冷却設備

• AIアクセラレータチップ

• ネットワーク負荷分散（LB）

• ロボティクス（倉庫ロボット）

• AR/VR技術

• 自動運転（物流向け）

この領域の広さは、近年のアリババが単なるIT企業ではなく、
総合テクノロジー企業に転換している証拠 だといえる。

特に注目されるのが、AI学術研究からハードウェア設計に至るまで 一気通貫で特許化している 点である。これはGoogleやMeta、Amazonと同等の知財構造であり、中国企業として極めて稀である。

■ 商業的インパクト：AIクラウド戦争の「勝ち筋」をつかむアリババ

アリババのAI・ハードウェア特許は、単なる研究成果ではなく、
Alibaba Cloud（阿里雲）を軸とした商業戦略の一部 でもある。

1. 生成AIモデル「通義千問（Qwen）」で企業需要を獲得

中国国内では、QwenはBaiduのERNIE、TencentのHunyuanと並ぶ主要LLMとなっている。
クラウド＋LLMのセット提供は極めて強力な売上ドライバーだ。

2. AI推論チップで“低コスト高性能クラウド”を実現

クラウド価格は企業導入の最大要因であり、AIチップでコストを抑えることで市場競争力が増す。

 3. 研究・特許による“技術力の証明”

膨大な学術論文と特許は、政府・企業・大学からの信頼を獲得する上で強力な武器となる。

■ まとめ：アリババは“研究・特許・事業”を一体化させた世界的AI企業へ

アリババがAI最高峰学会で年100本以上の論文を通し、半導体やサーバー関連の特許を取得し続ける背景には、AIを核に据えた巨大な技術シフトがある。

これからのアリババは、単なるEC企業ではなく、

• AI研究機関

• クラウドサービスプロバイダ

• 半導体設計企業

• 産業ロボティクス企業

という複数の顔を持つ“総合技術企業”へと進化していく。
その中核を支えているのが、研究成果と特許ポートフォリオである点は間違いない。

アリババが今後もAIとハードの両面で世界競争に挑む中、同社の知財戦略はますます注目を集めるだろう。